แชร์ผ่าน

คําแนะนําการปรับให้เหมาะสมสําหรับ Power BI

  • บทความ

บทความนี้มีคําแนะนําที่ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ดูแลระบบสามารถสร้างและรักษาโซลูชัน Power BI ที่ปรับให้เหมาะสม คุณสามารถปรับโซลูชันของคุณให้เหมาะสมกับเลเยอร์สถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันได้ เลเยอร์ประกอบด้วย:

  • แหล่งข้อมูล
  • แบบจําลองข้อมูล
  • การแสดงภาพ รวมถึงแดชบอร์ด รายงาน Power BI และรายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI
  • สภาพแวดล้อม รวมถึงความจุ เกตเวย์ข้อมูล และเครือข่าย

การปรับแบบจําลองข้อมูลให้เหมาะสม

แบบจําลองข้อมูลสนับสนุนประสบการณ์การใช้งานการแสดงภาพข้อมูลทั้งหมด แบบจําลองข้อมูลจะถูกโฮสต์ในระบบนิเวศของ Power BI หรือภายนอก (โดยใช้ DirectQuery หรือ Live Connection) และใน Power BI จะเรียกว่า แบบจําลองเชิงความหมาย สิ่งสําคัญคือต้องทําความเข้าใจตัวเลือกของคุณ และเลือกชนิดแบบจําลองความหมายที่เหมาะสมสําหรับโซลูชันของคุณ มีโหมดที่เก็บข้อมูลของตารางแบบจําลองความหมายสามโหมด: นําเข้า, DirectQuery และแบบรวม สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู แบบจําลองความหมายในบริการของ Power BI และโหมดแบบจําลองความหมายในบริการของ Power BI

สําหรับคําแนะนําโหมดที่เก็บข้อมูลตารางแบบจําลองความหมายเฉพาะ โปรดดู:

การปรับให้เหมาะสมสําหรับผู้เขียนรายงานและผู้บริโภคแบบจําลอง

แบบจําลองความหมายเป็นรากฐานของการรายงานทั้งหมดใน Power BI ผู้บริโภคของแบบจําลองความหมายสามารถสร้างรายงาน Power BI ใน Power BI Desktop ได้โดยการเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายที่เผยแพร่หรือเชื่อมต่อกับข้อมูลและสร้างแบบจําลองความหมายภายในเครื่อง นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้แบบจําลองความหมายเพื่อสร้างรายงาน Power BI ในเบราว์เซอร์ สร้างการสํารวจ Power BI สร้างรายงานที่มีการแบ่งหน้า สร้างคิวรี DAX และสร้างรายงานใน Excel ด้วยการวิเคราะห์ใน Excel การเชื่อมต่อกับ Power BI ใน Excel หรือการส่งออกข้อมูลจากวิชวลรายงาน ตลอดจนเครื่องมือการรายงานอื่นๆ อีกมากมาย ผู้สร้างแบบจําลองความหมายสามารถช่วยให้ผู้บริโภคแบบจําลองเชิงความหมายเข้าใจและใช้ประโยชน์จากแบบจําลองความหมายด้วยวิธีการสร้างแบบจําลอง

