Python における Self とは: 実際の例
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Power Query の最適化: 10 進数の削減
このチュートリアルでは、RAM の使用量を削減するためのPower Query最適化手法を学習します。具体的には、小数点以下に格納される数値を減らす方法を学習します。これは、10 進数形式で格納された列を扱う場合に役立ちます。
この例では、正味価格が 11MB の RAM を消費しているのに対し、総コスト、単位コスト、単価はそれぞれ 8MB を消費していることがわかります。
Power Queryに移動し、正味価格列のフィルター オプションをクリックすると、列に小数点以下 3 桁までの値が保存されていることがわかります。
これにより、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。複数の数字が 10 進数として保存されている場合、辞書にはより多くの一意の値が含まれます。これにより、VertiPaq は辞書用に巨大なストレージ構造を作成します。
したがって、これらの列を最適化することをお勧めします。
目次
列の Power Query の最適化
理想的には、小数点以下 2 桁までの値を保存する必要があります。最適化する列を右クリックします。[変形] > [丸め] > [丸め]をクリックします。
次に、小数点以下の桁数を 2に設定し、「OK」をクリックします。
すべての列を一度に変換する簡単な方法は、列を強調表示して同じ手順に従うことです。
これにより、1 つのステップで 10 進数形式がすべての列に適用されます。完了したら、作業内容を保存します。
RAMの使用状況を確認する
RAM の削減量を確認するには、DAX Studioを開きます。[詳細設定] タブに移動し、[メトリックの表示]をクリックします。
元の列と最適化された列を比較すると、列サイズとディクショナリ サイズが減少していることがわかります。
この例では、キロバイト単位の違いは RAM スペースの大幅な削減にはならないように見えます。ただし、小数点以下 7 桁の数値など、より明確な値を扱う場合、RAM の節約は大幅に向上します。
また、[単価] 列では、カーディナリティは変わりませんが、列サイズが大幅に減少していることにも気づくでしょう。
粒度を下げるか、列のデータ モデルに変更を加えると、Analysis Services に新しい並べ替え順序が導入されます。これにより、データ モデルのサイズが増加または減少する可能性があります。
個別の値の数が変わらなかったとしても、Analysis Services は列のサイズを削減するより適切な並べ替え順序を見つけた可能性があります。
この最適化手法は、日付/時刻列を保存する場合に特に役立ちます。これは、ミリ秒までの値を保存する可能性があります。
各値のカーディナリティを 1 秒に減らすと、ディクショナリ内の一意の値が減ります。
データをより最適化するためのシンプルな LuckyTemplates 変換
高度な DAX
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結論
表形式モデルを使用している場合は、列のカーディナリティを減らすことに重点を置きます。
カーディナリティは、データ モデルが消費する RAM の量を決定する要素です。また、コードを実行するときに特定の列をスキャンするのにかかる時間もわかります。
DAX クエリを最適化することは、優れた LuckyTemplates レポートを維持するために重要です。これにより、作業のパフォーマンスが向上するだけでなく、マシンへの負担も軽減されます。
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