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Aplicación de estrategias y límites de punto de datos por tipo de objeto visual

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SE APLICA A: Servicio Power BI para usuarios profesionales Servicio Power BI para diseñadores y desarrolladores Power BI Desktop Requiere una licencia Pro o Premium

La representación de visualizaciones en Power BI debe ser rápida y precisa, lo que requiere la configuración de algoritmos subyacentes para cada tipo de objeto visual. Los visuales en Power BI deben ser lo suficientemente flexibles como para manejar diferentes tamaños de modelos semánticos. Algunos modelos semánticos tienen unos pocos puntos de datos, mientras que otros tienen petabytes de puntos de datos. En este artículo se explican las estrategias usadas por Power BI para representar visualizaciones.

Estrategias de reducción de datos

Cada objeto visual emplea una o varias estrategias de reducción de datos para controlar los volúmenes potencialmente grandes de datos que se analizan. Incluso una tabla sencilla emplea una estrategia para evitar cargar todo el modelo semántico al cliente. La estrategia de reducción varía según el tipo visual. Cada objeto visual se selecciona de las estrategias de reducción de datos admitidas como parte de la generación de la solicitud de datos enviada al servidor.

Cada objeto visual controla los parámetros en esas estrategias para influir en la cantidad total de datos.

Estrategias

Para cada estrategia, hay valores predeterminados basados en la forma y el tipo de datos visualizados. Para proporcionar la experiencia de usuario adecuada, puede invalidar los valores predeterminados en el panel Formato de Power BI.

  • Ventana de datos (segmentación): Permitir a los usuarios desplazarse por los datos en un visual cargando progresivamente fragmentos del modelo semántico global.
  • TopN: solo se muestran los primeros elementos N.
  • Muestra sencilla: se muestran los elementos primero y último y los N elementos distribuidos entre ellos.
  • BottomN: se muestran solo los últimos N elementos. Resulta útil para supervisar los datos actualizados con frecuencia.
  • Muestreo de alta densidad: algoritmo de muestreo mejorado que respeta mejor los valores atípicos o la forma de una curva.
    • Muestreo de líneas discretizado: muestra de puntos de datos según valores atípicos en contenedores a lo largo de un eje.
    • Muestreo de datos superpuestos: muestra de puntos de datos según valores superpuestos para preservar los valores atípicos.

Estadísticas

Determinados modelos pueden proporcionar estadísticas sobre el número de valores en determinadas columnas. Cuando esta información está presente, usamos esa información para proporcionar un mejor equilibrio entre varias jerarquías si un objeto visual no invalida explícitamente el recuento de valores de una estrategia.

Para más información, consulte Novedades de SQL Server Analysis Services.

Límites dinámicos

Además de las estrategias mencionadas anteriormente, los objetos visuales con dos jerarquías de columnas de agrupación (eje y leyenda, o categoría y serie) usan otra estrategia denominada límites dinámicos. Los límites dinámicos están diseñados para equilibrar mejor los puntos de datos.

Proporcionan una selección de puntos para datos dispersos mejor que los límites estáticos. Por ejemplo, puede configurar un objeto visual para seleccionar 100 categorías y 10 series con un total de 1000 puntos. Pero los datos reales tienen 50 categorías y 20 series. En tiempo de ejecución de consultas, los límites dinámicos seleccionan todas las 20 series para rellenar los 1000 puntos solicitados.

Esto también significa que los límites dinámicos responden si solo se define una de las columnas de agrupación (solo categoría o solo serie). En este caso, el número de elementos posibles para devolver puede ser hasta el límite de puntos máximos que el objeto visual especifica que puede controlar.

Los límites dinámicos se aplican automáticamente cuando el servidor es capaz de:

Estrategias y límites de punto de datos por tipo de objeto visual

Busque los detalles de cada tipo de objeto visual en las secciones siguientes.

Gráfico de áreas

Para obtener más información sobre los objetos visuales de gráfico de áreas, vea Funcionamiento del nuevo algoritmo de muestreo de líneas.

Gráfico de barras o columnas

  • En modo categórico:
    • Categorías: virtualización mediante ventanas de 500 filas a la vez
    • Series: 60 principales
  • En modo escalar (se pueden usar límites dinámicos):
    • Puntos máximos: 10 000
    • Categorías: muestra de 500 valores
    • Series: 20 valores principales

Tarjeta (varias filas)

  • Valores: virtualización mediante la ventana de 200 filas a la vez.

Gráfico combinado

Un gráfico combinado usa las mismas estrategias que un gráfico de columnas. Tenga en cuenta que la línea del gráfico combinado no usa el algoritmo de alta densidad que usa el gráfico de líneas.

