Power Pivot 성능을 향상시키는 10 가지 방법 - 인형

Power Pivot 보고서를 웹에 게시하면 잠재 고객에게 가능한 최고의 경험. 그 경험의 상당 부분은 성과가 좋다는 것을 보증하는 것입니다. 응용 프로그램 및보고와 관련된 성능 이라는 단어는 일반적으로 속도 또는 브라우저에서 열거 나 쿼리 실행 또는 필터링과 같은 특정 동작을 수행하는 속도와 동의어입니다.

1 데이터 모델 테이블의 행과 열 수를 제한하십시오.

Power Pivot 성능에 대한 하나의 큰 영향은 가져 오는 열의 수 또는 데이터 모델로 가져 오기, 입니다. 가져 오는 모든 열은 통합 문서를로드 할 때 Power Pivot에서 처리해야하는 하나의 차원입니다. "경우에 따라"여분의 열을 가져 오지 마십시오. 특정 열을 사용할 것인지 확실치 않은 경우 열지 마십시오.이 열은 나중에 필요할 때 쉽게 추가 할 수 있습니다.

행이 많으면로드 할 데이터가 많고 필터링 할 데이터가 많으며 계산할 데이터가 많습니다. 할 필요가없는 경우 전체 표를 선택하지 마십시오. 원본 데이터베이스에서 쿼리 나 뷰를 사용하여 가져올 행만 필터링하십시오. 결국, 단순 WHERE 절을 사용하고 100, 000 만 가져올 수있는 이유는 400, 000 행의 데이터를 가져 오는 이유는 무엇입니까?

2 표 대신보기를 사용합니다.

견해에 관해서는 모범 사례를 위해 가능할 때마다 전망을 사용하십시오.

다차원적인 관계를 사용하지 말라.

관계 수와 관계 계층 수는 Power Pivot 보고서의 성능에 영향을 미칩니다. 모델을 구축 할 때 모범 사례를 따르고 사실에 직접 관련된 양적 수치 데이터 (사실) 및 차원 테이블을 포함하는 단일 사실 테이블을 사용하십시오. 데이터베이스 환경에서이 구성은

스타 스키마, 와 같습니다. 차원 테이블이 다른 차원 테이블과 관련된 모델을 작성하지 마십시오.

4 백엔드 데이터베이스 서버들이 처리를하게하십시오.

Power Pivot을 처음 사용하는 대부분의 Excel 분석가는 대개 외부 데이터베이스 서버의 테이블에서 원시 데이터를 가져 오는 경향이 있습니다. 원시 데이터가 Power Pivot에 저장되면 계산 된 열과 계수를 만들어 필요에 따라 데이터를 변환하고 집계합니다.예를 들어 사용자는 일반적으로 수익 및 비용 데이터를 가져 와서 Power Pivot에서 계산 된 열을 만들어 수익을 계산합니다.

백 엔드 서버에서 Power Pivot을 처리 할 수있게 된 이유는 무엇입니까? 실제로 SQL Server와 같은 백 엔드 데이터베이스 시스템은 Power Pivot보다 훨씬 효율적으로 데이터를 형성, 집계, 정리 및 변환 할 수 있습니다. Power Pivot으로 가져 오기 전에 데이터를 마사지하고 모양 짓는 데 필요한 강력한 기능을 활용하십시오.

원시 테이블 데이터를 가져 오는 대신 쿼리, 뷰 및 저장 프로 시저를 활용하여 최대한 많은 데이터 집계 및 처리 작업을 수행하는 것이 좋습니다. 이렇게 활용하면 Power Pivot에서 수행해야하는 처리량이 줄어들어 자연스럽게 성능이 향상됩니다.

뚜렷하지 않은 값을 가진 컬럼에 대한 경고.

높은 고유 값을 갖는 열은 Power Pivot 성능에서 특히 어렵습니다. 트랜잭션 ID, 주문 ID 및 송장 번호와 같은 열은 고급 PowerPivot 보고서 및 대시 보드에서 불필요한 경우가 많습니다. 따라서 다른 테이블과 관계를 맺는 데 필요하지 않으면 모델에서 제외 시키십시오.

6 보고서의 슬라이서 수를 제한하십시오.

