Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
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Ottimizzazione del modello di dati di LuckyTemplates con VertiPaq
In questo tutorial imparerai come usare VertiPaq Analyzer in DAX Studio per ottimizzare il tuo modello di dati in LuckyTemplates.
VertiPaq Analyzer è uno strumento integrato in DAX Studio che estrae informazioni significative sui modelli tabulari dal punto di vista dell'ottimizzazione.
Per avviare VertiPaq Analyzer, vai alla scheda Avanzate in DAX Studio. Quindi, fai clic sull'opzione Visualizza metriche .
Questo aprirà un nuovo riquadro in basso. Il riquadro Metriche di VertiPaq Analyzer contiene un elenco di tutte le tabelle nel modello tabulare.
Ogni colonna fornisce informazioni significative sul modello di dati, ad esempio:
- Cardinalità: mostra il numero di righe in una tabella.
- Dimensione tabella: mostra la dimensione della tabella in kilobyte (KB).
- Dimensione colonna: mostra la dimensione di una colonna in kilobyte (KB).
- Hierarchy Size: viene utilizzato principalmente per scopi MDX.
- Codifica: riguarda la codifica del valore e la codifica del dizionario.
- Tipo di dati: il tipo di dati di una colonna, ad esempio testo, numero o data.
- Rel Size – mostra la memoria consumata a causa della relazione tra due tabelle.
- % DB: mostra la quantità di RAM consumata da una tabella rispetto all'intero modello di dati.
Sommario
- Metriche dell'analizzatore VertiPaq di un modello di dati in LuckyTemplates
- Violazioni RI di un modello di dati in LuckyTemplates
- Scheda Riepilogo In VertiPaq Analyzer
- Conclusione
Metriche dell'analizzatore VertiPaq di un modello di dati in LuckyTemplates
È possibile utilizzare queste diverse metriche durante l'analisi delle tabelle nel modello di dati . In questo esempio, noterai che la tabella Sales consuma la quantità maggiore di %DB.
Scorrere fino alla colonna più a sinistra della tabella in VertiPaq Analyzer. Quando fai clic su una tabella, sarai in grado di visualizzare in dettaglio le informazioni delle sue colonne.
Ciò consente di identificare le colonne necessarie per scopi analitici. Puoi anche scegliere di rimuovere le colonne non necessarie dal tuo modello di dati. Ciò consente di risparmiare RAM e ottimizza i calcoli che stai eseguendo.
Ad esempio, la colonna Online Sales Key consuma un totale di 83 MB di RAM. Se questa colonna non è utile per i tuoi rapporti, puoi rimuoverla per liberare spazio di archiviazione.
Nella sezione Codifica, puoi vedere che Codifica valore è applicata alla colonna Chiave vendite online. Non è utile applicare una codifica del dizionario perché questa colonna contiene solo valori univoci. L'indice memorizzato sarà comunque uguale al suo valore.
Questo non sarà utile durante la compressione della colonna, quindi Analysis Services ignora la codifica del dizionario. Ecco perché la sezione Dizionario consuma solo 120 KB.
Codifica del dizionario, percentuali di archiviazione e dimensioni della gerarchia degli utenti
Col senno di poi, se guardi la colonna Numero ordine di vendita, puoi vedere che la sua sezione Dizionario sta consumando più spazio di archiviazione rispetto alla sezione Dati.
La sezione Dati memorizza l'indice o il valore del puntatore per ogni riga nella colonna. Poiché la colonna Numero ordine di vendita memorizza la maggior parte dei suoi dati sotto forma di indici, tutta la pressione viene consumata dal Dizionario.
La Dimensione colonna mostra la somma delle sezioni Dati, Dizionario e Gerarchia. Nella sezione Tipo di dati, la colonna Numero ordine di vendita viene archiviata come stringa, pertanto viene utilizzata la codifica del dizionario.
Successivamente, se scorri fino alla parte più a destra di VertiPaq Analyzer, puoi vedere i dati sulle percentuali.
La tabella % mostra la quantità di spazio occupato dalla colonna rispetto alla tabella. Mentre il % DB mostra la quantità di spazio consumato dalla colonna rispetto all'intero database.
Passando alla tabella Prodotti, puoi vedere che è l'unica con un valore per la Dimensione gerarchia utenti.
La dimensione della gerarchia utente mostra la quantità di spazio utilizzata dalle gerarchie create in DAX Studio.
Violazioni RI di un modello di dati in LuckyTemplates
La scheda Colonna di VertiPaq Analyzer consente di visualizzare i dati in un formato tabella-colonna.
Ti consente di ordinare per colonne, semplificando l'identificazione di quale colonna nell'intero set di dati consuma la RAM più alta.
La scheda Relazioni consente di visualizzare la causa principale delle violazioni RI .
Se il codice DAX contiene una violazione RI, VertiPaq Analyzer inserirà un numero 1 con un carattere rosso nella sezione Violazioni RI. Tuttavia, se espandi la tabella con la violazione, non sarai in grado di vedere la causa.
Queste informazioni possono invece essere trovate nella scheda Relazioni.
In questo esempio, la tabella Sales mostra che ci sono 2.183 chiavi mancanti tra il codice Product Key della tabella Sales e il codice Product Key della tabella Product. Ciò si traduce in 10 milioni di righe non valide nella tabella Sales e 153 violazioni di esempio.
La pagina Relazioni in VertiPaq Analyzer consente di identificare le chiavi mancanti tra la tabella dei fatti e la tabella delle dimensioni.
Puoi anche ricontrollare queste informazioni utilizzando DAX.
Quando esegui il codice, i risultati mostrano effettivamente che 10 milioni di righe hanno valori Product Key vuoti.
Scheda Riepilogo In VertiPaq Analyzer
La scheda Riepilogo mostra le informazioni generali di base del modello di dati.
La dimensione totale mostra la quantità totale di RAM consumata dal modello di dati. La data di analisi si riferisce all'ultima volta che hai fatto clic sull'opzione Visualizza metriche in DAX Studio.
La compatibilità si riferisce alla versione di Analysis Services utilizzata nel file corrente. Infine, il server mostra il numero di porta dell'host locale utilizzato da Analysis Services per connettersi a DAX Studio.
Conclusione
L'analizzatore VertiPaq è uno strumento di analisi e prestazioni incluso in Microsoft LuckyTemplates. Consente di analizzare il modello di dati di un report o set di dati di LuckyTemplates per comprendere come sono strutturati i dati e come vengono utilizzati.
L'analizzatore VertiPaq fornisce diverse metriche che possono aiutarti a comprendere le prestazioni e l'efficienza del tuo modello di dati. Analizzando queste metriche, puoi identificare potenziali problemi con il tuo modello di dati, come tabelle di grandi dimensioni, bassa densità di dati o tipi di dati inefficienti, e adottare misure per ottimizzare il modello per prestazioni migliori.
Ti auguro il meglio,
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