ข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพอื่น ๆ

นอกจาก หลักการปฏิบัติงานหลักสี่ประการ แล้ว ยังมีสาเหตุที่เป็นไปได้อื่นๆ หลายประการที่ทำให้ประสิทธิภาพไม่ดีซึ่งโดยทั่วไปแล้วเกิดจากปัจจัยภายนอก

พิจารณาความแตกต่างในเบราว์เซอร์ไคลเอ็นต์ อุปกรณ์ และตำแหน่งที่ตั้ง

ผู้ใช้สามารถใช้แอปพื้นที่ทำงานบนอุปกรณ์ เบราว์เซอร์ และตำแหน่งต่างๆ ที่มีเงื่อนไขเครือข่ายแตกต่างกันไป ขณะที่ไคลเอ็นต์ Power Apps ดำเนินการ ต้องแน่ใจว่าใช้เบราว์เซอร์ที่ทันสมัย อัปเดต และได้รับการสนับสนุน ประสิทธิภาพของแอปอาจแตกต่างกันไป เมื่อโหลดชุดของข้อมูลขนาดใหญ่บนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น iOS หรือ Android รูปแบบนี้เกิดขึ้นเนื่องจากข้อจำกัดของคำขอเครือข่ายที่แตกต่างกันในแต่ละแพลตฟอร์ม ตัวอย่างเช่น จำนวนคำขอเครือข่ายพร้อมกันที่อนุญาตจะแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์ม ความแตกต่างเหล่านี้อาจส่งผลกระทบสำคัญต่อเวลาในการโหลดข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

พิจารณาความแตกต่างในที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของเกตเวย์ข้อมูลในสถานที่และสภาพแวดล้อม

ผู้ใช้สามารถเข้าถึงแอปพื้นที่ทำงานได้ทั่วโลก อย่างไรก็ตาม พวกเราขอแนะนำให้คุณวางแหล่งข้อมูลไว้ใกล้กับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ตัวอย่างเช่น เมื่อแอปของคุณเข้าถึงเกตเวย์ข้อมูลในสถานที่ วิธีที่ดีที่สุดคือวางเกตเวย์ไว้ใกล้กับผู้ใช้ที่เข้าถึงแอปบ่อยที่สุด

ปัญหาฝั่งเซิร์ฟเวอร์ทั่วไป

ประสิทธิภาพต่ำอาจเกิดจากปัญหาที่แหล่งที่มาของเซิร์ฟเวอร์ของข้อมูล เหตุนี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ คุณสามารถใช้เครื่องมือการตรวจสอบเพื่อประเมินปัญหาเฉพาะโดยการวัดเวลาการโทรข้อมูล

ปัญหาคอขวดที่เป็นไปได้ในแหล่งข้อมูล

มีหลายสาเหตุที่เป็นไปได้ของปัญหาคอขวดในแหล่งข้อมูล โดยปกติ ตารางจำนวนหนึ่งในแหล่งข้อมูลจะเป็นศูนย์กลางของกิจกรรมสำหรับการสืบค้นจำนวนมาก การสืบค้นอาจช้าหาก

• แหล่งข้อมูลหายไปหรือมีดัชนีไม่ถูกต้อง
• การสืบค้นรวมข้อมูลจำนวนมากเป็นพิเศษบนเซิร์ฟเวอร์
• การสืบค้นต้องใช้ตาราง SCAN ตัวอย่างเช่น ตัวดำเนินการ In แทนการใช้ดัชนีอย่าง StartsWith
• เครื่องแบ็คเอนด์ที่โฮสต์แหล่งข้อมูลมีทรัพยากรน้อย
• อินสแตนซ์ SQL แบ็คเอนด์มีการปิดกั้น การหยุดชะงัก หรือการแย่งชิงทรัพยากร
• เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรที่ไม่สมบูรณ์
• เกตเวย์ข้อมูลในองค์กรควรถูกขยายขนาดออก

