Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Das Konfigurieren von automatischen Aggregationen umfasst das Aktivieren von Schulungen für ein unterstütztes DirectQuery-Semantikmodell und das Konfigurieren einer oder mehrerer geplanter Aktualisierungen. Nachdem mehrere Iterationen der Schulungs- und Aktualisierungsvorgänge ausgeführt wurden, können Sie zu den Semantikmodelleinstellungen zurückkehren, um den Prozentsatz der Berichtsabfragen zu optimieren, die den Cache für die In-Memory-Aggregationen verwenden. Bevor Sie diese Schritte ausführen, stellen Sie sicher, dass Sie die in automatischen Aggregationen beschriebenen Funktionen und Einschränkungen vollständig verstehen.
Aktivieren
Sie müssen über Die Berechtigung "Besitzer des semantischen Modells" verfügen, um automatische Aggregationen zu aktivieren. Arbeitsbereichsadministratoren können Modellbesitzerberechtigungen übernehmen.
Erweitern Sie in den Einstellungen für das semantische Modell die geplante Aktualisierung und Leistungsoptimierung.
Automatische Aggregationsschulung auf "Ein" schalten. Wenn der Schalter ausgegraut ist, überprüfen Sie, ob die Anmeldeinformationen für die Datenquelle konfiguriert sind und Sie angemeldet sind.
Geben Sie im Aktualisierungszeitplan eine Aktualisierungshäufigkeit und Zeitzone an. Wenn der Aktualisierungszeitplan deaktiviert ist, überprüfen Sie die Datenquellenkonfiguration einschließlich der Gateway-Verbindung (falls erforderlich) und der Anmeldeinformationen der Datenquelle.
Wählen Sie "Weitere Uhrzeit hinzufügen" aus, und geben Sie dann eine oder mehrere Aktualisierungen an.
Sie müssen mindestens eine Aktualisierung planen. Die erste Aktualisierung für die ausgewählte Häufigkeit umfasst sowohl einen Schulungsvorgang als auch eine Aktualisierung, die neue und aktualisierte Aggregationen in den Speichercache lädt. Planen Sie weitere Aktualisierungen, um sicherzustellen, dass Berichtsabfragen, die auf den Aggregationscache treffen, Ergebnisse erhalten, die mit der Back-End-Datenquelle am häufigsten synchronisiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter Aktualisierungsvorgänge.
Wählen Sie Anwenden.
On-Demand-Training und Aktualisierung
Der erste geplante Aktualisierungsvorgang für die ausgewählte Häufigkeit umfasst eine Schulungsoperation. Wenn dieser Schulungsvorgang nicht innerhalb des Zeitlimits von 60 Minuten abgeschlossen wird, lädt oder aktualisiert der nachfolgende Aktualisierungsvorgang aggregationen nicht im Cache. Der nächste Schulungsvorgang wird erst ausgeführt, wenn der erste Aktualisierungsvorgang der ausgewählten Häufigkeit ausgeführt wird.
In solchen Fällen können Sie einen oder mehrere On-Demand-Schulungen und Aktualisierungsvorgänge manuell ausführen, um die Schulungen vollständig abzuschließen und Aggregationen im Cache zu laden oder zu aktualisieren. Wenn Sie beispielsweise den Aktualisierungsverlauf überprüfen, wenn der erste geplante Schulungs- und Aktualisierungsvorgang für den Tag (Häufigkeit) nicht innerhalb des Zeitlimits abgeschlossen ist und Sie nicht auf die geplante Aktualisierung des nächsten Tages warten möchten, die einen schulungsvorgang umfasst, der ausgeführt werden soll, können Sie einen oder mehrere On-Demand-Train- und Aktualisierungsvorgänge ausführen, um das Datenabfrageprotokoll (Train) vollständig zu verarbeiten und Aggregationen in den Cache (Aktualisierung) zu laden.
