เครื่องมือวิเคราะห์ VertiPaq ใน DAX Studio | บทช่วยสอน LuckyTemplates

บทช่วยสอนนี้จะแสดง VertiPaq Analyzer Metrics ในDAX Studioและวิธีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด DAX ของคุณ ทุกเมตริกจะถูกกล่าวถึงเพื่อให้คุณเข้าใจว่าแต่ละเมตริกสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโค้ดของคุณได้อย่างไร

นี่คือเมตริกเครื่องมือวิเคราะห์ VertiPaq

สารบัญ

• แท็บตารางของเครื่องวิเคราะห์ VertiPaq
  • คอลัมน์สำหรับขนาดข้อมูล
• ภายในตาราง FactSales
• แท็บคอลัมน์ของเครื่องวิเคราะห์ VertiPaq
• บทสรุป

แท็บตารางของเครื่องวิเคราะห์ VertiPaq

เมตริกแรกคือ แท็บ ตารางหรือมุมมองตารางโดยรวม ในแท็บนี้ คุณจะเห็น คอลัมน์จำนวนสมาชิก หมายถึงจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันในตาราง เป็นคอลัมน์ที่สำคัญที่สุดในแบบจำลองข้อมูลและแบบสอบถามDAX ของคุณ

หากคุณดูที่ ตาราง DimCustomerมีค่าที่ไม่ซ้ำกัน 20 ค่า หมายความว่ามีลูกค้าแยกกัน 20 รายที่มีค่าไม่ซ้ำกัน

นี่คือตัวอย่างแบบสอบถาม DAX

ใช้ ฟังก์ชัน  เพื่อนับแถวของตารางต่างๆ จำนวนแถวสอดคล้องกับจำนวนนับที่เกิดขึ้นในตาราง

คอลัมน์สำหรับขนาดข้อมูล

คอลัมน์ถัดไปหลังจากจำนวนนับ  เรียกว่าตาราง แสดงว่าตารางใช้หน่วยความจำเท่าใด ยิ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่เท่าใดก็ยิ่งต้องการความสนใจมากขึ้นเท่านั้น คอลัมน์ Col Size  คือผลรวมของคอลัมน์Data , DictionaryและHierarchy Size

คอลัมน์Data , DictionaryและHierarchy Sizeจะแสดงขนาดรวมของข้อมูลที่บีบอัด คอลัมน์ที่เข้ารหัสพจนานุกรม และคอลัมน์ลำดับชั้นที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติตามลำดับ

ถัดไปคือ คอลัมน์ การเข้ารหัส  ซึ่งแสดงประเภทของการเข้ารหัสที่ใช้ การเข้ารหัสค่า  และแฮช   เกิดขึ้นในตารางทั้งหมด นั่นเป็นสาเหตุที่ผลลัพธ์แสดงเป็น “หลายรายการ”

การละเมิดความถูกต้องของการอ้างอิงจะแสดงในคอลัมน์การละเมิดของ RI ด้วย การละเมิดเกิดขึ้นเมื่อมีค่าอยู่ใน ตาราง Factแต่ไม่มีอยู่ในตารางDimension

คอลัมน์User Hierarchy Size  แสดงขนาดของลำดับชั้นที่ผู้ใช้กำหนด ขนาดของความสัมพันธ์ตามค่าหลายด้านของการตั้งค่าแบบหนึ่งต่อกลุ่มจะแสดงในคอลัมน์ขนาดความสัมพันธ์ ด้วย

ถัดไป คุณมีคอลัมน์%DB คอลัมน์นี้แสดงจำนวนตารางที่ใช้เป็นเปอร์เซ็นต์ของขนาดรวมของตารางทั้งหมด

ในตัวอย่าง คุณจะเห็นว่า ตาราง DimCustomerใช้พื้นที่เกือบ 66% ของขนาดตารางทั้งหมด เปอร์เซ็นต์ของฐานข้อมูลไปยัง ตาราง Fact  ควรมากกว่า ตารางDimensions

นี่คือเปอร์เซ็นต์:

เนื่องจากตัวอย่างนี้มีข้อมูลไม่มากนัก จึง ไม่สามารถใช้คอลัมน์Segments  และPartitions ได้ มันจะใช้ได้กับตารางขนาดใหญ่เท่านั้น

คอลัมน์สุดท้ายในแท็บเรียกว่าคอลัมน์ มันเพียงแค่แสดงจำนวนคอลัมน์ที่มีอยู่ในตาราง คอลัมน์ ประเภทข้อมูลและ% ตารางไม่สามารถใช้ได้กับมุมมองตารางโดยรวม

ภายในตาราง FactSales

นี่คือตารางข้อมูล FactSales โดยรวม

แต่ละคอลัมน์ในตารางมีข้อมูลของตนเอง ตัวอย่างเช่น ระดับตารางโดยรวม มีคอลัมน์ต่างๆ เช่นจำนวนสมาชิก , ขนาดคอลัมน์เป็นต้น

ในตัวอย่าง คุณจะสังเกตเห็นว่าจำนวนสมาชิกของSalesKeyเท่ากับจำนวนสมาชิกของตาราง เป็นเพราะ  SalesKeyไม่มีค่าซ้ำและเป็นค่าที่ไม่ซ้ำกัน

คอลัมน์ขนาดคอลัมน์มีความสำคัญเท่ากับระดับตาราง มันแสดงผลรวมของคอลัมน์Data , DictionaryและHierarchy Size

คุณยังเห็นได้ว่าวิธีการเข้ารหัสที่ใช้คือHash Encodingซึ่งสร้างรายการค่าที่แตกต่างกัน

