Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Deze pagina biedt duidelijke en aanbevolen richtlijnen voor het efficiënt beheren van uw gegevens in Power BI en Azure Databricks om queryprestaties te optimaliseren en efficiënte dashboards te maken.
Verbinding maken met Azure Databricks en Power BI
| Best practice | Impact | Docs |
|---|---|---|
| Power BI-parameters gebruiken bij het maken van verbinding met verschillende Azure Databricks-omgevingen | Biedt flexibiliteit bij het maken van verbinding met verschillende Azure Databricks-werkruimten of verschillende Azure Databricks SQL-warehouses. | |
| Gebruik de publicatiefunctie van Azure Databricks naar de Power BI-service | Maakt naadloze catalogusintegratie en gegevensmodelsynchronisatie mogelijk zonder de Gebruikersinterface van Azure Databricks te verlaten. | |
| Automatische publicatie van Azure Databricks gebruiken in Power BI | Publiceer gegevenssets van Unity Catalog rechtstreeks vanuit gegevenspijplijnen naar Power BI. |
De meest geschikte opslagmodus kiezen
| Best practice | Impact | Docs |
|---|---|---|
| DirectQuery gebruiken voor feitentabellen en Dual for Dimension-tabellen (niet importeren) | Genereer efficiëntere SQL-query's met behulp van de meest geschikte opslagmodus. | |
| Geef de voorkeur aan DirectQuery boven Import waar mogelijk | Hiermee kunt u governance en auditbaarheid behouden. | |
| Samengestelde modellen gebruiken voor gemengde opslagmodi | Maakt gemengd gebruik van DirectQuery-, Dual-, Importmodustabellen en Aggregatie- en Hybride tabellen mogelijk. | |
| Hybride tabellen gebruiken voor geaggregeerde historische gegevens met realtime gegevens | Maakt efficiënte query's in het geheugen mogelijk. |
Gegevenstoegang optimaliseren
| Best practice | Impact | Docs |
|---|---|---|
| Door de gebruiker gedefinieerde aggregaties gebruiken | Verbetert de queryprestaties ten opzichte van grote DirectQuery-semantische modellen door vooraf geaggregeerde gegevens in de cache op te cachen. | |
| Automatische aggregaties gebruiken | Optimaliseert continu semantische DirectQuery-modellen door aggregaties te bouwen op basis van querygeschiedenis voor maximale rapportprestaties. | |
| Tabelpartitionering of incrementeel vernieuwen gebruiken | Hiermee kunt u gegevens sneller importeren en grotere gegevenssets beheren, met name voor zeer kleine, statische en prestatiegevoelige rapporten (minder dan 2 seconden). | |
| Voeg knoppen "Pas alle slicers toe" en "Wis alle slicers" toe | Voorkomt onnodige query's door gebruik te maken van instellingen voor het verminderen van query's wanneer gebruikers werken met rapportfilters. | |
| Gebruik Referentiële integriteit aannemen bij het definiëren van tabelrelaties als referentiële integriteit is gevalideerd in de upstream-opname | Maakt efficiëntere joinstrategieën mogelijk in SQL-query's. |
Uw gegevensmodel verfijnen
| Best practice | Impact | Docs |
|---|---|---|
| Transformaties 'Naar links verplaatsen' | SQL-weergaven maken gebruik van de kracht van de Databricks SQL-engine voor efficiëntere uitvoering van rapporten in vergelijking met PowerQuery-transformaties en DAX-formules. |
|
| Als u DAX-formules moet gebruiken, optimaliseert u DAX-formules en vermijdt u grote resultatensets. | Voorkomt inefficiënte berekeningen die leiden tot verslechterde prestaties | |
| Vermijd berekende DAX-kolommen en berekende tabellen in semantische modellen en definieer deze gegevens rechtstreeks in uw Gold-tabellen | Vooraf berekende metingen presteren het beste in de gouden laag | |
| Controleer voor DirectQuery op configuratie-instellingen voor queryparallelisatie | Verbetert de parallelle uitvoering van query's en maximaliseert het gebruik van SQL Warehouse om de algehele prestaties te verbeteren. | |
| Voor DirectQuery controleert u hoeveel query's Power BI parallel kan verzenden naar Azure Databricks | Zorgt ervoor dat het Databricks SQL Warehouse de juiste grootte heeft om het vereiste parallelle uitvoeringsniveau af te handelen om te voorkomen dat query's in de wachtrij worden geplaatst, wat resulteert in een traag rapport. |
Prestaties en metrische gegevens bewaken
| Best practice | Impact | Docs |
|---|---|---|
| Power BI Performance Analyzer gebruiken om de prestaties van rapportelementen te onderzoeken | Identificeert de visualisatie die het meeste tijd kost om te laden en waar het knelpunt zich bevindt. | |
Evalueer de volgende eigenschappen van semantische Power BI-modellen:
|
De prestaties van het model verfijnen. |