Criar um modelo de dados eficiente para a memória usando o Excel e o pivô poder add-in – excel Cara mendapatkan bitcoin Grátis dengan Cepat

Nota: Na data warehouses e bancos de dados multidimensionais, tabelas grandes que consistem em dados principalmente numéricos são muitas vezes referidos como “tabelas de fatos” bitcoin Kurs CHF. tabelas de fatos costumam incluir dados de desempenho de negócios ou de transação, tais como dados de vendas e de custos pontos que são agregados e alinhados às unidades organizacionais, produtos, segmentos de mercado, regiões geográficas, e assim por diante. Todas as colunas em uma tabela de fatos que contêm dados de negócios ou que podem ser usados ​​para dados de referência cruzada armazenados em outras tabelas devem ser incluídos no modelo para apoiar a análise de dados bitcoin euro taxa. A coluna que deseja excluir é a coluna de chave primária da tabela de fatos, que consiste de valores exclusivos que só existem na tabela de fatos e em nenhum outro lugar.


Porque tabelas de fatos são tão grandes, alguns dos maiores ganhos de eficiência do modelo são derivados de exclusão de linhas ou colunas de tabelas de fatos. Como excluir colunas desnecessárias

modelos eficientes conter apenas aquelas colunas que você realmente precisa em sua pasta de trabalho o quanto era 1 bitcoin worth em 2009. Se você quiser controlar quais colunas estão incluídas no modelo, você terá que usar o Assistente de Importação de Tabela na Pivot Poder add-in para importar os dados em vez de caixa de diálogo “Importação de dados” no Excel.

Para cada tabela, você pode clicar no Pré-Visualização & botão filtrar e selecionar as partes da tabela que você realmente precisa. Recomendamos que primeiro você desmarque todas as colunas, e depois prosseguir para verificar as colunas que você quer, depois de considerar se eles são necessários para a análise.

Muitas tabelas em bancos de dados corporativos e armazéns de dados contêm dados históricos acumulados durante longos períodos de tempo bitcoin Cingapura. Além disso, você pode achar que as tabelas que você está interessado contêm informações para as áreas do negócio não é necessário para a sua análise específica.

Usando o assistente de Importação de Tabela, você pode filtrar os dados históricos ou não relacionadas, e, assim, salvar um monte de espaço no modelo. Na imagem seguinte, um filtro de data é usado para recuperar apenas as linhas que contêm dados para o ano corrente, excluindo dados históricos que não será necessário.

Existem algumas técnicas adicionais que pode utilizar para fazer uma coluna de uma melhor candidato para compressão. Lembre-se que a única característica da coluna que afeta a compressão é o número de valores exclusivos que é Bitcoin. Nesta seção, você vai aprender como algumas colunas podem ser modificados para reduzir o número de valores exclusivos. Modificando colunas DateTime

Em muitos casos, colunas DateTime ter um monte de evolução espaço preço bitcoin. Felizmente, há uma série de maneiras de reduzir os requisitos de armazenamento para este tipo de dados bitcoin virtual moneda. As técnicas variam depender de como você usa a coluna, e seu nível de conforto na construção de consultas SQL.

Todas essas soluções requerem modificação de uma consulta SQL. Para fazer a modificação de consulta mais fácil, você deve filtrar pelo menos uma coluna em cada mesa bitcoin backpage. Ao filtrar uma coluna, você muda de construção consulta a partir de um formato abreviado (SELECT *) para uma instrução SELECT que inclui nomes de colunas totalmente qualificados, que são muito mais fáceis de modificar.

Em contraste, se você importou uma tabela em sua totalidade, sem desmarcando qualquer coluna ou aplicar qualquer filtro, você verá a consulta como “Select * from”, que será mais difícil para modificar:

Se você tem duas colunas de data e hora, como [Start Time] e [End Time], eo que você realmente precisa é a diferença de tempo entre eles em segundos como uma coluna chamada [Duração], remova ambas as colunas da lista e adicione:

Se você já trabalhou com a linguagem de expressão DAX antes, você já deve saber que colunas calculadas são usadas para derivar novas colunas com base em algum outro coluna no modelo, enquanto medidas calculadas são definidos uma vez no modelo, mas avaliada somente quando usado em uma tabela dinâmica ou de outro relatório.

Uma técnica de economia de memória é substituir as colunas regulares ou calculados com medidas calculadas. O exemplo clássico é a Unidade de preço, quantidade, e Total melhor android mineiro bitcoin. Se você tem todos os três, você pode economizar espaço, mantendo apenas dois e calculando o terceiro usando DAX. Quais 2 colunas você deve manter?

Neste artigo, falamos sobre várias abordagens que podem ajudá-lo a construir um modelo mais eficiente para a memória. A maneira de reduzir os requisitos de tamanho de arquivo e memória de um modelo de dados é reduzir o número total de colunas e linhas, e o número de valores únicos que aparecem em cada coluna. Aqui estão algumas técnicas que nós cobrimos:

Em geral, quebrando uma única coluna em várias partes distintas é uma boa maneira de reduzir o número de valores originais em uma coluna. Cada uma das partes terá um pequeno número de valores originais, e o total combinado será mais pequena do que a coluna unificado originais.

Muitas vezes, colunas contêm mais informações do que você precisa deles também Valor fazer bitcoin. Por exemplo, suponha que uma coluna armazena decimais, mas você aplicou formatação para ocultar todas as casas decimais. Arredondamento pode ser muito eficaz na redução do tamanho de uma coluna numérica.

Agora que você já fez o que pode para reduzir o tamanho da sua pasta de trabalho, considere também a execução do Optimizer livro Size. Ele analisa o livro do Excel e, se possível, comprime-lo ainda mais. Baixe o Optimizer livro Size. Links Relacionados