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
在本教程中,您將了解在 LuckyTemplates 中使用 VertiPaq 對列進行編碼的方法。您將了解每種方法的工作原理以及它如何影響 DAX 的性能。
每種方法都有自己的數據壓縮方式,因此可以為您提供更快、更順暢的交易。
目錄
在 LuckyTemplates 中使用 VertiPaq 進行值編碼
第一種數據壓縮類型是Value Encoding。它出現在整數類型的列上。
這是原始成本列的示例:
可以看到裡面是有值的。
現在,如果 VertiPaq 將這些數據按原樣存儲在列中,則需要 12 位內存。
然而,VertiPaq 正在尋找方法來最小化存儲數據所需的內存量。它將找到一列的最小值,然後通過從每個值中減去 3004 來對該列進行編碼。通過這樣做,它只需要 9 位內存。
VertiPaq 減少了它所需的內存,使您的代碼執行得更快。
字典編碼
下一個數據壓縮方法是字典或哈希編碼,它發生在非整數或文本值列上。
這是具有重複產品名稱的列的示例:
VertiPaq 具有有助於壓縮非整數列的功能。它在該列中構建一個不同值的列表,然後為它們分配一個數字。
您可以看到它應用了一個與產品名稱相對應的數字。
接下來,它將產品名稱的值替換為整數值。
存儲整數值比存儲文本值需要更少的位。
這是 DAX 和存儲引擎在編碼時所做的事情。
在 LuckyTemplates 中使用 VertiPaq 運行長度編碼
最後一種編碼類型稱為Run Length Encoding。它查找重複值並存儲開始和結束。
這是一個包含 銷售人員 ID和 行的示例表:
這是使用遊程編碼編碼的表格:
它知道 ID 為 EMP1017 的銷售人員從第 1 行到第 363 行。
您會看到它有行開始、行結束,它還顯示了中間有多少重複值。所以,沒有必要將 EMP1017 存儲 362 次,因為它知道從哪裡開始,從哪裡結束。
使用編碼列的運行長度編碼
VertiPaq 的另一個優點是它可以對使用值或字典編碼編碼的列進行運行長度編碼。
這是一個使用字典編碼編碼的表格:
您會注意到NameID列在重複。這意味著您可以對列使用運行長度編碼。
在這種情況下,VertiPaq 將只查找 NameID、Row Start 和 Row End。
因此,它不再存儲整數值 3 次,而是存儲一次。
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結論
在VertiPaq 存儲引擎內部,有 3 種數據壓縮方法可以使您的 DAX 代碼運行更流暢。
一旦您了解了每種方法在您的計算中的工作原理,您就可以使用並最大化其中的任何一種來提高代碼的性能並輕鬆檢索報告中所需的數據。
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