Um einen Trainings- und Aktualisierungsvorgang bei Bedarf auszuführen, wählen Sie Trainieren und jetzt aktualisieren aus. Achten Sie darauf, den Aktualisierungsverlauf im Auge zu behalten, um sicherzustellen, dass der On-Demand-Schulungsvorgang erfolgreich abgeschlossen wird. Führen Sie andernfalls eine weitere Train-Operation und Aktualisierung durch, bis das Training erfolgreich abgeschlossen ist und die Aggregationen im Cache geladen oder aktualisiert werden.
Das Ausführen von "Train" und "Refresh Now" kann hilfreich sein, um den Prozentsatz der Berichtsabfragen zu optimieren, die Aggregationen aus dem Speichercache verwenden. Wenn Sie ein Training auf Abruf ausführen und die Aktualisierung jetzt durchführen, können Sie schneller feststellen, ob Ihre neue Prozentsatzeinstellung den Schulungsvorgang innerhalb des Zeitlimits abgeschlossen werden kann.
Denken Sie daran, Schulungs- und Aktualisierungsvorgänge, unabhängig davon, ob geplante oder on-demand-Vorgänge sowohl für die Datenquelle als auch für Power BI prozess- und ressourcenintensiv sind. Wählen Sie einen Zeitpunkt aus, zu dem Ressourcen am wenigsten betroffen sind.
Fine-tuning
Sowohl benutzerdefinierte als auch vom System generierte Aggregationstabellen sind Teil des Modells, tragen zur Modellgröße bei und unterliegen vorhandenen Power BI-Modellgrößeneinschränkungen. Aggregationsverarbeitung verbraucht auch Ressourcen und wirkt sich auf die Aktualisierungsdauer des Modells aus. Eine optimale Konfiguration stellt ein Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung vorab aggregierter Ergebnisse aus dem Speicheraggregationscache für die am häufigsten verwendeten Berichtsabfragen dar, während langsamere Ergebnisse für Ausreißer- und Ad-hoc-Abfragen im Austausch für schnellere Schulungen und Aktualisierungszeiten und eine geringere Belastung der Systemressourcen akzeptiert werden.
Anpassen des Prozentsatzes
Die Cacheeinstellung für Aggregationen, die den Prozentsatz der Berichtsabfragen bestimmt, die Aggregationen aus dem Speichercache verwenden, beträgt standardmäßig 75%. Das Erhöhen des Prozentsatzes bedeutet, dass eine größere Anzahl von Berichtsabfragen höher eingestuft wird und daher Aggregationen für sie im Cache der Arbeitsspeicheraggregationen enthalten sind. Während ein höherer Prozentsatz bedeuten kann, dass mehr Abfragen aus dem Speichercache beantwortet werden, kann dies auch längere Schulungs- und Aktualisierungszeiten bedeuten. Eine Anpassung an einen niedrigeren Prozentsatz kann andererseits kürzere Schulungs- und Aktualisierungszeiten und weniger Ressourcenauslastung bedeuten, aber die Leistung der Berichtsvisualisierung könnte abnehmen, da weniger Berichtsabfragen vom Cache der Speicheraggregationen beantwortet werden würden, da diese Berichtsabfragen stattdessen auf die Datenquelle roundtrip müssen.
Bevor das System die optimalen Aggregationen ermitteln kann, die in den Cache aufgenommen werden sollen, muss es zuerst wissen, welche Berichtsabfragemuster am häufigsten verwendet werden. Achten Sie darauf, dass mehrere Iterationen der Schulungs-/Aktualisierungsvorgänge abgeschlossen werden können, bevor Sie den Prozentsatz der Abfragen anpassen, die den Aggregationscache verwenden. Dadurch erhält der Schulungsalgorithmus Zeit zum Analysieren von Berichtsabfragen über einen breiteren Zeitraum und passt sich entsprechend an. Wenn Sie beispielsweise Aktualisierungen für die tägliche Häufigkeit geplant haben, sollten Sie eine ganze Woche warten. Benutzerberichtsmuster an einigen Wochentagen können anders sein als andere.
