Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日の投稿では、 LuckyTemplates のストレージ エンジンがどのように数学的演算を実行できるかについて説明します。このチュートリアルは、列や表を含まない結合された図を取得する場合に役立ちます。簡単な対策やコードを扱う場合、ベスト プラクティスは、それらを VertiPaq ストレージ エンジンに送信することです。
数式エンジンとは異なり、ストレージ エンジンは単純な DAX クエリのみを処理できます。複雑なクエリは数式エンジンの責任であるため、解決できません。単純なクエリに対してのみ機能し、洞察力に富んだデータと結果を提供します。
目次
LuckyTemplates のストレージ エンジンと xmSQL ステートメント
ステートメントを含むサンプル クエリです。これは、販売データの現在の価格と販売データの数量を乗算して、総販売額の集計値を求める単純な測定です。
DAX Studio でメジャーを実行すると、xmSQL ステートメントと結果が表示されます。
WITH、$Expr0、PFCASTなどの新しい用語が使用されていることがわかります。$Expr0 はメジャーを定義するために使用され、その後SELECTステートメントで呼び出されます。ストレージ エンジンまたは VertiPaq は、PFCASTと呼ばれるキャスト オペレーターを自動的に追加する場合があります。
現在の価格と数量の積がストレージ エンジンにプッシュダウンされます。VertiPaq でのWITHステートメントの出現は、それがストレージ エンジンにも送信されることを意味します。
Physical Query Planを見ると、Sum_Vertipaq を持つ SpoolLookup 演算子が表示されます。これは、1 行をスキャンして、現在の価格と数量を乗算した合計を取得することを意味します。
[論理クエリ プラン]に、Scan_Vertipaq が表示されます。これは、クエリがストレージ エンジンで実行されたことを示しています。
したがって、ファクト テーブルを反復している場合でも、ストレージ エンジンがタスクを完了します。VertiPaq が作業を行うため、実行は非常に高速に行われます。また、データ モデルにいくつかの最適化手法を追加したり、メジャーやコードを適切にフォーマットしたりすると、DAX のパフォーマンスがより高速かつ向上します。
貴重なデータをスムーズに取得できるように、データ モデルと測定値をできる限り適切に設定してください。
マルチスレッド環境の VertiPaq ストレージ エンジン
LuckyTemplates の VertiPaq 圧縮とストレージLuckyTemplates Desktop のDAX Studio
とは
結論
ストレージ エンジンは、クエリを機能させるのに最適な場所です。単純なクエリのみを実行できるため、実行時間が短縮され、DAX コードの全体的なパフォーマンスが最適化されます。すべての作業を VertiPaq に実行させるのがベスト プラクティスと考えられています。
DAX Studio と VertiPaq でクエリを練習して、VertiPaq ストレージ エンジンがどのように機能するかを体験してください。VertiPaq ストレージ エンジンの理解については、以前のブログ投稿をご覧ください。
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