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
本教程介紹在 LuckyTemplates 中使用 VertiPaq 引擎時的最佳實踐。您將學習不同的技術和方法,使您的DAX 計算更加流暢。
為了能夠利用您的數據模型和關係,您需要以一種您可以理解計算流程的方式來設置它們。
目錄
數據模型設置
VertiPaq 的最佳設置稱為Star Schema。
事實表位於模型的中心,而維度 表圍繞著它。
您可以看到維度表中的過濾器已傳輸到事實表。這顯示了兩個表之間的關係。
維度和事實表之間的關係基於定義列的基數。
列的基數
基數是列的唯一值。
如果DimSalesPeople 表有 100 個不同的銷售人員,則該列的基數為 100。它將提供給 具有數千行的FactSales表。
該列的基數等於FactSales 表中存在的銷售人員數量。
如果您有很多唯一值,則可能會出現性能問題。永遠記住,關係之間的基數很重要。
VertiPaq 中的引用完整性違規
引用完整性違規可能無法充分利用 DAX 中的所有可用優化。當一個值存在於事實表中但不存在於 維度表中時,就會發生這種情況。
VertiPaq 利用率
以下是使用 VertiPaq 的一般最佳實踐:
1.導入列
導入您只需要減少數據庫內存的列。
2.減少唯一值
盡可能減少基數。這將使值編碼等編碼方法 更好地工作。將具有 2 個值的列(例如日期時間 列)拆分為日期和時間 列。
3.降低精度
另一個要實施的最佳實踐是降低數據的精度。如果您的業務要求允許,請降低精度。
4.轉換為整數類型
將文本列轉換為整數可以加快編碼速度。值編碼比字典或散列編碼更快。因此,將文本列轉換為整數。
Power Query 中的計算列
計算列的最佳位置是Power Query。這將允許更好的壓縮和更快的刷新。
這並不意味著所有計算列都應該在源頭完成。你必須找到最合適的地方來做它們。
不要在計算列中存儲部分列或輔助列。它有可能導致性能下降。最好將盡可能多的步驟壓縮到一欄中。
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結論
當談到在 LuckyTemplates 中優化 DAX時,VertiPaq 就是答案。有一些方法和實踐可以幫助改進存儲引擎。
您可以通過了解這些方法來使用本教程。通過這些實踐,表現緩慢的 DAX 將不再是問題。您只需將它們最大化即可獲得所需的結果。
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