Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、VertiPaq ストレージ エンジンのセグメンテーションについて学習します。
セグメンテーションを使用すると、レポートに影響を与える可能性のあるパフォーマンスの低下を最小限に抑え、結果を迅速に生成できます。このチュートリアルは、DAX の仕組みと、DAX 計算が適切に機能するのにどのように役立つかを理解するのに役立ちます。
VertiPaq には、セグメンテーションを通じてマルチスレッド環境で動作する機能もあります。
目次
VertiPaq Storage Engine のセグメンテーション
セグメンテーションでは、大きなテーブルが小さなセグメントに分割されます。すべてのセグメントは少なくとも 100 万行である必要があります。
これを行うと、VertiPaq がテーブルのブロックを一度に 1 つずつスキャンできるようになります。
圧縮はセグメントごとに行われます。これにより、パフォーマンスがより速く、よりスムーズになります。
一度に 1 つのスレッドのみを使用するフォーミュラ エンジンとは異なり、VertiPaq は 、このオプションが利用可能な場合、セグメントごとに複数のコアを使用できます。
セグメンテーションは 4 つのステップで行われます。
400 万行のファクト テーブルがある場合、VertiPaq はそれを 4 つの 100 万セグメントに分割します。セグメント 1 を圧縮し、同時にセグメント 2 を読み取り、エンコードします。このプロセスは、VertiPaq 内のマルチスレッド環境の完璧な例を示しています。最後のステップでは、計算列とリレーションシップを構築します。
計算列は圧縮されることに注意してください。これらは、他のセグメントが圧縮された後に構築されます。
これはセグメント化されたデータベースの例です。
340 万行あるFactSalesテーブルがあります。
デフォルトでセグメントあたり 100 万行が設定されているため、100 万行が 3 つと、残りの値として 1 行が取得されます。これで合計 4 つのセグメントができました。
セグメントが多すぎると、DAX のパフォーマンスが低下します。したがって、より大きなセグメントを持つことが最善です。
結論
VertiPaq ストレージ エンジンのセグメンテーションにより、DAX が向上します。DAX でパフォーマンスの問題が発生している場合は、データのセグメント化方法が原因である可能性があります。
レポート内でセグメンテーションがどのように機能するかを理解すると、データを最大限に活用して期待される結果を得る方法をよりよく理解できるようになります。
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