Thẻ: mô hình dữ liệu

Giảm kích thước mô hình Power BI không chỉ giúp tiết kiệm không gian lưu trữ mà còn nâng cao hiệu suất làm việc. Nhiều người chưa nhận thức rõ về việc tối ưu hóa các yếu tố như dữ liệu không cần thiết, kiểu dữ liệu, và mối quan hệ giữa các bảng. Việc áp dụng những chiến lược này có thể mang lại sự khác biệt lớn. Liệu những bước cụ thể nào có thể thực hiện để đạt được điều này?Những điểm chínhRà soát và loại bỏ dữ liệu không cần thiết, bao gồm các trường dư thừa và bảng tạm thời không còn hữu ích.Sử dụng kiểu dữ liệu tối ưu để giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ xử lý, như chuyển đổi chuỗi thành kiểu dữ liệu ngày tháng.Thiết lập mối quan hệ giữa các bảng một cách rõ ràng, giảm thiểu trùng lặp dữ liệu và sử dụng mối quan hệ đơn hướng.Tận dụng tính năng nén dữ liệu bằng cách áp dụng nén cột cho các cột có nhiều giá trị trùng lặp và loại bỏ bảng không sử dụng.Sử dụng DAX hiệu quả để giảm tải tính toán, viết công thức đơn giản và sử dụng biến để tối ưu hóa hiệu suất.Phân tích và loại bỏ dữ liệu không cần thiếtPhân tích dữ liệu là bước đầu tiên quan trọng để giảm kích thước mô hình Power BI. Người dùng cần xem xét kỹ lưỡng các nguồn dữ liệu mà họ đã kết nối để xác định thông tin nào thực sự cần thiết cho báo cáo. Việc loại bỏ dữ liệu không cần thiết không chỉ giúp tiết kiệm không gian lưu trữ mà còn cải thiện hiệu suất truy vấn.Đầu tiên, họ nên rà soát các bảng dữ liệu và lọc ra những trường không sử dụng hoặc có giá trị trùng lặp. Tiếp theo, việc xác định các bảng tạm thời hay các truy vấn không còn hữu ích cũng là một phần quan trọng. Cuối cùng, việc phân tích mối quan hệ giữa các bảng có thể giúp loại bỏ những dữ liệu không cần thiết, từ đó tối ưu hóa mô hình và tạo ra một báo cáo sạch hơn, hiệu quả hơn trong Power BI.Sử dụng kiểu dữ liệu tối ưuViệc sử dụng kiểu dữ liệu tối ưu là một yếu tố quan trọng trong việc giảm kích thước mô hình Power BI sau khi đã phân tích và loại bỏ dữ liệu không cần thiết. Kiểu dữ liệu không chỉ ảnh hưởng đến dung lượng lưu trữ mà còn đến hiệu suất thực thi báo cáo. Để tối ưu hóa kiểu dữ liệu, người dùng cần chú ý đến những điểm sau:Chọn kiểu dữ liệu phù hợp: Sử dụng kiểu dữ liệu số cho các giá trị số và kiểu văn bản cho chuỗi ký tự, tránh sử dụng kiểu dữ liệu không cần thiết.Giảm độ dài chuỗi: Chỉ định độ dài tối thiểu cần thiết cho các trường văn bản nhằm hạn chế dung lượng lưu trữ.Sử dụng kiểu dữ liệu ngày tháng hiệu quả: Sử dụng kiểu dữ liệu ngày tháng chuẩn thay vì kiểu văn bản để tiết kiệm không gian và tăng tốc độ xử lý.Tối ưu hóa mối quan hệ giữa các bảngTối ưu hóa mối quan hệ giữa các bảng trong Power BI là bước quan trọng giúp giảm kích thước mô hình và nâng cao hiệu suất báo cáo. Việc thiết lập mối quan hệ một cách hợp lý không chỉ giúp cải thiện tốc độ truy xuất dữ liệu mà còn giảm thiểu sự trùng lặp dữ liệu trong mô hình. Các mối quan hệ nên được định nghĩa một cách rõ ràng để tránh sự phức tạp không cần thiết, chẳng hạn như loại bỏ các mối quan hệ nhiều-nhiều.Ngoài ra, việc sử dụng mối quan hệ đơn hướng thay vì hai chiều có thể giúp tối giản hóa mô hình và cải thiện hiệu suất. Hơn nữa, việc xem xét và điều chỉnh các bảng liên kết để đảm bảo chúng thực sự cần thiết cũng là một phần quan trọng trong việc tối ưu hóa. Các bước này sẽ giúp giảm thiểu kích thước mô hình và cải thiện trải nghiệm người dùng.Tận dụng tính năng nén dữ liệuKhi sử dụng Power BI, việc tận dụng tính năng nén dữ liệu có thể giúp giảm kích thước mô hình một cách đáng kể. Tính năng này không chỉ tiết kiệm không gian lưu trữ mà còn cải thiện hiệu suất khi tải dữ liệu. Dưới đây là ba cách mà tính năng nén dữ liệu có thể được áp dụng:Chọn kiểu dữ liệu phù hợp: Việc sử dụng các kiểu dữ liệu tối ưu cho từng trường sẽ giúp giảm thiểu dung lượng cần thiết cho mô hình.Sử dụng nén cột: Power BI hỗ trợ nén dữ liệu theo cột, điều này cho phép giảm kích thước cho các cột có nhiều giá trị trùng lặp.Loại bỏ dữ liệu không cần thiết: Việc xóa bỏ các bảng và cột không sử dụng sẽ không chỉ giảm kích thước mà còn làm cho mô hình trở nên dễ quản lý hơn.Sử dụng DAX hiệu quả để giảm tải tính toánSử dụng DAX một cách hiệu quả có thể giúp giảm tải tính toán, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất của mô hình Power BI. Để đạt được điều này, người dùng cần chú ý đến cách viết các công thức DAX. Việc sử dụng các hàm tổng hợp như SUM, AVERAGE hay COUNT có thể đơn giản hóa nhiều phép toán phức tạp. Thay vì tính toán trên các bảng lớn, người dùng nên thực hiện các phép tính trên các cột đã được lọc hoặc nhóm lại, giúp giảm thiểu khối lượng dữ liệu cần xử lý.Ngoài ra, việc sử dụng biến trong DAX có thể giảm thiểu số lần tính toán lại cùng một giá trị, tăng tốc độ thực thi. Cuối cùng, việc tránh lặp lại các công thức phức tạp và thay vào đó sử dụng hàm CALCULATE cũng giúp tối ưu hóa mô hình, giảm thiểu thời gian phản hồi và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Thẻ: mô hình dữ liệu

Cách giảm 90% kích thước mô hình Power BI của bạn

Quick Links

Resources

Support