Zkontrolujte výkon opatření, vztahů a vizuálů
Pokud váš sémantický model obsahuje více tabulek, složité vztahy, složité výpočty, více vizuálů nebo nadbytečná data, existuje potenciál pro špatný výkon sestavy. Nízký výkon přehledu vede k negativní uživatelské zkušenosti.
Chcete-li optimalizovat výkon, musíte nejprve zjistit, odkud problém pochází; jinými slovy, zjistěte, které prvky vaší sestavy a sémantického modelu způsobují problémy s výkonem. Poté můžete podniknout kroky k vyřešení těchto problémů, a tedy ke zlepšení výkonu.
Identifikujte úzká místa výkonu sestav
Chcete-li ve svých sestavách dosáhnout optimálního výkonu, musíte vytvořit účinný sémantický model, který obsahuje rychle běžící dotazy a měření. Když máte dobrý základ, můžete model dále vylepšit analýzou plánů dotazů a závislostí a následným provedením změn za účelem další optimalizace výkonu.
Měli byste zkontrolovat míry a dotazy ve vašem sémantickém modelu, abyste se ujistili, že používáte nejúčinnější způsob, jak dosáhnout požadovaných výsledků. Vaším výchozím bodem by měla být identifikace úzkých míst, která v kódu existují. Když identifikujete nejpomalejší dotaz v sémantickém modelu, můžete se nejprve zaměřit na největší úzké hrdlo a vytvořit seznam priorit, abyste mohli vyřešit ostatní problémy.
Analyzujte výkon
Můžete použít Analyzátor výkonu v Power BI Desktop , který vám pomůže zjistit, jak si vedou jednotlivé prvky přehledu, když s nimi uživatelé interagují. Můžete například určit, jak dlouho trvá, než se určitý vizuál obnoví, když je spuštěn interakcí uživatele. Analyzátor výkonu vám pomůže identifikovat prvky, které přispívají k problémům s výkonem, což může být užitečné při odstraňování problémů.
Než spustíte Analyzátor výkonu, ujistěte se, že při analýze (testu) získáte co nejpřesnější výsledky, začněte s jasnou vizuální mezipamětí a jasnými daty. mezipaměť motoru.
Vizuální mezipaměť - Když načtete vizuál, nemůžete tuto vizuální mezipaměť vymazat, aniž byste ji zavřeli Power BI Desktop a znovu otevřeli. Chcete-li se vyhnout ukládání do mezipaměti ve hře, musíte zahájit analýzu s čistou vizuální mezipamětí.
Chcete-li zajistit, že máte jasnou vizuální mezipaměť, přidejte do svého souboru Power BI Desktop (.pbix) prázdnou stránku a poté, když je tato stránka vybrána, uložte a zavřete soubor. Znovu otevřete soubor Power BI Desktop (.pbix), který chcete analyzovat. Otevře se na prázdné stránce.
Mezipaměť datového stroje - Při spuštění dotazu se výsledky ukládají do mezipaměti, takže výsledky vaší analýzy budou zavádějící. Před opětovným spuštěním vizuálu musíte vymazat mezipaměť dat.
Chcete-li vymazat mezipaměť dat, můžete buď restartovat Power BI Desktop nebo připojit DAX Studio k sémantickému modelu a poté zavolat Vymazat mezipaměť.
Až vymažete mezipaměti a otevřete soubor Power BI Desktop na prázdné stránce, přejděte na kartu Zobrazit a vyberte Možnost analyzátoru výkonu .
Chcete-li zahájit proces analýzy, vyberte Zahájit záznam, vyberte stránku sestavy, kterou chcete analyzovat, a pracujte s prvky sestavy, které chcete měřit. Výsledky vašich interakcí uvidíte při práci v podokně Analyzátor výkonu . Až budete hotovi, vyberte tlačítko Zastavit .
Podrobnější informace naleznete v části Používání analyzátoru výkonu ke zkoumání výkonu prvků sestavy.
Zkontrolujte výsledky
Výsledky svého testu výkonu si můžete prohlédnout v podokně Analyzátor výkonu . Chcete-li zkontrolovat úkoly v pořadí podle trvání, od nejdelšího po nejkratší, klikněte pravým tlačítkem na ikonu Řadit vedle možnosti Trvání (ms) záhlaví sloupce a poté vyberte Celkový čas v Sestupně pořadí.
Informace protokolu pro každý vizuál ukazují, kolik času (trvání) trvalo dokončení následujících kategorií úkolů:
Dotaz DAX – Doba, kterou vizuálu trvalo odeslání dotazu, spolu s dobou, za kterou Analysis Services vrátila výsledky.
