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.
Otimização do Power Query: reduzindo números decimais
Neste tutorial, você aprenderá uma técnica de otimização do Power Query para reduzir o uso de RAM. Especificamente, você aprenderá como reduzir os números armazenados após uma casa decimal . Isso é útil se você estiver lidando com colunas armazenadas em um formato de número decimal.
Neste exemplo, você pode ver que o preço líquido está consumindo 11 MB de RAM, enquanto o custo total, o custo unitário e o preço unitário estão consumindo 8 MB cada.
Quando você acessa o Power Query e clica na opção de filtro da coluna Net Price, pode ver que a coluna está armazenando valores de até três casas decimais.
Isso pode causar um problema de desempenho . Se vários dígitos forem armazenados como o número decimal, o dicionário conterá mais valores exclusivos. Isso fará com que o VertiPaq crie uma enorme estrutura de armazenamento para o dicionário.
Portanto, é recomendável otimizar essas colunas.
Índice
Otimização de Power Query para colunas
Idealmente, você deseja armazenar valores com até duas casas decimais. Clique com o botão direito do mouse na coluna que deseja otimizar. Clique em Transformar > Redondo > Redondo .
Em seguida, defina as casas decimais como 2 e clique em OK.
Uma maneira rápida de transformar todas as colunas de uma só vez é destacando-as e seguindo as mesmas etapas.
Isso aplica o formato de número decimal a todas as colunas usando uma única etapa. Feito isso, salve seu trabalho.
Verifique o uso de RAM
Para verificar quanta RAM foi reduzida, abra o DAX Studio . Vá para a guia Avançado e clique em Visualizar Métricas .
Ao comparar o original com as colunas otimizadas, você pode ver reduções no tamanho da coluna e no tamanho do dicionário.
Para este exemplo, parece que a diferença em kilobytes não representa uma boa redução no espaço RAM. No entanto, se você estiver lidando com valores mais distintos, como números com sete casas decimais, a economia de RAM seria grande.
Você também pode observar que para a coluna Unit Price, a cardinalidade não muda, mas há uma redução significativa no tamanho da coluna.
Quando você reduz a granularidade ou faz alterações no modelo de dados em uma coluna, está introduzindo uma nova ordem de classificação no Analysis Services. Isso pode aumentar ou diminuir o tamanho do modelo de dados.
Mesmo que o número de valores distintos não fosse alterado, o Analysis Services poderia ter encontrado uma ordem de classificação melhor que reduzisse o tamanho da coluna.
Essa técnica de otimização é especialmente útil se você estiver armazenando uma coluna de data/hora. Isso pode estar armazenando valores até o milissegundo.
Quando você reduz a cardinalidade de cada valor para um segundo, isso reduz os valores exclusivos no Dicionário.
Transformações simples do LuckyTemplates para obter dados mais otimizados
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Storage Engine – sua função na otimização das consultas DAX no LuckyTemplates
Conclusão
Se estiver trabalhando com um modelo tabular, concentre-se em reduzir a cardinalidade de uma coluna.
A cardinalidade é o fator decisivo na quantidade de RAM que o modelo de dados consumirá. Ele também informa quanto tempo levará para verificar uma coluna específica quando você executar seu código.
Otimizar suas consultas DAX é crucial para manter um bom relatório do LuckyTemplates. Isso não apenas garante que seu trabalho tenha um bom desempenho, mas também reduz a tensão em sua máquina.
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