Sammanfattning
I den här modulens scenario var en av organisationens Power BI Desktop semantiska modeller ineffektiv och orsakade problem. Användarna blev missnöjda med rapportens prestanda och modellens filstorlek var för stor, så den begränsade organisationens resurser.
Du ombads att granska semantikmodellen för att identifiera orsaken till prestandaproblemen och göra ändringar för att optimera prestanda och minska modellens storlek.
Power BI Desktop innehåller en rad verktyg och funktioner för att analysera och optimera prestanda för dess semantiska modeller. Du startade optimeringsprocessen med hjälp av Prestandaanalys och andra verktyg för att granska prestanda för åtgärder, relationer och visuella objekt och gjorde därefter förbättringar baserat på analysresultatet. Sedan använde du variabler för att skriva mindre komplexa och effektivare beräkningar. Efter det tog du en närmare titt på kolumndistributionen och minskade relationernas kardinalitet. I det skedet var semantikmodellen mer optimerad. Du funderade över hur situationen skulle vara annorlunda om din organisation använde en DirectQuery-modell, och sedan identifierade du hur du optimerar prestanda från Power BI Desktop och källdatabasen. Slutligen använde du aggregeringar för att avsevärt minska storleken på semantikmodellen.
Om Power BI Desktop inte gav dig möjlighet att optimera ineffektiva semantiska modeller, skulle du behöva spendera mycket tid i dina flera datakällor för att förbättra data där. Men utan Prestandaanalyshar du inte identifierat orsakerna till prestandaproblemen i dina rapporter eller flaskhalsarna i frågorna som behöver raderas. Därför skulle användarna bli frustrerade och inte motiverade och kanske undvika att använda rapporterna.
Nu när du har optimerat rapporten kan användarna komma åt de data som de behöver snabbare, så de blir mer produktiva och nöjdare med arbetet. Den minskning som du har gjort i modellens filstorlek kan underlätta belastningen på resurser, vilket ger en mängd fördelar för din organisation. Du har lyckats utföra uppgiften du fick.
Använd Prestandaanalys för att undersöka prestanda för Report-element
Tillämpa automatisk datum/tid i Power BI Desktop
Tekniker för dataminskning för importmodellering
Vägledning för DirectQuery-modell i Power BI Desktop
Använda sammansättningar i Power BI Desktop