Vizuální zobrazení – Doba potřebná k vykreslení vizuálu na obrazovce, včetně času potřebného k načtení webových obrázků nebo geokódování.
Jiné – Doba, kterou vizuálu zabralo připravit dotazy, počkat na dokončení jiných vizuálů nebo provést jiné úlohy zpracování na pozadí. Pokud tato kategorie zobrazuje dlouhé trvání, jediným skutečným způsobem, jak toto trvání zkrátit, je optimalizace dotazů DAX pro jiné vizuály nebo snížení počtu vizuálů v sestavě.
Výsledky testu analýzy vám pomohou porozumět chování vašeho sémantického modelu a identifikovat prvky, které potřebujete optimalizovat. Můžete porovnat trvání každého prvku v přehledu a identifikovat prvky, které mají dlouhé trvání. Měli byste se na tyto prvky zaměřit a zjistit, proč jim načítání na stránce sestavy trvá tak dlouho.
Chcete-li analyzovat své dotazy podrobněji, můžete použít DAX Studio, což je bezplatný nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, který poskytuje jiná služba.
Řešení problémů a optimalizace výkonu
Výsledky vaší analýzy určí oblasti pro zlepšení a příležitosti pro optimalizaci výkonu. Možná zjistíte, že budete muset provést vylepšení vizuálů, dotazu DAX nebo jiných prvků ve vašem sémantickém modelu. Následující informace poskytují návod, co hledat a jaké změny můžete provést.
Vizuály
Pokud identifikujete vizuály jako úzké hrdlo vedoucí ke slabému výkonu, měli byste najít způsob, jak zlepšit výkon s minimálním dopadem na uživatelskou zkušenost.
Zvažte počet vizuálů na stránce sestavy; méně vizuálů znamená lepší výkon. Zeptejte se sami sebe, zda je vizuál skutečně nezbytný a zda přináší koncovému uživateli přidanou hodnotu. Pokud je odpověď ne, měli byste tento vizuál odstranit. Namísto použití více vizuálů na stránce zvažte jiné způsoby, jak poskytnout další podrobnosti, jako jsou stránky s podrobnostmi a popisky stránek sestavy.
Zkontrolujte počet polí v každém vizuálu. Čím více vizuálů v sestavě máte, tím vyšší je pravděpodobnost problémů s výkonem. Kromě toho, čím více vizuálů, tím více může sestava působit přeplněně a ztrácet na přehlednosti. Horní limit pro vizuály je 100 polí (mír nebo sloupců), takže vizuál s více než 100 poli se bude načítat pomalu. Zeptejte se sami sebe, zda skutečně potřebujete všechna tato data ve vizuálu. Možná zjistíte, že můžete snížit počet polí, která aktuálně používáte.
Dotaz DAX
Když prozkoumáte výsledky v podokně Analyzátor výkonu , uvidíte, jak dlouho trvalo Power BI Desktop enginu vyhodnocení každého dotazu (v milisekundách). Dobrým výchozím bodem je jakýkoli dotaz DAX, který trvá déle než 120 milisekund. V tomto příkladu identifikujete jeden konkrétní dotaz, který má dlouhou dobu trvání.
Analyzátor výkonu upozorňuje na potenciální problémy, ale neřekne vám, co je třeba udělat pro jejich zlepšení. Možná budete chtít provést další šetření, proč zpracování tohoto opatření trvá tak dlouho. K podrobnějšímu prozkoumání vašich dotazů můžete použít DAX Studio.
Například výběrem Kopírovat dotaz zkopírujte výpočetní vzorec do schránky a poté jej vložte do Dax Studio. Poté si můžete podrobněji prohlédnout výpočet krok. V tomto příkladu se pokoušíte spočítat celkový počet produktů s objednávkovým množstvím větším nebo rovným pěti.
Count Customers =
CALCULATE (
DISTINCTCOUNT ( Order[ProductID] ),
FILTER ( Order, Order[OrderQty] >= 5 )
)
Po analýze dotazu můžete použít své vlastní znalosti a zkušenosti k určení, kde jsou problémy s výkonem. Můžete také zkusit použít různé funkce jazyka DAX a zjistit, zda zlepšují výkon. V následujícím příkladu byla funkce FILTER nahrazena funkcí KEEPFILTER. Když byl test znovu spuštěn v Analyzátoru výkonu, doba trvání byla kratší v důsledku funkce KEEPFILTER.
