Appliquer les limites et les stratégies par type de visuel du point de données
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Le rendu des visualisations dans Power BI doit être rapide et précis, ce qui nécessite la configuration des algorithmes sous-jacents pour chaque type de visuel. Les visuels dans Power BI doivent être suffisamment flexibles pour gérer différentes tailles de modèle sémantiques. Certains modèles sémantiques n’ont qu’une poignée de points de données, tandis que d’autres modèles sémantiques ont des pétaoctets de points de données. Cet article explique les stratégies utilisées par Power BI pour afficher des visualisations.
Stratégies de réduction des données
Chaque visuel utilise une ou plusieurs stratégies de réduction des données pour gérer les volumes potentiellement importants de données à analyser. Même une simple table utilise une stratégie pour éviter de charger l’intégralité du modèle sémantique sur le client. La stratégie de réduction varie en fonction du type de visuel. Chaque visuel effectue une sélection dans les stratégies de réduction des données prises en charge dans le cadre de la génération de la demande de données envoyée au serveur.
Chaque visuel contrôle les paramètres sur ces stratégies pour influencer la quantité globale de données.
Stratégies
Pour chaque stratégie, il existe des valeurs par défaut basées sur la forme et le type des données visualisées. Pour fournir l’expérience utilisateur appropriée, vous pouvez remplacer les valeurs par défaut dans le volet Mise en forme de Power BI.
Fenêtrage des données (segmentation) : permet aux utilisateurs de parcourir les données dans un visuel en chargeant progressivement les fragments du modèle sémantique global.
TopN : affiche uniquement les N premiers éléments.
Simple échantillon : affiche le premier élément, le dernier élément et N éléments répartis uniformément entre les deux.
BottomN : affiche uniquement les N derniers éléments. Utile pour l’analyse des données fréquemment mises à jour.
Échantillonnage à haute densité : algorithme d’échantillonnage amélioré qui respecte mieux les valeurs hors norme et/ou la forme d’une courbe.
Échantillonnage de lignes placées dans un compartiment : exemples de points de données basés sur des valeurs hors norme dans des compartiments sur un axe.
Échantillonnage de points se chevauchant : exemples de points de données basés sur des valeurs se chevauchant pour conserver les valeurs hors norme.
Statistiques
Certains modèles peuvent fournir des statistiques sur le nombre de valeurs pour certaines colonnes. Quand de telles informations sont présentes, nous en tirons parti pour fournir un meilleur équilibrage entre plusieurs hiérarchies si un visuel ne remplace pas explicitement le nombre de valeurs pour une stratégie.
Outre les stratégies précédemment mentionnées, les visuels avec deux hiérarchies de colonnes de regroupement (axe et légende, ou catégorie et série) utilisent une autre stratégie appelée Limites dynamiques. Les limites dynamiques sont conçues pour mieux équilibrer les points de données.
Les limites dynamiques fournissent une meilleure sélection de points pour les données éparses que les limites statiques. Par exemple, vous pouvez configurer un visuel pour sélectionner 100 catégories et 10 séries avec un total de 1 000 points. Mais les données réelles contiennent 50 catégories et 20 séries. Lors de l’exécution de la requête, les limites dynamiques sélectionnent l’intégralité des 20 séries pour remplir les 1 000 points demandés.
Cela signifie également que les limites dynamiques sont réactives si une seule des colonnes de regroupement (uniquement la catégorie ou uniquement la série) est définie. Dans ce cas, le nombre d'éléments qu'il est possible de renvoyer peut atteindre la limite des points maximums que le visuel spécifie pouvoir gérer.
Les limites dynamiques sont appliquées automatiquement quand le serveur a les capacités suivantes :
Dans Desktop et le service Power BI, lors de l’utilisation d’un modèle importé, de Direct Query, avec une connexion en temps réel au service ou une connexion en temps réel à AS PaaS.