  • ชื่อ: ตาราง คอลัมน์ และหน่วยวัดในแบบจําลองความหมายที่มีชื่อที่เป็นคําอธิบาย ตัวอย่างเช่น 'Store Sales' เป็นชื่อตารางใช้งานได้ง่ายกว่า 'Table1'
  • คําอธิบาย: ตาราง คอลัมน์ และหน่วยวัดในแบบจําลองอาจมีคําอธิบายที่เพิ่มไปยังตารางดังกล่าวเพื่อให้รายละเอียดมากกว่าที่จะใส่ลงในชื่อได้ อธิบายไม่เพียงแต่สิ่งที่ประกอบรวมอยู่ด้วย แต่ว่าควรใช้อย่างไร
  • ซ่อน: คุณสามารถซ่อนตาราง คอลัมน์ และหน่วยวัดในแบบจําลองเพื่อแสดงเฉพาะสิ่งที่คุณคาดว่าจะใช้ในรายงาน ตัวอย่างเช่น คอลัมน์ความสัมพันธ์อาจเป็น ID ที่ไม่จําเป็นสําหรับการรายงานและสามารถซ่อนได้เนื่องจากไม่ได้คาดหวังว่าจะใช้ในรายงาน หรือคอลัมน์ข้อมูลที่มีหน่วยวัดเพื่อรวมคอลัมน์อาจถูกซ่อนไว้เพื่อส่งเสริมการใช้หน่วยวัดแทน ผู้บริโภคแบบจําลองสามารถยกเลิกการซ่อนวัตถุที่ซ่อนไว้ได้เสมอดังนั้นวัตถุเหล่านี้จะยังคงพร้อมใช้งาน แต่การซ่อนสามารถให้โฟกัสได้
  • ลําดับชั้น: คุณสามารถสร้างลําดับชั้นเพื่อสื่อถึงลําดับชั้นในหลายคอลัมน์ได้ ตัวอย่างเช่น ลําดับชั้นปฏิทินอาจมีคอลัมน์ปี เดือน วัน และลําดับชั้นของผลิตภัณฑ์อาจมีประเภท ประเภทย่อย คอลัมน์ผลิตภัณฑ์ คลิกขวาที่คอลัมน์เพื่อสร้างลําดับชั้น
  • หน่วยวัด: คุณสามารถใช้หน่วยวัดเพื่อรวมคอลัมน์ข้อมูลในแบบจําลองความหมายเพื่อให้สอดคล้องกันในรายงานทั้งหมด หน่วยวัดสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ผลรวมของคอลัมน์ ไปจนถึงดัชนีสุขภาพที่รวมการรวมหลายค่าในลักษณะเฉพาะหรือการเปรียบเทียบการรวมในช่วงเวลาต่าง ๆ เช่น ค่าเฉลี่ยรายวันของเดือนนี้เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยรายวันของเดือนเดียวกันของปีที่แล้ว นอกจากนี้ ยังสามารถแสดงหน่วยวัดในการค้นหา Power BI และคุณลักษณะอื่น ๆ เช่น เมตริกและดัชนีชี้วัดได้
  • รูปแบบ: คุณสามารถระบุวิธีแสดงคอลัมน์หรือหน่วยวัดในวิชวลตามค่าเริ่มต้นได้ สามารถกําหนดค่าต่าง ๆ ในวิชวลเพิ่มเติมได้ในวิชวล ตัวเลือกรูปแบบประกอบด้วยถ้ามีเครื่องหมายจุลภาคเป็นพัน จํานวนตําแหน่งทศนิยมวิธีแสดงวันที่ และอื่น ๆ คุณยังสามารถใช้ รูปแบบที่กําหนดเอง หรือ แบบไดนามิก ได้
  • ประเภทข้อมูล: คุณสามารถระบุประเภทข้อมูลคอลัมน์เช่น หากเป็นประเทศหรือ URL เว็บ

คุณลักษณะเหล่านี้เป็นคุณลักษณะทั่วไปของแบบจําลองความหมาย Power BI ที่สามารถใช้ประโยชน์จากการช่วยเหลือผู้เขียนรายงานและผู้บริโภคแบบจําลองของคุณ มีสิ่งอื่น ๆ อีกมากมาย เช่น กลุ่มการคํานวณ พารามิเตอร์เขตข้อมูล จะเกิดอะไรขึ้นถ้าพารามิเตอร์ และการจัดกลุ่มและการจัดช่องเก็บคอลัมน์ ซึ่งควรได้รับการประเมินเพื่อดูว่าพวกเขาใช้ความต้องการการรายงานเฉพาะของคุณหรือไม่

การปรับการแสดงภาพให้เหมาะสม

การแสดงภาพ Power BI สามารถเป็นแดชบอร์ด รายงาน Power BI หรือรายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI ได้ แต่ละคนมีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันและแต่ละคนมีคําแนะนําของตนเอง

