O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Este tutorial discutirá sobre práticas de otimização de consulta DAX . Você aprenderá o que o VertiPaq pode fazer com caches para melhorar o desempenho do DAX e gerar resultados precisos.
Índice
Caches VertiPaq em cálculos DAX
O primeiro tópico é o Cache VertiPaq. Antes de executar suas consultas, você deve primeiro limpar o cache porque outros usuários podem não usar o cache que está embutido no cálculo. Isso fará com que seu DAX funcione mais rapidamente no fornecimento de resultados.
Uma das melhores práticas é sempre limpar o cache antes de fazer qualquer tipo de otimização. Você também pode executar sua consulta com um cache quente para ver se podem ser feitas alterações para utilizar o cache existente. Ao fazer isso, você pode obter representações precisas do que suas consultas estão fazendo e como otimizá-las.
O mecanismo de armazenamento tem a capacidade de armazenar em cache os resultados que serão usados posteriormente. Quando o mecanismo de fórmula solicitar os mesmos dados, o mecanismo de armazenamento usará automaticamente o mesmo cache usado nas solicitações anteriores. Isso mostra que o sistema de cache melhora o desempenho do usuário.
Para limpar o cache, vá para o DAX Studio. No canto superior esquerdo, clique em Executar e escolha Limpar cache e depois Executar. Você pode configurá-lo para sempre limpar o cache antes de executar, para que não precise fazer isso todas as vezes.
Há também um botão Limpar Cache próximo ao botão Executar se você quiser limpar o cache antes de fazer suas consultas.
O VertiPaq tem a capacidade de detectar expressões idênticas usadas na consulta para evitar refazer ou redigitalizar o trabalho.
Esta é uma consulta de exemplo. É uma medida definida das vendas totais que iteram a tabela de vendas de fatos e obtêm o produto da quantidade e do preço atual.
Na função abaixo, o Total Sales faz referência à função MEASURE acima. O Total Sales2 é escrito da mesma forma na função acima.
Se você executar a consulta, poderá ver a expressão apenas uma vez. O mecanismo de armazenamento sabe que existem duas expressões idênticas. Isso evita que sua consulta seja retrabalhada nas mesmas expressões.
Otimização de consultas DAX
Uma das coisas mais importantes que você pode fazer para otimizar o DAX é localizar os gargalos. Isso direciona você para onde você deve começar a otimizar e permite que você crie soluções para problemas de desempenho. É importante ter uma visão holística do que você está tentando realizar, que é desenvolver as coisas em ordem e fornecer resultados corretos e rápidos .
Primeiro, certifique-se de que seu modelo de dados esteja configurado corretamente. O DAX está configurado para funcionar de uma maneira específica, então você deve seguir seu fluxo para ter uma experiência mais suave.
Em seguida, encontre as medidas que estão causando mais problemas. Execute-os em Server Timings no DAX Studio e procure linhas desnecessárias e Call Back Data ID s que afetam a duração total do cálculo da medida.
Você também pode encontrá-los na coluna Registros no Plano de consulta física. Certifique-se de que o número de registros seja igual ou próximo ao número de linhas da saída final. Isso garante que sua consulta esteja materializando tabelas suficientes para os resultados.
Mecanismo de armazenamento no LuckyTemplates – Operadores VertiPaq e medidas de consultas
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VertiPaq Analyzer no DAX Studio | Tutorial do LuckyTemplates
Conclusão
A otimização DAX fornece desempenho mais rápido e respostas precisas. Se suas consultas demoram para gerar resultados, você precisa otimizar seu DAX. Isso melhora o desempenho geral de suas medidas usando apenas os processos necessários para o cálculo.
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