Catégories : virtualisation à l’aide d’une Fenêtre de 500 lignes à la fois
Série : premiers 60
En mode scalaire (peut utiliser des limites dynamiques) :
Nombre maximal de points : 10 000
Catégories : exemple de 500 valeurs
Séries : 20 premières valeurs
Carte (plusieurs lignes)
Valeurs : virtualisation à l’aide d’une Fenêtre de 200 lignes à la fois.
Graphique combiné
Un graphique combiné utilise les mêmes stratégies qu’un histogramme. Notez que la ligne dans le graphique combiné n’utilise pas l’algorithme haute densité utilisé par le graphique en courbes.
Visuels Power BI
Les visuels Power BI peuvent obtenir jusqu’à 30 000 points de données, mais c’est aux auteurs de visuels d’indiquer les stratégies à utiliser. La limite par défaut est de 1 000, mais le créateur du visuel peut la changer, jusqu’à un maximum de 30 000.
Graphique en anneau
Nombre maximal de points : 3 500
Légende uniquement :
Légende : Meilleurs 1 000
Légende et détails :
Légende : Meilleurs 500
Détails : 20 premiers
Carte choroplèthe (thématique)
La carte choroplèthe peut utiliser les statistiques ou les limites dynamiques. Power BI essaie d’utiliser la réduction dans l’ordre suivant : limites dynamiques, statistiques et configuration.
Nombre maximal de points : 3 500
Catégories : 500 premiers
Séries (lorsque X et Y sont tous les deux présents) : 20 premiers
Légende, latitude, longitude, taille : 233 premières légendes, 15 premières latitudes, et longitude (possibilité d’utiliser les statistiques ou les limites dynamiques)
Emplacement, légende, latitude et longitude comme agrégats (+/- taille) : premiers 233 emplacements, 15 premières légendes (peuvent utiliser des statistiques ou des limites dynamiques)
Lignes : virtualisation à l’aide d’une Fenêtre de 500 lignes à la fois
Colonnes : 100 premières colonnes de regroupement
Valeurs : les valeurs multiples ne sont pas prises en compte dans la réduction des données.
Visuels PowerApps
Les visuels PowerApps peuvent obtenir jusqu’à 30 000 points de données, mais c’est aux auteurs de visuels d’indiquer les stratégies à utiliser. La limite par défaut est de 1 000, mais le créateur du visuel peut la changer, jusqu’à un maximum de 30 000.
Jauge radiale
Aucune stratégie de réduction.
Segment
Valeurs : virtualisation à l’aide d’une Fenêtre de 200 lignes à la fois.
Les visuels R et Python sont limités à 150 000 lignes. Si vous sélectionnez plus de 150 000 lignes, le visuel utilise seulement les 150 000 premières lignes.
Graphique de ruban
En mode catégoriel :
Catégories : virtualisation (fenêtrage des données) à l’aide d’une Fenêtre de 500 lignes à la fois
Série : premiers 60
En mode scalaire (peut utiliser des limites dynamiques) :
Nombre maximal de points : 10 000
Catégories : exemple de 500 valeurs
Séries : 20 premières valeurs
Carte de formes (préversion)
La carte de formes peut utiliser les statistiques ou les limites dynamiques.
Nombre maximal de points : 1 500
Catégories : 500 premiers
Table de charge de travail
Valeurs : virtualisation (fenêtrage de données) à l’aide d’une Fenêtre de 500 lignes à la fois.
Arborescence (possibilité d’utiliser les statistiques ou les limites dynamiques)
Nombre maximal de points : 3 500
Groupe : 500 premiers
Détails : 20 premiers
Graphique en cascade
Compartiment de catégorie (uniquement) :
Nombre maximal de points : 3 500
Catégorie uniquement - 3 500 premières
La catégorie et la répartition sont présentes :
Catégorie : virtualisation (fenêtrage des données) à l’aide d’une Fenêtre de 30 lignes à la fois
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