Otomatik toplamaları yapılandırma

Otomatik toplamaları yapılandırma, desteklenen bir DirectQuery anlam modeli için eğitimi etkinleştirmeyi ve bir veya daha fazla zamanlanmış yenilemeyi yapılandırmayı içerir. Eğitim ve yenileme işlemlerinin birkaç yinelemesi çalıştırıldıktan sonra, bellek içi toplamalar önbelleğini kullanan rapor sorgularının yüzdesine ince ayar yapmak için anlam modeli ayarlarına dönebilirsiniz. Bu adımları tamamlamadan önce, Otomatik toplamalar bölümünde açıklanan işlevleri ve sınırlamaları tam olarak anladığınızdan emin olun.

Etkinleştirme

Otomatik toplamaları etkinleştirmek için anlam modeli Sahip izinlerine sahip olmanız gerekir. Çalışma alanı yöneticileri model sahibi izinlerini devralabilir.

1. Anlamsal model Ayarlar Zamanlanmış yenileme ve performans iyileştirme'yi genişletin.

2. Otomatik toplamalar eğitimini Açık olarak değiştirin. Anahtar griyse Veri kaynağı kimlik bilgilerinin yapılandırıldığından ve oturum açtığınızdan emin olun.

   

3. Yenileme zamanlaması'nda bir yenileme sıklığı ve saat dilimi belirtin. Yenileme zamanlaması denetimleri devre dışı bırakılırsa, ağ geçidi bağlantısı (gerekirse) ve veri kaynağı kimlik bilgileri de dahil olmak üzere veri kaynağı yapılandırmasını doğrulayın.

4. Başka bir zaman ekle'yi seçin ve bir veya daha fazla yenileme belirtin.

   

   En az bir yenileme zamanlamanız gerekir. Seçtiğiniz sıklık için ilk yenileme hem eğitim işlemini hem de bellek içi önbelleğe yeni ve güncelleştirilmiş toplamaları yükleyen bir yenilemeyi içerir. Toplamalar önbelleğine isabet eden rapor sorgularının arka uç veri kaynağıyla en eşitlenmiş sonuçlara ulaşmasını sağlamak için daha fazla yenileme zamanlayın. Daha fazla bilgi için bkz . Yenileme işlemleri.

5. Uygula'yı seçin.

İsteğe bağlı tren ve yenileme

Seçtiğiniz sıklık için ilk zamanlanmış yenileme işlemi bir eğitim işlemi içerir. Bu eğitim işlemi 60 dakikalık süre sınırı içinde tamamlanmazsa, sonraki yenileme işlemi önbellekteki toplamaları yüklemez veya güncelleştirmez. Bir sonraki eğitim işlemi, seçtiğiniz sıklığın ilk yenileme işlemine kadar çalışmaz.

Bu gibi durumlarda, önbellekteki eğitimi tam olarak tamamlamak ve toplamaları yüklemek veya yenilemek için bir veya daha fazla isteğe bağlı eğitim ve yenileme işlemini el ile çalıştırabilirsiniz. Örneğin, Yenileme geçmişi denetlenirken, günün ilk zamanlanmış eğitim ve yenileme işlemi (sıklık) zaman sınırı içinde tamamlanmazsa ve bir eğitim işleminin çalıştırılmasını içeren bir sonraki günün zamanlanmış yenilemesini beklemek istemiyorsanız, veri sorgu günlüğünü tam olarak işlemek (eğitme) ve toplamaları önbelleğe yükleme (yenileme) için bir veya daha fazla isteğe bağlı eğitim ve yenileme işlemi çalıştırabilirsiniz.

İsteğe bağlı bir eğitim ve yenileme işlemi çalıştırmak için Şimdi Eğit ve Yenile'yi seçin. İsteğe bağlı eğitim işleminin başarıyla tamamlandığından emin olmak için yenileme geçmişine dikkat edin. Aksi takdirde, eğitim başarıyla tamamlanana ve toplamalar önbellekte yüklenene veya yenilenene kadar başka bir eğitme ve yenileme işlemi çalıştırın.

Şimdi Eğit ve Yenile'yi çalıştırmak, bellek içi önbellekten toplamaları kullanacak rapor sorgularının yüzdesinde ince ayarlamalar yapmak için yararlı olabilir. İsteğe bağlı bir tren çalıştırıp şimdi yenile işlemini çalıştırarak, yeni yüzde ayarınızın eğitim işleminin zaman sınırı içinde tamamlanmasını sağlayıp sağlamadığını daha hızlı belirleyebilirsiniz.

Zamanlanmış veya isteğe bağlı olarak hem veri kaynağı hem de Power BI için yoğun işlem ve kaynak kullanımlı olsun, eğitim ve yenileme işlemlerini göz önünde bulundurun. Kaynakların en az etkilendiği zamanı seçin.

Ince ayar

Hem kullanıcı tanımlı hem de sistem tarafından oluşturulan toplama tabloları modelin bir parçasıdır, model boyutuna katkıda bulunur ve mevcut Power BI model boyutu kısıtlamalarına tabidir. Toplama işlemleri de kaynakları kullanır ve model yenileme sürelerini etkiler. En iyi yapılandırma, en sık kullanılan rapor sorguları için bellek içi toplamalar önbelleğinden önceden toplanmış sonuçlar sağlamak arasında bir denge oluştururken, daha hızlı eğitim ve yenileme süreleri karşılığında aykırı ve geçici sorgular için daha yavaş sonuçlar kabul eder ve sistem kaynakları üzerindeki yükü azaltır.