หากคุณดู แถว ปริมาณคุณจะเห็นว่าใช้ วิธี การเข้ารหัสแบบแฮชแม้ว่าชนิดข้อมูลจะเป็นจำนวนเต็มก็ตาม

เหตุผลนี้คือ SQL Server Analysis Services ตั้งค่าวิธีการในการกำหนดวิธีการบีบอัดที่ดีที่สุด

คอลัมน์% ตารางแสดงคอลัมน์เป็นเปอร์เซ็นต์ของขนาดตารางทั้งหมด ในตัวอย่างSalesKeyมีขนาดที่ใหญ่ที่สุดของตาราง ซึ่งเหมาะสมเพราะมีจำนวนสมาชิกและขนาดคอลัมน์สูงสุด

ในทำนองเดียวกัน คอลัมน์ % ฐานข้อมูล  จะแสดงเปอร์เซ็นต์ของตารางหรือคอลัมน์ในตารางเป็นเปอร์เซ็นต์ของฐานข้อมูลทั้งหมด

คุณจะเห็นว่า ตาราง FactSalesมีขนาด 46.8% ของขนาดทั้งหมดของแบบจำลองข้อมูล คอลัมน์SalesKeyภายใน ตาราง FactSalesใช้พื้นที่ถึง 15% ของขนาดฐานข้อมูลทั้งหมด

เนื่องจากตัวอย่างนี้มีข้อมูลเพียงเล็กน้อย คุณจึงมีเซ็กเมนต์และพาร์ติชันเดียวเท่านั้น เช่นเดียวกับคอลัมน์คอลัมน์ จำนวนคอลัมน์จะเป็นหนึ่งเสมอในมุมมองคอลัมน์

แท็บคอลัมน์ของเครื่องวิเคราะห์ VertiPaq

แท็ บ คอลัมน์  มีรูปแบบที่ง่ายกว่าในการดูข้อมูล ซึ่งจะให้ข้อมูลที่ละเอียดกว่าแท็บตาราง

คุณจะสังเกตเห็นว่ามีคอลัมน์ที่คล้ายกันกับ แท็บตาราง

แท็ บ คอลัมน์ช่วยให้คุณสามารถเรียงลำดับคอลัมน์ใดก็ได้ ในตัวอย่างนี้ จัดเรียงตามจำนวนสมาชิกซึ่งแสดงด้วยสามเหลี่ยมเล็กๆ คอลัมน์แถว  แสดงจำนวนแถวในตาราง

คุณจะเห็นว่าFactSales-SalesKey  มี 15,000 แถวและจำนวนสมาชิก คีย์หลักทั้งหมดมีแถวที่เท่ากับจำนวนสมาชิกที่เกี่ยวข้อง

ถ้าจำนวนแถวไม่เท่ากับจำนวนคาร์ดินัลลิตี้ ตารางจะมีค่าซ้ำกัน

หากคุณดูที่FactSales-CustomerKeyคุณจะสังเกตเห็นว่ามีจำนวนสมาชิก 801 และขนาดคอลัมน์เกือบ 1.1 ล้าน

ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมและบีบอัด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ให้ไปที่ไฟล์ LuckyTemplates และเปิด ตารางDimCustomer

คอลัมน์CustomerKeyเป็นข้อมูลประเภทสตริง คุณจะเห็นว่าค่าขึ้นต้นด้วย C แล้วตามด้วยตัวเลข คลิกแทนที่ค่าเพื่อเปลี่ยนค่าภายในคอลัมน์

ค้นหาค่า C และเปลี่ยนเป็นค่าว่าง ถัดไป เปลี่ยนชนิดข้อมูลเป็นจำนวนเต็ม

ทำเช่นเดียวกันกับ คอลัมน์ CustomerKey  ใน ตารางFact คลิกนำไปใช้และกลับไปที่ DAX Studio ถัดไป คลิกดูเมตริกเพื่อโหลด DAX ซ้ำ จากนั้นจัดเรียงตามลำดับความสำคัญ

ขนาดคอลัมน์ลดลงเหลือ 46,372 จาก 1.1 ล้าน หากคุณดูที่มุมมองตาราง คุณจะเห็นว่าขนาดคอลัมน์ลดลงเหลือ 46,372 ด้วย

หากคุณทำเช่นเดียวกันกับ SalesPersonKey ซึ่งมีขนาดคอลัมน์เกือบ 1.1 ล้าน คุณสามารถลดขนาดลงเหลือ 5,540

การเปลี่ยนค่าประเภทสตริงหรือข้อความเป็นประเภทจำนวนเต็มสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ DAX ของคุณเพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้น

ปรับฟังก์ชัน DAX ให้เหมาะสมด้วยหลักสูตรใหม่นี้
การแปลง LuckyTemplates อย่างง่ายสำหรับข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้น
ปรับสูตร LuckyTemplates ให้เหมาะสมโดยใช้ DAX ขั้นสูง

บทสรุป

การเพิ่มประสิทธิภาพ DAX เริ่มต้นใน DAX Studio ด้วยความช่วยเหลือของ VertiPaq Analyzer ในเมตริกตัววิเคราะห์ คุณจะเห็นวิธีการทำงานของตารางและคอลัมน์ และกำหนดว่าเอนทิตีใดจำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมและปรับปรุงมากขึ้น

หากคุณต้องการทราบว่าส่วนใดของโค้ดที่ทำให้โค้ดทำงานช้าลง ให้ใช้ VertiPaq Analyzer มันจะทำให้ DAX ของคุณดีขึ้นอย่างแน่นอน

นิคคลี