Power Bi. Передовые методы оптимизации

От издательства
Предисловие
Об авторе
О редакторах
Введение
Часть I. АРХИТЕКТУРА, УЗКИЕ МЕСТА И ЦЕЛЕВЫЕ
ПОКАЗАТЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
Глава 1. Постановка целей и определение
проблемных областей
Определение уровня производительности
Показатели производительности отчетов
Установка реалистичных целевых показателей
производительности .
Области с возможными замедлениями
Подключение к источникам данных
Режим Import
Режим DirectOuery
Режим Live connection
Шлюз Power BI
Сетевая задержка
Служба Power BI
Решения, влияющие на производительность
Заключение
Глава 2. Обзор архитектуры и конфигурации Power
BI
Средства подключения к источникам и режимы
хранения данных
Выбор между режимами Import и DirectOuery
Когда лучше подойдет режим DirectOuery?
Составные модели
Режим LiveConnect
Извлечение локальных данных с помощью шлюза
Как работает шлюз
Предпосылки для оптимальной работы шлюза
Технические характеристики шлюза
Настройка ведения логов в шлюзе
Анализ и моделирование логов шлюза
Анализ логов шлюза
Масштабирование шлюза
Горизонтальное масштабирование с увеличением
количества шлюзов ..
Общая инструкция по архитектуре
Планирование расписания обновлений
Снижение сетевой задержки
Заключение
Глава 3. Оптимизация DirectOuery
Моделирование данных для режима DirectOuery
Оптимизация связей для DirectOuery
Настройки быстродействия режима DirectOuery
Настройки Power BI Desktop
Оптимизация внешних источников данных
Заключение
Часть II. АНАЛИЗ, УЛУЧШЕНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ
Глава 4. Анализ логов и метрик
Метрики использования в Power BI
Доработка отчета о метриках использования
Фильтрация метрик использования
Доступ к сырым данным посредством создания
редактируемой
копии метрик использования
Доступ к сырым данным посредством создания
собственного отчета
о метриках использования
Доступ к сырым данным с помощью анализа метрик
использования
в Excel
Анализ детализированной информации о
производительности
Анализ метрик отчета о производительности
Получение показателей производительности из
нескольких рабочих
областей
Логи Power BI и трассировка
Журнал действий и единый журнал аудита
Трассировка Analysis Services с помощью конечных
точек XMLA
Интеграция с Azure Log Analytics
Отслеживание показателей в Azure Analysis Services
и Power BI
Embedded
Метрики Azure для AAS
Диагностика в Azure для Analysis Services
Метрики Azure и диагностика для PBIE
Заключение
Материалы к прочтению
Глава 5. Анализатор производительности
Технические требования
Обзор Анализатора производительности
Действия и метрики в Анализаторе
производительности
Определение действий пользователя
Определение и устранение проблем с
производительностью
Единообразие тестов
Возможности и ограничения Анализатора
производительности
Интерпретация и выводы о данных от Анализатора
производительности
Медленные запросы
Медленные визуальные элементы
Эффект от добавления новых визуальных
элементов
Экспорт и анализ данных о производительности
Заключение
Глава 6. Внешние инструменты
Технические требования
Power BI Helper
Поиск столбцов, занимающих много места
Поиск неиспользуемых столбцов
Поиск двунаправленных и неактивных связей
Поиск зависимостей в мерах
Tabular Editor
Использование утилиты Best Practice Analyzer
DAX Studio и VertiPaq Analyzer
Анализ размера модели данных при помощи VertiPaq
Analyzer
Настройка производительности модели данных и
запросов DAX
Перехват и повторный запуск запросов
Получение информации о времени выполнения
запросов
Изменение и настройка запросов
Заключение
Глава 7. Общие принципы управления
производительностью
Налаживание воспроизводимого и упреждающего
процесса повышения
производительности
Цикл управления производительностью
Установка/обновление контрольных целевых
показателей
Мониторинг и хранение истории
Обнаружение проблем и расстановка приоритетов
Диагностирование и исправление
Принятие превентивных мер
Обмен опытом и знаниями
Помощь конечным пользователям
Инструкция для разработчиков
Совместный подход к повышению
производительности
Применение цикла управления
производительностью в разных
сценариях
