El visor del modelo de datos muestra una vista general de la estructura de datos de una app. Puede ver metadatos detallados relativos a las tablas y los campos. También puede crear dimensiones y medidas a partir de los campos de datos.
Haga clic en el Visor del modelo de datos en la pestaña Preparar en la barra de navegación para abrir el visor del modelo de datos.
Cada tabla de datos va representada por un recuadro, con el nombre de la tabla como título y con todos los campos de la tabla enumerados. Las asociaciones de tablas se muestran mediante líneas, con una línea punteada indicando una referencia circular. Cuando seleccionamos una tabla o un campo, se nos muestra una imagen al instante que permite ver la relación entre campos y tablas. Puede hacer clic en 
para buscar tablas o campos específicos.
El modelo de datos muestra la estructura de datos de la app.
Para cambiar el nivel de zoom, puede hacer clic en 
, 
o utilizar el control deslizante. Haga clic en 
para restaurar el nivel de zoom a 1:1.
La vista previa nos permite observar al instante los contenidos de una tabla o campo. También podemos añadir dimensiones y medidas con rapidez a la app si seleccionamos un campo. Para más información, vea Acceder a una vista previa de tablas y campos en el visor del modelo de datos.
Mover tablas
Podemos mover las tablas arrastrándolas al lienzo. Las posiciones de tabla se guardarán al guardar la app.
Puede bloquear el diseño de la tabla (posiciones y tamaños) haciendo clic en 
, en la parte derecha del lienzo. Para desbloquear el diseño de la tabla, haga clic en 
.
También puede organizar el diseño automáticamente usando las opciones que hay debajo de 
en la barra de herramientas:
| Elemento de IU | Nombre | Descripción |
|---|---|---|
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Diseño de cuadrícula | Para organizar las tablas en una cuadrícula. |
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Auto formato | Organizar las tablas para que quepan en la ventana. |
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Restaurar formato | Para volver al estado de diseño en el que se abrió por última vez el visor de modelo de datos. |
Redimensionar tablas
Podemos ajustar el tamaño de visualización de una tabla con la flecha de la esquina inferior derecha de la tabla. El tamaño de presentación no se guardará al guardar la app.
También podemos usar las opciones automáticas de presentación de la barra de herramientas:
| Elemento de IU | Nombre | Descripción |
|---|---|---|
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Contraer todo | Minimizar todas las tablas para mostrar solo el nombre de tabla. |
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Mostrar campos enlazados | Para reducir el tamaño de todas las tablas a la tabla y todos los campos con asociaciones a otras tablas. |
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Expandir todo | Para maximizar todas las tablas y poder mostrar todos los campos de la tabla. |
Rendimiento del modelo de datos
Estos son indicadores que pueden afectar al rendimiento del modelo de datos. Cada uno de ellos es una práctica recomendada que mejorará la facilidad de uso de las apps.
| Acción | Descripción |
|---|---|
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Eliminar las claves sintéticas |
Qlik Sense crea claves sintéticas cuando dos o más tablas de datos tienen dos o más campos en común. Esto puede significar que hay un error en el script o en el modelo de datos. Para diagnosticar claves sintéticas, vea Claves sintéticas. |
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Eliminar las referencias circulares del modelo de datos |
Las referencias circulares se producen cuando dos campos tienen más de una asociación. Qlik Sense tratará de resolverlas cambiando la conexión con una de las tablas. A pesar de esto, todas las advertencias de referencias circulares deben resolverse, vea Entender y resolver las referencias circulares. |
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Granularidad apropiada de los datos |
Solo debe cargar los datos que sean necesarios. Por ejemplo: un grupo de usuarios solo necesita datos divididos por semana, mes y año. Puede cargar los datos agregados o agregar los datos dentro del script de carga para ahorrar memoria. Si un usuario necesita visualizar datos con un nivel de granularidad inferior, puede usar ODAG o encadenar documentos. |
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Utilizar los QVDs cuando sea posible |