슬라이서는 최근 Excel에서 가장 뛰어난 비즈니스 인텔리전스 (BI) 기능 중 하나입니다. 슬라이서를 사용하면 잠재 고객에게 Excel 보고서 및 대시 보드를 대화 형으로 필터링 할 수있는 직관적 인 인터페이스를 제공 할 수 있습니다.

슬라이서의 더 유용한 이점 중 하나는 다른 슬라이서에 반응하여 계단식 필터 효과를 제공한다는 것입니다. 예를 들어 그림에서는 Region slicer의 Midwest를 클릭하면 피벗 테이블을 필터링하지만 Midwest 지역에 속한 시장을 강조 표시하여 Market slicer도 응답한다는 것을 보여줍니다. Microsoft는이 동작을 크로스 필터라고 부릅니다.

슬라이서가 유용하기 때문에, 불행히도 Power Pivot 성능에는 극히 나쁜 영향을 미칩니다. 슬라이서가 변경 될 때마다 Power Pivot은 피벗 테이블의 모든 값과 측정 값을 다시 계산해야합니다. 이를 수행하기 위해 Power Pivot은 선택된 슬라이서의 모든 타일을 평가하고 선택에 따라 적절한 계산을 처리해야합니다. 7 차원 필드에서만 슬라 이싱을 만듭니다.

많은 고유 값을 포함하는 열에 연결된 슬라이서는 소수의 값만 포함하는 열보다 성능이 크게 저하됩니다. 슬라이서에 많은 수의 타일이 포함되어있는 경우 피벗 테이블 필터 드롭 다운 목록을 대신 사용해보십시오.

유사한 메모에서 열 데이터 유형의 크기를 올바르게 지정해야합니다. 고유 값이 거의없는 열은 고유 값이 많은 열보다 가볍습니다. 소스 데이터베이스에서 계산 결과를 저장하는 경우, 가져올 자릿수 (소수점 이하)를 줄이십시오. 이렇게하면 사전의 크기와 가능하면 고유 한 값의 수를 줄일 수 있습니다.

8 특정 슬라이서에 대해 교차 필터 동작을 비활성화합니다.

슬라이서의 교차 필터 동작을 비활성화하면 기본적으로 다른 슬라이서를 클릭 할 때 슬라이서가 선택 항목을 변경하지 않습니다.이렇게하면 Power Pivot이 비활성화 된 슬라이서의 제목을 평가하지 않아도되므로 처리주기가 단축됩니다. 슬라이서의 교차 필터 동작을 비활성화하려면 슬라이서 설정을 선택하여 슬라이서 설정 대화 상자를 엽니 다. 그런 다음 시각적으로 데이터가없는 항목 표시 옵션의 선택을 취소하십시오.

9 계산 된 열 대신 계산 된 값을 사용하십시오.

가능한 경우 계산 된 열 대신 계산 된 값을 사용하십시오. 계산 된 열은 가져온 열로 저장됩니다. 계산 된 열은 본질적으로 모델의 다른 열과 상호 작용하기 때문에 피벗 테이블이 사용될 때마다 업데이트됩니다. 계산 된 측정 값은 쿼리 시간에만 계산됩니다.

계산 된 열은 둘 다 모델에서 공간을 차지한다는 점에서 일반 열과 비슷합니다. 반대로 계산 된 측정 값은 즉시 계산되며 공간을 차지하지 않습니다.

10 비트에서 64 비트 Excel로 업그레이드.

Power Pivot 보고서에서 계속 성능 문제가 발생하면 64 비트 Excel이 설치된 64 비트 PC로 업그레이드하여 언제든지 더 나은 PC를 구입할 수 있습니다.

Power Pivot은 작업 할 때마다 전체 데이터 모델을 RAM에로드합니다. 컴퓨터 RAM이 많을수록 성능 문제가 줄어 듭니다. 64 비트 버전의 Excel은 더 많은 데이터 모델을 처리하는 데 필요한 시스템 리소스를 확보하여 더 많은 PC RAM에 액세스 할 수 있습니다. 실제로 Microsoft는 수백만 행으로 구성된 모델로 작업하는 모든 사용자에게 64 비트 Excel을 권장합니다.

하지만 64 비트 Excel을 설치하기 전에 다음 질문에 답해야합니다.

이미 64 비트 Excel이 설치되어 있습니까?

데이터 모델이 충분히 큰가요?

PC에 64 비트 운영 체제가 설치되어 있습니까?

다른 추가 기능이 작동하지 않습니까?