ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแผน DAX Query สองแผนใน LuckyTemplates
แผนการสืบค้นส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการสร้างข้อมูลที่มีค่า นอกจากนี้ยังช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพรหัส DAXที่ทำให้รายงานของคุณน่าสนใจยิ่งขึ้น
นี่คือแผนการสืบค้นสองแผนที่สร้างขึ้นโดยกลไกจัดการสูตร:
ข้อความค้นหา DAX ทุกรายการจะเรียกเหตุการณ์ทั้งสองนี้
สารบัญ
แผนแบบสอบถามเชิงตรรกะใน LuckyTemplates
นี่คือโฟลว์การค้นหา DAX สำหรับส่วนนี้ ให้เน้นไปที่ขั้นตอนที่สามซึ่งเป็นต้นไม้แผนแบบสอบถามเชิงตรรกะที่ทำให้ง่ายขึ้น
ข้อความค้นหานี้คล้ายกับข้อความค้���หา DAX ของคุณ เมื่อคุณเรียกใช้แบบสอบถาม DAX ส่วนใหญ่จะตรงกับสิ่งที่ Logical Query Plan กำลังทำอยู่
เพื่ออธิบาย นี่คือตัวอย่างข้อความค้นหา
หากคุณรันสิ่งนี้ คุณจะได้ผลลัพธ์เป็น 29,138
หากคุณเรียกใช้แบบสอบถามใน DAX Studio และเปิดแท็บเหตุการณ์แผนการสืบค้น คุณจะพบกับแผนการสืบค้น ในทั้งสองประเภท แผน Logical Query จะแสดงเป็นอันดับแรก
แต่ละบรรทัดที่เยื้องคืองานย่อยที่สร้างทับกัน บรรทัดแรกคือผลลัพธ์สุดท้ายของ DAX ของคุณ บรรทัดอื่นๆ จะรวมและสแกนคอลัมน์ปริมาณของ FactSales
คำแรกหน้าโคลอนเรียกว่าโอเปอเรเตอร์
คำที่อยู่หลังเครื่องหมายทวิภาคเรียกว่าประเภทตัวดำเนินการ
ประเภทตัวดำเนินการมีสองประเภท:
RelLogOpเป็นเอาต์พุตตาราง DAX ใช้ VertiPaq เพื่อสแกนคอลัมน์เพื่อสร้างตาราง ในทางกลับกันScaLogOpเป็นเอาต์พุตสเกลาร์ ซึ่งหมายความว่าเป็นจำนวนรวม หากคุณดูที่บรรทัดที่สองและบรรทัดสุดท้ายของแผนแบบสอบถาม คุณจะเห็นว่าผลรวมและรับปริมาณของปริมาณ FactSales
Logical Query Plans สร้างตารางหนึ่งแถวชื่อ Total Quantity ซึ่งมีผลรวมของ Volume จากตาราง FactSales
แผนแบบสอบถามถอดรหัสได้ง่ายกว่าเนื่องจากใช้แบบสอบถาม DAX แบบง่าย ยิ่ง DAX ของคุณซับซ้อนมากเท่าใด การถอดรหัสก็ยิ่งยากขึ้นเท่านั้น
สิ่งที่ดีในการพยายามคือการได้เห็นตัวดำเนินการ “_VertiPaq” จำนวนมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งหมายความว่าจะทำงานทั้งหมดด้วยตัวเองเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพรหัส DAX ของคุณ
แผนแบบสอบถามทางกายภาพใน LuckyTemplates
แผนการค้นหาจริงแสดงขึ้นเป็นอันดับสองในสองประเภท นี่เป็นขั้นตอนที่สี่ในโฟลว์การสืบค้น DAX มีโครงสร้างแบบต้นไม้เดียวกันกับ Logical Query Plan
เมื่อสร้าง Logical Query Plan แผนจะถูกส่งไปยัง Physical Query Plan เพื่อดำเนินการ หากคุณเรียกใช้แบบสอบถามตัวอย่างเดียวกัน คุณจะได้รับคำตอบเดียวกัน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ขั้นตอนที่สี่ในโฟลว์การสืบค้น DAX คือการสร้างแผนผังแผนผังการสืบค้นทางกายภาพ
อาจมีลักษณะคล้ายกับ Logical Query Plan แต่แตกต่างกัน โดยปกติ แผนคิวรีจริงจะจับคู่กับคิวรี DAX ในLuckyTemplates ได้ยาก แต่เนื่องจากเป็นคิวรีตัวอย่างง่ายๆ คุณจึงสามารถทำตามขั้นตอนได้
ต่อไปนี้เป็นประเภทตัวดำเนินการสามประเภทในแผนการค้นหาจริง:
LookupPhyOpให้ค่าสเกลาร์ในบริบทแถวที่กำหนด InterPhyOp วนซ้ำข้อมูลผ่านตารางทีละแถว SpoolPhyOpรับผลลัพธ์จากการสืบค้น VertiPaq ทำให้เป็นจริง และจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำ
ในบรรทัดที่สี่ของแผนการสืบค้น คุณจะเห็นตัวดำเนินการ ProjectionSpool ซึ่งหมายความว่าแบบสอบถามถูกส่งไปยังเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล วนซ้ำผลลัพธ์ของแบบสอบถามด้วยจำนวนระเบียน
จำนวนเรกคอร์ดที่แสดงในแผนการสืบค้นควรเป็นจำนวนเรกคอร์ดที่จำเป็นน้อยที่สุดในการตอบคำถาม ผลลัพธ์ของแบบสอบถามอย่างง่ายนี้มีเพียง 1 แถว ดังนั้นจึงส่งคืน 1 ระเบียนในแผนการสืบค้น
คอลัมน์Recordsซึ่งสอดคล้องกับ SpoolPhyOp ของ ProjectionSpool แสดงจำนวนข้อมูลที่ส่งจากเอ็นจิ้นการจัดเก็บไปยังเอนจินสูตร ดังนั้น ยิ่งคุณมีเรกคอร์ดมากเท่าไร การสืบค้นของคุณก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น
หากประสิทธิภาพ DAX ช้า คอลัมน์บันทึกเป็นตำแหน่งที่ดีในการเริ่มค้นหา
การคำนวณ DAX ใน LuckyTemplates: Best Practices
ปรับฟังก์ชัน DAX ให้เหมาะสมด้วยหลักสูตรใหม่นี้
5 กลยุทธ์เพื่อยกระดับทักษะ LuckyTemplates DAX ของคุณ
บทสรุป
เมื่อคุณเรียกใช้ DAX Query จะต้องผ่านขั้นตอนต่างๆ ก่อนที่จะให้คำตอบแก่คุณ สองขั้นตอนเหล่านี้คือแผนการค้นหาแบบลอจิคัลและแบบฟิสิคัล พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในกระบวนการทีละขั้นตอนและการดำเนินการตามสูตรที่ใช้ในการคำนวณ
หากคุณต้องการเรียนรู้และทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนการสืบค้นเหล่านี้ ให้อ่านบทช่วยสอนนี้ แล้วลองใช้DAX Studioเพื่อดูโดยตรง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้