Un archivo QVD es un archivo que contiene una tabla de datos exportados desde Qlik Sense. Este formato de archivo está optimizado para mejorar la velocidad de lectura de datos desde un script, siendo al mismo tiempo muy compacto. Leer datos desde un archivo QVD es por lo general 10-100 veces más rápido que leer de otras fuentes de datos. Para más información, vea: Trabajar con archivos QVD. |
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Archivos QVD optimizados para la carga |
Los archivos QVD se puede leer en dos modos: estándar (rápido) y optimizado (más rápido). El modo que se utilice viene determinado de forma automática por el motor de script. Hay algunas limitaciones en cuanto a las cargas optimizadas. Es posible cambiar el nombre de los campos, pero cualquiera de las operaciones siguientes dará como resultado una carga estándar:
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Aprovechar las cargas incrementales |
Si su app conecta con una gran cantidad de datos procedentes de bases de datos que están continuamente actualizándose, cargar el conjunto de datos completo puede llevar mucho tiempo. Para evitar esto debe usar la carga incremental, a fin de recuperar registros nuevos o modificados de la base de datos. Para más información, vea Cargar registros nuevos y actualizados mediante la carga incremental. |
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Modelo Snowflake consolidado |
Si tiene un modelo de datos en copo de nieve, es posible que pueda reducir la cantidad de tablas de datos uniendo algunas de ellas mediante el prefijo Join u otra forma de asignación. Esto es especialmente importante para tablas grandes de hechos. Una buena regla general es tener solo una tabla grande. Para más información, vea Unir o no unir. |
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Las tablas que tienen un número pequeño de campos no están normalizadas |
Si tiene dos tablas con pocos campos, unirlas puede mejorar el rendimiento. Para más información, vea Pasos siguientes en la elaboración de scripts. |
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Tablas de búsqueda (hoja) no normalizadas con cargas de correspondencias |
No debería usar el prefijo Join si solo necesita agregar un campo de una tabla a otra. Debe usar la función de búsqueda ApplyMap , vea No unir - usar ApplyMap. |
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Eliminar o desasociar marcas de tiempo del campo de fecha |
Los campos de fecha pueden ocupar demasiado espacio cuando la marca de fecha-hora está presente, ya que la representación de la cadena es más larga y el número de valores distintos es mayor. Si no necesita tanta precisión en su análisis, puede redondear la marca de fecha-hora por ej. a la hora más cercana usando Timestamp(Floor(YourTimestamp, 1/24)) o eliminar directamente el componente de hora por completo usando Date (Floor(YourTimestamp)). Si desea que aparezca la hora, puede desasociarla de la fecha. Puede usar la misma función Floor() y luego crear un nuevo campo con la hora extraída usando algo parecido a: Time(Frac(YourTimestamp)). |
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Eliminar campos innecesarios del modelo de datos |
Solo debería cargar los campos que sean necesarios en su modelo de datos. Evite usar Load * y SELECT. Asegúrese de mantener:
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Evitar las tablas de enlaces cuando se trata con grandes volúmenes de datos |
Debe usar tablas de enlaces cuando sea posible. No obstante, si se trata de grandes volúmenes de datos, las tablas concatenadas pueden superar en rendimiento a las tablas de enlaces. |
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Dividir las dimensiones concatenadas en nuevos campos |
Debe separar las dimensiones concatenadas en campos aparte. Esto reduce el número de instancias únicas en que aparecen los valores en sus campos. Esto es similar a cómo se pueden optimizar las marcas de tiempo. |
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Utilizar AutoNumber cuando sea posible |
Puede crear una carga optimizada cargando primero los datos desde un archivo QVD y después usando la sentencia AutoNumber para convertir los valores en claves de símbolo. Para obtener más información, vea AutoNumber. |
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Evitar las islas de datos |
Las islas de datos pueden ser útiles, pero por lo general afectan al rendimiento. Si está creando islas para los valores de selección, utilice variables. |
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Los QVD se almacenan basándose en plazos incrementales |
Debe almacenar los QVD en segmentos, por ejemplo, mensualmente. Estos QVD mensuales más pequeños pueden admitir muchas apps diferentes que podrían no necesitar todos los datos. |
Para ver más prácticas recomendadas, consulte Mejores prácticas de modelado de datos.