Performans sorunlarını belirleme

Power BI'de Orta Düzey Veri Modellemesi

Sara Billen

Curriculum Manager at DataCamp

Performans sorunlarını çözme

Bir kadının, yavaş yüklenen bir panonun göründüğü bilgisayar ekranı arkasında oturduğu bir görsel.

Bir kum saatinin çizimi.

Aksayabilecek noktalar:

Gereksiz satır ve sütunları kaldırın
Doğru veri türlerini seçin
- Sayısal veri daha az yer kaplar
- Tür dönüştürme ve toplama daha yavaştır
Veriyi gruplayın ve özetleyin
- Diske daha az veri kaydedin
- Toplam sonuçlara daha hızlı ulaşın

Power BI'da farklı veri içe aktarma yollarının diyagramı; Excel, CSV ve bir veritabanı.

Veriye bağlanmanın iki yolu:
- Import modeli: veriyi Power BI'da saklar
- DirectQuery: veritabanını doğrudan sorgular

Paralel sorguları sınırlandırın
İlişkisel veritabanı önerileri
- Verimli SQL sorguları yazın
- Uygun indeksler kullanın
- Doğru sütun ve satırları alın

Power BI'da veri yüklemenin farklı yollarının diyagramı. Bir yanda Import işlevi, diğer yanda veritabanına bağlı DirectQuery.

Özel sütunları şunlarla oluşturun:

Hesaplanan sütunlar	Hesaplanmış (computed) sütunlar
DAX	Power Query (M)
Basit hesaplamalarda hızlı	Basit hesaplamalarda hızlı
Karmaşık hesaplamalarda yavaş	Karmaşık hesaplamalarda hızlı
Her görselde çalışma anında üretilir	İçe aktarma sırasında bir kez üretilir

Çift yönlü filtreleme için kullanım durumu
- Boyutlar arasında ilgili dilimleyici girişlerini bulun
Üçüncü kullanım durumu için çift yönlü ilişkiler yerine filtre ölçüleri oluşturabiliriz!

Power BI'da yalnızca tek yönlü filtreleri ve Slicer_MyFactTable filtre ölçüsünü gösteren veri modeli.

1) DAX'ta bir filtre ölçüsü oluşturun:

Slicer_MyFactTable = INT(NOT ISEMPTY('My Fact Table'))

2) Dilimleyiciye bir görsel filtresi ekleyin ve Slicer_MyFactTable = 1 olarak ayarlayın

Power BI uygulamasında bir rapor gösteren bilgisayar ekranı.

Power BI'de Orta Düzey Veri Modellemesi