Εισαγωγή στη βελτιστοποίηση επιδόσεων
Η βελτιστοποίηση επιδόσεων, γνωστή και ως ρύθμιση επιδόσεων, αφορά στην πραγματοποίηση αλλαγών στην τρέχουσα κατάσταση του μοντέλου σημασιολογίας, ώστε να εκτελείται πιο αποτελεσματικά. Ουσιαστικά, όταν βελτιστοποιείται το σημασιολογικό μοντέλο σας, αποδίδει καλύτερα.
Μπορεί να διαπιστώσετε ότι η αναφορά σας λειτουργεί καλά σε περιβάλλοντα δοκιμής και ανάπτυξης, όμως όταν υλοποιείται στην παραγωγή για ευρύτερη κατανάλωση, προκύπτουν προβλήματα επιδόσεων. Από την οπτική του χρήστη αναφοράς, χαμηλές επιδόσεις χαρακτηρίζονται από τις σελίδες αναφοράς που απαιτούν περισσότερο χρόνο για φόρτωση και απεικονίσεις που απαιτούν περισσότερο χρόνο για ενημέρωση. Αυτές οι χαμηλές επιδόσεις οδηγούν σε μια αρνητική εμπειρία χρήστη.
Ως αναλυτής δεδομένων, θα αφιερώσετε περίπου το 90 τοις εκατό του χρόνου σας με τα δεδομένα σας και εννέα φορές στις δέκα οι χαμηλές επιδόσεις αποτελούν άμεσο αποτέλεσμα ενός εσφαλμένου μοντέλου σημασιολογίας, κακών παραστάσεων ανάλυσης δεδομένων (DAX) ή συνδυασμό των δύο. Η διαδικασία σχεδίασης ενός μοντέλου σημασιολογίας για επιδόσεις μπορεί να είναι κουραστική και συχνά υποτιμημένη. Ωστόσο, εάν αντιμετωπίζετε προβλήματα με τις επιδόσεις κατά την ανάπτυξη, θα έχετε ένα ισχυρό μοντέλο σημασιολογίας Power BI που θα επιστρέφει καλύτερες επιδόσεις αναφοράς και μια πιο θετική εμπειρία χρήστη. Θα μπορείτε επίσης να διατηρήσετε τις βελτιστοποιημένες επιδόσεις. Καθώς ο οργανισμός σας μεγαλώνει, το μέγεθος των δεδομένων του μεγαλώνει και το σημασιολογικό μοντέλο του γίνεται πιο σύνθετο. Βελτιστοποιώντας το μοντέλο σημασιολογίας σας νωρίς μπορείτε να μετριάσετε τις αρνητικές επιπτώσεις που μπορεί να έχει αυτή η ανάπτυξη στις επιδόσεις του μοντέλου σημασιολογίας σας.
Ένα σημασιολογικό μοντέλο μικρότερου μεγέθους χρησιμοποιεί λιγότερους πόρους (μνήμη) και επιτυγχάνει ταχύτερη ανανέωση δεδομένων, υπολογισμούς και απόδοση απεικονίσεων στις αναφορές. Επομένως, η διαδικασία βελτιστοποίησης επιδόσεων αφορά στην ελαχιστοποίηση του μεγέθους του μοντέλου σημασιολογίας και στην πλέον αποτελεσματική χρήση των δεδομένων στο μοντέλο, το οποίο περιλαμβάνει τα εξής:
Διασφάλιση ότι χρησιμοποιούνται οι ορθοί τύποι δεδομένων.
Διαγραφή περιττών στηλών και γραμμών.
Αποφύγετε τις επαναλαμβανόμενες τιμές.
Αντικατάσταση αριθμητικών στηλών με μετρήσεις.
Μείωση πληθικοτήτων.
Ανάλυση μετα-δεδομένων μοντέλου.
Τα δεδομένα συνοψίζονται όποτε είναι εφικτό.
Σε αυτή την εκπαιδευτική ενότητα, θα σας παρουσιαστούν τα βήματα, διαδικασίες και έννοιες που είναι απαραίτητα για τη βελτιστοποίηση ενός μοντέλου σημασιολογίας για επιδόσεις σε επίπεδο επιχείρησης. Ωστόσο, να θυμάστε ότι ενώ η καθοδήγηση για τις βασικές επιδόσεις και βέλτιστες πρακτικές στο Power BI θα σας οδηγήσουν πολύ μακριά, για να βελτιστοποιήσετε ένα σημασιολογικό μοντέλο για επιδόσεις ερωτημάτων, πιθανώς θα χρειαστεί να συνεργαστείτε με έναν μηχανικό δεδομένων για να οδηγήσετε τη βελτιστοποίηση σημασιολογικών μοντέλων στις προελεύσεις δεδομένων προέλευσης.
Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι εργάζεστε ως προγραμματιστής του Microsoft Power BI για την Tailwind Traders. Σας έχει ανατεθεί μια εργασία εξέτασης ενός μοντέλου σημασιολογίας που δημιουργήθηκε λίγα χρόνια πριν από έναν άλλο προγραμματιστή, ένα άτομο που έκτοτε έχει αποχωρήσει από τον οργανισμό.
Το σημασιολογικό μοντέλο παράγει μια αναφορά που έχει λάβει αρνητικά σχόλια από τους χρήστες. Οι χρήστες ήταν χαρούμενοι με τα αποτελέσματα που είδαν στην αναφορά, όμως δεν ικανοποιήθηκαν από τις επιδόσεις αναφοράς. Η φόρτωση των σελίδων στην αναφορά καθυστερεί πολύ και οι πίνακες δεν ανανεώνονται αρκετά γρήγορα όταν γίνονται ορισμένες επιλογές. Επιπλέον αυτών των σχολίων, η ομάδα IT έχει επισημάνει ότι το μέγεθος αρχείου αυτού του συγκεκριμένου μοντέλου σημασιολογίας είναι πολύ μεγάλο και επιβαρύνει τους πόρους του οργανισμού.
Πρέπει να εξετάσετε το μοντέλο σημασιολογίας για να αναγνωρίσετε τη βασική αιτία των προβλημάτων επιδόσεων και να πραγματοποιήσετε αλλαγές για να βελτιστοποιήσετε τις επιδόσεις.
Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής ενότητας, έχετε τη δυνατότητα να κάνετε τα εξής:
Εξετάστε την απόδοση μετρήσεων, σχέσεων και απεικονίσεων.
Χρησιμοποιήστε μεταβλητές για τη βελτίωση επιδόσεων και την επίλυση προβλημάτων.
Βελτιώστε επιδόσεις μειώνοντας τα επίπεδα πληθικότητας.
Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα DirectQuery με χώρο αποθήκευσης σε επίπεδο πίνακα.
Δημιουργήστε και διαχειριστείτε συναθροίσεις.