Objetos visuales de Power BI

Los objetos visuales de Power BI pueden obtener hasta 30 000 puntos de datos, pero depende de los autores visuales indicar qué estrategias se van a usar. El límite predeterminado es 1000, pero el creador de objetos visuales puede cambiarlo hasta un máximo de 30 000.

Gráfico de anillos

  • Puntos máximos: 3500
  • Solo leyenda:
    • Leyenda: Top 1000
  • Leyenda y detalles:
    • Leyenda: Top 500
    • Detalles: 20 principales

Mapa coroplético

El mapa coroplético puede usar estadísticas o límites dinámicos. Power BI intenta usar la reducción en el siguiente orden: límites dinámicos, estadísticas y configuración.

  • Puntos máximos: 3500
  • Categorías: 500 principales
  • Series (si X e Y están presentes): 20 principales

Gráfico de embudo

  • Puntos máximos: 3500
  • Categorías: 3500 principales

KPI

Límites del eje de tendencia:

  • Últimas 3500

Gráfico de líneas

Para obtener más información sobre los objetos visuales de gráfico de líneas, vea Funcionamiento del nuevo algoritmo de muestreo de líneas.

Gráfico de líneas de alta densidad

Para obtener más información, vea muestreo de líneas de alta densidad en Power BI.

Asignar

  • Puntos máximos: 3500

Según la configuración, un mapa puede tener:

  • Ubicación: 3500 principales
  • Ubicación, tamaño: 3500 principales
  • Agregados de ubicación, latitud y longitud (+/ tamaño): 3500 principales
  • Latitud, longitud: Para obtener más información, vea Muestreo de alta densidad en gráficos de dispersión de Power BI
  • Latitud, longitud, tamaño: 3500 principales
  • Leyenda, latitud y longitud: Para obtener más información, vea Muestreo de alta densidad en gráficos de dispersión de Power BI
  • Leyenda, latitud, longitud, tamaño: 233 leyendas principales, 15 latitudes principales y longitudes (se pueden usar límites estadísticos o dinámicos)
  • Ubicación, leyenda, latitud y longitud como agregados (+/-tamaño): 233 ubicaciones principales, 15 leyendas principales (se pueden usar estadísticas o límites dinámicos)

Mapas: Azure Maps

  • Latitud, longitud: 30 000
  • Ubicación: 30 000

Para obtener más información, vea Muestreo de alta densidad en gráficos de dispersión de Power BI.

Matriz

  • Filas: virtualización mediante ventanas de 500 filas a la vez
  • Columnas: 100 columnas agrupadas principales
  • Valores: No se cuentan varios valores con respecto a la reducción de datos

Objetos visuales de PowerApps

Los objetos visuales de PowerApps pueden obtener hasta 30 000 puntos de datos, pero depende de los autores visuales indicar qué estrategias se van a usar. El límite predeterminado es 1000, pero el creador de objetos visuales puede cambiarlo hasta un máximo de 30 000.

Medidor radial

Sin estrategia de reducción.

Segmentación de datos

  • Valores: virtualización mediante la ventana de 200 filas a la vez.

Gráficos de dispersión (alta densidad)

Para obtener más información, vea Muestreo de alta densidad en gráficos de dispersión de Power BI.

Gráfico circular

  • Puntos máximos: 3500
  • Solo leyenda:
    • Leyenda: Top 1000
  • Leyenda y detalles:
    • Leyenda: Top 500
    • Detalles: 20 principales

Objetos visuales de R y Python

Los objetos visuales de R y Python están limitados a 150 000 filas. Si selecciona más de 150 000 filas, el objeto visual solo usa las 150 000 filas principales.

Gráfico de la barra de herramientas

  • En modo categórico:
    • Categorías: virtualización (ventana de datos) mediante la ventana de 500 filas a la vez
    • Series: 60 principales
  • En modo escalar (se pueden usar límites dinámicos):
    • Puntos máximos: 10 000
    • Categorías: muestra de 500 valores
    • Series: 20 valores principales

Mapa de formas (vista previa)

El mapa de formas puede usar estadísticas o límites dinámicos.

  • Puntos máximos: 1500
  • Categorías: 500 principales

Tabla

  • Valores: virtualización (ventana de datos) mediante la ventana de 500 filas a la vez.

Gráfico de rectángulos (se pueden usar estadísticas o límites dinámicos)

  • Puntos máximos: 3500
  • Grupo: 500 principales
  • Detalles: 20 principales

Gráfico de cascada

  • Cubo de categoría (solo):
    • Puntos máximos: 3500
    • Solo categoría: primeras 3500
  • La categoría y el desglose están presentes:
    • Categoría: virtualización (ventana de datos) mediante la ventana de 30 filas a la vez
    • Desglose: primero 200 valores

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