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un grand volume de données,une accélération de l’actualisationune réduction de la taille du modèleanticiper (l’augmentation de la taille du modèle)
Accueil > Obtenir les données > SQL ServerCompléter la fenêtre avec le code ci-dessous, en prenant soin de cocher Importer :
Dans Power Query, clic droit > Référence, pour faire référence à la requête.La renommer par exemple FactInternetSales_Agg_DateProduct (NomDeLaTable suivi de Agg suivi des champs de dimension le lequel porte l’agrégation)Supprimer les colonnes que l’on ne souhaite pas agréger, avec Accueil > Choisir les colonnes. Transformer > Regrouper par, par exemple
S’assurer que les champs numériques (SalesAmount dans notre cas) sont de même type dans les deux tables (la version de base et la version agrégée). Par exemple, Nombre décimale fixe dans les 2 tables.A des fins de test de performance, créer une mesure, par exemple la somme des ventes :
Somme de SalesAmount = SUM(FactInternetSales[SalesAmount])Créer un graphique simple avec la mesure et une dimension (par exemple Color ou CalendarYear).Afficher > Analyseur de performance. Cliquer sur Démarrer l’enregistrement puis sur Actualiser les visuels. Constater la vitesse (lente) :
Définir le mode Double pour les tables de dimensions, à partir du volet Propriétés de la Vue de modèle.
Cf. le support pour des explications sur ce mode de stockage.Clic droit clic droit sur la table agrégée > Gérer les agrégations. Compléter la boîte en faisant correspondre les colonnes agrégées. Par exemple, la colonne SalesAmount sera la Somme (Résumé) de la table FactInternetSales (Table de détails) de la colonne SalesAmount (Colonne de détails). Cliquer sur Appliquer tout.
Beaucoup plus simples à mettre en œuvre que les agréations manuellesUtilisent le Machine Learning (ML)Conditions : Licence Power BI Premium par capacité, Premium par utilisateur ou Power BI EmbeddedÊtre propriétaire du modèleConcernent les sources suivantes :Azure SQL DatabasePool SQL dédié Azure SynapseSQL Server 2019 ou version ultérieureGoogle BigQuerySnowflakeDatabricksAmazon RedshiftMise en pratique optimum :Peuvent être activées en même temps que les agréations manuelles.S’appliquent aux requêtes avec connexions DirectQuery qui ne trouvent pas leur réponse dans les tables d’agrégation définies par l’utilisateurA la première actualisation de la journée, le modèle est entrainé (apprentissage), les autres actualisations de la journée n’entraine pas le modèle.En pratique : dans les Paramètres du modèle, section Actualisation planifiée et optimisation des performances.Cocher Activé dans la zone Formation aux agréation automatiques.Cocher également Activé dans la zone Configurer une planification d’actualisation.
Support formation Architecture Power BI
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Agrégations manuelles et automatiques
Les agrégations dans Power BI consistent à créer une version agrégée d’une table, puis de paramétrer le modèle pour qu’il choisisse ensuite la version agrégée des données - ou pas - selon la requête à afficher.
Agrégations manuelles
0- Pourquoi agréger ?
On utilisera cette fonctionnalité quand on a :
On ajustera donc la granularité :
Pour créer un exemple, installer SQL Server et la base de données Adventure Works DW YYYY.
1- Créer une table agrégée
Choisissez l’une ou l’autre des méthodes.
a) A la source
Evidement la meilleur option si vous avez accès à la source.
SELECT
FactInternetSales.OrderDateKey,
FactInternetSales.ProductKey,
SUM([OrderQuantity]) AS OrderQuantity,
SUM([SalesAmount]) AS [SalesAmount],
COUNT(*) AS CoutOfRows
FROM
dbo.FactInternetSales
GROUP BY
FactInternetSales.OrderDateKey,
FactInternetSales.ProductKey
Vous pouvez aussi créer une vue :
CREATE OR ALTER VIEW dbo.FactInternetSales_Agg_DateProduct
AS
SELECT
FactInternetSales.OrderDateKey,
FactInternetSales.ProductKey,
SUM([OrderQuantity]) AS OrderQuantity,
SUM([SalesAmount]) AS [SalesAmount],
COUNT(*) AS CoutOfRows
FROM
dbo.FactInternetSales
GROUP BY
FactInternetSales.OrderDateKey,
FactInternetSales.ProductKey
b) Avec Power Query
2- Gérer les agréations
Dans Power BI Desktop :
Les GroupBy sur les dimensions sont nécessaires s’il n’a pas de relation dans le modèle vers ces dimensions. Nous avons des relations dans le modèle, donc pas de GroupBy ici.
8. Relancer l’analyseur de performance : Actualiser les visuels.
L’actualisation prend effectivement beaucoup moins de temps…
Résumé des modes de stockage avec une agrégation manuelle
3- Vérifier l’utilisation de la table agrégée [WiP]
Agrégations automatiques
“Avec la mise en cache des requêtes, le service met en cache seulement les requêtes pour le chargement initial de la page de rapport : les performances des requêtes ne sont donc pas améliorées quand les utilisateurs interagissent avec un rapport. En revanche, les agrégations automatiques optimisent la plupart des requêtes de rapport en mettant préalablement en cache les résultats agrégés des requêtes, notamment les requêtes générées quand des utilisateurs interagissent avec des rapports”.
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