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.
GroupBy no LuckyTemplates: uma função implícita no VertiPaq
Este tutorial discutirá sobre o mecanismo de armazenamento e o GroupBy implícito no LuckyTemplates. Você aprenderá o que está acontecendo por trás do desempenho e verá possíveis gargalos. Isso permitirá que você crie ideias e estratégias para mitigar esses problemas para um desempenho DAX mais rápido.
As consultas do mecanismo de armazenamento são expressas em uma linguagem chamada xmSQL. Não é uma linguagem de programação real, mas uma representação visual do que o mecanismo de armazenamento está fazendo. Ele permite que os usuários vejam o que o cálculo está fazendo em segundo plano ao executar várias consultas.
Índice
GroupBy implícito no LuckyTemplates
A primeira coisa que você precisa observar é o GroupBy implícito que é encontrado em cada xmSQL.
Este é um exemplo de consulta que possui as funções EVALUATE e VALUES:
A consulta obtém todos os valores do ano da tabela DimCalendar. Você pode ver que ele retornou 10 linhas de dados.
O processo é mostrado na instrução SQL em que a consulta seleciona o ano civil em DimCalendar e o agrupa por ano. A instrução implicava uma função GroupBy no cálculo porque não há mais nada na consulta. GroupBy implícito é mais evidente quando você usa agregações.
Agregações dentro do mecanismo de armazenamento
Para ter uma ideia do que é agregação, acesse DAX Studio e ative Horários do servidor e Plano de consulta. Em seguida, execute esta medida de amostra:
Depois de executar a consulta, você pode ver que, ao contrário da consulta de amostra anterior, que possui uma varredura, esta medida possui duas. Isso ocorre porque a primeira amostra tem apenas os valores de DimCalendar Year. Esta consulta de exemplo tem o ano civil e uma agregação.
A primeira verificação é a consulta real.
Ele seleciona o ano DimCalendar e soma a quantidade de vendas da tabela de dados de vendas, que segue os relacionamentos do modelo de dados.
No modelo de dados, a tabela DimCalendar segue a coluna Purchase Date da tabela Fact até a coluna Date da tabela Calendar.
A segunda varredura garante que todos os valores ausentes sejam contabilizados.
Você pode ver nos resultados que o valor de Vendas só aparece de 2015 a 2018. No entanto, ainda mostra os anos de 2012 a 2014, mesmo que estejam em branco.
Conclusão
O mecanismo de armazenamento no DAX Studio mostra todo o processo por trás de um cálculo. Ele permite que você monitore cada função e veja possíveis ocorrências que podem diminuir o desempenho do seu DAX. Com essas informações, você pode criar soluções para mitigar possíveis gargalos na execução do seu código DAX.
Se seu DAX estiver lento, observe o mecanismo de armazenamento e descubra o que você pode fazer para melhorar o desempenho de seu relatório.
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