เมื่อเกิดปัญหาขึ้น ปรับแต่งแหล่งข้อมูลส่วนหลังเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ประสิทธิภาพของแอปช้าลง

แหล่งข้อมูลเฉพาะ

ฐานข้อมูล Azure SQL

การเลือกระดับที่เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจของคุณเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูที่ เอกสารประกอบ Azure SQL Database ระดับที่ต่ำกว่ามีข้อจำกัดและข้อกำหนดบางประการ จากมุมมองด้านประสิทธิภาพ CPU, ปริมาณงาน I/O และเวลาแฝง เป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้น เราแนะนำให้คุณตรวจสอบประสิทธิภาพของฐานข้อมูล SQL เป็นระยะ และตรวจสอบว่าการใช้ทรัพยากรเกินเกณฑ์หรือไม่ ตัวอย่างเช่น SQL Server ในสถานที่ โดยปกติจะตั้งค่าขีดจำกัดของการใช้งาน CPU ไว้ที่ประมาณ 75%

SharePoint

ตัวเชื่อมต่อ SharePoint สามารถใช้เพื่อสร้างแอปที่ใช้ข้อมูลจากรายการ SharePoint นี่คือปัญหาทางประสิทธิภาพทั่วไปและแนวทางแก้ไขสำหรับ SharePoint

หลีกเลี่ยงคอลัมน์การค้นหาแบบไดนามิกมากเกินไป: SharePoint รองรับข้อมูลหลายประเภท รวมถึงการค้นหาแบบไดนามิก เช่น บุคคล กลุ่ม และการคำนวณ ถ้ารายการกำหนดคอลัมน์ไดนามิกมากเกินไป ต้องใช้เวลามากขึ้นในการจัดการคอลัมน์ไดนามิกเหล่านี้ภายใน SharePoint ก่อนส่งคืนข้อมูลไปยังไคลเอนต์ที่เรียกใช้แอปพื้นที่ทำงาน เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ อย่าใช้คอลัมน์การค้นหาแบบไดนามิกมากเกินไปใน SharePoint ตัวอย่างเช่น ใช้คอลัมน์คงที่เพื่อเก็บนามแฝงอีเมลหรือชื่อบุคคล

ใช้คอลัมน์รูปภาพและไฟล์แนบอย่างระมัดระวัง ขนาดของรูปและไฟล์แนบสามารถทำให้การตอบสนองช้าในขณะที่เรียกข้อมูลไปยังไคลเอนต์ ตรวจสอบรายการของคุณ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้มีการกำหนดคอลัมน์ที่จำเป็นเท่านั้น จำนวนคอลัมน์ในรายการมีผลต่อประสิทธิภาพของคำขอข้อมูล เนื่องจากเรกคอร์ดที่ตรงกันหรือเรกคอร์ดจนถึงขีดจำกัดแถวข้อมูลที่กำหนด จะถูกดึงและส่งกลับไปยังไคลเอ็นต์พร้อมกับคอลัมน์ทั้งหมดที่กำหนดไว้ในรายการ แม้ว่าแอปจะไม่ได้ใช้ทั้งหมดก็ตาม

พิจารณาแยกรายการขนาดใหญ่ หากคุณมีรายการขนาดใหญ่ที่มีบันทึกหลายแสนรายการ ให้พิจารณาแบ่งพาร์ติชันรายการหรือแยกออกเป็นหลายๆ รายการตามพารามิเตอร์ เช่น หมวดหมู่ หรือวันที่และเวลา ตัวอย่างเช่น ข้อมูลของคุณอาจถูกจัดเก็บในรายการต่างๆ เป็นรายปี หรือรายเดือน ในกรณีดังกล่าว คุณสามารถออกแบบแอปเพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาและดึงข้อมูลภายในช่วงนั้น

Dataverse

เมื่อคุณใช้ Microsoft Dataverse เป็นแหล่งข้อมูล คำขอข้อมูลจะส่งตรงไปยังอินสแตนซ์สภาพแวดล้อมโดยไม่ผ่านการจัดการ Azure API ดังน้น จึงมีแนวโน้มที่จะเร็วกว่าแหล่งข้อมูลอื่น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ กระแสการโทรข้อมูลเมื่อเชื่อมต่อกับ Microsoft Dataverse.

