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、LuckyTemplates でのVertiPaq圧縮とストレージについて学習します。これら 2 つの機能は、レポートで Vertipaq を最大限に活用するために理解する必要がある重要な機能です。これらは、DAX コードのパフォーマンスをよりスムーズかつ高速にするのに役立ちます。
目次
VertiPaq 圧縮用のカラム ストレージ データベース
データは列に格納されるため、テーブル全体を調べなくても簡単に取得できます。
これは行に基づく基本的なテーブルです。
これには、 Purchase Date、ProductName、Sales Person、Cost 、 およびQuantityの列があります。
これは列に基づいたテーブルです。
列の内容は同じですが、分離されています。
これが VertiPaq が行うことです。すべての列を独自のエンティティに分割し、さまざまな圧縮方法を適用します。
これにより、RAM 内のフットプリントが減少し、計算速度が向上します。
行ストレージ データベースのコストを合計場合は、各行からコストを収集する必要があります。ただし、列ストレージ データベースでは、[コスト] 列に移動してその合計を計算するだけで済みます。
別の例としては、行ストレージ内の特定の製品の合計を知りたい場合、すべての行を調べてそのデータを検索します。
VertiPaq は、計算のパフォーマンスを高める結果を提供するためにProduct列 とCost列のみを使用します。
LuckyTemplates での VertiPaq 圧縮
データを圧縮する目的は、クエリの実行に必要なメモリの量を削減することです。
VertiPaq はデータベースの圧縮コピーをメモリに保存します。圧縮列を使用すると、非圧縮列と比べてコードとクエリの実行が高速になります。
使用できる圧縮には 3 種類があります。これらは一般にエンコーディングと呼ばれます。
1. 値のエンコーディング
特に VertiPaq は LuckyTemplates の多くの値を整数に変換するため、値エンコーディングは整数値に使用されます。
2. 辞書(ハッシュ)エンコーディング
このタイプはテキスト値に使用されます。
3. ランレングスエンコーディング
ランレングス エンコーディングは、繰り返し値を検索するために使用されます。値エンコードまたは辞書エンコードされた列をコード化します。
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結論
LuckyTemplates の VertiPaq は、DAX コードを可能な限り最高のパフォーマンスで実行するのに役立ちます。別のストレージ データベースを使用し、レポートのデータ型に応じてデータを圧縮します。
このチュートリアルによって、ストレージ エンジンがどのように機能するか、またそれがDAX コードのパフォーマンス全体にどのような影響を与えるかについての理解が深まることを願っています。また、データがどのように生成され、どのようにして希望の結果が迅速かつ簡単な方法で得られるのかについても学びました。
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