Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
In deze zelfstudie leert u over xmSQL-aggregaties. U zult ook begrijpen hoe een opslagengine in DAX Studio de prestaties van uw rapport aanzienlijk kan verbeteren. Er worden voorbeeldaggregaties getoond en gebruikt, zodat u kunt zien hoe ze presteren in VertiPaq.
Er zijn twee soorten engines: de formule-engine en de opslag-engine . De laatste is de snelste tussen de twee, maar kan niet zoveel doen als de formule-engine. Dus als u uw query's maakt en uitvoert, kunt u het beste zoveel mogelijk gebruikmaken van de opslagengine.
Inhoudsopgave
xmSQL-aggregaties
De opslagengine kan eenvoudige aggregaties voltooien met behulp van deze functies:
Elk van deze functies volgt een eenvoudig type gedrag, dus streef er altijd naar om deze functies in uw DAX-formule op te nemen.
Dit zijn enkele eenvoudige voorbeeldquery's in DAX Studio.
Voer eerst de query uit met de COUNT- functie. Een die rond de aggregatie is gewikkeld, roept contextovergang op. De query telt de rijen van het jaar 2015 in de feitenverkooptabel.
Als u naar het tabblad Server Timings gaat, ziet u de SELECT-functie voor het DimCalendar-jaar en de COUNT-functie uit de feitenverkooptabel.
Voer vervolgens de functies SUM , MIN en MAX uit in de query. Je krijgt dan deze resultaten.
De query's geven de min, max en som van de verkoophoeveelheid voor 2015. Als u naar xmSQL gaat op het tabblad Server Timings, ziet u de functies MIN, MAX en SUM werken om resultaten te genereren.
De laatste functie in de query is DISTINCTCOUNT . Voer de query uit en u krijgt deze resultaten.
Als u naar het tabblad Server Timings gaat, ziet u de DCount in de xmSQL.
Als u nu probeert DISTINCTCOUNT , MIN en COUNT samen uit te voeren, zult u zien dat DISTINCTCOUNT zijn eigen scan heeft. Het combineert niet met de andere aggregaties en werkt op zichzelf.
Omdat het zijn eigen scan heeft, kan het soms uw DAX vertragen. U hoeft zich er geen zorgen over te maken, maar u moet ook weten wat het op de achtergrond van uw codes doet.
VertiPaq Storage Engine in omgeving met meerdere threads
VertiPaq-compressie en opslag in LuckyTemplates
Wat is DAX Studio in LuckyTemplates Desktop
Conclusie
De VertiPaq-opslagengine is de snelste manier om aan uw DAX-query's te werken. Het is misschien niet in staat om complexe query's uit te voeren, maar het doet snel eenvoudige aggregaties. Dit helpt u sneller gegevens en resultaten te verkrijgen dan de formule-engine.
Als u meer wilt weten over xmSQL-aggregaties in de opslagengine, ga dan naar DAX Studio en oefen de eenvoudige aggregaties. U zult zien hoe snel het is en hoe gemakkelijk het is om te ontwikkelen.
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.
In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.
Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.
In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.
Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.
Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.
Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.
Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.
Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten