В преддверии текущего года аналитикам данных и специалистам по бизнес-аналитике крайне важно оптимизировать и отслеживать производительность своих запросов DAX (выражений анализа данных). В этой статье мы рассмотрим различные методы и предоставим примеры кода, которые помогут вам проанализировать и повысить производительность DAX. Внедряя эти методы, вы можете обеспечить эффективное моделирование данных, упростить выполнение запросов и максимально повысить эффективность анализа.

1. Оптимизация моделирования данных:
   1.1. Правильно проектируйте связи: убедитесь, что связи между таблицами определены правильно, и избегайте создания ненужных связей.
   1.2. Используйте вычисляемые столбцы с осторожностью: вычисляемые столбцы могут влиять на производительность, поэтому оцените их необходимость и ограничьте их использование.
   1.3. Оптимизируйте типы данных столбцов. Используйте наиболее подходящие типы данных для своих столбцов, чтобы минимизировать потребление памяти и повысить производительность запросов.

2. Методы оптимизации запросов:
   2.1. Используйте функцию CALCULATE эффективно: избегайте использования CALCULATE без необходимости и оптимизируйте ее использование, минимизировав количество применяемых фильтров.
   2.2. Используйте функции ФИЛЬТР и ВСЕ. Эффективно используйте функции ФИЛЬТР и ВСЕ, чтобы сузить объем данных и повысить производительность.
   2.3. Используйте свертывание запросов. Убедитесь, что ваши запросы DAX допускают свертывание запросов, что позволяет базовому ядру базы данных передавать операции источнику данных для повышения эффективности.
   2.4. Оптимизация вычислений мер. Просмотрите и оптимизируйте вычисления мер, поскольку сложные вычисления могут повлиять на производительность запросов.

3. Мониторинг и устранение неполадок:
   3.1. Анализируйте производительность запросов с помощью DAX Studio. DAX Studio — это мощный инструмент, который помогает анализировать и оптимизировать запросы DAX. Используйте его функции, чтобы выявить узкие места в производительности и оптимизировать запросы.
   3.2. Мониторинг использования ресурсов. Следите за системными ресурсами, такими как загрузка ЦП и памяти, чтобы выявить любые проблемы с производительностью, связанные с запросами DAX.
   3.3. Используйте планы запросов и профилировщик. Используйте планы запросов и профилировщик, чтобы получить представление о плане выполнения и определить области для оптимизации.

Примеры кода.
Чтобы обеспечить практическое понимание, давайте рассмотрим пример оптимизации запроса DAX с использованием функции SUMX в Power BI:

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS (
    'Product'[Category],
    'Product'[Subcategory],
    "Total Sales", SUMX('Sales', 'Sales'[Quantity] * 'Sales'[Price])
)
ORDER BY 'Product'[Category], 'Product'[Subcategory]