Prestaties afstemmen met uitgesloten kolommen
Het is vrij gebruikelijk dat analysen ongebruikte kolommen bevatten. Kolommen die niet vereist maar toch geselecteerd zijn, kunnen de prestaties aanzienlijk beïnvloeden. In dit onderwerp wordt uitgelegd hoe u de prestaties kunt verbeteren door alle kolommen te verwijderen die u niet nodig hebt.
Ongebruikte kolommen identificeren
'Jaar'), beïnvloedt u prestaties door:
- Het volume van gegevens vergroten dat uit de database moet worden opgehaald
- Het aantal kolommen vergroten dat moet worden opgehaald en verwerkt
- De analyse dwingen om resultaten te berekenen op meerdere aggregatieniveaus
De volgende afbeelding toont een eenvoudig rapport met het aantal klanten per regio en jaar.
.jpg
Het rapport dat wordt getoond, is een grafiek die het aantal klanten per regio toont. U kunt zien dat de kolom 'Jaar' is uitgesloten.
.jpg
Een logische query met een ongebruikte kolom 'Jaar'.
Hoewel de kolom Jaar niet in de weergave wordt getoond, is deze nog steeds geselecteerd als onderdeel van de logische query.
.jpg
Jaar in de analyse opneemt, heeft dat de volgende invloed:
- Er worden aanvullende kolommen opgehaald en verwerkt.
- Er worden aanvullende rijen opgehaald en verwerkt, omdat het aantal klantrijen niet alleen per regio is geselecteerd, maar ook per jaar.
- Er is verdere aggregatie nodig.
Fysieke query met ongebruikte kolom 'Jaar'
Als u de fysieke query evalueert, kunt u gebieden identificeren waar de prestaties worden beïnvloed.
.jpg
In dit voorbeeld wordt een verschillende SELECT-waarde getoond van de aggregatieregel voor klantnummers. In sommige situaties heeft het ook invloed op rapporten met een aggregatieregel voor sommen. De gegenereerde query uit dit scenario gebruikt ook een groeperingsset. Op databaseniveau kan het mogelijk veel rijen selecteren (miljoenen), om vervolgens te moeten groeperen op jaar en regio, evenals regio. Dit verbruikt mogelijk onnodig een aanzienlijke hoeveelheid resources.
Ongebruikte kolommen verwijderen
Verwijder de kolom 'Jaar' en analyseer de invloed daarvan op de logische en fysieke query's die worden gegenereerd.
Logische query na het verwijderen van de kolom 'Jaar'
Nu bevat de logische query niet de kolom Jaar en, belangrijker, is de rapportaggregatie verwijderd.
.jpg
Fysieke query na het verwijderen van de kolom 'Jaar'
De fysieke query is nu veel eenvoudiger zonder de groeperingssets en het aantal geselecteerde records is aanzienlijk verminderd.
.jpg
Door de analyse van niet-presterende rapporten te evalueren, en in de eerste instance, simpelweg overbodige, ongebruikte kolommen te verwijderen, kunt u aanzienlijke prestatieverbeteringen behalen. De gegenereerde fysieke query heeft de complexiteit verlaagd en minder records opgehaald, waardoor er minder verwerking nodig was.