แดชบอร์ด

สิ่งสําคัญคือต้องเข้าใจว่า Power BI จะเก็บแคชสําหรับไทล์แดชบอร์ดของคุณ - ยกเว้นไทล์รายงานสด และไทล์สตรีม ถ้าแบบจําลองความหมายของคุณบังคับใช้การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) แบบไดนามิก โปรดทําให้แน่ใจว่าได้ทําความเข้าใจผลกระทบด้านประสิทธิภาพเนื่องจากไทล์จะแคชต่อผู้ใช้

เมื่อคุณปักหมุดไทล์รายงานสดไปยังแดชบอร์ด ไทล์เหล่านั้นจะไม่ได้รับบริการจากแคชคิวรี แต่จะทํางานเหมือนรายงาน และทําคิวรีไปยังวี-คอร์ได้ทันที

ซึ่งก็เป็นไปตามชื่อ การดึงข้อมูลจากแคชมีประสิทธิภาพที่ดีกว่าและสม่ําเสมอกว่าการพึ่งพาแหล่งข้อมูล วิธีหนึ่งในการใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันนี้ คือการให้แดชบอร์ดเป็นเพจเริ่มต้นสําหรับผู้ใช้ของคุณ ปักหมุดวิชวลที่ถูกใช้บ่อยและมีการร้องขออย่างมากไปยังแดชบอร์ด ด้วยวิธีนี้ แดชบอร์ดที่กลายเป็น "ปราการดั่งอันดับแรก" ซึ่งมีประสิทธิภาพที่เสมอต้นเสมอปลาย และโหลดบนความจุน้อยลง ผู้ใช้ยังคงสามารถคลิกเข้าไปยังรายงานเพื่อวิเคราะห์รายละเอียดได้

สําหรับ DirectQuery และแบบจําลองเชิงความหมายของการเชื่อมต่อสด แคชจะอัปเดตเป็นระยะ ๆ ด้วยการคิวรีแหล่งข้อมูล ตามค่าเริ่มต้น การดําเนินการจะเกิดขึ้นทุก ๆ ชั่วโมง แม้ว่าคุณจะสามารถกําหนดค่าความถี่ที่แตกต่างกันในการตั้งค่าแบบจําลองความหมายได้ การอัปเดตแคชแต่ละรายการจะส่งคิวรีไปยังแหล่งข้อมูลพื้นฐานเพื่ออัปเดตแคช จํานวนคิวรีที่สร้างขึ้น จะขึ้นอยู่กับจํานวนวิชวลที่ปักหมุดไปยังแดชบอร์ดที่ใช้แหล่งข้อมูลนั้น โปรดสังเกตว่า ถ้าเปิดใช้งานการรักษาความปลอดภัยระดับแถว คิวรีจะถูกสร้างขึ้นสําหรับแต่ละบริบทความปลอดภัยที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น พิจารณาว่ามีสองบทบาทที่แตกต่างกันที่จัดประเภทผู้ใช้ของคุณ และพวกเขามีสองมุมมองที่แตกต่างกันของข้อมูล ในระหว่างการรีเฟรชแคชของคิวรี Power BI จะสร้างชุดคิวรีสองชุด

รายงาน Power BI

มีคําแนะนํามากมายสําหรับการปรับการออกแบบรายงาน Power BI ให้เหมาะสม

หมายเหตุ

เมื่อรายงานยึดตามแบบจําลองความหมาย DirectQuery สําหรับการปรับแต่งการออกแบบรายงานเพิ่มเติม ให้ดู คําแนะนําแบบจําลอง DirectQuery ใน Power BI Desktop (ปรับการออกแบบรายงานให้เหมาะสม)

ใช้ตัวกรองที่เข้มงวดที่สุด

ยิ่งวิชวลต้องแสดงข้อมูลมากขึ้นเท่าไหร่ วิชวลจะยิ่งโหลดช้าลงเท่านั้น แม้ว่าหลักนี้จะดูตรงไปตรงมา แต่ก็ลืมได้ง่าย ตัวอย่างเช่น: สมมติว่าคุณมีแบบจําลองความหมายขนาดใหญ่ คุณสร้างรายงานด้วยตารางโดยยึดตามแบบจําลองความหมายนั้น ผู้ใช้ปลายทางใช้ตัวแบ่งส่วนข้อมูลบนหน้าเพื่อเข้าถึงแถวที่พวกเขาต้องการ – โดยทั่วไปแล้วพวกเขาสนใจเฉพาะแถวไม่กี่สิบแถว

