Ideias de materialização para caches de dados no DAX Studio

Este tutorial discutirá sobre materialização para caches de dados no DAX Studio. Esta postagem mostrará como isso afeta seu cálculo ao gerar resultados com sua consulta. Você aprenderá qual materialização é melhor para maximizar o desempenho do DAX.

Existem duas ideias de materialização: Materialização Precoce e Materialização Tardia .

Índice

• Materialização antecipada
• Materialização Tardia
• Dentro de cada consulta de materialização
• Conclusão

Materialização antecipada

Materialização antecipada é quando o número de linhas materializadas é maior que o número de linhas necessárias para a saída.

Se sua saída for uma tabela por ano civil e você tiver cinco anos de dados, não é necessário trazer muitas linhas materializadas. A melhor prática é ter o número de linhas materializadas igual ao número de linhas necessárias. No entanto, nem sempre é esse o caso porque depende da complexidade do seu DAX e da configuração de dados.

Lembre-se sempre de que os dados consistem em colunas. Assim, quando o mecanismo de fórmula precisa trabalhar em uma tabela, as colunas são reunidas novamente em um formato de tabela, que é a materialização. Em uma ideia de materialização antecipada, o mecanismo de armazenamento envia o cache de dados para o mecanismo de fórmula. O mecanismo de fórmula trabalha nesse cache e executa processos complexos.

A materialização antecipada pode ser causada por junções complexas ou um relacionamento muitos-para-muitos em seus modelos de dados. Também pode ser causado por filtros ou iteradores complexos.

Não é errado ter medidas complexas; você só precisa configurá-los corretamente para aproveitar ao máximo o mecanismo de armazenamento.

Materialização Tardia

Late Materialization é quando você tem o número de linhas materializadas igual ou próximo ao número de linhas necessárias para sua saída.

O mecanismo de armazenamento faz quase todo o trabalho, não deixando nada para o mecanismo de fórmula. Isso torna todo o cálculo mais rápido.

Estes são exemplos de consultas de Early e Late Materialization:

Antes de executar essas consultas, certifique-se de limpar o cache. Isso fará com que suas consultas sejam executadas no cache frio. Se você executar seu DAX sem limpar o cache, obterá este resultado:

O tempo total de execução é de apenas 1861 milissegundos porque já usou um cache. Portanto, sempre limpe seu cache antes de executar suas consultas.

Se você executar a consulta Early Materialization, verá que o tempo total gasto é de 9.485 milissegundos. Ele gerou um cache de dados e uma saída de uma linha, mas retornou 25 milhões de linhas.

Você não precisa materializar 25 milhões de linhas para obter um resultado de uma linha porque leva tempo e diminui o desempenho do DAX.

Se você executar a consulta Late Materialization, verá que todo o cálculo levou apenas 1340 milissegundos. Ele também gerou 2 caches de dados, cada um retornando 5.003 linhas.

Se você observar o plano de consulta física, poderá ver 5.000 linhas. Eles não têm o mesmo número de linhas. Às vezes, o resultado das temporizações do servidor terá uma pequena discrepância em relação ao número exato de linhas no plano de consulta.

Então, trabalhando em um cache de dados com 25 milhões de linhas, você agora tem dois caches de dados com 5.003 linhas. É por isso que trabalhar com Later Materialization obtém resultados mais rápidos do que Early Materialization.

Dentro de cada consulta de materialização

Só de olhar a consulta já dá para perceber que a Materialização Posterior é mais rápida. A consulta Early Materialization conta as linhas de uma tabela resumida.

A tabela resumida e materializada é maior do que apenas fazer um de na tabela, que é o que a consulta Late Materialization está fazendo.

Se sua consulta for lenta, comece observando quantas linhas estão sendo extraídas em sua consulta e quantas são necessárias para a saída. Você também pode acessar o Plano de Consulta Lógica e acompanhar o fluxo de trabalho que está acontecendo no cálculo.

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Conclusão

A materialização ocorre quando suas consultas extraem colunas ou linhas de seu modelo de dados. Esse processo acontece naturalmente quando seu mecanismo obtém dados de seu modelo de dados para fornecer resultados para sua consulta.

No entanto, podem ocorrer problemas se o DAX extrair muitas linhas do que o necessário para o resultado. Esse problema pode ser resolvido simplificando seu DAX para executar processos específicos.