Power Query 優化：減少小數

在本教程中，您將學習一種Power Query優化技術來減少 RAM 使用。具體來說，您將學習如何減少小數點後存儲的數字。如果您處理以十進制數字格式存儲的列，這將很有幫助。

在此示例中，您可以看到淨價消耗 11MB 的 RAM，而總成本、單位成本和單價各消耗 8MB。

當您轉到Power Query並單擊淨價列的篩選器選項時，您可以看到該列存儲最多三位小數的值。

這可能會導致性能問題。如果多個數字存儲為十進制數，則字典將包含更多唯一值。這將導致 VertiPaq 為字典創建一個巨大的存儲結構。

因此建議優化這些列。

目錄

• 列的 Power Query 優化
  • 檢查內存使用情況
• 結論

列的 Power Query 優化

理想情況下，您希望存儲最多兩位小數的值。右鍵單擊要優化的列。單擊“變換” > “圓形” > “圓形”。

然後，將小數位數設置為 2，然後單擊確定。

一次性轉換所有列的一種快速方法是突出顯示它們，然後執行相同的步驟。

這將使用一個步驟將十進制數字格式應用於所有列。完成後，保存您的工作。

檢查內存使用情況

要檢查減少了多少 RAM，請打開DAX Studio。轉到 Advanced 選項卡並單擊View Metrics。

通過將原始列與優化後的列進行比較，您可以看到列大小和字典大小的減少。

對於此示例，以千字節為單位的差異似乎並不能很好地減少 RAM 空間。但是，如果您要處理更多不同的值，例如小數點後七位的數字，則 RAM 的節省量會很大。

您還可以注意到，對於 Unit Price 列，基數沒有改變，但列大小顯著減少。

當您降低粒度或更改列中的數據模型時，您將在 Analysis Services 中引入新的排序順序。這可以增加或減少數據模型的大小。

即使不同值的數量沒有改變，Analysis Services 也可能找到了更好的排序順序，從而減小了列的大小。

如果您正在存儲日期/時間列，則此優化技術特別有用。這可以存儲高達毫秒的值。

當您將每個值的基數減少到一秒時，這會減少字典中的唯一值。

簡單的 LuckyTemplates 轉換以獲得更優化的數據
使用高級 DAX
存儲引擎優化 LuckyTemplates 公式——它在優化 LuckyTemplates 中的 DAX 查詢中的作用

結論

如果您使用的是表格模型，請重點關注減少列的基數。

基數是數據模型將消耗的 RAM 量的決定性因素。它還會告訴您執行代碼時掃描特定列需要多少時間。

優化 DAX 查詢對於維護良好的 LuckyTemplates 報告至關重要。它不僅可以確保您的工作順利進行，還可以減輕機器的壓力。