So passen Sie den Prozentsatz an
Erweitern Sie in den Einstellungen für das semantische Modell die geplante Aktualisierung und Leistungsoptimierung.
Verwenden Sie in der Abfrageabdeckung den Schieberegler um den Prozentsatz der Abfragen, die aggregierte Caches verwenden, anzupassen, um den Prozentsatz auf den gewünschten Wert zu erhöhen oder zu reduzieren. Während Sie den Prozentsatz anpassen, liefert das Diagramm zur Leistungsbeeinflussung von Abfragen geschätzte Abfrageantwortzeiten.
Wählen Sie Jetzt trainieren und aktualisieren oder Anwenden aus.
Geschätzte Auswirkungen auf die Abfrageleistung
Das Lift-Diagramm für die Auswirkungen auf die Abfrageleistung zeigt geschätzte Abfragelaufzeiten in Abhängigkeit vom Prozentsatz der Abfragen, die gecachte Aggregationen verwenden. Das Diagramm zeigt zunächst 0,0 für alle Metriken an, bis mindestens ein Schulungs-/Aktualisierungsvorgang ausgeführt wird. Nach einem ersten Schulungs-/Aktualisierungsvorgang kann das Diagramm Ihnen helfen zu ermitteln, ob sie den Prozentsatz der Abfragen anpassen, die den Cache für die In-Memory-Aggregationen verwenden, die Abfrageantwort möglicherweise weiter verbessern können.
Der Schwellenwert wird als Markierungslinie im Liftdiagramm angezeigt und gibt die Antwortzeit der Zielabfrage für Ihre Berichte an. Anschließend können Sie den Prozentsatz der Abfragen optimieren, die den Aggregationscache verwenden, um einen neuen Abfrageprozentsatz zu ermitteln, der den gewünschten Schwellenwert erfüllt.
Metriken
DirectQuery – Eine geschätzte Dauer in Sekunden für eine Berichtsabfrage, die mithilfe von DirectQuery an die Datenquelle gesendet und von dieser zurückgegeben wird. Abfragen, die nicht vom Cache für speicherinterne Aggregationen beantwortet werden können, befinden sich in der Regel in dieser Schätzung.
Aktueller Abfrageprozentsatz – Eine geschätzte Dauer in Sekunden für Berichtsabfragen, die aus dem Cache für speicherinterne Aggregationen beantwortet wurden, basierend auf der Prozentualen Einstellung für den letzten Schulungs-/Aktualisierungsvorgang.
Neuer Abfrageprozentsatz – Eine geschätzte Dauer in Sekunden für Berichtsabfragen, die aus dem Cache für speicherinterne Aggregationen für den neu ausgewählten Prozentsatz beantwortet wurden. Wenn sich der Prozentuale Schieberegler ändert, spiegelt diese Metrik die potenzielle Änderung wider.
Deaktivieren
Sie müssen über Modellbesitzerberechtigungen verfügen, um automatische Aggregationen zu deaktivieren. Arbeitsbereichsadministratoren können die Berechtigungen von Modellbesitzern übernehmen.
Um dies zu deaktivieren, schalten Sie die Schulung für automatische Aggregationen auf "Aus" um.
Wenn Sie die Schulung deaktivieren, werden Sie aufgefordert, automatische Aggregationstabellen zu löschen.
Wenn Sie sich entscheiden, vorhandene automatische Aggregationstabellen nicht zu löschen, verbleiben die Tabellen im Modell und werden weiterhin aktualisiert. Da die Schulung jedoch deaktiviert ist, werden ihnen keine neuen Aggregationen hinzugefügt. Power BI verwendet weiterhin die vorhandenen Tabellen, um aggregierte Abfrageergebnisse nach Möglichkeit abzurufen.
Wenn Sie die Tabellen löschen möchten, wird das Modell ohne automatische Aggregationen wieder in den ursprünglichen Zustand zurückgesetzt.
Wählen Sie Anwenden.