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือ ไม่มีการกรองมุมมองตามค่าเริ่มต้นของตาราง - นั่นคือแถวทั้งหมดที่มีมากกว่า 100 ล้านแถว ข้อมูลสําหรับแถวเหล่านี้จะโหลดลงในหน่วยความจํา และขยายข้อมูลทุกครั้งที่รีเฟรช การประมวลผลนี้จะสร้างความต้องการหน่วยความจําขนาดใหญ่ วิธีแก้ไข: ใช้ตัวกรอง "Top N" เพื่อลดจํานวนสูงสุดของรายการที่ตารางแสดง คุณสามารถตั้งค่าจํานวนรายการสูงสุดให้มากกว่าจํานวนที่ผู้ใช้ต้องการ เช่น 10,000 รายการ ผลลัพธ์คือประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ไม่เปลี่ยนแปลง แต่การใช้หน่วยความจําจะลดลงอย่างมาก และที่สําคัญที่สุดคือ การปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางาน

แนวทางการออกแบบคล้ายกับข้างบน เป็นแนวทางที่แนะนําสําหรับวิชวลทั้งหมดในรายงานของคุณ ถามตัวคุณเอง ข้อมูลทั้งหมดในวิชวลนี้จําเป็นหรือไม่ มีวิธีไหนที่ใช้กรองข้อมูลที่แสดงในวิชวลโดยที่ส่งผลต่อประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ปลายทางน้อยที่สุด โปรดจําไว้ว่า ตารางอาจใช้ทรัพยากรสูง

จํากัดวิชวลบนหน้ารายงาน

หลักการด้านบนสามารถนําไปใช้กับจํานวนวิชวลที่เพิ่มไปยังหน้ารายงานได้เท่ากัน เราแนะนําให้คุณจํากัดจํานวนของวิชวลในหน้ารายงานเฉพาะให้เหลือเพียงสิ่งที่จําเป็นเท่านั้น หน้า การดูรายละเอียดแบบเจาะลึกและ คําแนะนํา เครื่องมือของหน้ารายงานเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการให้รายละเอียดเพิ่มเติมโดยไม่ต้องใส่วิชวลเพิ่มเติมลงในหน้า

ประเมินประสิทธิภาพวิชวลแบบกําหนดเอง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้วางวิชวลแบบกําหนดเองแต่ละวิชวลอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่ามีประสิทธิภาพการทํางานสูง วิชวล Power BI ที่ปรับให้เหมาะสมไม่ดีสามารถส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการทํางานของรายงานทั้งหมด

รายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI

การออกแบบรายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI สามารถปรับให้เหมาะสมได้โดยใช้การออกแบบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดกับการเรียกข้อมูลของรายงาน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู คําแนะนําการเรียกข้อมูลสําหรับรายงานที่มีการแบ่งหน้า

นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความจุของคุณมีหน่วยความจําเพียงพอที่จัดสรรให้กับ ปริมาณรายงานที่มีการแบ่งหน้า

การปรับสภาพแวดล้อมให้เหมาะสม

คุณสามารถปรับสภาพแวดล้อม Power BI ให้เหมาะสมได้โดยการกําหนดค่าการตั้งค่าความจุ การปรับขนาดเกตเวย์ข้อมูล และลดเวลาแฝงของเครือข่าย

การตั้งค่าความจุ

เมื่อใช้ความจุ—พร้อมใช้งานกับ Power BI Premium (P SKU) สิทธิ์การใช้งาน Premium Per User (PPU) หรือ Power BI Embedded (A SKU, A4-A6) คุณสามารถจัดการการตั้งค่าความจุได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู สิทธิ์การใช้งาน ความจุ Microsoft Fabric และ การจัดการความจุแบบพรีเมียม

