Pamięć podręczna danych w obliczeniach języka DAX

W tym samouczku dowiesz się, co robią pamięci podręczne danych w obliczeniach języka DAX. Zrozumiesz, w jaki sposób działają one z mechanizmami formuł i magazynu, aby zapewnić odpowiedzi na Twoje pytania.

Spis treści

• Co to są pamięci podręczne danych?
• Jakie są kluczowe funkcje?
• Gdzie znaleźć pamięci podręczne danych?
• Wniosek

Co to są pamięci podręczne danych?

Mechanizm przechowywania współdziała z silnikiem formuł w postaci pamięci podręcznej danych.

Jeśli pamiętasz poprzednie wpisy na blogu dotyczące struktury zapytań języka DAX, wiesz, że aparat formuł żąda danych z mechanizmu magazynu. Ten ostatni następnie trafia do bazy danych, pobiera różne rodzaje danych, a następnie zwraca je z powrotem do silnika formuł w postaci pamięci podręcznej danych.

Silnik pamięci masowej może wykonywać proste działania matematyczne i agregacje, co czyni go szybszym. Oferuje również równoległość, która może jednocześnie zapełnić wiele pamięci podręcznych danych. Generowanie odpowiedzi na jedno zapytanie mechanizmu pamięci masowej może zająć trochę czasu. Ale jeśli zsumujesz wszystkie różne zapytania silnika pamięci masowej, wyniki nie będą takie same, ponieważ zapełnia więcej niż jedną pamięć podręczną danych.

Z drugiej strony silnik formuł działa na złożonych zapytaniach. Ponieważ jest to silnik jednowątkowy, może używać tylko jednej końcowej skonsolidowanej pamięci podręcznej danych. Zaczyna działać na pamięci podręcznej danych, gdy wszystkie żądania zostaną wypełnione przez silnik pamięci masowej.

Jeśli żądanie aparatu formuły jest dokładnie takie samo jak poprzednie żądanie, zwrócona wcześniej pamięć podręczna zostanie ponownie użyta. Mechanizm przechowywania jest wystarczająco inteligentny, aby zwrócić tę samą pamięć podręczną danych, jeśli otrzyma to samo żądanie. Dzięki temu wydajność języka DAX jest szybsza, ponieważ dane są już buforowane.

Podczas uruchamiania miary ważne jest, aby uruchomić ją z zimną pamięcią podręczną; zawsze unikaj uruchamiania zapytań w ciepłej pamięci podręcznej. Ciepła pamięć podręczna oznacza, że ​​pamięć podręczna danych mechanizmu pamięci masowej jest już utworzona i gotowa do zwrócenia.

Jakie są kluczowe funkcje?

Pamięci podręczne danych to tabele zmaterializowane w pamięci, które zajmują czas i pochłaniają pamięć RAM. Zawsze pamiętaj, że materializacja powinna być jak najniższa.

Inną kluczową cechą jest to, że te pamięci podręczne są nieskompresowane . Po wyjściu z mechanizmu przechowywania i wysłaniu do mechanizmu formuł, pamięć podręczna danych staje się nieskompresowaną pełną tabelą w pamięci. To wykonanie jest znacznie wolniejsze niż żądanie silnika pamięci równorzędnej, które jest w całości w pamięci i skompresowane.

Nie ma problemu z użyciem silnika formuł; musisz tylko sprawić, aby silnik pamięci masowej wykonał jak najwięcej pracy.

Pamięci podręczne danych są również tymczasowe. Istnieją przez jakiś czas, a potem znikają. Nawet jeśli zmaterializują się w pamięci, nie są trwałe, więc zostaną usunięte.

Gdzie znaleźć pamięci podręczne danych?

Te informacje można znaleźć w kolumnie Rekordy planów zapytań fizycznych oraz w kolumnie Chronometraż serwera DAX Studio w kolumnie Wiersze . Pokaże, ile wierszy jest tworzonych przez silnik magazynu i wysyłanych do silnika formuł.

Jeśli uruchomisz pewne testy w taktowaniu serwera, zauważysz, że liczba wierszy może być nieco zaniżona. To tylko wskazówka, ile rzędów podciągasz.

Najważniejszą rzeczą, o której należy pamiętać w przypadku pamięci podręcznych danych, jest to, że liczba zmaterializowanych wierszy powinna być jak najbardziej zbliżona do liczby wierszy potrzebnych do uzyskania danych wyjściowych. Jeśli występuje duża różnica w liczbie wierszy, oznacza to, że operacja zamówienia jest wyłączona.

Jeśli liczba zmaterializowanych wierszy jest równa liczbie wierszy potrzebnych do wyjścia, nazywa się to późną materializacją . Jeśli jednak liczba zmaterializowanych wierszy jest większa niż liczba potrzebnych wierszy, nazywa się to wczesną materializacją . Ponieważ są to dane nieskompresowane, nie należy dopuścić do ich materializacji przez oba silniki, ponieważ spowolni to działanie języka DAX.

Oto przykład wczesnej materializacji:

W planie zapytań fizycznych można zobaczyć 25 milionów wierszy w kolumnie rekordów. Jednak przykładowe zapytanie nie wymaga 25 milionów wierszy danych wyjściowych. Oznacza to, że zapytanie pobrało za dużo wierszy niż potrzeba.

Jeśli spojrzysz na czasy serwera, zobaczysz taką samą liczbę rzędów w kolumnie rzędów.

W wizualizacjach procesora SE zobaczysz liczbę, jeśli w zapytaniach występują paralelizmy. Ponieważ ten przykład nie ma żadnego, pokazał 0.

Czym jest DAX Studio w programie LuckyTemplates Desktop
Samouczek języka DAX: kontekst i mechanizm obliczeniowy
Analizator VertiPaq w programie DAX Studio | Samouczek usługi LuckyTemplates

Wniosek

Wolno działający język DAX może oznaczać, że zapytanie pobiera niepotrzebne pamięci podręczne, aby silniki działały. Pamięci podręczne danych są odpowiedzialne za szybkość i dokładność Twojego języka DAX, ponieważ silniki pracują na nich, aby generować odpowiedzi na różne żądania. Aby uzyskać szybszą wydajność języka DAX, możesz rozwiązać ten problem, odpowiednio budując swój model danych i miary języka DAX.