Power BI'da Sorgu Tanılamayı görselleştirme ve yorumlama

Kullanmak istediğiniz tanılamayı kaydettikten sonra, bir sonraki adım ne söylediklerini anlamaktır.

Sorgu tanılama şemasındaki her sütunun ne anlama geldiğini iyi anlamak yararlı olur. Bu öğreticide bu bilgiler ele alınmıyor. Tam açıklama için bkz. Sorgu tanılama.

Genel olarak, görselleştirmeler oluştururken tüm ayrıntılı tabloyu kullanın. Kaç satır içerdiğine bakılmaksızın, büyük olasılıkla farklı kaynaklarda harcanan sürenin nasıl toplandığını ya da yerel sorgunun ürettiği çıktının ne olduğunu gösteren bir tür görsele bakıyorsunuzdur.

Tanılamayı kaydetme makalesinde belirtildiği gibi, bu örnek Northwind’deki Müşteriler tablosuna ait OData ve SQL izleriyle çalışır. Özellikle, müşterilerden gelen yaygın bir teklife ve daha kolay yorumlanır izleme kümelerinden birine odaklanılır: veri modelinin tam yenilemesi.

Görselleştirmeleri oluşturma

İzlemeleri gözden geçirirken, bunları birçok şekilde değerlendirebilirsiniz. Bu makalede iki görselleştirme açıklanmaktadır. İlk görselleştirmede önem ettiğiniz ayrıntılar, diğerinde ise çeşitli faktörlerin zaman katkıları gösterilir. İlk görselleştirme için bir tablo kullanın. İstediğiniz alanları seçebilirsiniz, ancak neler olup bittiğini kolayca ve üst düzey bir şekilde incelemek için aşağıdaki alanları kullanın:

• Id
• Başlangıç saati
• Sorgu
• Step
• Veri kaynağı sorgusu
• Özel kullanım süresi (%)
• Satır sayısı
• Kategori
• Kullanıcı sorgusu mu
• Path

İkinci görselleştirme için yığılmış sütun grafiği kullanın. Axis parametresinde Id veya Step kullanın. Yenile'ye bakıyorsanız, Düzenleyici'nin kendisindeki adımlarla bir ilgisi olmadığından, muhtemelen yalnızca Kimlik'e bakmak istersiniz. Gösterge parametresi için Kategori veya İşlem 'i ayarlayın (istediğiniz ayrıntı düzeyine bağlı olarak). Value parametresi için Özel Kullanım Süresi'ni ayarlayın ve ham süre değerini elde edebilmeniz için %olmadığından emin olun. Son olarak, Tooltip parametresi için en erken Başlangıç Saati'ni ayarlayın.

Görselleştirmenizi derledikten sonra olayların gerçekleşme sırasını görebilmek için En Erken Başlangıç Saati'ne göre artan düzende sıraladığınızdan emin olun.

Tam gereksinimleriniz farklı olsa da, grafiklerin bu birleşimi çok sayıda tanılama dosyasını ve birçok amaçla bakmak için iyi bir başlangıç yeridir.

Görselleştirmeleri yorumlama

Daha önce belirtildiği gibi, sorgu tanılaması birçok soruyu yanıtlamanıza yardımcı olabilir. En sık sorulan iki soru, zamanın nasıl harcanıp kaynağa hangi sorgunun gönderildiğidir.

Zamanın nasıl harcanmış olduğunu anlamak basittir ve çoğu bağlayıcı için benzerdir. Ancak, başka bir yerde belirtildiği gibi bağlayıcıya bağlı olarak önemli ölçüde farklı özellikler görürsünüz. Örneğin, birçok ODBC tabanlı bağlayıcı, Power Query ODBC sürücüsüne gönderdiği sorgunun doğru kaydını sağlamaz.

Zamanın nasıl harcanmış olduğunu görmek için daha önce oluşturduğunuz görselleştirmeleri gözden geçirin.

Burada kullanılan örnek sorguların saat değerleri çok küçük olduğundan, Power BI raporlarıyla çalışmak istiyorsanız, özel kullanım süresi sütununu Power Query düzenleyicisinde saniyelere dönüştürmek daha iyidir. Bu dönüştürmeyi yaptıktan sonra grafiğinize bakabilir ve zamanın nereye harcandığı hakkında net bir fikir edinebilirsiniz.

OData sonuçları için aşağıdaki görüntüde verilerin kaynaktan alınması için harcanan zamanın büyük bölümü gösterilmektedir. Göstergede Veri Kaynağı öğesini seçerseniz, veri kaynağına sorgu göndermeyle ilgili tüm farklı işlemleri gösterir.

Aynı işlemlerin tümünü gerçekleştirip benzer görselleştirmeler oluşturuyorsanız ancak ODATA izlemeleri yerine SQL izlemelerini kullanıyorsanız, iki veri kaynağının karşılaştırmasını görebilirsiniz.

ODATA tanılamalarında olduğu gibi veri kaynağı tablosunu seçerseniz, ilk değerlendirmenin (bu görüntüdeki 2.3) meta veri sorguları gönderdiğini ve ikinci değerlendirmenin önemsediğiniz verileri aldığını görürsünüz. Bu örnek az miktarda veri aldığından, veri alma işlemi az bir süre alır (ikinci değerlendirmenin tamamı için saniyenin onda biri, veri alma işlemi için saniyenin yirmiden azı) ancak bu hız her durumda doğru değildir.

Daha önce olduğu gibi, yayılan sorguları görmek için göstergedeki Veri Kaynağı kategorisini seçin.

Verileri inceleme

Yolları incelemek

Bu verileri incelediğinizde harcanan zamanın olağan dışı göründüğünü fark edebilirsiniz. Örneğin, OData sorgusunda aşağıdaki değere sahip bir veri kaynağı sorgusu olduğunu görebilirsiniz:

Request:
https://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc/Customers?$filter=ContactTitle%20eq%20%27Sales%20Representative%27&$select=CustomerID%2CCountry HTTP/1.1
Content-Type: application/json;odata.metadata=minimal;q=1.0,application/json;odata=minimalmetadata;q=0.9,application/atomsvc+xml;q=0.8,application/atom+xml;q=0.8,application/xml;q=0.7,text/plain;q=0.7

<Content placeholder>

Response:
Content-Type: application/json;odata.metadata=minimal;q=1.0,application/json;odata=minimalmetadata;q=0.9,application/atomsvc+xml;q=0.8,application/atom+xml;q=0.8,application/xml;q=0.7,text/plain;q=0.7
Content-Length: 435

<Content placeholder>

Bu veri kaynağı sorgusu, örneğin özel sürenin yalnızca %1’ini kaplayan bir işlemle ilişkilidir. Bu arada benzer bir tane de vardır:

Request:
GET https://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc/Customers?$filter=ContactTitle eq 'Sales Representative'&$select=CustomerID%2CCountry HTTP/1.1

Response:
https://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc/Customers?$filter=ContactTitle eq 'Sales Representative'&$select=CustomerID%2CCountry
HTTP/1.1 200 OK

Bu veri kaynağı sorgusu, özel kullanım süresinin yaklaşık 75% kadar süren bir işlemle ilişkilendirilir. Yol'u açarsanız, ikincinin aslında öncekinin bir çocuğu olduğunu keşfedersiniz. Bu bulgu, ilk sorgunun temel olarak kendi başına küçük bir süre eklediği ve gerçek veri alımının iç sorgu tarafından izlendiği anlamına gelir.

Bu değerler aşırıdır, ancak sizin görebileceğiniz sınırlar içindedir.