ตรวจสอบการกำหนดค่าตารางแบบกำหนดเอง หากใช้ตารางแบบกำหนดเองใน Dataverse อาจจำเป็นต้องมีการกำหนดค่าความปลอดภัยเพิ่มเติมเพื่อให้ผู้ใช้ดูเรกคอร์ดด้วยแอปพื้นที่ทำงาน สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ แนวคิดด้านความปลอดภัยใน Dataverse, กำหนดค่าความปลอดภัยของผู้ใช้ให้กับทรัพยากรในสภาพแวดล้อม และ บทบาทความปลอดภัยและสิทธิพิเศษ

Excel

ตัวเชื่อมต่อ Excel จะยินยอมให้แอปพื้นที่ทำงานเชื่อมต่อกับตารางในไฟล์ Excel แต่อย่างไรก็ตาม ตัวเชื่อมต่อนี้ก็มีข้อจำกัดเมื่อเปรียบเทียบกับแหล่งข้อมูลอื่น ตัวอย่างเช่น จำกัดแอปพื้นที่ทำงานในการโหลดข้อมูลจากตารางได้สูงสุด 2,000 เรกคอร์ดเท่านั้น เนื่องจากฟังก์ชันที่มอบหมายได้จำกัด หากต้องการโหลดมากกว่า 2,000 รายการ ให้แบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณในตารางข้อมูลต่างๆ เป็นแหล่งข้อมูลอื่น

ใช้ตัวเชื่อต่อ Excel ใหม่ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใช้ตัวเชื่อมต่อ Excel ใหม่ - Excel business online ช่วยให้สามารถเข้าถึงผู้ใช้หลายคนและจัดการปัญหาการโต้แย้งได้ดีขึ้น

ใช้เฉพาะคอลัมน์ที่คุณต้องการจากรายการข้อมูลขนาดใหญ่ใน Excel แอปสามารถทำงานได้ช้าหากไฟล์ Excel ที่มีตารางข้อมูลมากเกินไปหรือตารางข้อมูลที่มีข้อมูลจำนวนมหาศาลในหลายคอลัมน์ เพื่อให้แน่ใจว่าแอปของคุณไม่ได้รับผลกระทบจากปัญหานี้ ให้กำหนดเฉพาะคอลัมน์ที่คุณต้องการในตารางข้อมูลในไฟล์ Excel

หมายเหตุข้อจำกัดของ Excel ที่เป็นฐานข้อมูล Excel ไม่ใช่ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ การเปลี่ยนแปลงใดๆ จากแอปได้รับการจัดการโดย Excel ในลักษณะเดียวกับที่ผู้ใช้กำลังเปลี่ยนแปลงข้อมูลในไฟล์ Excel โดยตรง หากแอปมีจำนวนการอ่านสูง แต่มีการดำเนินการอัปเดตน้อยลง แอปอาจทำงานได้ดี อย่างไรก็ตาม หากแอปต้องมีการทำธุรกรรมจำนวนมาก อาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของแอปได้ ไม่มีค่าเกณฑ์เฉพาะสำหรับจำนวนธุรกรรม ​นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ถูกจัดการด้วย ยังมีปัจจัยอื่นๆ อีกหลายประการที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของแอป เช่น โอเวอร์เฮดของเครือข่ายหรืออุปกรณ์ของผู้ใช้

พิจารณาความแตกต่างในที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของข้อมูลและระยะทางจากที่ตั้งของลูค้าสามารถก่อให้เกิดปัญหาทางประสิทธิภาพได้ ปัญหานี้สามารถขยายได้หากไคลเอ็นต์อุปกรณ์เคลื่อนที่มีแบนด์วิดท์ที่จำกัด