статья
Оптимизация производительности отчётов
в Power BI
советы и лайфхаки
Введение
Power BI — мощный инструмент для бизнес-аналитики, позволяющий визуализировать данные и принимать обоснованные решения. Однако при работе с большими объёмами данных или сложными моделями производительность отчётов может снижаться, что приводит к задержкам и неудобствам для пользователей. В этой статье мы рассмотрим основные методы оптимизации производительности отчётов в Power BI, чтобы обеспечить их быструю и эффективную работу.
1. Оптимизация загрузки данных
Фильтрация данных на уровне источника
При загрузке данных в Power BI важно загружать только необходимые данные. Это можно достичь с помощью фильтрации на уровне источника данных, что уменьшает объём загружаемой информации и ускоряет обработку.
Удаление ненужных столбцов и строк
Избегайте загрузки в модель данных лишних столбцов и строк, которые не используются в отчётах. Это снижает объём модели и повышает её производительность.
Использование агрегированных данных
Если подробные данные не требуются для анализа, рекомендуется загружать агрегированные данные. Это уменьшает объём данных и ускоряет обработку.
При загрузке данных в Power BI важно загружать только необходимые данные. Это можно достичь с помощью фильтрации на уровне источника данных, что уменьшает объём загружаемой информации и ускоряет обработку.
Удаление ненужных столбцов и строк
Избегайте загрузки в модель данных лишних столбцов и строк, которые не используются в отчётах. Это снижает объём модели и повышает её производительность.
Использование агрегированных данных
Если подробные данные не требуются для анализа, рекомендуется загружать агрегированные данные. Это уменьшает объём данных и ускоряет обработку.
2. Оптимизация модели данных
Выбор подходящего режима хранения
Power BI поддерживает несколько режимов хранения данных:
Минимизация использования вычисляемых столбцов
Вычисляемые столбцы могут замедлять производительность модели. Рекомендуется выполнять вычисления на этапе подготовки данных в Power Query или на уровне источника данных.
Создание оптимальных связей между таблицами
Power BI поддерживает несколько режимов хранения данных:
- Import: данные загружаются и сохраняются в модели Power BI. Этот режим обеспечивает высокую производительность, но может потребовать значительного объёма памяти.
- DirectQuery: данные остаются в источнике, и запросы выполняются напрямую к нему. Этот режим подходит для работы с большими объёмами данных, но может быть медленнее из-за задержек при выполнении запросов.
- Composite: сочетание обоих подходов, позволяющее использовать преимущества каждого из них.
Минимизация использования вычисляемых столбцов
Вычисляемые столбцы могут замедлять производительность модели. Рекомендуется выполнять вычисления на этапе подготовки данных в Power Query или на уровне источника данных.
Создание оптимальных связей между таблицами
- Использование звёздчатой схемы: эта схема организации данных упрощает модель и повышает её производительность.
- Избегание отношений "многие ко многим": такие связи могут усложнять модель и снижать её производительность. По возможности следует их избегать.
3. Оптимизация DAX-запросов
Избегание сложных вычислений в реальном времени
Сложные вычисления в DAX могут замедлять отчёты. Рекомендуется выполнять такие вычисления заранее и сохранять результаты в модели.
Использование переменных (VAR)
Применение переменных в DAX-запросах позволяет избежать повторных вычислений и улучшает читаемость и производительность кода.
Сокращение использования итеративных функций
Итеративные функции, такие как SUMX или AVERAGEX, могут быть ресурсоёмкими. По возможности следует использовать стандартные агрегатные функции, такие как SUM или AVERAGE.
Сложные вычисления в DAX могут замедлять отчёты. Рекомендуется выполнять такие вычисления заранее и сохранять результаты в модели.
Использование переменных (VAR)
Применение переменных в DAX-запросах позволяет избежать повторных вычислений и улучшает читаемость и производительность кода.
Сокращение использования итеративных функций
Итеративные функции, такие как SUMX или AVERAGEX, могут быть ресурсоёмкими. По возможности следует использовать стандартные агрегатные функции, такие как SUM или AVERAGE.
4. Оптимизация визуализаций
Сокращение количества визуальных элементов на странице
Большое количество визуальных элементов на одной странице может замедлять загрузку отчёта. Рекомендуется ограничивать количество визуализаций на странице до 8-10.
Использование респонсивных визуализаций
Респонсивные визуализации автоматически подстраиваются под размер экрана, обеспечивая оптимальное отображение данных и улучшая производительность.
Избегание избыточных расчётов в визуализациях
Сложные вычисления в визуализациях могут замедлять отчёт. Рекомендуется выполнять необходимые расчёты заранее и использовать предрасчитанные данные в визуализациях.
Большое количество визуальных элементов на одной странице может замедлять загрузку отчёта. Рекомендуется ограничивать количество визуализаций на странице до 8-10.
Использование респонсивных визуализаций
Респонсивные визуализации автоматически подстраиваются под размер экрана, обеспечивая оптимальное отображение данных и улучшая производительность.
Избегание избыточных расчётов в визуализациях
Сложные вычисления в визуализациях могут замедлять отчёт. Рекомендуется выполнять необходимые расчёты заранее и использовать предрасчитанные данные в визуализациях.
5. Работа с обновлением данных
Настройка инкрементального обновления
Инкрементальное обновление позволяет обновлять только новые или изменённые данные, что сокращает время обновления и снижает нагрузку на систему.
Использование параметров для динамической загрузки данных
Параметры позволяют загружать данные за определённый период или для конкретных категорий, что уменьшает объём данных и ускоряет обработку.
Инкрементальное обновление позволяет обновлять только новые или изменённые данные, что сокращает время обновления и снижает нагрузку на систему.
Использование параметров для динамической загрузки данных
Параметры позволяют загружать данные за определённый период или для конкретных категорий, что уменьшает объём данных и ускоряет обработку.
Оптимизация модели данных в Power BI:
10 ключевых шагов
Хорошо спроектированная модель данных (или семантическая модель) играет решающую роль в обеспечении высокой производительности и удобства работы с отчётами Power BI. Грамотная оптимизация не только ускоряет обработку данных, но и улучшает сжатие, экономит ресурсы и делает отчёты более удобными для пользователей. Разберём 10 шагов, которые помогут вам оптимизировать модель данных, улучшить её структуру и повысить общую эффективность.
1. Удалите неиспользуемые столбцы и таблицы
Каждый ненужный столбец в модели увеличивает её размер, что приводит к дополнительным затратам ресурсов при обработке данных. Чтобы определить неиспользуемые столбцы, воспользуйтесь инструментами Power BI, такими как Bravo или Power BI Helper. После выявления неиспользуемых элементов удалите их, освободив пространство и повысив скорость работы отчёта.
2. Агрегируйте данные до необходимого уровня детализации
Не всегда требуется загружать сырые данные в полном объёме. В зависимости от требований отчёта стоит заранее агрегировать их на уровне базы данных или в Power Query, уменьшая количество строк в таблице. Это значительно сокращает размер модели и повышает её производительность.
3. Отключите автоматическое создание таблиц дат
Power BI автоматически создаёт скрытые таблицы дат для всех полей с типами Дата и Дата и время. Однако эти таблицы не всегда необходимы и могут занимать значительный объём памяти. Вместо этого лучше создать собственную таблицу дат, которая обеспечит больше возможностей для работы с календарными вычислениями (например, добавление финансовых лет, кварталов, рабочих дней).
4. Используйте звёздчатую схему вместо снежинки или плоских таблиц
Плоские таблицы, содержащие как измерения, так и факты, могут быть громоздкими, сложными для обработки и плохо сжиматься. Снежинка, хоть и экономит место, усложняет модель и делает навигацию менее удобной.
Оптимальный вариант — звёздчатая схема, которая подразумевает разделение данных на таблицы фактов и таблицы измерений. Такая структура:
5. Удалите однозначные отношения и объедините данные
Однозначные отношения (one-to-one) в модели часто не нужны и могут снижать производительность. Вместо этого объединяйте связанные данные в одну таблицу, используя Power Query (функция Merge Queries). Это уменьшит количество связей между таблицами и облегчит обработку данных.