Count Customers =
CALCULATE (
DISTINCTCOUNT ( Order[ProductID] ),
KEEPFILTERS (Order[OrderQty] >= 5 )
)
V tomto případě můžete nahradit funkci FILTER funkcí KEEPFILTER, abyste výrazně zkrátili dobu trvání vyhodnocení pro tento dotaz. Když provedete tuto změnu a chcete zkontrolovat, zda se doba trvání zlepšila nebo ne, vymažte mezipaměť dat a poté znovu spusťte proces Analyzátor výkonu .
Sémantický model
Pokud doba trvání měření a zobrazení zobrazuje nízké hodnoty (jinými slovy mají krátkou dobu trvání), nejsou důvodem problémů s výkonem. Místo toho, pokud dotaz DAX zobrazuje vysokou hodnotu trvání, je pravděpodobné, že míra je zapsána špatně nebo došlo k problému se sémantickým modelem. Problém může být způsoben vztahy, sloupci nebo metadaty ve vašem modelu, nebo to může být stav možnosti Automatické datum/čas , jak je vysvětleno níže sekce.
Vztahy
Měli byste zkontrolovat vztahy mezi tabulkami, abyste se ujistili, že jste vytvořili správné vztahy. Zkontrolujte, zda jsou vlastnosti mohutnosti vztahu správně nakonfigurovány. Například jednostranný sloupec, který obsahuje jedinečné hodnoty, může být nesprávně nakonfigurován jako vícestranný sloupec. Více o tom, jak mohutnost ovlivňuje výkon, se dozvíte dále v tomto modulu.
Sloupce
Nejlepší je neimportovat sloupce dat, které nepotřebujete. Abyste se vyhnuli smazání sloupců v Power Query Editoru, měli byste se pokusit s nimi pracovat u zdroje při načítání dat do Power BI Desktop. Pokud však není možné odstranit nadbytečné sloupce ze zdrojového dotazu nebo data již byla importována v nezpracovaném stavu, můžete vždy pomocí Power Query Editoru prozkoumat každý sloupec. Zeptejte se sami sebe, zda opravdu potřebujete každý sloupec, a pokuste se identifikovat přínos, který každý z nich přidává do vašeho sémantického modelu. Pokud zjistíte, že sloupec nepřidává žádnou hodnotu, měli byste jej ze svého sémantického modelu odebrat. Předpokládejme například, že máte sloupec ID s tisíci jedinečných řádků. Víte, že tento konkrétní sloupec nepoužijete ve vztahu, takže nebude použit v sestavě. Proto byste měli tento sloupec považovat za zbytečný a přiznat, že plýtvá místem ve vašem sémantickém modelu.
Když odstraníte nepotřebný sloupec, zmenšíte velikost sémantického modelu, což zase povede k menší velikosti souboru a rychlejší obnovovací době. Vzhledem k tomu, že sémantický model obsahuje pouze relevantní data, zlepší se také celkový výkon sestavy.
Další informace naleznete v části Techniky redukce dat pro modelování importu.
Metadata
Metadata jsou informace o jiných datech. Power BI metadata obsahují informace o vašem sémantickém modelu, jako je název, datový typ a formát každého ze sloupců, schéma databáze, návrh sestavy, kdy byl soubor naposledy upraven, obnovovací frekvence dat a mnoho dalšího.
Když načtete data do Power BI Desktop, je dobrou praxí analyzovat odpovídající metadata, abyste mohli identifikovat jakékoli nesrovnalosti se svým sémantickým modelem a normalizovat data, než začnete sestavovat sestavy. Spuštění analýzy vašich metadat zlepší výkon sémantického modelu, protože při analýze metadat identifikujete zbytečné sloupce, chyby v datech, nesprávné datové typy, objem načítaných dat (velké sémantické modely, včetně transakčních nebo historických dat, načítání trvá déle) a mnohem více.
Můžeš použít Power Query Redaktor v Power BI Desktop prozkoumat sloupce, řádky a hodnoty nezpracovaných dat. Poté můžete pomocí dostupných nástrojů, jako jsou ty zvýrazněné na následujícím snímku obrazovky, provést potřebné změny.
The Power Query možnosti zahrnují:
Zbytečné kolony - Vyhodnocuje potřebu každého sloupce. Pokud jeden nebo více sloupců nebude v sestavě použito, a proto nejsou nutné, měli byste je odstranit pomocí Odebrat sloupce možnost na Domov tab.
