VertiPaq Analyzer no DAX Studio | Tutorial do LuckyTemplates

Este tutorial mostrará o VertiPaq Analyzer Metrics no DAX Studio e como ele ajuda a otimizar seus códigos DAX. Cada métrica será discutida para que você entenda como cada uma pode ajudar a melhorar o desempenho de seus códigos.

Esta é a métrica do VertiPaq Analyzer.

Índice

• Guia Tabelas do analisador VertiPaq
  • Colunas para tamanho dos dados
• Dentro da tabela FactSales
• Guia Colunas do analisador VertiPaq
• Conclusão

Guia Tabelas do analisador VertiPaq

A primeira métrica é a guia Tabelas ou a Visualização geral da tabela. Nesta guia, você pode ver a  coluna Cardinalidade . Refere-se ao número de valores exclusivos em uma tabela. É a coluna mais importante em seu modelo de dados e consulta DAX .

Se você observar a tabela DimCustomer , verá 20 valores exclusivos. Isso significa que existem 20 clientes separados com valores não recorrentes.

Este é um exemplo de consulta DAX.

Ele usa a função  para contar as linhas de várias tabelas. O número de linhas corresponde à cardinalidade produzida na tabela.

Colunas para tamanho dos dados

A próxima coluna após a Cardinalidade  é chamada Tabela . Ele mostra quanta memória a tabela está ocupando. Quanto maior o tamanho dos dados, mais atenção ele precisa. A coluna Col Size  é o total das colunas Data , Dictionary e Hierarchy Size .

As colunas Data , Dictionary e Hierarchy Size mostram o tamanho total dos dados compactados, colunas codificadas de dicionário e colunas de hierarquia geradas automaticamente, respectivamente.

A seguir está a coluna Codificação  , que mostra o tipo de codificação usado. Value  e Hash  Encoding  estão ocorrendo em todas as tabelas, é por isso que o resultado mostra “Muitos”.

Violações de integridade referencial também serão mostradas na coluna Violações de RI . As violações ocorrem quando um valor existe na tabela Fato , mas não existe na tabela Dimensão .

A coluna Tamanho da Hierarquia do Usuário  mostra o tamanho das hierarquias definidas pelo usuário. O tamanho do relacionamento baseado no lado muitos de uma configuração um-para-muitos também será mostrado na coluna Tamanho do Relacionamento .

Em seguida, você tem as colunas %DB . Esta coluna mostra quanto uma tabela está ocupando como porcentagem do tamanho total de todas as tabelas.

No exemplo, você pode ver que a tabela DimCustomer ocupa quase 66% do tamanho total da tabela. A porcentagem de seu banco de dados para sua tabela de fatos  deve ser maior que as  tabelas de dimensões .

Estas são as porcentagens:

Como este exemplo não possui muitos dados, as colunas Segments  e Partitions  não podem ser usadas; só será aplicável com tabelas maiores.

A última coluna da guia é chamada Columns . Ele simplesmente mostra o número de colunas que existem em uma tabela. As colunas Data Type e % Table não são aplicáveis ​​à Visualização da tabela geral.

Dentro da tabela FactSales

Esta é a tabela de dados General FactSales.

Cada coluna na tabela tem suas próprias informações. O Nível geral da tabela, por exemplo, possui várias colunas como Cardinalidade , Tamanho da coluna , etc.

No exemplo, você notará que a cardinalidade de SalesKey é igual à cardinalidade da tabela. É porque  SalesKey não tem valores repetidos e é um valor único.

A coluna Tamanho da Coluna é tão importante quanto o nível da Tabela. Ele mostra a soma das colunas Data , Dictionary e Hierarchy Size .

Você também pode ver que o método de codificação usado é Hash Encoding , que cria uma lista distinta de valores.

Se você observar a linha Quantity , verá que ela usa o método Hash Encoding mesmo se o tipo de dados for um número inteiro.

A razão para isso é que o SQL Server Analysis Services configura um método para determinar o melhor método de compactação.

A coluna % Tabela mostra a coluna como uma porcentagem do tamanho total da tabela. No exemplo, SalesKey tem o maior tamanho da tabela, o que faz sentido porque tem a maior cardinalidade e tamanho de coluna.

Da mesma forma, a coluna % Database  mostra a porcentagem de uma tabela ou coluna em uma tabela como uma porcentagem de todo o banco de dados.

Você verá que a tabela FactSales é 46,8% do tamanho total do modelo de dados. A coluna SalesKey dentro da tabela FactSales ocupa 15% do tamanho total do banco de dados.

Como este exemplo possui apenas uma pequena quantidade de dados, você terá apenas um segmento e uma partição. O mesmo acontece com a coluna Colunas . O número de colunas sempre será um na visualização de colunas.

Guia Colunas do analisador VertiPaq

A guia Colunas  tem um formato mais fácil para visualizar os dados. Ele fornece informações mais detalhadas do que a guia Tabelas .

Você notará que tem colunas semelhantes às da guia Tabelas  .

A guia Colunas permite que você classifique qualquer uma das colunas. Neste exemplo, ele é classificado pela Cardinalidade, que é denotada por um pequeno triângulo. A coluna Linhas  mostra quantas linhas há em uma tabela.

Você pode ver que FactSales-SalesKey  tem 15.000 linhas e cardinalidade. Todas as chaves primárias têm linhas iguais à sua cardinalidade correspondente.

Se o número de linhas não for igual ao número de cardinalidades, a tabela terá valores repetidos.

Se você observar o FactSales-CustomerKey , notará que ele tem uma cardinalidade de 801 e um tamanho de coluna de quase 1,1 milhão.

Isso significa que ele precisa ser otimizado e compactado. Para otimizá-lo, acesse o arquivo do LuckyTemplates e abra a  tabela DimCustomer .

A coluna CustomerKey é um tipo de string de dados. Você pode ver que os valores começam com C e são seguidos por um número. Clique em Substituir valores para alterar os valores dentro da coluna.

Encontre o valor C e altere-o para em branco. Em seguida, altere o tipo de dados para Número inteiro.

Faça o mesmo para a coluna CustomerKey  na tabela Fact  . Clique em Aplicar e volte para o DAX Studio. Em seguida, clique em Exibir métricas para recarregar o DAX e classificá-lo por cardinalidade.

O tamanho da coluna agora foi reduzido para 46.372 de 1,1 milhão. Se você observar a exibição Tabela, verá que o tamanho da coluna também caiu para 46.372.

Se você fizer o mesmo com SalesPersonKey, que tem um tamanho de coluna de quase 1,1 milhão, poderá reduzi-lo para 5.540.

A alteração dos valores de tipo de string ou texto para o tipo inteiro pode otimizar seu DAX para melhorar seu desempenho.

Otimize as funções DAX com este novo curso
Transformações simples do LuckyTemplates para obter dados mais otimizados
Otimize as fórmulas do LuckyTemplates usando DAX avançado

Conclusão

A otimização DAX começa no DAX Studio com a ajuda do VertiPaq Analyzer. Nas métricas do analisador, você verá como as tabelas e colunas funcionam e determinará qual entidade precisa ser mais otimizada e aprimorada.

Se você quiser descobrir qual parte do código diminui o desempenho do seu código, use o VertiPaq Analyzer. Isso certamente tornará seu DAX melhor.

Nickligh