6. Избегайте двусторонних фильтров и связей многие ко многим
Двусторонние фильтры и связи многие ко многим (Many-to-Many) могут приводить к неоднозначности при построении отчётов и увеличивать время отклика запросов. Чтобы избежать этого:
7. Уменьшите количество уникальных значений в столбцах
Столбцы с большим числом уникальных значений плохо сжимаются, что увеличивает размер модели и снижает производительность. Чтобы минимизировать это:
8. Выбирайте правильные типы данных
Некоторые типы данных занимают больше места, чем другие. Например:
9. С осторожностью используйте вычисляемые столбцы и таблицы
Power BI предлагает два типа вычисляемых элементов:
10. Выбирайте правильный режим хранения данных
Power BI поддерживает несколько режимов работы с данными:
Оптимизация модели данных в Power BI — это не разовая задача, а процесс, который требует внимательного подхода. Следуя описанным шагам, вы сможете:
✅ Снизить объём памяти, занимаемый моделью,
✅ Ускорить загрузку и обработку данных,
✅ Сделать отчёты более удобными и отзывчивыми для пользователей.
Эффективная работа с данными — залог успешного анализа и принятия решений. Применяйте эти советы на практике, и ваши отчёты в Power BI станут работать быстрее и лучше!
1. Удалите неиспользуемые столбцы и таблицы
Каждый ненужный столбец в модели увеличивает её размер, что приводит к дополнительным затратам ресурсов при обработке данных. Чтобы определить неиспользуемые столбцы, воспользуйтесь инструментами Power BI, такими как Bravo или Power BI Helper. После выявления неиспользуемых элементов удалите их, освободив пространство и повысив скорость работы отчёта.
2. Агрегируйте данные до необходимого уровня детализации
Не всегда требуется загружать сырые данные в полном объёме. В зависимости от требований отчёта стоит заранее агрегировать их на уровне базы данных или в Power Query, уменьшая количество строк в таблице. Это значительно сокращает размер модели и повышает её производительность.
3. Отключите автоматическое создание таблиц дат
Power BI автоматически создаёт скрытые таблицы дат для всех полей с типами Дата и Дата и время. Однако эти таблицы не всегда необходимы и могут занимать значительный объём памяти. Вместо этого лучше создать собственную таблицу дат, которая обеспечит больше возможностей для работы с календарными вычислениями (например, добавление финансовых лет, кварталов, рабочих дней).
4. Используйте звёздчатую схему вместо снежинки или плоских таблиц
Плоские таблицы, содержащие как измерения, так и факты, могут быть громоздкими, сложными для обработки и плохо сжиматься. Снежинка, хоть и экономит место, усложняет модель и делает навигацию менее удобной.
Оптимальный вариант — звёздчатая схема, которая подразумевает разделение данных на таблицы фактов и таблицы измерений. Такая структура:
- Уменьшает дублирование данных,
- Ускоряет вычисления,
- Упрощает анализ и построение отчётов.
5. Удалите однозначные отношения и объедините данные
Однозначные отношения (one-to-one) в модели часто не нужны и могут снижать производительность. Вместо этого объединяйте связанные данные в одну таблицу, используя Power Query (функция Merge Queries). Это уменьшит количество связей между таблицами и облегчит обработку данных.
6. Избегайте двусторонних фильтров и связей многие ко многим
Двусторонние фильтры и связи многие ко многим (Many-to-Many) могут приводить к неоднозначности при построении отчётов и увеличивать время отклика запросов. Чтобы избежать этого:
- Используйте одностороннюю фильтрацию, позволяющую чётко контролировать направление потоков данных.
- Проанализируйте модель и постарайтесь заменить связи многие ко многим альтернативными решениями, например, с помощью мостовых таблиц.
7. Уменьшите количество уникальных значений в столбцах
Столбцы с большим числом уникальных значений плохо сжимаются, что увеличивает размер модели и снижает производительность. Чтобы минимизировать это:
- Разделяйте "Дата и время" на два отдельных столбца (Дата и Время), чтобы сократить число уникальных значений.
- Если возможно, заменяйте длинные текстовые значения на ключи или коды.
8. Выбирайте правильные типы данных
Некоторые типы данных занимают больше места, чем другие. Например:
- Текст требует больше памяти, чем Числовые поля.
- Десятичные числа (Decimal) занимают больше памяти, чем Целые числа (Whole Number).
- Если числовой показатель не требует высокой точности, используйте Целое число вместо Десятичного.
9. С осторожностью используйте вычисляемые столбцы и таблицы
Power BI предлагает два типа вычисляемых элементов:
- Рассчитанные столбцы (Calculated Columns) — занимают место в модели, так как значения сохраняются в памяти.
