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如何优化Tableau性能
已编辑 6 几天前 通过 ExtremeHow 编辑团队
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翻译更新 6 几天前
了解如何优化Tableau的性能对于为终端用户提供无缝且高效的体验至关重要。Tableau强大的数据可视化功能可以处理大型数据集，但不当的使用或设置可能导致性能问题。本指南将探讨提高Tableau性能的各种策略和技巧。这些技巧涵盖了从数据管理、工作簿设计到服务器优化的各个方面。
1. 有效的数据管理
1.1 使用数据提取而不是实时连接
提高Tableau性能的最有效方法之一是使用数据提取而不是实时连接。数据提取是优化为快速视觉分析的数据快照。它们加载到内存中，使查询速度比直接从数据库获取最新信息的实时连接要快得多。
要创建数据提取，请转到数据菜单并选择“提取数据”。该操作通过查询Tableau的优化提取来减少数据源的负载。
1.2 自定义数据提取
仅使用必要的字段来减少提取大小。使用过滤器确保您正在处理最相关的数据。作为提取操作的一部分汇总数据可以减少数据量，并加快性能。
确保定期更新提取，以便与现有数据保持同步而不影响性能。如果可能，请安排在非高峰时间刷新提取。
1.3 自定义数据源
在数据源级别的优化可以显著提高Tableau的性能。这可以包括索引关键列以加快查询速度，将数据反规范化以减少复杂的连接操作，或者创建视图以简化数据。
特定于数据库的优化也是有帮助的，例如在SQL数据库中使用物化视图替代常规视图，或在频繁查询的字段上创建合适的索引。
2. 改进工作簿设计
2.1 减少工作表数量
减少工作簿中的工作表数量有助于提高性能，因为每个工作表获取数据会增加查询时间。尽可能合并工作表，有效使用仪表板结合所需的视图。
2.2 限制复杂计算
复杂的计算可能显著降低工作簿的速度。在可能的情况下，在数据源或数据提取优化期间进行计算。将计算移到数据库级别或在提取中创建计算字段可减少Tableau所需的处理。
对于Tableau中所需的计算，确保使用尽可能简单的算术，避免高度嵌套的计算，并将其分解为较小的部分。
2.3 使用高效的过滤器
Tableau中的过滤器既可以是优点也可以是缺点。明智地使用过滤器有助于限制需要处理的数据量。然而，需明智地应用过滤器以避免不必要的复杂性。当有依赖性过滤器时使用上下文过滤器，有助于快速整理数据子集。
尽量减少使用自定义SQL进行过滤，因为这可能会降低性能，并仅在研究其他可用选项后使用它们。
2.4 避免大型分类字段
大量的分类字段可能导致性能下降，因为必须处理大量数据以呈现可视化。这一问题可以通过在将数据引入Tableau之前对数据进行预聚合来缓解。
在可能的情况下，使用允许聚合的数值字段而不需要查看单个记录。
2.5 针对移动设备优化
如果您为桌面和移动视图设计工作簿，请确保它们针对移动视图进行了优化，以减少复杂性并改善移动网络上的加载时间。
创建特定于设备的仪表板，以在不同屏幕上平衡性能与用户体验。
2.6 限制混合使用
数据混合对于结合来自不同来源的数据非常有用；然而，它可能导致性能问题。在可能的情况下使用连接或数据集成在数据源级别，以提高性能。
如果无法避免混合，确保主数据源是最大的，以避免由于从次要数据处理中不必要的大数据处理而减慢速度。
3. 服务器和硬件优化
3.1 有效使用Tableau Server
利用Tableau Server的功能来优化性能。安排数据提取、优化服务器负载，并使用缓存策略来提高整体性能。
确保定期监控和分析服务器的潜在瓶颈，例如RAM或CPU使用率。
3.2 增加硬件资源
如果性能问题持续存在，请评估硬件设置。确保运行Tableau Server的服务器具有足够的CPU能力和RAM。网络延迟也可能是一个因素，因此确保服务器环境针对内部和外部访问进行了优化。
3.3 调整Tableau Server配置
根据部署的具体需求进行配置更改可能是有益的。根据数据处理需求调整后台进程，优化后端的PostgreSQL设置，并考虑调整VizQL服务器进程。
使用配置选项限制用户操作记录历史也可以提高服务器响应时间。
4. 一般最佳实践
4.1 使用汇总数据
处理汇总数据提高了效率，因为需要呈现和处理的信息较少。这意味着需要的维度更少，计算更轻，视觉处理速度更快。
4.2 预聚合数据
如果您的分析不需要详细的细粒度数据，预聚合数据可以节省处理时间和计算需求。
在数据库中或数据提取优化期间执行此操作可确保数据集更简洁，分析工作更集中。
4.3 必要时使用其他报告格式
虽然Tableau是一个强大的工具，但有时使用替代格式如PowerPoint用于静态数据的显示密集报告更有效且更易于管理。
结论
优化Tableau性能需要通过管理数据源、设计有效的工作簿、最大化服务器利用率以及实施一般最佳实践的综合考虑。有效实施这些策略可以确保Tableau的顺利运行和高效处理，为用户提供快速且无缝的数据分析能力。
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