Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
W tym samouczku dowiesz się, jak ocenić wydajność kodu DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Opcja Uruchom test porównawczy umożliwia dostosowanie liczby zimnych i ciepłych wykonań pamięci podręcznej w zapytaniu.
Po kliknięciu tej opcji zostanie otwarty kreator testu porównawczego. Możesz określić, ile razy chcesz uruchomić zapytanie w zimnej lub ciepłej pamięci podręcznej.
Zimna pamięć podręczna oznacza, że DAX Studio najpierw wyczyści pamięć podręczną, a następnie uruchomi zapytanie na podstawie określonej liczby. Z drugiej strony ciepła pamięć podręczna oznacza, że DAX Studio nie wyczyści pamięci podręcznej przed uruchomieniem zapytania.
W tym samouczku użyjemy poniższego kodu, który generuje CallbackDataID:
Zanim skorzystamy z opcji Uruchom test porównawczy, wykonajmy kod i przejrzyjmy dane chronometrażu serwera.
Jak widać, wykonanie kodu zajmuje 134 milisekundy. Zawiera również CallbackDataID.
Po kliknięciu opcji Uruchom test porównawczy i uruchomieniu zapytania z 5 wykonaniami zimnej pamięci podręcznej zobaczysz pasek postępu u dołu kreatora testu porównawczego. Czyści pamięć podręczną, a następnie uruchamia kod pięć razy.
Następnie w okienku Wyniki zostaną otwarte dwie zakładki. Pierwsza zakładka, Podsumowanie, zawiera tabelę z informacjami dotyczącymi typu pamięci podręcznej, jej statystyki, całkowitego czasu trwania i czasu trwania SE.
Typ pamięci podręcznej | Czas trwania (ms) | Statystyki |
---|---|---|
Zimna pamięć podręczna | 134 | Brak optymalizacji |
Ciepła pamięć podręczna | 3.9 | Wszystkie dane w pamięci |
Porównując dane między zimną pamięcią podręczną a ciepłą pamięcią podręczną, widać, że wyczyszczenie pamięci podręcznej nie ma znaczącej różnicy w czasie trwania działania
Uruchommy inny kod języka DAX, aby zobaczyć, jak wpływa on na chronometraż zapytania.
Widać, że wyczyszczenie pamięci podręcznej i wykonanie kodu zajmuje tylko 13 milisekund.
Następnie kliknij opcję Uruchom test porównawczy. Odznacz pole i wykonaj 10 wykonań zarówno dla zimnej, jak i ciepłej pamięci podręcznej.
W okienku wyników widać, że uruchomienie w zimnej pamięci podręcznej trwa 12,8 milisekundy, a w ciepłej pamięci podręcznej – 3,9 milisekundy.
Czas trwania aparatu pamięci masowej nie jest mierzalny w ciepłej pamięci podręcznej, ponieważ odpowiedzi na zapytania pochodzą z samej pamięci podręcznej danych.
Na karcie Szczegóły możesz zobaczyć, że jest łącznie 20 egzekucji; 10 na zimno i 10 na ciepło. Czas trwania zimna jest zawsze dłuższy niż czas trwania ciepła.
Przewijając do prawej kolumny, możesz zobaczyć, że pasująca pamięć podręczna VertiPaq zawiera 0 dla zimnej pamięci podręcznej i 1 dla ciepłej pamięci podręcznej.
Aby uzyskać bardziej wnikliwe dane, możesz utworzyć wykres liniowy z wyników z opcji Benchmark. Możesz utworzyć porównanie, używając interwałów 10. Oznacza to, że uruchamiasz test porównawczy, używając 10, 20, 30 itd. zarówno dla zimnej, jak i ciepłej pamięci podręcznej. Pomoże to zrozumieć, ile czasu zajmuje wykonanie zapytania na podstawie liczby wierszy.
Możesz także zacząć od małej bazy danych i stopniowo uruchamiać kod bardziej złożonej bazy danych. Następnie utwórz wykres liniowy, aby zobaczyć wydajność kodu.
Ułatwia to określenie, czy czas trwania zwiększył się, czy zmniejszył w odniesieniu do liczby wierszy w zapytaniu języka DAX.
Optymalizacja wydajności kodu DAX jest ważna. Różnica 0,5 milisekundy na wiersz kodu może niewiele znaczyć. Ale gdy masz do czynienia z wieloma wierszami kodu, które w rezultacie dają milion wierszy, to 0,5 ms zrobi wielką różnicę.
Użycie opcji Uruchom test porównawczy umożliwia zebranie danych czasowych kodu. Możesz użyć tego do porównania między różnymi wierszami kodu. Możesz również użyć tego, aby uzyskać przydatne informacje o tym, która część kodu DAX wymaga optymalizacji.
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.