Zbytečné řádky - Zkontroluje několik prvních řádků v sémantickém modelu, aby zjistil, zda jsou prázdné nebo zda neobsahují data, která ve svých sestavách nepotřebujete; pokud ano, odstraní tyto řádky pomocí Odebrat řádky možnost na Domov tab.
Datový typ – Vyhodnocuje datové typy sloupců, aby se ujistil, že každý je správný. Pokud identifikujete datový typ, který je nesprávný, změňte jej výběrem sloupce a výběrem Typ dat na Transforma kartu a poté výběrem správného datového typu ze seznamu.
Názvy dotazů - Zkoumá názvy dotazů (tabulek) v podokně Dotazy . Stejně jako u názvů záhlaví sloupců byste měli změnit neobvyklé nebo neužitečné názvy dotazů na názvy, které jsou zjevnější, nebo názvy, které uživatel blíže zná. Dotaz můžete přejmenovat tak, že na něj kliknete pravým tlačítkem, vyberete možnost Přejmenovat, podle potřeby název upravíte a poté stisknete klávesu Enter.
Podrobnosti sloupce - Power Query Editor má následující tři možnosti dat Preview, které můžete použít k analýze metadat přidružených k vašim sloupcům. Tyto možnosti naleznete na kartě Zobrazit , jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky.
Kvalita sloupce – Určuje, jaké procento položek ve sloupci je platných, obsahuje chyby nebo jsou prázdné. Pokud procento platnosti není 100, měli byste prozkoumat důvod, opravit chyby a vyplnit prázdné hodnoty.
Rozložení sloupců - Zobrazuje četnost a rozložení hodnot v každém ze sloupců. Tomu se budete dále věnovat později v tomto modulu.
Profil sloupce - Zobrazuje graf statistiky sloupců a graf rozložení sloupců.
Poznámka
Pokud kontrolujete velký sémantický model s více než 1 000 řádky a chcete analyzovat celý tento sémantický model, musíte změnit výchozí možnost v dolní části okna. Vyberte Profilování sloupců na základě 1000 nejlepších řádků>Profilování sloupců na základě celé sady dat.
Další metadata, která byste měli zvážit, jsou informace o sémantickém modelu jako celku, jako je velikost souboru a obnovovací frekvence dat. Tato metadata naleznete v přidruženém souboru Power BI Desktop (.pbix). Data, která načtete do Power BI Desktop , jsou komprimována a uložena na disk pomocí úložiště VertiPaq. Velikost vašeho sémantického modelu má přímý dopad na jeho výkon; sémantický model menší velikosti využívá méně zdrojů (paměti) a dosahuje rychlejší obnovy dat, výpočtů a vykreslování vizuálů v sestavách.
Funkce automatického data/času
Další položkou, kterou je třeba při optimalizaci výkonu zvážit, je možnost Automatické datum/čas v Power BI Desktop. Ve výchozím nastavení je tato funkce povolena globálně, což znamená, že Power BI Desktop automaticky vytvoří skrytou vypočítanou tabulku pro každý sloupec data, pokud jsou splněny určité podmínky. Nové skryté tabulky jsou doplňkem k tabulkám, které již máte ve svém sémantickém modelu.
Možnost Automatické datum/čas vám umožňuje pracovat s časovou inteligencí při filtrování, seskupování a procházení kalendářních časových období. Doporučujeme ponechat možnost Automatické datum/čas zapnutou pouze tehdy, když pracujete s časovými obdobími kalendáře a máte zjednodušené požadavky na model ve vztahu k času.
Pokud váš zdroj dat již definuje tabulku dimenzí data, měla by se tato tabulka používat ke konzistentnímu definování času ve vaší organizaci a měli byste zakázat globální možnost Automatické datum/čas . Zakázání této možnosti může snížit velikost vašeho sémantického modelu a zkrátit dobu aktualizace.
Tuto možnost Automatické datum/čas můžete povolit/zakázat globálně, aby se vztahovala na všechny vaše Power BI Desktop soubory, nebo můžete povolit/zakázat možnost pro aktuální soubor, takže se vztahuje pouze na jednotlivý soubor.
Chcete-li povolit/zakázat tuto možnost Automatické datum/čas , přejděte na Soubor>Možnosti a nastavení>Možnosti a poté vyberte stránku Globální nebo Aktuální soubor . Na kterékoli stránce vyberte Načtení dat a poté v části Inteligence času zaškrtněte nebo zrušte zaškrtnutí políčka podle potřeby.
Přehled a obecný úvod k funkci Automatické datum/čas naleznete v části Použití automatického data/času v Power BI Desktop.