BI-системы самообслуживания
BI-системы на основе отдела или команды
Корпоративные или управляемые ИТ-отделами BI-
системы
Заключение
Часть III. ИЗВЛЕЧЕНИЕ, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ И
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Глава 8. Загрузка, преобразование и обновление
данных
Технические требования
Основные принципы преобразования данных
Обновление данных, параллелизм и использование
ресурсов
Улучшение среды разработки
Свертывание запросов, объединение и агрегация
Использование добавочного обновления
Использование диагностики запросов
Сбор диагностической информации в Power Query
Анализ логов Power Query
Оптимизация потоков данных
Заключение
Глава 9. Разработка отчетов и дашбордов
Технические требования
Оптимизация интерактивных отчетов
Управление визуальными элементами и запросами
Установите выбор по умолчанию в
срезах/фильтрах для первой
загрузки
Избегайте вывода подробных таблиц со
множеством столбцов
в базовом отчете
Объединяйте индивидуальные карточки в
многострочные
или в таблицы
Используйте фильтр Ведущие N для ограничения
данных в отчете...,
Переместите редко используемые срезы на панель
фильтров
Исключите ненужные взаимодействия
пользователя с отчетом
Используйте всплывающие подсказки для
снижения объема и сложности запросов
Проверяйте на производительность
пользовательские визуальные элементы и
отдавайте предпочтение сертифицированным
элементам
Используйте технику сокращения числа запросов
для сложных
отчетов
Оптимизация дашбордов
Оптимизация отчетов с разбивкой на страницы
Заключение
Часть IV. МОДЕЛИ ДАННЫХ, ВЫЧИСЛЕНИЯ И
РАБОТА С ОБЪЕМНЫМИ НАБОРАМИ
Глава 10. Моделирование данных и безопасность
на уровне строк
Технические требования
Построение эффективных моделей данных
Теория Кимбалла и реализация схемы "звезда"
Разработка схемы "звезда"
Работа со связями типа "многие ко многим"
Уменьшение размера набора данных
Ловушки при использовании безопасности на
уровне строк
Заключение
Глава 11. Улучшаем DAX
Технические требования
Ловушки DAX и способы оптимизации
Процесс отладки выражений DAX
Руководство по оптимизации в DAX
Используйте переменные вместо повторения
определений мер
Используйте функцию DIVIDE вместо оператора
деления
Избегайте преобразования пустых значений в ноль
или какого-то
текста при вычислении числовых мер
Используйте функцию SELECTEDVALUE вместо
VALUES
Используйте функции IFERROR и ISERROR уместно
Используйте функцию SUMMARIZE только с
текстовыми столбцами ... Избегайте использования
функции FILTER при передаче
фильтрующих условий
Используйте функцию COUNTROWS вместо COUNT
Используйте функцию ISBLANK вместо BLANK
Оптимизируйте виртуальные связи при помощи
функции TREATAS ... Заключение
Глава 12. Шаблоны работы с большими данными
Технические требования
Масштабирование при помощи Power BI Premium и
Azure Analysis Services...
Использование Power BI Premium для
масштабирования данных
Использование Azure Analysis Services для
масштабирования данных
и пользователей
Использование горизонтального масштабирования
запросов
для увеличения количества пользователей
Использование секционирования с AAS и Premium
Масштабирование с использованием составных
моделей и агрегатов
Составные модели данных
Использование агрегатов
Масштабирование с Azure Synapse и Azure Data Lake
Современная архитектура хранилища данных
Azure Data Lake Storage
Azure Synapse Analytics
Заключение
Материалы для чтения
Часть V. ОПТИМИЗАЦИЯ ЕМКОСТЕЙ PREMIUM И
EMBEDDED
Глава 13. Оптимизация емкостей Premium и
Embedded
Возможности Premium, использование ресурсов и
автомасштабирование .
Поведение емкостей Premium и использование
ресурсов
Как оценивается нагрузка на емкость?
Перегрузка емкости и автомасштабирование
Управление пиковыми нагрузками при помощи
автомасштабирования
Планирование емкости, мониторинг и оптимизация
Определение исходного размера емкости
Проверка емкости с помощью нагрузочного
тестирования
Мониторинг использования ресурсов емкости и
перегрузки
Исследование перегрузки
Заключение
Глава 14. Встраивание в приложения
Повышение производительности внедрения
Измерение производительности внедрения
Заключение
Послесловие
Предметный указатель