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 o segmentacji w silniku pamięci masowej VertiPaq.
Segmentacja pozwala zminimalizować uderzenia w wydajność, które mogą mieć wpływ na raport i szybko wygenerować wyniki. Ten samouczek pomoże Ci zrozumieć, jak to działa i jak pomaga w prawidłowym funkcjonowaniu obliczeń w języku DAX .
VertiPaq ma również możliwość pracy w środowisku wielowątkowym poprzez segmentację.
Spis treści
Segmentacja w VertiPaq Storage Engine
Segmentacja polega na podzieleniu dużych tabel na mniejsze segmenty. Każdy segment musi mieć co najmniej 1 milion wierszy.
Gdy to zrobisz, VertiPaq będzie mógł skanować bloki twojego stołu jeden po drugim.
Kompresja występuje na segment. Dzięki temu działanie jest szybsze i płynniejsze.
W przeciwieństwie do silnika formuł, który używa tylko jednego wątku na raz, VertiPaq może używać więcej niż jednego rdzenia na segment, jeśli ta opcja jest dostępna.
Segmentacja działa w czterech krokach:
Jeśli masz tabelę faktów z czterema milionami wierszy, VertiPaq dzieli ją na cztery segmenty po milionie. Skompresuje segment 1 i jednocześnie odczyta i zakoduje segment 2. Ten proces stanowi doskonały przykład wielowątkowego środowiska wewnątrz VertiPaq. Ostatni krok tworzy obliczone kolumny i relacje.
Należy pamiętać, że obliczone kolumny zostaną skompresowane. Zostaną one zbudowane po skompresowaniu pozostałych segmentów.
To jest przykład podzielonej bazy danych:
Ma tabelę FactSales , która ma 3,4 miliona wierszy.
Ponieważ usługa domyślnie przyjmuje 1 milion wierszy na segment, otrzymasz trzy 1 milion wierszy i 1 wiersz dla pozostałej wartości. Masz teraz w sumie 4 segmenty.
Jeśli masz zbyt wiele segmentów, wydajność Twojego języka DAX spadnie. Najlepiej więc mieć większe segmenty.
Wniosek
Segmentacja w silniku pamięci masowej VertiPaq usprawnia Twój DAX. Jeśli masz problem z wydajnością swojego języka DAX, może to być spowodowane sposobem segmentacji danych.
Zrozumienie, jak działa segmentacja w raporcie, pozwoli Ci lepiej zrozumieć, jak zmaksymalizować i wykorzystać dane, aby uzyskać oczekiwane wyniki.
Techniki segmentacji klientów przy użyciu modelu danych — LuckyTemplates i DAX
Budżetowanie Segmentacja wydajności przy użyciu języka DAX w usłudze LuckyTemplates
Techniki segmentacji danych na podstawie dowolnej miary — zaawansowany język DAX
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.