Od maja 2019 w Power BI dostępna jest funkcjonalność Performance Analyzer (po polsku trochę gorzej brzmiący Analizator wydajności) , która w walce o poprawę wydajności niezwykle pomaga. W jaki sposób zbadać, co spowalnia nasz raport?

Gdzie znaleźć Analizator wydajności?

Znajduje się na karcie Widok > Analizator wydajności.  

Do czego służy Analizator wydajności?

Pozwala zidentyfikować operacje wykonywane “na raporcie” podczas interakcji użytkownika z raportem. Sumuje czasy wykonywania poszczególnych operacji dla każdej z wizualizacji, pozwalając na porównanie czasów ich trwania. Zebrane dane można również pobrać i poddać dalszej analizie, ponieważ zawierają dużo bardziej szczegółową informację dotyczącą wykonanych operacji.  Daje również możliwość skopiowania zapytań DAX generowanych podczas odświeżania wizualizacji.

Powiązanie działań użytkownika a wizualizacji i zapytań, podstawowe informacje

Po uruchomieniu Analizatora wydajności po prawej stronie pojawi się dedykowany mu panel, z kolejnymi funkcjonalnościami.

Aby sprawdzić wydajność na początku należy wybrać przycisk Rozpocznij nagrywanie, co uruchomi rejestrację kolejnych zdarzeń i ich pomiar. By wywołać jakieś akcje możliwe do zarejestrowania, wystarczy wykonać działania na raporcie lub wybrać Odśwież wizualizacje, co w efekcie spowoduje odświeżenie wszystkich wizualizacji na aktualnej karcie raportu.

Po wybraniu Odśwież wizualizacje, wygenerowana zostanie lista odświeżonych wizualizacji wraz z czasem ich trwania. Całą listę można wygodnie posortować, według widocznych na poniższym screenie kategorii.

Często korzystając z listy elementów Analizatora wydajności trudno odgadnąć, z którą wizualizacją mamy do czynienia, więc warto je nazywać. Z panelu Wybór.

Możemy też wybrać dany element z widoku raportu, a zostanie podświetlony na liście w Analizatorze wydajności i na odwrót.

Warto pamiętać o tym, że jeżeli nie zatrzymamy nagrywania w Analizatorze, wówczas każde działanie zostanie „nagrane” i odzwierciedlone w analizie. Co po pewnym czasie może wygenerować dość długą listę…

Jednak nie ma się czym martwić bo listę (warto pamiętać, że całą) można wyczyścić przy pomocy przycisku „Wyczyść” .

Bardzo przydatną opcją jest możliwość zmierzenia wydajności jednej wybranej wizualizacji, poprzez wybranie przycisku Odśwież tę wizualizację , opcja ta jest możliwa jedynie w momencie kiedy widoczny jest panel Analizatora wydajności.

Szczegółowe informacje dotyczące Analizatora Wydajności

Czas generowania/odświeżania danej wizualizacji jest mierzony na różnych płaszczyznach :

• Zapytanie DAX – czas potrzebny na otrzymanie wyniku zapytania DAX towarzyszącego danej wizualizacji

• Wyświetlenie elementu wizualnego – czas potrzebny na utworzenie wizualizacji opartej na kalkulacji DAX
• Inne – czas oczekiwania na wygenerowanie innych wizualizacji, można nazwać to czasem oczekiwania w kolejce na wygenerowania innych wizualizacji

Opcja, która pozostała jeszcze do omówienia, to Kopiuj zapytanie. Pozwala na przechwycenie zapytania, które towarzyszy wygenerowaniu danej wizualizacji.

Wyniki Analizatora wydajności, czyli całą listę operacji wraz z czasami, również możemy wyeksportować do pliku .json przy pomocy przycisku Eksportuj. A w kolejnych krokach wykorzystać jako źródło do wizualizacji w Power BI i zaprezentować wyniki wydajności w raporcie.

Na ciekawe aspekty wyników otrzymanych w Analizatorze wydajności zwraca również uwagę Seequality, a mianowicie:

• wykorzystanie cache przy odświeżaniu wizualizacji, co może zaburzać prawidłowość otrzymanych wyników w Analizatorze  
• synchronizacja slicerów pomiędzy stronami raportu, które również wpływają na czas odświeżenia wizualizacji, co widać w części Inne.

Podsumowanie

Analizator wydajności jest bardzo przydatnym narzędziem, pozwalającym na rozpoczęcie pracy z optymalizacją tworzonego przez nas raportu, ale też łatwe jej sprawdzenie. Szybko wskazuje miejsca, gdzie może być problem z wydajnością i daje możliwość wyeksportowania wyników analiz. Warto jednak pamiętać o takich kruczakach jak część Inne czy mierzenie wydajności bez wyczyszczenia cache. Dla ciekawskich Microsoft udostępnił dodatkowe informacje na GitHubie.

Pomysł #1: Przejdź na 64-bitowy Excel lub Power BI

Wersja 32-bitowa ogranicza się do 4GB RAM, a wersja 64-bitowa potrafi efektywniej wykorzystać dostępną pamięć roboczą. Jak sprawdzić swoją wersję Excela?

