Как оптимизировать производительность Tableau

Отредактировано 1 Неделю назад от ExtremeHow Редакционная команда

TableauОптимизация производительностиЗагрузка данныхСкоростьЭффективностьБизнес-аналитикаАналитикаWindowsMacПроизводительность программного обеспечения

Понимание того, как оптимизировать производительность Tableau, необходимо для обеспечения плавной и эффективной работы конечных пользователей. Мощные возможности визуализации данных Tableau позволяют обрабатывать большие наборы данных, но неправильное использование или настройка могут вызывать проблемы с производительностью. Это руководство исследует различные стратегии и советы по повышению производительности Tableau. Эти советы охватывают различные аспекты, начиная от управления данными, разработки рабочей тетради и оптимизации сервера.

1. Эффективное управление данными

1.1 Используйте извлечения вместо живого соединения

Одним из самых эффективных способов повышения производительности Tableau является использование извлечений данных вместо живых соединений. Извлечения – это снимки ваших данных, оптимизированные для быстрой визуальной аналитики. Они загружаются в память, что делает запросы намного быстрее, чем живые соединения, получающие актуальную информацию непосредственно из базы данных.

Чтобы создать извлечение, перейдите в меню "Данные" и выберите "Извлечь данные". Эта операция уменьшает нагрузку на ваш источник данных, выполняя запрос к оптимизированному извлечению Tableau.

1.2 Настройте извлечение данных

Работайте только с необходимыми полями, чтобы уменьшить размер извлечения. Используйте фильтры, чтобы убедиться, что вы работаете с наиболее актуальными данными. Агрегирование данных в рамках операции извлечения может уменьшить объем данных, а также ускорить производительность.

Убедитесь, что извлечения обновляются регулярно, чтобы они оставались синхронизированными с существующими данными, не ухудшая производительность. По возможности планируйте обновления извлечений на часы с низкой нагрузкой.

1.3 Настройте источник данных

Оптимизация на уровне источника данных может значительно улучшить производительность Tableau. Это может включать индексацию ключевых столбцов для ускорения запросов, денормализацию данных для уменьшения сложных соединений или создание представлений для упрощения данных.

Базовые оптимизации также полезны, например, использование материализованных представлений вместо обычных представлений в базе данных SQL или создание соответствующих индексов на часто запрашиваемых полях.

2. Улучшение дизайна рабочей книги

2.1 Уменьшите количество листов

Сокращение количества листов в рабочей книге может помочь улучшить производительность, так как каждый лист запрашивает данные, что увеличивает время выполнения запроса. Рассмотрите возможность объединения листов, используйте панели эффективно для объединения необходимых представлений.

2.2 Ограничение сложных расчетов

Сложные расчеты могут значительно замедлить работу рабочей книги. По возможности выполняйте расчеты на уровне источника данных или во время оптимизации извлечения данных. Перенос расчетов на уровень базы данных или создание вычисляемых полей в извлечении может уменьшить необходимую обработку в Tableau.

Для расчетов в Tableau убедитесь, что вы используете как можно более простую арифметику, избегайте сильно вложенных расчетов и разбивайте их на более мелкие части.

2.3 Используйте эффективные фильтры

Фильтры в Tableau могут быть как благом, так и проклятием. При правильном использовании фильтры помогают ограничить объем данных, подлежащих обработке. Однако применяйте фильтры с умом, чтобы избежать ненужной сложности. Используйте контекстные фильтры, когда у вас есть зависимые фильтры, так как это помогает быстро завершить обработку подмножеств данных.

Минимизируйте использование пользовательских SQL для фильтров, так как это может замедлять производительность, и используйте их только после исследования других доступных опций.

2.4 Избегайте больших категориальных полей

Значительные категориальные поля могут приводить к медленной производительности из-за большого объема данных, которые необходимо обработать для отображения визуализации. Эту проблему можно смягчить, предварительно агрегируя данные перед их импортом в Tableau.

Где возможно, используйте числовые поля, которые позволяют выполнять агрегирование без просмотра отдельных записей.

2.5 Оптимизация для мобильных устройств

Если вы проектируете рабочие книги как для настольных, так и для мобильных устройств, убедитесь, что они оптимизированы для мобильных устройств, чтобы уменьшить сложность и улучшить время загрузки в мобильных сетях.

Создавайте отдельные панели для устройств, чтобы сбалансировать производительность и удобство использования на разных экранах.

2.6 Ограничьте использование смеси

Смешивание данных мощно для комбинирования данных из разных источников; однако это может привести к проблемам с производительностью. Используйте соединения или интеграцию данных на уровне источника данных, если это возможно, чтобы улучшить производительность.

Если смешивание неизбежно, убедитесь, что основной источник данных – это самый крупный, чтобы избежать замедления обработки из-за ненужно большого объема обработки данных из вторичных данных.

3. Оптимизация сервера и оборудования

3.1 Эффективно используйте Tableau Server

Воспользуйтесь возможностями Tableau Server для оптимизации производительности. Планируйте извлечения данных, оптимизируйте нагрузку на сервер и используйте стратегии кэширования, чтобы повысить общую производительность.

Убедитесь, что сервер регулярно мониторится и анализируется на наличие потенциальных узких мест, таких как использование ОЗУ или процессора.

3.2 Увеличьте ресурсы оборудования

Если проблемы с производительностью сохраняются, оцените вашу аппаратную настройку. Убедитесь, что сервер, на котором работает Tableau Server, имеет достаточную мощность CPU и ОЗУ. Задержка в сети также может быть фактором, поэтому убедитесь, что среда сервера оптимизирована как для внутреннего, так и для внешнего доступа.

3.3 Настройте конфигурацию Tableau Server

Может быть полезно внести изменения в конфигурацию в зависимости от специфических потребностей вашего развертывания. Настройте фоновые процессы в соответствии с требованиями к обработке данных, оптимизируйте настройки PostgreSQL в бэкэнде и рассмотрите возможность настройки процессов серверов VizQL.

Использование параметров конфигурации для ограничения записи истории действий пользователей также может улучшить время отклика сервера.

4. Общие лучшие практики

4.1 Используйте обобщенные данные

Работа с обобщенными данными улучшает эффективность, так как для их отображения и обработки требуется меньше детальной информации. Это означает меньшее количество измерений и более легкие вычисления, что ускоряет визуальную обработку.

4.2 Предварительно агрегированные данные

Если ваш анализ не требует детальной гранулярности, предварительное агрегирование данных может сэкономить время на обработку и требования к вычислениям.

Выполнение этой операции в вашей базе данных или в процессе оптимизации извлечения данных обеспечивает более чистые наборы данных и более сфокусированную аналитическую работу.

4.3 Используйте другие форматы отчетов, если необходимо

Хотя Tableau является мощным инструментом, иногда бывает полезно использовать альтернативные форматы, такие как PowerPoint, для отчетов с большими объемами информации и статическими данными, поскольку это более эффективно и легче управляемо.

Заключение

Оптимизация производительности Tableau требует внимательного подхода к управлению источниками данных, проектированию эффективных рабочих книг, максимизации использования сервера и реализации общих лучших практик. Эти стратегии при их эффективной реализации обеспечивают бесперебойное функционирование и эффективную обработку данных в Tableau, давая пользователям быстрые и бесперебойные возможности анализа данных.

  Поделиться этой статьей

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете запросить обновление