LuckyTemplates の VertiPaq エンジン – 使用法とベスト プラクティス

このチュートリアルでは、LuckyTemplates で VertiPaq エンジンを使用する際のベスト プラクティスについて説明します。DAX 計算をよりスムーズに実行するためのさまざまなテクニックとアプローチを学びます。

データ モデルと関係を利用できるようにするには、計算の流れを理解できる方法でそれらを設定する必要があります。

目次

• データモデルのセットアップ
• 列のカーディナリティ
• VertiPaq での参照整合性違反
• VertiPaq の利用状況
• Power Query の計算列
• 結論

データモデルのセットアップ

VertiPaq の最適なセットアップは、スター スキーマと呼ばれます。

ファクトテーブルはモデルの中心に配置され、ディメンション テーブルがその周囲を囲みます。

ディメンション テーブルのフィルターがファクト テーブルに転送されていることがわかります。これは、両方のテーブル間の関係を示しています。

ディメンションとファクト テーブル間の関係は、定義する列のカーディナリティーに基づいています。

列のカーディナリティ

カーディナリティは列の一意の値です。

DimSalesPeopleテーブルに 100 人の異なる営業担当者が含まれる場合、その列のカーディナリティは 100 になります。この列は 、数千行があるFactSalesテーブル に入力されます 。

その列のカーディナリティは、 FactSalesテーブルに存在する営業担当者の数と同じです 。

一意の値が多数ある場合、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。関係間の基数が重要であることを常に覚えておいてください。

VertiPaq での参照整合性違反

参照整合性違反により、DAX で利用可能な最適化がすべて十分に活用されなくなる可能性があります。これは、値がファクト テーブルには存在するが、ディメンション テーブルには存在しない場合に発生します 。

VertiPaq の利用状況

VertiPaq を利用するための一般的なベスト プラクティスは次のとおりです。

1.列のインポート

データベースのメモリを削減するためにのみ必要な列をインポートします。

2. 固有の値を減らす

カーディナリティを可能な限り減らします。これにより、値エンコーディングなどのエンコーディング方法が より適切に機能するようになります。日付時刻列などの 2 つの値を持つ列を日付列と時刻列 に分割します 。

3. 精度を下げる

実装すべきもう 1 つのベスト プラクティスは、データの精度を下げることです。ビジネス要件で許容される場合は、精度を下げてください。

4. 整数型に変換

テキスト列を整数に変換すると、エンコードが高速になります。値のエンコードは、辞書やハッシュのエンコードよりも高速です。したがって、テキスト列を整数に変換します。

Power Query の計算列

計算列を実行するのに最適な場所はPower Queryです。これにより、圧縮率が向上し、更新が高速化されます。

これは、すべての計算列をソースで実行する必要があるという意味ではありません。それらを行うのに最適な場所を見つける必要があります。

部分列またはヘルパー列を計算列に保存しないでください。パフォーマンスに影響を与える可能性があります。できるだけ多くのステップを 1 つの列に凝縮するのが最善です。

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結論

LuckyTemplates で DAX を最適化する場合、VertiPaq がその答えです。ストレージ エンジンの改善に役立つ方法と実践があります。

方法を理解することで、このチュートリアルを活用することができます。これらの方法を実践すれば、DAX のパフォーマンスが低下しても問題はなくなります。望ましい結果を得るには、それらを最大化するだけです。