สำคัญ

ในบางครั้งที่บทความนี้อ้างอิงถึง Power BI Premium หรือการสมัครใช้งานความจุ (P SKU) โปรดทราบว่าในขณะนี้ Microsoft กําลังรวมตัวเลือกการซื้อและหยุดใช้งาน Power BI Premium ต่อความจุ SKU ลูกค้าใหม่และลูกค้าที่มีอยู่ควรพิจารณาซื้อการสมัครใช้งานความจุ Fabric (F SKU) แทน

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ที่ การอัปเดตที่สําคัญเกี่ยวกับการให้สิทธิ์การใช้งาน Power BI Premium และ คําถามที่ถามบ่อยของ Power BI Premium

การปรับขนาดเกตเวย์

จําเป็นต้องใช้เกตเวย์เมื่อ Power BI ต้องเข้าถึงข้อมูลที่ไม่สามารถใช้งานได้โดยตรงผ่านทางอินเทอร์เน็ต คุณสามารถติดตั้ง เกตเวย์ ข้อมูลภายในองค์กรบนเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร หรือ Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ที่เป็นโฮสต์ของ VM ได้

หากต้องการทําความเข้าใจเกี่ยวกับปริมาณงานเกตเวย์และคําแนะนําในการปรับขนาด โปรดดู การปรับขนาดเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร

เวลาแฝงของเครือข่าย

เวลาแฝงในการส่งข้อมูลบนเครือข่ายอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทํางานของรายงานได้โดยการเพิ่มเวลาของคําขอที่จะไปถึงบริการของ Power BI และสําหรับการตอบสนองที่จะส่งมอบ ผู้เช่าใน Power BI จะถูกกําหนดภูมิภาคให้เฉพาะ

เคล็ดลับ

เมื่อต้องการกําหนดว่าผู้เช่าของคุณอยู่ที่ใด ให้ดูที่ ผู้เช่า Power BI ของฉันอยู่ที่ไหน

เมื่อผู้ใช้จากผู้เช่าเข้าถึงบริการของ Power BI คําขอของพวกเขาจะกําหนดเส้นทางไปยังภูมิภาคนี้เสมอ เมื่อคําขอเข้าถึงบริการของ Power BI แล้วบริการอาจส่งคําขอเพิ่มเติม — ตัวอย่างเช่น ไปยังแหล่งข้อมูลพื้นฐานหรือเกตเวย์ข้อมูล – ซึ่งจะอยู่ภายใต้เวลาแฝงบนเครือข่ายด้วย

เครื่องมือเช่น Azure Speed Test สามารถบ่งชี้เวลาแฝงบนเครือข่ายระหว่างไคลเอ็นต์และภูมิภาค Azure ได้ โดยทั่วไป พยายามให้แหล่งข้อมูล เกตเวย์ และความจุ Power BI ของคุณอยู่ใกล้กันมากที่สุดเพื่อลดผลกระทบของเวลาแฝงเครือข่าย โดยเฉพาะเมื่อพวกเขาอาศัยอยู่ภายในภูมิภาคเดียวกัน ถ้าเเวลาแฝงบนเครือข่ายคือปัญหา ให้ลองย้ายเกตเวย์และแหล่งข้อมูลมาใกล้กับความจุ Power BI ของคุณมากขึ้นโดยการวางไว้ภายในเครื่องเสมือนที่โฮสต์แบบคลาวด์

การตรวจสอบประสิทธิภาพ

คุณสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพการทํางานเพื่อระบุคอขวดได้ คิวรีที่ช้า - หรือการแสดงผลด้วยภาพของรายงาน - ควรมีเป้าหมายในการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง สามารถทําการตรวจสอบได้ในเวลาการออกแบบใน Power BI Desktop หรือในปริมาณการผลิตในความจุ Power BI Premium สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการตรวจสอบประสิทธิภาพการทํางานของรายงานใน Power BI

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ โปรดดูทรัพยากรต่อไปนี้: