Cache Data: Apa Itu Dan Bagaimana Ia Membantu Mengoptimumkan Pertanyaan

Dalam tutorial ini, anda akan mempelajari apa itu cache data dan mengapa ia penting. Cache data menyimpan bit data yang boleh menjadi berharga untuk kegunaan masa hadapan.

Jika anda memerlukan maklumat yang sama dalam ukuran atau tindakan masa hadapan, cache data akan memberikan maklumat yang anda perlukan. Ia menghapuskan membuat sistem mengambil semula set data yang sama.

Dalam tutorial ini, anda akan melalui lapan perkara penting yang perlu diingat semasa berurusan dengan cache data dalam LuckyTemplates:

Isi kandungan

• Definisi & Tujuan Cache Data
• Apakah Kesan Cache Data Kepada RAM
• Cara Cache Data Mengoptimumkan Pertanyaan
  • Fungsi Tidak Dioptimumkan
  • Pengulangan Pengulangan
• Kesimpulan

Definisi & Tujuan Cache Data

Cache data ialah jadual sementara yang dicipta dalam ingatan oleh enjin storan . Jadual sementara ini dihantar ke enjin formula yang kemudiannya berulang ke atas maklumat ini dan melakukan operasi yang berbeza berikutan pertanyaan.

Semua komunikasi antara enjin formula dan enjin storan sentiasa berlaku dalam bentuk cache data. Enjin formula menyediakan pelan pertanyaan dan kemudian menghantar arahan kepada enjin storan. Enjin storan kemudian menghantarnya kembali ke enjin formula yang mengembalikan hasilnya kepada pengguna.

Memandangkan enjin formula tidak mempunyai akses terus kepada data yang disimpan dalam DirectQuery dan VertiPaq, ia bergantung pada enjin storan untuk cache data.

Cache data yang dihantar oleh enjin storan adalah dalam format tidak dimampatkan. Ini bermakna saiz data yang disimpan dalam alat Vertipaq boleh dikurangkan.

Tetapi apabila tiba masanya untuk mengembalikan cache data ke enjin formula, ia tidak boleh dimampatkan kerana enjin formula tidak berfungsi dengan set data termampat.

Apakah Kesan Cache Data Kepada RAM

Jika enjin storan menghantar sebahagian besar cache data, ini akan mengambil banyak ruang pada RAM perisian. Ia juga akan mengambil banyak masa untuk enjin formula melakukan lelaran dan menghasilkan keputusan.

Oleh itu, apabila anda menulis kod DAX anda, anda perlu memahami bahawa ia harus ditulis dengan cara yang meminimumkan baris dalam cache data.

Senario kes terbaik ialah memadankan bilangan baris yang ditunjukkan dalam visual dengan bilangan baris yang dikembalikan dalam cache data.

Selalunya, sukar untuk mengembalikan jumlah baris yang sama. Jika ini berlaku, anda perlu menyemak kod DAX anda dan memecahkannya dengan cara yang mengoptimumkan cache data yang dihasilkan oleh enjin storan.

Cara Cache Data Mengoptimumkan Pertanyaan

Fungsi Tidak Dioptimumkan

Sesetengah fungsi dalam bahasa DAX tidak dioptimumkan untuk enjin storan. Untuk lebih memahami perkara ini, mari lihat satu contoh.

Sebagai contoh, dalam kod anda, bukannya menggunakan SUMMARIZE, anda boleh menggunakan fungsi . Fungsi SUMMARIZE dan GROUPBY melakukan operasi yang sama. Walau bagaimanapun, terdapat perbezaan ketara bergantung pada senario.

Fungsi GROUPBY tidak dioptimumkan untuk Enjin Storan. Jika anda menggunakan fungsi GROUPBY pada jadual fakta dengan 12 juta baris, ia akan menghasilkan cache data dengan bilangan baris yang sama. Ini boleh menjadi sebesar 600mb sehingga 1gb.

Saiz ini boleh memberi banyak tekanan pada RAM anda. Jadi daripada menggunakan GROUPBY, gunakan . Fungsi SUMMARIZE menghasilkan saiz cache data yang lebih kecil. Anda boleh memasangkannya dengan GROUPBY sebagai fungsi peringkat teratas.

Pengulangan Pengulangan

Apabila anda menulis ukuran atau pertanyaan DAX anda, anda perlu memastikan bahawa kod yang dihasilkan di belakang tabir sesuai untuk enjin storan.

Anda perlu menulis kod DAX anda dengan cara yang menghasilkan cache data yang juga boleh digunakan dalam pertanyaan seterusnya. Faedah melakukan ini ialah daripada melakukan imbasan berasingan menggunakan VertiPaq , enjin storan akan menyemak sama ada pertanyaan serupa telah diterima.

Jika ini benar, maka ini bermakna bahawa cache datanya tersedia dalam ingatan. Jadi daripada mengimbas pertanyaan sekali lagi, VertiPaq hanya akan mengembalikannya daripada memori cache kepada enjin formula.

Jika anda melihat pengendali CALLBACKDATAID dalam pertanyaan enjin storan anda, ini bermakna pertanyaan tersebut tidak boleh dicache. Jika sekiranya pertanyaan serupa dihantar ke enjin storan, ia akan melakukan pengulangan.

Oleh itu, VertiPaq perlu memanggil enjin formula untuk menyelesaikan pertanyaan. Ini meningkatkan masa pelaksanaan keseluruhan kerana memori cache tidak boleh digunakan dalam kes ini.

Kesimpulan

Cache data ialah kawan baik anda dalam bahasa DAX. Ingat untuk menulis kod DAX anda dengan cara yang memaksimumkan ruang storan dan mengurangkan bilangan lelaran alat VertiPaq. Anda boleh menggunakan semula cache data yang telah dihasilkan oleh Enjin Penyimpanan untuk mengurangkan masa pelaksanaan pertanyaan.