Ottimizzazione di Power Query: riduzione dei numeri decimali

In questo tutorial imparerai una tecnica di ottimizzazione di Power Query per ridurre l'utilizzo della RAM. In particolare, imparerai come ridurre i numeri memorizzati dopo una cifra decimale . Questo è utile se hai a che fare con colonne memorizzate in un formato numerico decimale.

In questo esempio, puoi vedere che il prezzo netto consuma 11 MB di RAM mentre il costo totale, il costo unitario e il prezzo unitario consumano 8 MB ciascuno.

Quando vai a Power Query e fai clic sull'opzione di filtro della colonna Prezzo netto, puoi vedere che la colonna memorizza valori fino a tre cifre decimali.

Ciò può causare un problema di prestazioni . Se vengono memorizzate più cifre come numero decimale, il dizionario conterrà più valori univoci. Ciò farà sì che VertiPaq crei un'enorme struttura di archiviazione per il dizionario.

Si consiglia pertanto di ottimizzare queste colonne.

Sommario

• Ottimizzazione Power Query per le colonne
  • Controlla l'utilizzo della RAM
• Conclusione

Ottimizzazione Power Query per le colonne

Idealmente, si desidera memorizzare valori fino a due cifre decimali. Fai clic con il pulsante destro del mouse sulla colonna che desideri ottimizzare. Fare clic su Trasforma > Arrotonda > Arrotonda .

Quindi, imposta le posizioni decimali su 2 e fai clic su OK.

Un modo rapido per trasformare tutte le colonne in una volta sola è evidenziarle e seguire gli stessi passaggi.

Questo applica il formato del numero decimale a tutte le colonne utilizzando un singolo passaggio. Una volta fatto, salva il tuo lavoro.

Controlla l'utilizzo della RAM

Per verificare la quantità di RAM ridotta, apri DAX Studio . Vai alla scheda Avanzate e fai clic su Visualizza metriche .

Confrontando le colonne originali con le colonne ottimizzate, è possibile vedere riduzioni nelle dimensioni della colonna e della dimensione del dizionario.

Per questo esempio, sembrerebbe che la differenza in kilobyte non corrisponda a una buona riduzione dello spazio RAM. Tuttavia, se hai a che fare con valori più distinti come numeri con sette cifre decimali, il risparmio di RAM sarebbe notevole.

Puoi anche notare che per la colonna Prezzo unitario, la cardinalità non cambia ma c'è una significativa riduzione delle dimensioni della colonna.

Quando si riduce la granularità o si apportano modifiche al modello di dati in una colonna, si introduce un nuovo ordinamento in Analysis Services. Questo può aumentare o diminuire la dimensione del modello di dati.

Anche se il numero di valori distinti non è cambiato, Analysis Services potrebbe aver trovato un ordinamento migliore che ha ridotto le dimensioni della colonna.

Questa tecnica di ottimizzazione è particolarmente utile se stai memorizzando una colonna Data/Ora. Questo potrebbe memorizzare valori fino al millisecondo.

Quando riduci la cardinalità di ciascun valore a un secondo, ciò riduce i valori univoci nel Dizionario.

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Conclusione

Se stai lavorando con un modello tabulare, concentrati sulla riduzione della cardinalità di una colonna.

La cardinalità è il fattore decisivo sulla quantità di RAM che il modello di dati consumerà. Ti dice anche quanto tempo ci vorrà per scansionare una particolare colonna quando esegui il tuo codice.

L'ottimizzazione delle query DAX è fondamentale per mantenere un buon report di LuckyTemplates. Non solo assicura che il tuo lavoro funzioni bene, ma riduce anche lo sforzo sulla tua macchina.