アプリのパフォーマンスの最適化

アプリのベース RAM フットプリントは次の方法で決定できます。

1. Qlik Sense サーバーを再起動する。
2. 現在の RAM の使用状況を確認する。
3. Qlik Sense アプリを開く。
4. RAM の違いを記録する。

2018 年 6 月以降に Qlik Sense を使用している場合は、App Metadata Analyzer を使用してこのメトリックを見つけることができます。詳細については、「App Metadata Analyzer」を参照してください。

Qlik Sense は、2 つ以上のデータ テーブルに 2 つ以上の共通の項目がある場合に合成キーを作成します。これは、スクリプトまたはデータ モデル にエラーがあることを意味する場合があります。合成キーを診断するには、「合成キー」を参照してください。

2 つの項目に複数の関連付けがある場合、循環参照が発生します。Qlik Sense は、いずれかのテーブルへの接続を変更することにより、これらを解決しようとします。ただし、循環参照の警告はすべて解決する必要があります。「循環参照を理解し解決」を参照してください。

最適化されたロードに関して、いくつかの制限があります。項目の名前は変更できますが、これらの操作はいずれも標準のロードとなります。

• ロードされた項目に対する変換。
• where 節を使用すると、Qlik Sense でレコードが解凍されます。
• ロードされた項目でのマップの使用。

継続的に更新される、データベースからの大量のデータにアプリが接続する場合、データ セット全体をリロードするには時間がかかります。代わりに、増分ロードを使用して、データベースから新しいレコードまたは変更されたレコードを取得する必要があります。詳しくは「増分ロードにより新規および更新された記録をロード」を参照してください。

スノーフレーク データ モデルを使用している場合は、Join プレフィックスまたは他のマッピングを使用してそれらの一部を結合することにより、データ テーブルの数を減らすことができる場合があります。これは、大きなファクト テーブルにとって特に重要です。経験則として、大きなテーブルは 1 つだけにすることです。詳細については、[参加するまたは参加しない] を参照してください。

文字列表現が大きく、個別の値の数が多いため、タイムスタンプが存在する場合、日付項目がスペースを埋めることがあります。分析に精度が必要ない場合は、例えば Timestamp(Floor(YourTimestamp,1/24)) を使用してタイムスタンプを最も近い時間に丸めるか、Date(Floor(YourTimestamp)) を使用して時間コンポーネントを完全に削除できます。

タイムスタンプが必要な場合は、日付自体から切り離すことができます。同じ Floor() 関数を使用し、Time(Frac(YourTimestamp)) などを使用して、抽出された時間で新しい項目を作成できます。

データ モデルに必要な項目のみをロードする必要があります。Load * と SELECT の使用は避けてください。以下を保持してください。

• 分析に必要な項目。
• アプリで実際に使用されている項目。

If() 関数を集計関数内で使用すると、レコード レベルで動作し、何度も評価されます。

例えば、集約に 1000 レコードがある場合、If() 条件は 1000 回評価されます。ステートメントをネストすると、これは急速にカスケードする可能性があります。代わりに set 分析を使用することを推奨します。集合の前に set 分析フィルターが適用されるため、応答が速くなります。これらの応答は、set 分析を介してキャッシュすることもできますが、If() はキャッシュできません。また、他の関数やデータ モデルへの変更を検討することもできます。

集計が評価されると、計算は 2 つのステップで実行されます。

1. 最初のステップは、計算を行うための関連する組み合わせを見つけることです。このステップはシングルスレッドです。

2. 2 番目のステップは計算を実行することです。このステップはマルチスレッドです。

シングルスレッド部分は、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。1 つの例は、集約内に複数の項目がある場合です (例: Sum(Quantity*ListPrice))。Quantity がファクト テーブルにあり、ListPrice がマスター製品テーブルにある場合、エンジンは製品の合計を開始する前に、まず 2 つのテーブルを結合して組み合わせを見つける必要があります。結合はシングルスレッド部分であり、合計はマルチスレッドです。両方の項目が同じテーブルで見つかった場合、結合は不要であり、集計はかなり高速に評価されます。

15 列のテーブルは幅が広いと見なすことができます。テーブルが多くのレコードで構成されている場合は、テーブル オブジェクトに対して計算された条件を使用して、特定の選択または基準が満たされた後にのみレンダリングされるようにする必要があります。テーブルが非常に広い場合は、次の点を考慮してください。

• 条件付きで表示される複数の小さなテーブルを作成する。
• メソッドを使用して列を条件付き表示にする。
• テーブルを分析に必要な項目のみに制限する。