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LuckyTemplates の GroupBy: VertiPaq の暗黙関数
このチュートリアルでは、LuckyTemplates のストレージ エンジンと暗黙の GroupBy について説明します。パフォーマンスの背後で何が起こっているかを学び、潜在的なボトルネックを確認します。これにより、DAX のパフォーマンスを高速化するために、これらの問題を軽減するためのアイデアや戦略を作成できるようになります。
ストレージ エンジンのクエリは、xmSQL と呼ばれる言語で表現されます。これは実際のプログラミング言語ではなく、ストレージ エンジンの動作を視覚的に表現したものです。これにより、ユーザーはさまざまなクエリの実行時にバックグラウンドで計算が行われている内容を確認できます。
目次
LuckyTemplates の暗黙的な GroupBy
最初に確認する必要があるのは、すべての xmSQL に含まれる暗黙の GroupBy です。
これは、EVALUATE 関数と VALUES 関数を含むサンプル クエリです。
クエリは、DimCalendar テーブルから年のすべての値を取得します。10 行のデータが返されたことがわかります。
このプロセスは、クエリが DimCalendar から暦年を選択し、年ごとにグループ化する SQL ステートメントに示されています。クエリには他に何もないため、このステートメントは計算に GroupBy 関数を暗黙的に含んでいます。暗黙的な GroupBy は、集計を使用する場合にさらに顕著になります。
ストレージ エンジン内の集約
集計とは何かを理解するには、DAX Studio に移動し、サーバー タイミングとクエリ プランをオンにします。次に、このサンプル測定を実行します。
クエリを実行すると、スキャンが 1 つある前のサンプル クエリとは異なり、このメジャーには 2 つあることがわかります。これは、最初のサンプルには DimCalendar Year の値しか含まれていないためです。このサンプル クエリには暦年と集計が含まれています。
最初のスキャンは実際のクエリです。
DimCalendar Year を選択し、データ モデルの関係に従って販売データ テーブルから販売数量を合計します。
データ モデルでは、DimCalendar テーブルは、Fact テーブルの Purchase Date 列から Calendar テーブルの Date 列に続きます。
2 回目のスキャンでは、すべての欠損値が確実に考慮されます。
結果では、売上高が 2015 年から 2018 年までのみ表示されていることがわかります。ただし、2012 年から 2014 年は空白であっても表示されます。
結論
DAX Studio のストレージ エンジンは、計算の背後にあるプロセス全体を表示します。これにより、各関数を監視し、DAX のパフォーマンスを低下させる可能性のあるヒットを確認できます。このような情報を使用して、DAX コードの実行における潜在的なボトルネックを軽減するソリューションを作成できます。
DAX の実行が遅い場合は、ストレージ エンジンを調べて、レポートのパフォーマンスを向上させるために何ができるかを見つけてください。
マルチスレッド環境の VertiPaq ストレージ エンジン
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