Skip to main content
cancel
Showing results for 
Search instead for 
Did you mean: 

Earn a 50% discount on the DP-600 certification exam by completing the Fabric 30 Days to Learn It challenge.

Reply
Syndicate_Admin
Administrator
Administrator

¿Cómo puedo mejorar el rendimiento de mis modelos de datos?

 
1 REPLY 1
Syndicate_Admin
Administrator
Administrator

Hola
Puede seguir estos puntos como práctica recomendada:

  • Limitar el número de objetos visuales en paneles e informes

    El uso de demasiados objetos visuales en un solo informe ralentiza el rendimiento del informe. Limite los objetos visuales de widgets a ocho por página de informe y las cuadrículas a una por página. Limite los mosaicos a 10 por panel. En general, limite las páginas a 30 puntos, suponiendo que cada tipo de visual vale un número diferente de puntos:

    • Tarjetas: 1
    • Medidores: 2
    • Listas: 3
    • Mapas: 3
    • Rejillas: 5

      • Eliminar interacciones innecesarias entre objetos visuales

        De forma predeterminada, todos los objetos visuales de una página de informe pueden interactuar entre sí. Al deshabilitar las interacciones innecesarias, se reduce el número de consultas activadas en el back-end, lo que mejora el rendimiento de los informes.

        • Uso Puerta de enlace de datos local en lugar de Personal Gateway

          Personal Gateway importa datos en Power BI. La puerta de enlace de datos local (también conocida como puerta de enlace empresarial) no importa nada, lo que es más eficaz cuando se trabaja con bases de datos grandes.

          • Utilice puertas de enlace independientes para Conexión en vivo del servicio Power BI y Actualización de datos programada

            Si utiliza la misma puerta de enlace para una actualización programada y una conexión en vivo, el rendimiento de la conexión en vivo se ralentizará durante la actualización programada.

            • Probar el rendimiento visual personalizado antes de usarlo

              Los objetos visuales personalizados pueden tener un rendimiento deficiente cuando se manejan grandes conjuntos de datos o agregaciones complejas. Por lo general, el equipo de Power BI no prueba los objetos visuales personalizados no certificados. Si un objeto visual personalizado funciona mal, considere reemplazarlo por un objeto visual diferente.

              • Limitar medidas y agregaciones complejas en modelos de datos

                Cree medidas calculadas en lugar de columnas calculadas. Siempre que sea posible, empuje columnas y medidas calculadas a la fuente. Cuanto más cerca estén de la fuente, más rápido es probable que se desempeñen.

                • Utilice el esquema de estrella en lugar del esquema de copo de nieve cuando sea posible

                  El esquema de copo de nieve tiene una estructura de consulta compleja, lo que dificulta la implementación de cambios. El esquema de estrella es fácil de leer, utiliza menos combinaciones y tiende a reducir la redundancia de datos.

                  • Use las segmentaciones de datos con moderación

                    Las segmentaciones de datos son una excelente manera de permitir a los usuarios navegar por los datos, pero tienen un costo de rendimiento. Cada segmentación de datos genera dos consultas: una recupera los datos, la otra obtiene los detalles de selección. Agregar demasiadas segmentaciones de datos ralentiza drásticamente el rendimiento. Para quitar segmentaciones de datos innecesarias, utilice el panel Filtro para evaluar qué segmentaciones de datos se utilizan menos.

                    • Asegúrese de que los informes y las fuentes de datos estén en la misma región

                      Con el inquilino y el origen de datos en la misma región, puede limitar los efectos de la latencia de red. Compartir una región garantiza una transferencia de datos más rápida y una ejecución de consultas más rápida.

                      • Importar solo los campos y tablas necesarios en lugar de conjuntos de datos completos

                        Asegúrese de que el modelo sea lo más estrecho y delgado posible. Power BI funciona en índices en columnas, lo que significa que las tablas más largas y delgadas funcionan mejor. Cuando necesite importar una tabla grande, particionarla y procesar varias particiones en paralelo.

                        • Usar plantillas (. PBIT) para acelerar y estandarizar el desarrollo de informes en lugar de comenzar con un archivo . Archivo PBIX

                          Las plantillas le permiten desarrollar informes de marca más rápido. Con las plantillas, puede guardar paletas de colores y temas personalizados, lo que garantiza que la marca corporativa se aplique previamente a todas las páginas. Las plantillas también se conectan automáticamente a orígenes de datos de uso común y ofrecen medidas DAX de uso común.

                          • Reducir las consultas

                            Reduzca el número de consultas enviadas por Power BI mediante la configuración de reducción de consultas. Para las segmentaciones de datos, seleccione la opción "Agregar un botón Aplicar a cada segmentación de datos para aplicar los cambios cuando esté listo". Para los filtros, seleccione "Agregar un solo botón Aplicar al panel de filtros para aplicar cambios a la vez (vista previa)".

                            • Evite las relaciones bidireccionales y de muchos a muchos contra columnas de alta cardinalidad

                              Las relaciones de muchos a muchos y bidireccionales navegan por más vías y verifican más puntos de datos. Como resultado, las relaciones bidireccionales contra columnas de alta cardinalidad afectan negativamente el rendimiento del informe.

                              • Evitar el uso de tipos de datos de coma flotante

                                Los tipos de datos de coma flotante pueden dar lugar a errores de redondeo impredecibles y pueden disminuir el rendimiento de los informes.

                                • Reemplazar la tabla de fechas generada automáticamente por una tabla de fechas personalizada en el modelo

                                  El uso de una tabla de fechas permite aprovechar la función de serie temporal en Power BI. Sin embargo, la tabla de fechas generada automáticamente crea una tabla de fechas para cada columna de fecha, lo que aumenta drásticamente el tamaño del modelo. Puede utilizar una sola tabla de fechas para reducir el tamaño del modelo, colocando las relaciones necesarias en tablas de hecho. Al crear la tabla de fechas, divida la fecha y la hora para mejorar la compresión de datos. Descubra cómo desactivar la tabla de fechas generada automáticamente aquí y cómo establecer y usar tablas de fechas personalizadas aquí.

                                  • Establezca IsAvailableinMdx en false en columnas sin atributos

                                    Deshabilite la jerarquía de atributos para las columnas de medida y para cualquier columna que no desee que usen los usuarios finales. Esto reduce el tamaño de los datos y el tiempo de carga.

                                    • Reducir la cantidad de datos cargados al cargar la página

                                      Utilice marcadores, páginas detalladas e información sobre herramientas para reducir la cantidad de datos cargados al cargar la página. Esto mejora el tiempo de carga de la página para las páginas de destino.

@DataWiz01

Helpful resources

Announcements
RTI Forums Carousel3

New forum boards available in Real-Time Intelligence.

Ask questions in Eventhouse and KQL, Eventstream, and Reflex.

LearnSurvey

Fabric certifications survey

Certification feedback opportunity for the community.