Apa Itu Diri Dalam Python: Contoh Dunia Sebenar
Apa Itu Diri Dalam Python: Contoh Dunia Sebenar
Tutorial ini akan membincangkan tentang pewujudan untuk cache data dalam DAX Studio. Siaran ini akan menunjukkan cara ia mempengaruhi pengiraan anda semasa menjana hasil dengan pertanyaan anda. Anda akan mempelajari pewujudan yang lebih baik untuk memaksimumkan prestasi DAX.
Terdapat dua idea pewujudan: Pewujudan Awal dan Pewujudan Lewat .
Isi kandungan
Pewujudan Awal
Pewujudan Awal ialah apabila bilangan baris terwujud lebih besar daripada bilangan baris yang diperlukan untuk output.
Jika output anda adalah jadual mengikut tahun kalendar dan anda mempunyai lima tahun data, membawa banyak baris terwujud adalah tidak perlu. Amalan terbaik ialah mempunyai bilangan baris terwujud sama dengan bilangan baris yang diperlukan. Walau bagaimanapun, itu tidak selalu berlaku kerana ia bergantung pada kerumitan DAX dan persediaan data anda.
Sentiasa ingat bahawa data terdiri daripada lajur. Oleh itu, apabila enjin formula perlu berfungsi di atas jadual, lajur disatukan semula dalam format jadual, iaitu materialisasi. Dalam idea Pewujudan Awal, enjin storan menghantar cache data ke enjin formula. Enjin formula kemudian berfungsi pada cache itu dan melakukan proses yang kompleks.
Kewujudan awal boleh disebabkan oleh gabungan yang kompleks atau perhubungan banyak-ke-banyak dalam model data anda. Ia juga boleh disebabkan oleh mempunyai penapis atau iterator yang kompleks.
Tidak salah untuk mempunyai langkah yang kompleks; anda hanya perlu menyediakannya dengan betul untuk memanfaatkan enjin storan sebanyak mungkin.
Pembentukan Lewat
Pewujudan Lewat ialah apabila anda mempunyai bilangan baris terwujud sama atau hampir dengan bilangan baris yang diperlukan untuk output anda.
Enjin storan melakukan hampir semua kerja tanpa meninggalkan apa-apa untuk enjin formula. Ini menjadikan keseluruhan pengiraan lebih cepat.
Ini adalah contoh pertanyaan Pembentukan Awal dan Lewat:
Sebelum anda menjalankan pertanyaan ini, pastikan anda mengosongkan cache. Ini akan menjadikan pertanyaan anda dijalankan terhadap cache sejuk. Jika anda menjalankan DAX anda tanpa mengosongkan cache, anda akan mendapat hasil ini:
Jumlah masa pelaksanaan hanya 1861 milisaat kerana ia telah menggunakan cache. Jadi sentiasa kosongkan cache anda sebelum anda menjalankan pertanyaan anda.
Jika anda menjalankan pertanyaan Pembentukan Awal, anda boleh melihat bahawa jumlah masa yang diambil ialah 9485 milisaat. Ia menjana satu cache data dan output satu baris tetapi mengembalikan 25 juta baris.
Anda tidak perlu merealisasikan 25 juta baris untuk mendapatkan hasil satu baris kerana ia mengambil masa dan memperlahankan prestasi DAX.
Jika anda menjalankan pertanyaan Pembentukan Lewat, anda dapat melihat bahawa keseluruhan pengiraan hanya mengambil masa 1340 milisaat. Ia juga menjana 2 cache data, dengan setiap satu mengembalikan 5003 baris.
Jika anda melihat Rancangan Pertanyaan Fizikal, anda boleh melihat 5000 baris. Mereka tidak mempunyai bilangan baris yang sama. Keputusan Pemasa Pelayan kadangkala akan mempunyai sedikit percanggahan dengan bilangan baris yang tepat dalam Pelan Pertanyaan.
Jadi daripada bekerja pada satu cache data dengan 25 juta baris, anda kini mempunyai dua cache data dengan 5003 baris. Itulah sebabnya bekerja dengan Materialization Kemudian mendapat hasil yang lebih cepat daripada Materialization Awal.
Di dalam Setiap Pertanyaan Materialisasi
Dengan hanya melihat pertanyaan, anda sudah dapat melihat bahawa Pengwujudan Kemudian adalah lebih pantas. Pertanyaan Pembentukan Awal mengira baris jadual ringkasan.
Jadual yang diringkaskan dan diwujudkan adalah lebih besar daripada hanya melakukan NILAI pada jadual, iaitu apa yang dilakukan oleh pertanyaan Lewat Materialisasi
Jika pertanyaan anda lambat, mulakan dengan melihat berapa banyak baris yang ditarik dalam pertanyaan anda dan berapa banyak yang diperlukan untuk output. Anda juga boleh pergi ke Rancangan Pertanyaan Logik dan mengikuti aliran kerja yang berlaku dalam pengiraan.
Apakah DAX Studio Dalam LuckyTemplates Desktop
Tutorial DAX: Konteks & Ukuran Enjin Pengiraan
Dalam LuckyTemplates: Petua dan Teknik Pengoptimuman
Kesimpulan
Pewujudan berlaku apabila pertanyaan anda menarik lajur atau baris daripada model data anda. Proses ini berlaku secara semula jadi apabila enjin anda mendapat data daripada model data anda untuk memberikan hasil untuk pertanyaan anda.
Walau bagaimanapun, masalah mungkin berlaku jika DAX anda menarik terlalu banyak baris daripada yang diperlukan untuk hasilnya. Isu ini boleh diselesaikan dengan memudahkan DAX anda untuk melaksanakan proses tertentu.
Apa Itu Diri Dalam Python: Contoh Dunia Sebenar
Anda akan belajar cara menyimpan dan memuatkan objek daripada fail .rds dalam R. Blog ini juga akan membincangkan cara mengimport objek dari R ke LuckyTemplates.
Dalam tutorial bahasa pengekodan DAX ini, pelajari cara menggunakan fungsi GENERATE dan cara menukar tajuk ukuran secara dinamik.
Tutorial ini akan merangkumi cara menggunakan teknik Visual Dinamik Berbilang Thread untuk mencipta cerapan daripada visualisasi data dinamik dalam laporan anda.
Dalam artikel ini, saya akan menjalankan konteks penapis. Konteks penapis ialah salah satu topik utama yang perlu dipelajari oleh mana-mana pengguna LuckyTemplates pada mulanya.
Saya ingin menunjukkan cara perkhidmatan dalam talian LuckyTemplates Apps boleh membantu dalam mengurus laporan dan cerapan berbeza yang dijana daripada pelbagai sumber.
Ketahui cara untuk menyelesaikan perubahan margin keuntungan anda menggunakan teknik seperti mengukur percabangan dan menggabungkan formula DAX dalam LuckyTemplates.
Tutorial ini akan membincangkan tentang idea pewujudan cache data dan cara ia mempengaruhi prestasi DAX dalam memberikan hasil.
Jika anda masih menggunakan Excel sehingga sekarang, maka inilah masa terbaik untuk mula menggunakan LuckyTemplates untuk keperluan pelaporan perniagaan anda.
Apakah LuckyTemplates Gateway? Semua yang Anda Perlu Tahu