Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Avalie o desempenho do código DAX no DAX Studio
Neste tutorial, você aprenderá como avaliar o desempenho de um código DAX usando a opção Run Benchmark no DAX Studio .
A opção Run Benchmark permite personalizar o número de execuções de cache frio e quente em sua consulta.
Ao clicar nessa opção, o assistente de Benchmark é aberto. Você pode especificar o número de vezes que deseja executar uma consulta no cache frio ou no cache quente.
Cache frio significa que o DAX Studio primeiro limpará o cache e, em seguida, executará a consulta com base no número especificado. Por outro lado, o cache quente significa que o DAX Studio não limpará o cache antes de executar a consulta.
Este tutorial usará o código abaixo que gera o CallbackDataID:
Antes de usar a opção Run Benchmark, vamos executar o código e visualizar os dados de temporizações do servidor .
Você pode ver que o código leva 134 milissegundos para ser executado. Ele também contém o CallbackDataID .
Índice
- Usando a opção Run Benchmark para desempenho de código DAX
- Comparando o desempenho do código DAX usando gráficos
- Conclusão
Usando a opção Run Benchmark para desempenho de código DAX
Ao clicar na opção Run Benchmark e executar a consulta com 5 execuções de cache frio, você verá uma barra de progresso na parte inferior do assistente Benchmark. Ele limpa o cache e executa o código cinco vezes.
Em seguida, duas guias serão abertas no painel Resultados. A primeira aba, Resumo , mostra uma tabela com informações referentes ao tipo de Cache, sua Estatística, Duração Total e Duração SE.
Comparando os dados entre o cache frio e o cache quente, você pode ver que limpar o cache não tem uma diferença significativa na duração da execução.
A segunda guia, Detalhes , mostra informações mais abrangentes sobre o cache da consulta DAX.
Duração variável do cache
Vamos executar um código DAX diferente para ver como isso afeta o tempo da consulta.
Você pode ver que leva apenas 13 milissegundos para limpar o cache e executar o código.
Em seguida, clique na opção Executar Benchmark. Desmarque a caixa e execute 10 execuções para o cache frio e quente.
No painel de resultados, você pode ver que leva 12,8 milissegundos para executar em cache frio e 3,9 milissegundos para executar em cache quente.
A duração do mecanismo de armazenamento não é mensurável no cache quente porque as consultas são respondidas no próprio cache de dados.
Na guia Detalhes, você pode ver que há um total de 20 execuções; 10 no frio e 10 no quente. A duração do frio é sempre maior que a duração do calor.
Rolando para a coluna mais à direita, você pode ver que as correspondências do cache VertiPaq contêm 0 para cache frio e 1 para cache quente.
Comparando o desempenho do código DAX usando gráficos
Para obter dados mais perspicazes, você pode criar um gráfico de linhas a partir dos resultados da opção Benchmark. Você pode criar uma comparação usando intervalos de 10. Ou seja, você executa o benchmark usando 10, 20, 30 e assim por diante, tanto para o cache frio quanto para o cache quente. Isso ajudará você a entender quanto tempo uma consulta leva para ser executada com base em , e .
Você também pode começar com um banco de dados pequeno e gradualmente executar o código de um banco de dados mais complexo. Em seguida, crie um gráfico de linha para ver o desempenho do código.
Isso facilita identificar se a duração aumentou ou diminuiu em relação ao número de linhas em sua consulta DAX.
Conclusão
Otimizar o desempenho do seu código DAX é importante. Uma diferença de 0,5 milissegundos por linha de código pode não significar muito. Mas quando você estiver lidando com várias linhas de código que produzem um milhão de linhas como resultado, esses 0,5 ms farão uma grande diferença.
Usar a opção Run Benchmark permite que você reúna os dados de tempo do seu código. Você pode usar isso para fazer comparações entre diferentes linhas de código. Você também pode usar isso para obter insights significativos sobre qual parte do seu código DAX precisa ser otimizada.
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