- Меры (Measures) — вычисляются в момент запроса, не занимая дополнительного пространства в модели.
10. Выбирайте правильный режим хранения данных
Power BI поддерживает несколько режимов работы с данными:
- Import (Импорт) — загружает данные в память Power BI, обеспечивая высокую скорость работы.
- DirectQuery (Прямой запрос) — выполняет запросы непосредственно к источнику данных, что позволяет работать с большими наборами данных, но может быть медленнее.
- Composite (Смешанный режим) — позволяет комбинировать оба подхода.
- Для небольших и средних моделей лучше использовать Import, так как он быстрее.
- Для огромных наборов данных предпочтителен DirectQuery, но он требует хорошо оптимизированной базы данных.
Оптимизация модели данных в Power BI — это не разовая задача, а процесс, который требует внимательного подхода. Следуя описанным шагам, вы сможете:
✅ Снизить объём памяти, занимаемый моделью,
✅ Ускорить загрузку и обработку данных,
✅ Сделать отчёты более удобными и отзывчивыми для пользователей.
Эффективная работа с данными — залог успешного анализа и принятия решений. Применяйте эти советы на практике, и ваши отчёты в Power BI станут работать быстрее и лучше!
Полезные материалы
Оптимизация отчетов в Power BI – это не разовая задача, а постоянный процесс, который требует знаний и практики. В этом разделе собраны проверенные источники, которые помогут вам углубиться в тему и применять передовые методы на практике.
Официальная документация Microsoft – подробные руководства, рекомендации и лучшие практики по работе с Power BI, включая оптимизацию моделей данных и производительности отчетов.
Блог Power BI – регулярные обновления, советы от экспертов и разбор новых функций, которые могут помочь вам строить более эффективные отчеты.
Инструменты для анализа моделей Power BI – такие как DAX Studio, VertiPaq Analyzer, Power BI Helper и Bravo. Они помогут выявить узкие места в модели, найти неиспользуемые поля и проанализировать DAX-запросы.
Обучающие курсы и вебинары – подборка бесплатных и платных курсов, которые помогут улучшить навыки работы с Power BI, научат эффективно строить модели и оптимизировать отчеты.
Используйте эти ресурсы, чтобы повысить производительность отчетов, глубже понять внутренние процессы Power BI и сделать аналитику более быстрой и удобной!
Официальная документация Microsoft – подробные руководства, рекомендации и лучшие практики по работе с Power BI, включая оптимизацию моделей данных и производительности отчетов.
Блог Power BI – регулярные обновления, советы от экспертов и разбор новых функций, которые могут помочь вам строить более эффективные отчеты.
Инструменты для анализа моделей Power BI – такие как DAX Studio, VertiPaq Analyzer, Power BI Helper и Bravo. Они помогут выявить узкие места в модели, найти неиспользуемые поля и проанализировать DAX-запросы.
Обучающие курсы и вебинары – подборка бесплатных и платных курсов, которые помогут улучшить навыки работы с Power BI, научат эффективно строить модели и оптимизировать отчеты.
Используйте эти ресурсы, чтобы повысить производительность отчетов, глубже понять внутренние процессы Power BI и сделать аналитику более быстрой и удобной!
Мерчант Бхавик
Power BI. Передовые методы оптимизации - 2023
Power BI. Передовые методы оптимизации - 2023
Эта книга научит вас поддерживать решения Power BI любой степени сложности с минимальными усилиями. Вы узнаете, как проводить оптимизацию на всех слоях Power BI — начиная с рабочей области отчета и заканчивая моделированием данных, их преобразованием, хранением и архитектурой. Выясните, что необходимо сделать, чтобы при масштабировании проекта не страдало его быстродействие. Научитесь определять распространенные ошибки на этапе проектирования данных, приводящие к снижению эффективности решения и расходованию лишней памяти. Издание предназначено для аналитиков данных, разработчиков в области бизнес-аналитики и специалистов по работе с Power BI. Оно пригодится тем, кто хочет создавать решения на базе Power BI, способные масштабироваться в отношении объема данных и количества пользователей без потери эффективности. Для изучения материала потребуется базовое знание Power BI и всех его компонентов.
Оптимизация скорости работы отчёта Power BI. DAX Studio
Как увеличить скорость работы в Power Query