Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
В этом руководстве вы узнаете о сегментации в механизме хранения VertiPaq.
Сегментация позволяет свести к минимуму потери производительности, которые могут повлиять на ваш отчет, и быстро получить результаты. Это руководство поможет вам понять, как это работает и как помогает вашим вычислениям DAX работать правильно.
VertiPaq также может работать в многопоточной среде посредством сегментации.
Оглавление
Сегментация в VertiPaq Storage Engine
Сегментация берет ваши большие таблицы и делит их на более мелкие сегменты. В каждом сегменте должно быть не менее 1 миллиона строк.
Когда вы это сделаете, это позволит VertiPaq сканировать блоки вашей таблицы по одному.
Сжатие происходит по сегментам. Это делает работу более быстрой и плавной.
В отличие от обработчика формул, который использует только один поток за раз, VertiPaq может использовать более одного ядра на сегмент, если этот параметр доступен.
Сегментация работает в четыре этапа:
Если у вас есть таблица фактов с четырьмя миллионами строк, VertiPaq разделит ее на четыре сегмента по 1 миллиону. Он сжимает сегмент 1 и в то же время считывает и кодирует сегмент 2. Этот процесс демонстрирует прекрасный пример многопоточной среды внутри VertiPaq. На последнем шаге создаются вычисляемые столбцы и отношения.
Вы должны помнить, что вычисляемые столбцы будут сжаты. Они будут построены после сжатия остальных сегментов.
Это пример сегментированной базы данных:
В нем есть таблица FactSales с 3,4 миллионами строк.
Поскольку по умолчанию использует 1 миллион строк на сегмент, вы получите три строки по 1 миллиону и 1 строку для оставшегося значения. Теперь у вас есть в общей сложности 4 сегмента.
Если у вас слишком много сегментов, производительность вашего DAX снизится. Так что лучше иметь большие сегменты.
Заключение
Сегментация в механизме хранения VertiPaq улучшает ваш DAX. Если у вас возникли проблемы с производительностью вашего DAX, это может быть связано с тем, как ваши данные были сегментированы.
Понимание того, как сегментация работает в вашем отчете, даст вам лучшее представление о том, как максимизировать и использовать ваши данные для получения ожидаемых результатов.
Методы сегментации клиентов с использованием модели данных — LuckyTemplates и DAX
Budgeting Сегментация производительности с использованием DAX Методы сегментации данных в LuckyTemplates
на основе любого показателя — Advanced DAX
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из файла .rds в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates.
В этом руководстве по языку программирования DAX вы узнаете, как использовать функцию GENERATE и как динамически изменять название меры.
В этом учебном пособии рассказывается, как использовать технику многопоточных динамических визуализаций для создания аналитических сведений из динамических визуализаций данных в ваших отчетах.
В этой статье я пройдусь по контексту фильтра. Контекст фильтра — одна из основных тем, с которой должен ознакомиться любой пользователь LuckyTemplates.
Я хочу показать, как онлайн-служба LuckyTemplates Apps может помочь в управлении различными отчетами и аналитическими данными, созданными из различных источников.
Узнайте, как рассчитать изменения вашей прибыли, используя такие методы, как разветвление показателей и объединение формул DAX в LuckyTemplates.
В этом руководстве будут обсуждаться идеи материализации кэшей данных и то, как они влияют на производительность DAX при предоставлении результатов.
Если вы все еще используете Excel до сих пор, то сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать LuckyTemplates для своих бизнес-отчетов.
Что такое шлюз LuckyTemplates? Все, что тебе нужно знать