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、 DAX Studioの [ベンチマークの実行] オプションを使用して DAX コードのパフォーマンスを評価する方法を学習します。
[ベンチマークの実行] オプションを使用すると、クエリ内のコールド キャッシュとウォーム キャッシュの実行数をカスタマイズできます。
このオプションをクリックすると、ベンチマーク ウィザードが開きます。コールド キャッシュまたはウォーム キャッシュでクエリを実行する回数を指定できます。
コールド キャッシュとは、 DAX Studio が最初にキャッシュをクリアしてから、指定された数値に基づいてクエリを実行することを意味します。一方、ウォーム キャッシュは、 DAX Studio がクエリの実行前にキャッシュをクリアしないことを意味します。
このチュートリアルでは、CallbackDataID を生成する以下のコードを使用します。
[ベンチマークの実行] オプションを使用する前に、コードを実行してサーバー タイミングデータを表示してみましょう。
コードの実行に 134 ミリ秒かかることがわかります。これにはCallbackDataIDも含まれます。
目次
DAX コードのパフォーマンスに対するベンチマークの実行オプションの使用
[ベンチマークの実行]オプションをクリックし、コールド キャッシュを 5 回実行してクエリを実行すると、ベンチマーク ウィザードの下部に進行状況バーが表示されます。キャッシュをクリアしてから、コードを 5 回実行します。
その後、結果ペインに 2 つのタブが開きます。最初のタブ [概要]には、キャッシュ タイプ、その統計、合計期間、および SE 期間に関する情報を含む表が表示されます。
コールド キャッシュとウォーム キャッシュのデータを比較すると、キャッシュをクリアしても実行時間に大きな違いがないことがわかります。
2 番目のタブ [詳細]には、DAX クエリのキャッシュに関するより包括的な情報が表示されます。
さまざまなキャッシュ期間
別のDAX コードを実行して、クエリのタイミングにどのような影響を与えるかを確認してみましょう。
キャッシュをクリアしてコードを実行するのに 13 ミリ秒しかかからないことがわかります。
次に、「ベンチマークの実行」オプションをクリックします。ボックスのチェックを外し、コールド キャッシュとウォーム キャッシュの両方に対して 10 回の実行を実行します。
結果ペインでは、コールド キャッシュでの実行に 12.8 ミリ秒、ウォーム キャッシュでの実行に 3.9 ミリ秒かかることがわかります。
クエリはデータ キャッシュ自体から応答されるため、ストレージ エンジンの継続時間はウォーム キャッシュでは測定できません。
[詳細] タブでは、合計 20 件の実行があることがわかります。寒いときは10、暖かいときは10です。コールド期間は常にウォーム期間よりも長くなります。
一番右の列までスクロールすると、VertiPaq キャッシュの一致に、コールド キャッシュには 0、ウォーム キャッシュには 1 が含まれていることがわかります。
グラフを使用した DAX コードのパフォーマンスの比較
より洞察力のあるデータを取得するには、[ベンチマーク] オプションの結果から折れ線グラフを作成できます。10 の間隔を使用して比較を作成できます。つまり、コールド キャッシュとウォーム キャッシュの両方に対して 10、20、30 などを使用してベンチマークを実行します。、、およびに基づいてクエリの実行にかかる時間を理解するのに役立ちます。
小規模なデータベースから始めて、徐々により複雑なデータベースのコードを実行することもできます。次に、折れ線グラフを作成してコードのパフォーマンスを確認します。
これにより、DAX クエリの行数に対して期間が増加したか減少したかを識別しやすくなります。
結論
DAX コードのパフォーマンスを最適化することは重要です。コード行あたり 0.5 ミリ秒の違いは、あまり意味がないかもしれません。しかし、結果として 100 万行を生成する複数行のコードを扱う場合、この 0.5 ミリ秒は大きな違いになります。
[ベンチマークの実行] オプションを使用すると、コードの時間データを収集できます。これを使用して、コードの異なる行間を比較できます。これを使用して、DAX コードのどの部分を最適化する必要があるかについて有意義な洞察を得ることができます。
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