Yüzdeyi ayarlama

Varsayılan olarak, bellek içi önbellekten toplamaları kullanacak rapor sorgularının yüzdesini belirleyen toplamalar önbellek ayarı %75'tir. Yüzdeyi artırmak, daha fazla sayıda rapor sorgusunun daha yüksek sıralandığı ve bu nedenle bunlar için toplamaların bellek içi toplamalar önbelleğine dahil olduğu anlamına gelir. Daha yüksek bir yüzde, bellek içi önbellekten daha fazla sorgu yanıtlandığından, daha uzun eğitim ve yenileme süreleri anlamına da gelebilir. Diğer yandan, daha düşük bir yüzdeye ayarlamak daha kısa eğitim ve yenileme süreleri ve daha az kaynak kullanımı anlamına gelebilir, ancak rapor görselleştirmesi performansı düşebilir çünkü bunun yerine rapor sorgularının veri kaynağına gidiş dönüş yapması gerektiğinden bellek içi toplamalar önbelleği daha az rapor sorgusuna yanıt verebilir.

Sistemin önbelleğe eklenecek en uygun toplamaları belirleyebilmesi için önce en sık kullanılan rapor sorgu desenlerini bilmesi gerekir. Toplamalar önbelleğini kullanacak sorguların yüzdesini ayarlamadan önce eğitim/yenileme işlemlerinin çeşitli yinelemelerinin tamamlanmasına izin verin. Bu, eğitim algoritmasına rapor sorgularını daha geniş bir zaman aralığında analiz etmek ve buna göre kendi kendine ayarlamak için zaman verir. Örneğin, günlük sıklık için yenileme zamanladıysanız, tam bir hafta beklemek isteyebilirsiniz. Haftanın bazı günlerinde kullanıcı raporlama desenleri diğerlerinden farklı olabilir.

Yüzdeyi ayarlamak için

1. Anlamsal model Ayarlar Zamanlanmış yenileme ve performans iyileştirme'yi genişletin.

2. Sorgu kapsamı'nda, yüzdeyi istenen değere yükseltmek veya azaltmak için Toplanan önbellekleri kullanacak sorguların yüzdesini ayarla kaydırıcısını kullanın. Yüzdeyi ayarladığınızda, Sorgu Performansı Etkisi Lift grafiği tahmini sorgu yanıt süreleri sağlar.

   

3. Şimdi Eğit ve Yenile veya Uygula'yı seçin.

Sorgu performansı etkisini tahmin et

Sorgu performansı etki kaldırma grafiği, önbelleğe alınmış toplamaları kullanacak sorguların yüzdesinin bir işlevi olarak tahmini rapor sorgusu çalıştırma sürelerini sağlar. Grafik başlangıçta en az bir eğitim/yenileme işlemi gerçekleştirilene kadar tüm ölçümler için 0,0 gösterir. İlk eğitim/yenileme işleminden sonra grafik, bellek içi toplamalar önbelleğini kullanan sorguların yüzdesini ayarlamanın sorgu yanıtını daha da geliştirip geliştiremediğini belirlemenize yardımcı olabilir.

Eşik, lift grafiğinde bir işaretçi çizgisi olarak görünür ve raporlarınız için hedef sorgu yanıt süresini gösterir. Daha sonra istenen eşiğe uyan yeni bir sorgu yüzdesi belirlemek için toplamalar önbelleğini kullanacak sorguların yüzdesine ince ayar yapabilirsiniz.

Ölçümler

DirectQuery - DirectQuery kullanılarak veri kaynağına gönderilen ve veri kaynağından döndürülen rapor sorgusu için saniye cinsinden tahmini süre. Bellek içi toplamalar önbelleği tarafından yanıtlanamaz sorgular genellikle bu tahminin içinde olur.

Geçerli sorgu yüzdesi - En son eğitim/yenileme işleminin yüzde ayarına bağlı olarak bellek içi toplamalar önbelleğinden yanıtlanan rapor sorguları için saniye cinsinden tahmini süre.

Yeni sorgu yüzdesi - Yeni seçilen yüzde için bellek içi toplamalar önbelleğinden yanıtlanan rapor sorguları için saniye cinsinden tahmini süre. Yüzde kaydırıcısı değiştikçe, bu ölçüm olası değişikliği yansıtır.

Devre Dışı Bırak

Otomatik toplamaları devre dışı bırakmak için model sahibi izinlerine sahip olmanız gerekir. Çalışma alanı yöneticileri model sahibi izinlerini devralabilir.

1. Devre dışı bırakmak için Otomatik toplamalar eğitimi ayarını Kapalı olarak değiştirin.

   Eğitimi devre dışı bırakırsanız, otomatik toplama tablolarını silme seçeneğiniz olur.

   

   Mevcut otomatik toplama tablolarını silmemeyi seçerseniz, tablolar modelde kalır ve yenilenmeye devam eder. Ancak, eğitim devre dışı bırakıldığından, bunlara yeni toplamalar eklenmez. Power BI, mümkün olduğunda toplu sorgu sonuçlarını almak için mevcut tabloları kullanmaya devam eder.

   Tabloları silmeyi seçerseniz, model herhangi bir otomatik toplama olmadan özgün durumuna geri döndürülür.

2. Uygula'yı seçin.

İlgili içerik

• Otomatik toplamalar
• Kullanıcı tanımlı toplamalar
• Power BI'da DirectQuery