Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
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GroupBy in LuckyTemplates: una funzione implicita in VertiPaq
Questo tutorial discuterà del motore di archiviazione e di GroupBy implicito in LuckyTemplates. Imparerai cosa sta succedendo dietro la performance e vedrai potenziali colli di bottiglia. Ciò ti consentirà di creare idee e strategie per mitigare tali problemi per prestazioni DAX più veloci.
Le query del motore di archiviazione sono espresse in un linguaggio chiamato xmSQL. Non è un vero linguaggio di programmazione ma una rappresentazione visiva di ciò che sta facendo il motore di archiviazione. Consente agli utenti di vedere cosa sta facendo il calcolo in background durante l'esecuzione di varie query.
Sommario
GroupBy implicito in LuckyTemplates
La prima cosa che devi guardare è il GroupBy implicito che si trova in ogni xmSQL.
Questa è una query di esempio che ha la funzione EVALUATE e VALUES:
La query ottiene tutti i valori per l'anno dalla tabella DimCalendar. Puoi vedere che ha restituito 10 righe di dati.
Il processo viene mostrato nell'istruzione SQL in cui la query seleziona l'anno di calendario da DimCalendar e quindi lo raggruppa per anno. L'istruzione implicava una funzione GroupBy nel calcolo perché non c'è nient'altro nella query. GroupBy implicito è più evidente quando si utilizzano le aggregazioni.
Aggregazioni all'interno di Storage Engine
Per avere un'idea di cosa sia l'aggregazione, passare a DAX Studio e attivare Server Timings and Query Plan. Successivamente, esegui questa misura di esempio:
Dopo aver eseguito la query, puoi vedere che, a differenza della precedente query di esempio che ha una scansione, questa misura ne ha due. Questo perché il primo esempio ha solo i valori di DimCalendar Year. Questa query di esempio ha l'anno di calendario e un'aggregazione.
La prima scansione è la query effettiva.
Seleziona DimCalendar Year e somma la Sales Quantity dalla tabella Sales Data, che segue le relazioni del modello di dati.
Nel modello di dati, la tabella DimCalendar segue la colonna Purchase Date della tabella Fact fino alla colonna Date della tabella Calendar.
La seconda scansione assicura che tutti i valori mancanti vengano presi in considerazione.
Puoi vedere nei risultati che l'importo delle vendite appare solo dal 2015 al 2018. Tuttavia, mostra ancora gli anni dal 2012 al 2014 anche se sono vuoti.
Conclusione
Il motore di archiviazione in DAX Studio mostra l'intero processo alla base di un calcolo. Ti consente di monitorare ogni funzione e vedere possibili hit che potrebbero rallentare le prestazioni del tuo DAX. Con tali informazioni, puoi creare soluzioni per mitigare potenziali colli di bottiglia nell'esecuzione del tuo codice DAX.
Se il tuo DAX è lento, guarda lo storage engine e scopri cosa puoi fare per migliorare le prestazioni del tuo report.
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