DATA Saber Boot Camp: Performance Best Practice
Performance Best Practiceの学習備忘録
Performanceって大切なの..?
こちらの動画を要約すると、
この動画では、Tableauで効率的でパフォーマンス最適化されたダッシュボードを設計するための上級tipsとベストプラクティスに焦点を当てています。
計算フィールドよりネイティブ機能を使用する:より良いパフォーマンスのために、Tableauで計算フィールドの代わりにネイティブ機能を使用することを強調します。ネイティブ機能は通常、プラットフォームによって最適化され、テストされているため、速いです。
データフィールドのタイプとパフォーマンス:ダッシュボードのパフォーマンスに対するデータフィールドタイプの影響について説明します。整数とブールフィールドは文字列フィールドよりも高速なので、可能な場合はこれらを使用することが推奨されます。
効率的なダッシュボード設計の実践:ダッシュボードで複雑な計算や不必要なフィールドの使用を最小限に抑え、スムーズなパフォーマンスを保証することを提案します。
シンプルさのためのブール論理の活用:処理を速めるために、より複雑なif-elseステートメントの代わりに簡単なロジック計算にブール値を使用することを推奨します。
重くなりがちな Tableauのパフォーマンスを改善する"技"を活用していきたいですね。
Performance Best Practiceのテスト概要
Q パフォーマンスが悪いとなぜいけないのですか?
Q 表計算はどこで処理されますか?
Q JOIN(結合)はどこで処理されますか?
Q Tableau Desktopで表示が遅くてもTableau Serverで高速に表示できる
Q 次の内Tableauのシートで作業する前に件数を減らせるフィルターを選びなさい
Q データの集計が遅い場合、DBで事前にテーブルを準備してもよい
Q 売上のトランザクションデータと地域マネージャーのマスターデータのテーブルがある。これらのテーブルは同じスキーマ内に存在している。一般的に適切と思われる結合方法はどれか?
Q 売上のトランザクションデータと在庫のトランザクションのテーブルがある。これらのテーブルは別のデータベースに存在しており、異なる粒度でデータが格納されている。商品単位での売り上げと在庫とを比較したい場合、一般的に適切と思われる結合方法はどれか?
Q ライブ接続と抽出接続について正しいものを答えなさい
Q 抽出は必要な粒度で集計した状態で作成することができる
Q 行レベル計算を内包する集計計算を作成するときは
Q 地域項目の中に入っている値「北海道」と「東北地方」を表示上「北日本」エリアとしてまとめたい。適切な方法はどれか?
Q 最も速く処理できるデータ型を選びなさい※一般的なプログラミング言語やシステムについてではなく、Tableauの計算フィールドのパフォーマンスについて回答してください。
Q 日付の列に「2019年06月06日」という形式でデータが入っており、文字列として取り込まれた。日付型に直す方法として最初に試すべきことは?
Q 日付のフィルターを作成したい。一番パフォーマンスがいいのは?
Q フィルターを自由に選べるように表示しておくことにした。パフォーマンスがよいのは?
Q 表示されたフィルターの「関連値のみ」オプションを使用すると
Q クエリパイプラインとして正しいものを選びなさい
Q Tableauは表示できるデータ量に制限がないため、数万行のテキストテーブルを表示するのが得意である
Q ダッシュボードのサイズは
Q パフォーマンスのよいダッシュボードデザインは結果的に人が見たときにもわかりやすいデザインに通じている
Q パフォーマンスが悪いとなぜいけないのですか?
・答えを得るのに時間がかかる
・フローに乗れない
・イライラする
・本当のTaskを忘れる
Q 表計算はどこで処理されますか?
Tableau
Q JOIN(結合)はどこで処理されますか?
データベース
Q Tableau Desktopで表示が遅くてもTableau Serverで高速に表示できる
誤り
Q 次の内Tableauのシートで作業する前に件数を減らせるフィルターを選びなさい
・抽出フィルター
・データソースフィルター
Q データの集計が遅い場合、DBで事前にテーブルを準備してもよい
正しい
Q 売上のトランザクションデータと地域マネージャーのマスターデータのテーブルがある。これらのテーブルは同じスキーマ内に存在している。一般的に適切と思われる結合方法はどれか?
結合
Q 売上のトランザクションデータと在庫のトランザクションのテーブルがある。これらのテーブルは別のデータベースに存在しており、異なる粒度でデータが格納されている。商品単位での売り上げと在庫とを比較したい場合、一般的に適切と思われる結合方法はどれか?
ブレンディング
Q ライブ接続と抽出接続について正しいものを答えなさい
ライブ接続が早いか、抽出接続が早いかはケースバイケースである
Q 抽出は必要な粒度で集計した状態で作成することができる
正しい
Q 行レベル計算を内包する集計計算を作成するときは
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