什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
本教程將討論 LuckyTemplates 中的存儲引擎和隱含的 GroupBy。您將了解性能背後發生的事情,並看到潛在的瓶頸。這將使您能夠創建想法和策略來緩解這些問題,從而提高 DAX 性能。
存儲引擎查詢以稱為 xmSQL 的語言表達。它不是真正的編程語言,而是存儲引擎正在做什麼的可視化表示。它允許用戶在運行各種查詢時在後台查看計算在做什麼。
目錄
LuckyTemplates 中隱含的 GroupBy
您需要查看的第一件事是隱含的 GroupBy,它存在於每個 xmSQL 中。
這是一個具有 EVALUATE 和 VALUES 函數的示例查詢:
該查詢從 DimCalendar 表中獲取年份的所有值。你可以看到它返回了 10 行數據。
該過程顯示在 SQL 語句中,其中查詢從 DimCalendar 中選擇日曆年,然後按年份對其進行分組。該語句在計算中暗示了一個 GroupBy 函數,因為查詢中沒有其他任何東西。當您使用聚合時,隱含的 GroupBy 更加明顯。
存儲引擎內部的聚合
要了解什麼是聚合,請轉到 DAX Studio 並打開服務器計時和查詢計劃。接下來,運行此示例度量:
運行查詢後,您可以看到與之前的示例查詢有一次掃描不同,此度量有兩次。這是因為第一個樣本只有 DimCalendar Year 的值。此示例查詢具有日曆年和聚合。
第一次掃描是實際查詢。
它選擇 DimCalendar Year 並對 Sales Data 表中的 Sales Quantity 求和,該表遵循數據模型的關係。
在數據模型中,DimCalendar 表跟隨 Fact 表的 Purchase Date 列到 Calendar 表的 Date 列。
第二次掃描確保考慮到所有缺失值。
您可以在結果中看到銷售額僅出現在 2015 年到 2018 年之間。但是,它仍然顯示 2012 年到 2014 年,即使它們是空白的。
結論
DAX Studio 中的存儲引擎向您展示了計算背後的整個過程。它允許您監控每個函數並查看可能會降低 DAX 性能的命中。有了這些信息,您就可以創建解決方案來緩解 DAX 代碼執行過程中的潛在瓶頸。
如果您的 DAX 運行緩慢,請查看存儲引擎並了解您可以採取哪些措施來提高報表的性能。
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