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S’APPLIQUE À : Power BI Desktop
Service Power BI
Lorsque vous chargez une page de rapport ou que apportez des modifications aux champs d’un visuel, ce dernier envoie une requête à la source de données de votre rapport. Le traitement de ces requêtes nécessite du temps et une quantité de mémoire de l’ordinateur. Pour éviter qu’une requête unique consomme trop de ressources, les requêtes des rapports publiés sont soumises à des limites quant au temps d’exécution d’une requête (délais d’expiration) et à la quantité de mémoire utilisée par cette requête (limites de mémoire). Ces limites peuvent changer en fonction de l’emplacement d’hébergement de vos données.
Le tableau suivant montre les délais d’expiration et les limites de mémoire appliqués par différentes capacités.
Capacité | Délai d'expiration | Limite de mémoire |
---|---|---|
Partagé | 225 secondes | 1 048 576 Go (1 Go) |
Premium | 225 secondes | 10 485 760 Go (10 Go) |
SQL Server Analysis Services | 600 secondes | 1 048 576 Go (1 Go) |
Azure Analysis Services | 600 secondes | 10 485 760 Go (10 Go) |
Si un visuel envoie une requête qui atteint l’une des limites appliquées par la capacité d’hébergement, ce visuel affiche alors une erreur.
Power BI Desktop n’applique naturellement aucune de ces limites aux modèles locaux. Toutefois, vous pouvez utiliser des simulations de limite de requête pour tester les limites pouvant être appliquées à votre rapport après sa publication.
Par défaut, les nouveaux rapports ont l’option « Auto (recommandé) » sélectionnée. Avec des limites automatiques, Power BI fait de son mieux pour identifier l’emplacement d’hébergement du modèle et appliquer ces limites. Dans le cas contraire, la valeur sera définie par défaut sur Limites de capacité partagée pour veiller à ce que les requêtes qui se finalisent sur Desktop se terminent pour des rapports publiés, quel que soit l’emplacement où les données du rapport se retrouvent hébergées. Sous la liste déroulante, vous pouvez voir le délai d’expiration exact et les limites de mémoire actuellement appliqués pour la capacité choisie.
Si vous choisissez d’appliquer des limites personnalisées, entrez des limites de délai d’expiration et de mémoire spécifiques dans le champ d’entrée. Lorsque vous définissez vos propres limites, vous pouvez utiliser « 0 » pour indiquer « aucune limite ».
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Optimiser un modèle pour améliorer les performances dans Power BI - Training
L’optimisation des niveaux de performance, également appelée réglage des performances, consiste à apporter des modifications à l’état actuel du modèle sémantique afin qu’il s’exécute plus efficacement. En gros, quand votre modèle sémantique est optimisé, il fonctionne mieux.
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