Reinstalację w dużej firmie trzeba zwykle zlecić w IT. Zanim to zrobisz, sprawdź z kolegami z IT, czy Excel 64-bitowy nie wchodzi w konflikt z wykorzystywanymi w Twojej organizacji nakładkami na Excel od dostawców zewnętrznych, które często są tylko 32-bitowe.

Pomysł #2: Przejdź z plików Excel na CSV

Pobierając dane z systemu źródłowego (np. SAP) masz wybór co do rozszerzenia pliku i jego typu? Zamiast pliku programu Excel wybierz plik tekstowy (np. CSV). Dzięki prostszej strukturze pliki tekstowe są kilkukrotnie szybciej procesowane przez Power Query.

Pomysł #3: Zignoruj sprawdzanie prywatności

Jeśli pracujesz z danymi na dysku sieciowym, Excel zapyta, jak bezpiecznie ma je traktować. Okazuje się, że nasz wybór ma wpływ na wydajność Power Query, czym pisałem już w artykule o poziomach prywatności w Power Query. Jeśli pojawi się okienko z poziomami prywatności, wybierz Ignoruj.

Pomysł #4: Pomyśl nad kolejnością operacji i liczbą kroków

W uproszczeniu: każdy krok przechowuje pełen obraz naszych danych. Jeśli kroków i zapytań jest dużo, ich przetwarzanie w pamięci będzie trwało. Dlatego pomyśl nad kolejnością operacji i ich powtarzalnością:

• najpierw nagraj usuwanie kolumn, grupowanie czy filtrowanie
• nagraj kroki podobne jednocześnie (np. Zmieniono typ danych, Zmieniono nazwy nagłówków)

Pomysł #5: Włącz szybkie ładowanie danych

Szybkie ładowanie danych jest opcją zapytania w programie Excel, dzięki której zapytania wykonują się szybciej, ale okienko Excela jest blokowane, podobnie jak przy VBA.

Pomysł #6: Sprawdź, jak Power Query radzi sobie z tym samym zapytaniem w Power BI

Dlaczego? Power Query w Excelu wczytuje te same pliki wiele razy, podczas gdy Power Query w Power BI potrafi je przechować w pamięci podręcznej. Dlatego warto sprawdzić (np. metodą kopiuj-wklej między Power Query Excela a Power Query Power BI), jak szybko wykona się zapytanie w Power BI. Jeśli jest różnica, w Excelu może pomóc Pomysł #10.

Pomysł #7: Ubierz transformacje w funkcje

Najprostszy przykład funkcji możemy zaobserwować w działaniu Kolumny z przykładów (1).

Zamiast tworzyć oddzielne kroki, Power Query próbuje w tej operacji wykonać wszystko w jednym kroku.

Jeśli przekształceń jest sporo, użytkownik zaawansowany może spróbować zagnieździć funkcję w ramach kolumny i wywołać ją poleceniem Dodaj kolumnę > Wywołaj funkcję niestandardową (2).

Pomysł #8: Wystaw źródło w bazie danych SQL

Co daje natywne połączenie z bazą danych SQL? Query folding. Oznacza to, że operacje wykonywane są na serwerze, a nie na naszym komputerze. Dane potrzebujemy przechowywać w bazie danych SQL (Access nie pomoże) i dobierać się do nich w taki sposób, aby opcja Wyświetl zapytanie natywne nie zgasła. To samo źródło danych, obsługiwane przez ODBC, okazywało się często wielokrotnie wolniejsze niż polecenie Pobierz dane > Z bazy danych.

Pomysł #9: Rozbij proces na kilka etapów

To rozwiązanie wymaga trochę więcej pracy przy odświeżaniu, ale może przynieść oczekiwane efekty. Zamiast wykonywać skomplikowane operacje w jednym pliku Excel z wieloma zapytaniami Power Query, możesz zbudować rozwiązanie kaskadowe:

• zapytanie 1 łączy się z plikiem 0
• zapytanie 1 ląduje w pliku 1 jako tabela
• zapytanie 2 łączy się z tabelą z pliku 1
• zapytanie 2 ląduje w pliku 2 jako tabela
• itd.

Pomysł #10: Wczytaj wszystkie dane do pamięci RAM Power Query

Jedna z zaawansowanych technik wykorzystuje operację wczytania danych do pamięci RAM poprzez operację Table.Buffer. Dzięki temu źródło danych wczyta tam się jeden raz i nie będzie pobierane wiele razy na potrzeby różnych zapytań.

Pomysł #11: Użyj operacji Odwołanie zamiast Duplikuj

Jeśli na jednym źródle tworzysz wiele zapytań, lepiej posłużyć się operacją Odwołanie niż Duplikuj.

Dzięki temu zapytanie bazowe wykona się do pewnego momentu, a potem rozejdzie się po zapytaniach zależnych.

Znasz inne sposoby na przyspieszenie Power Query w Excelu lub Power BI?

Podziel się w komentarzu.