Úvodné informácie k optimalizácii výkonu
Optimalizácia výkonu, známa aj ako ladenie výkonu, zahŕňa vykonanie zmien v aktuálnom stave sémantického modelu, aby sa spúšťal efektívnejšie. V podstate platí, že keď je váš sémantický model optimalizovaný, funguje lepšie.
Možno zistíte, že vaša zostava funguje dobre v testovacích a vývojových prostrediach, ale pri nasadzovaní do výroby, kde sa používa na širšiu spotrebu, sa vyskytnú problémy s výkonom. Z perspektívy používateľa je slabý výkon definovaný ako ten, pri ktorom sa stránky zostáv načítavajú dlhšie a aktualizácia vizuálov trvá dlhší čas. Výsledkom slabého výkonu je nespokojnosť používateľa s prostredím.
Ako dátový analytik strávite približne 90 percent svojho času prácou s údajmi a deväťkrát z desiatich je slabý výkon priamym dôsledkom nesprávneho sémantického modelu, nevhodných výrazov analýzy údajov (DAX) alebo kombinácie týchto dvoch. Proces navrhovania sémantického modelu pre výkon môže byť nudný a často je podceňovaný. Ak však počas vývoja riešite problémy s výkonom, budete mať výkonný sémantický model služby Power BI, ktorý vráti lepší výkon vytvárania zostáv a pozitívnejšiu používateľskú skúsenosť. Okrem toho budete mať tiež možnosť zachovať optimalizovaný výkon. S rastom organizácie rastie aj objem údajov a sémantický model sa stáva zložitejším. Optimalizáciou sémantického modelu môžete zmierniť negatívne vplyvy, ktoré má tento rast na výkon vášho sémantického modelu.
Sémantický model s menšou veľkosťou používa menej zdrojov (pamäť) a dosahuje rýchlejšie obnovenie údajov, výpočty aj vykresľovanie vizuálov v zostavách. Proces optimalizácie výkonu preto zahŕňa minimalizáciu veľkosti sémantického modelu a čo najefektívnejšie využitie údajov v modeli, ktoré zahŕňa:
zabezpečením použitia správnych typov údajov,
odstránením nepotrebných stĺpcov a riadkov,
nepoužívaním opakovaných hodnôt,
nahradením numerických stĺpcov mierami,
znížením počtu kardinalít,
analýzou metaúdajov modelu,
súhrnom údajov tam, kde je to možné.
V tomto module vám predstavíme kroky, procesy a koncepty, ktoré sú potrebné na optimalizáciu sémantického modelu, aby ste mohli dosiahnuť výkon na úrovni podniku. Pamätajte však, že kroky na zabezpečenie základného výkonu a najvhodnejšie postupy v Power BI sú tou dlhou cestou. Ak chcete optimalizovať sémantický model s cieľom dosiahnuť výkon dotazu, pravdepodobne budete musieť spolupracovať s dátovým inžinierom, ktorý spustí optimalizáciu sémantického modelu v zdrojoch údajov.
Dajme tomu, že pracujete ako vývojár Microsoft Power BI v spoločnosti Tailwind Traders. Dostali ste za úlohu preskúmať sémantický model, ktorý bol vytvorený pred niekoľkými rokmi iným vývojárom, ktorý už organizáciu opustil.
Sémantický model vytvorí zostavu, ktorá bola používateľmi negatívne prijatá. Používatelia sú spokojní s výsledkami, ktoré vidia v zostave, ale nie sú spokojní s výkonom zostavy. Načítanie strán v zostave trvá príliš dlho a tabuľky sa po niektorých výberoch neobnovujú dostatočne rýchlo. Okrem týchto pripomienok IT tím zdôraznil, že veľkosť súboru tohto konkrétneho sémantického modelu je príliš veľká a veľmi zaťažuje zdroje organizácie.
Je potrebné skontrolovať sémantický model, identifikovať hlavnú príčinu problémov s výkonom a vykonať zmeny na optimalizáciu výkonu.
Na konci tohto modulu budete vedieť:
revidovať ukazovatele výkonu, vzťahy a vizuály,
používať premenné na vylepšenie výkonu a riešenie problémov,
zvýšiť výkon znížením úrovní kardinality,
optimalizovať modely DirectQuery s úložiskom na úrovni tabuľky,
vytvárať a spravovať agregácie.