Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
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パフォーマンスを向上させるために LuckyTemplates の非表示の日付テーブルを削除する
このチュートリアルでは、 LuckyTemplates で非表示の日付テーブルを削除して RAM の使用量を削減し、パフォーマンスを向上させる方法を学習します。[自動日付/時刻]オプションが有効になっている場合、LuckyTemplates は非表示の日付テーブルを自動的に作成します。
[自動日付/時刻]を有効にするには、[オプション] に移動し、[データ ロード] タブに移動します。[タイム インテリジェンス]オプションで、[自動日付/時刻] オプションを有効にします。
LuckyTemplates が読み込まれると、日付テーブルがフィールド ウィンドウに表示されないことがわかります。
これは、DAX Studio または表形式エディターで表示できます。
目次
LuckyTemplates の自動日付/時刻オプション
DAX Studio を起動します。[メタデータ] ペインには、複数のローカル日付テーブルが表示されます。
[詳細設定] タブに移動し、[メトリックの表示]をクリックします。現在、ローカル日付テーブルが大量の RAM を消費していないことがわかります。
さらに多くの日付値が含まれる場合、データ モデルがどのようになるかを視覚化してみましょう。
[外部ツール]タブをクリックし、新しいテーブルを作成します。この新しい計算テーブルは、1907 年 1 月 1 日から 2070 年 12 月 31 日までの日付を含むテーブルを関数によって日付を含む列が作成されます。
[自動日付/時刻] オプションが RAM にどのような影響を与えるかを理解するために、ROW を 7 回レプリケートしてみましょう。
これを実行すると、DAX Studio は 8 列と約 60,000 行を含むテーブルを生成します。
[View Metrics] オプションを再度クリックすると、この新しいテーブルが列ごとに 4.6MB の RAM を消費していることがわかります。
[概要] タブをクリックすると、データ モデルのサイズが 173MB に増加していることがわかります。
この例を通して、LuckyTemplates で [自動日付/時刻] オプションを有効にすることで RAM 消費量がどのように増加するかを確認できます。
現実的なデータを扱っている場合、履歴属性に遭遇し、将来の参照用に保存しておくことを決定する場合があります。ただし、特に [自動日付/時刻] オプションを有効にしている場合は、プログラムがかなりの量の RAM を消費する可能性があります。
このオプションをオフにし、Power Query または DAX コードを使用して独自の自動日付/時刻テーブルを作成することで、日付テーブルを最適化できます。SQL のデータ ソースを使用して作成することもできます。
LuckyTemplates の日付テーブルの自動日付/時刻オプションが無効になっています
[自動日付/時刻] オプションが無効になっている場合に、このテーブルがどれだけ消費するかを比較してみましょう。
LuckyTemplates に戻り、[データ ロード] タブの [自動日付/時刻] オプションをオフにします。
次に、DAX Studio を起動し、[メトリックの表示] をクリックします。[概要] タブでは、RAM 消費量が 173 MB から 133 MB に減少していることがわかります。
[自動日付/時刻] オプションをオフにすることで、40MB の RAM を節約できました。
Python スクリプトを使用した LuckyTemplates で日付テーブルを作成する
LuckyTemplates での日付テーブル列の並べ替え
LuckyTemplates 日付テーブルの重要性
結論
このチュートリアルが、作業を開始する前に LuckyTemplates DAX Studio を構成する重要性を理解するのに役立つことを願っています。
[自動日付/時刻] オプションは便利なタイム インテリジェンス機能ですが、RAM の使用量に大きな影響を与えます。代わりに、DAX コードを使用して日付テーブルを手動で作成することをお勧めします。
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