Ana içeriğe geç

Veri modelini görüntüleme ve dönüştürme

Veri modeli görüntüleyicisi, bir uygulamanın veri yapısına ilişkin bir genel bakış sunar. Tablolar ve alanlar hakkında ayrıntılı meta verileri görüntüleyebilirsiniz. Ayrıca veri alanlarından boyutlar ve hesaplamalar oluşturabilirsiniz.

Veri modeli görüntüleyicisini açmak için gezinme çubuğundan Hazırla sekmesinin altındaki Veri modeli görüntüleyicisi'ne tıklayın.

Her veri tablosu bir kutuyla temsil edilir; burada tablo adı, başlık olup tablodaki tüm alanlar listelenir. Tablo ilişkilendirmeleri çizgilerle gösterilir; noktalı bir çizgi, döngüsel referansı gösterir. Bir tablo veya alan seçtiğinizde, ilişkilendirmelerin vurgulanması size hemen alanların ve tabloların ilişkisi için bir açıklama sunar. Search data model seçeneğine tıklayarak belirli tabloları ve alanları arayabilirsiniz.

Veri modu, uygulamanın veri yapısını görüntüler.

Data model viewer.

Yakınlaştırma düzeyini değiştirmek için zoom inseçeneğine tıklayabilir zoom out veya kaydırıcıyı kullanabilirsiniz. Yakınlaştırma düzeyini 1:1 olarak geri yüklemek için Home seçeneğine tıklayın.

Önizleme bölmesinde, bir tablonun veya alanın içeriklerini inceleyebilirsiniz. Bir alan seçerseniz uygulamaya boyutlar ve hesaplamalar da ekleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Veri modeli görüntüleyicisinde tabloların ve alanların önizlemesi.

Tabloları taşıma

Tabloları tuval üzerinde sürükleyerek taşıyabilirsiniz. Tablo konumları, uygulama kaydedildiğinde kaydedilecektir.

Tablo düzenini (konumlar ve boyutlar), tuvalin sağ tarafında Locked seçeneğine tıklayarak kilitleyebilirsiniz. Tablo düzeninin kilidini kaldırmak için Unlocked seçeneğine tıklayın.

Ayrıca araç çubuğunda Grid View altındaki seçenekleri kullanarak düzeni otomatik olarak değiştirebilirsiniz:

Tabloları taşıma seçenekleri
UI öğesi Ad Açıklama
Grid View Kılavuz çizgi düzeni Kılavuz çizgide tabloları düzenlemek için.
auto Otomatik düzen Tabloları pencereye sığacak şekilde düzenlemek için.
Time Düzeni geri yükle Veri modeli görüntüleyicisi son açıldığında mevcut olan düzen durumuna dönmek için.

Tabloları yeniden boyutlandırma

Tablonun sağ alt köşesindeki okla tablonun görüntüleme boyutunu ayarlayabilirsiniz. Görüntüleme boyutu, uygulama kaydedildiğinde kaybedilmeyecektir.

Araç çubuğunda otomatik görüntüleme boyutu seçeneklerini de kullanabilirsiniz:

Tabloları yeniden boyutlandırma seçenekleri
UI öğesi Ad Açıklama
Collapse Tümünü daralt Tüm tabloları yalnızca tablo adını gösterecek şekilde küçültmek için.
Reduce  Bağlı alanları göster Tüm tabloların boyutunu, tablo adını ve diğer tablolarla ilişkilendirmeleri olan tüm alanları gösterecek şekilde küçültmek için.
Expand  Tümünü genişlet Tüm tabloları tablodaki tüm alanları gösterecek şekilde büyütmek için.

Veri modeli performansı

Bunlar, veri modeli performansını etkileyebilecek göstergelerdir. Her biri, uygulamanın kullanışlılığını artıracak en iyi alıştırmadır.

Veri modeli performansı en iyi uygulamaları
Eylem Açıklama

Yapay anahtarların kaldırılması

Qlik Sense, iki veya daha fazla veri tablosunda iki ya da daha fazla ortak alan olduğunda yapay anahtarlar oluşturur. Bu, kodda veya veri modelinde bir hata olması anlamına gelebilir. Yapay anahtarları tanılamak için bkz. Yapay anahtarlar.

Döngüsel referansların veri modelinden kaldırılması

İki alanın birden fazla ilişkilendirmesi olduğunda döngüsel referanslar oluşur. Qlik Sense, tablolardan birine bağlantıyı değiştirerek bunları çözümlemeye çalışır. Ancak tüm döngüsel referans uyarıları çözümlenmelidir, bkz. Döngüsel referansları anlama ve çözme.

Uygun veri ayrıntı düzeyi

Yalnızca gerekli verileri yüklemelisiniz. Örneğin, bir grup kullanıcının yalnızca haftaya, aya ve yıla göre bölünmüş verilere ihtiyacı vardır. Bellek tasarrufu sağlamak için yükleme komut dosyasındaki verileri toplayabilir veya toplanan verilere yükleyebilirsiniz. Bir kullanıcının daha düşük ayrıntı düzeyinde verileri görselleştirmesi gerekiyorsa ODAG veya belge zinciri oluşturmayı kullanabilirsiniz.

Mümkün olduğunda QVDs kullanılması

QVD, Qlik Sense uygulamasından dışa aktarılan veri tablosunu içeren bir dosyadır. Bu dosya biçimi, bir koddan veri okuma sırasında hız sağlamak için optimize edilmiştir, ancak hala kompakttır. Bir QVD dosyasından veri okumak, normalde diğer veri kaynaklarından okumaktan 10-100 kat daha hızlıdır. Daha fazla bilgi için bkz QVD dosyalarıyla çalışma.

QVD dosyalarının yüklemede optimize edilmesi

QVD dosyaları iki modda okunabilir: standart (hızlı) ve optimize (daha hızlı). Seçilen mod, kod altyapısı tarafından otomatik olarak belirlenir.

Optimize edilmiş yüklerle ilgili bazı sınırlamalar vardır. Alanlar yeniden adlandırılabilir ancak bu işlemlerin tümü standart yüklemeyle sonuçlanır:

  • Yüklenen alanlardaki dönüştürmeler.
  • Qlik Sense uygulamasının, kayıtların paketini açmasına neden olan where cümlesini kullanma.
  • Yüklenen bir alanda Harita kullanma.

Artışlı yüklemelerden yararlanılması

Uygulamanız sürekli olarak güncellenen veritabanlarından büyük miktarda veriyle bağlantılıysa tüm veri kümesinin yeniden yüklenmesi çok zaman alabilir. Bunun yerine, veritabanından yeni veya değiştirilmiş kayıtları almak için artışlı yüklemeleri kullanmalısınız. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Yeni ve güncellenmiş kayıtları artışlı yükleme ile yükleme.

Snowflake modelinin birleştirilmesi

Snowflake veri modeliniz varsa Join önekini veya başka eşleme ile bazılarını birleştirerek veri tablosu sayısını azaltabilirsiniz. Bu özellikle büyük olgu tabloları için önemlidir. İyi bir genel bir kural, tek bir büyük tabloya sahip olmaktır. Daha fazla bilgi için bkz. Birleştirmek veya Birleştirmemek.

Az sayıda alan içeren tabloların normal dışı tutulması

Birkaç alan içeren iki tablonuz varsa bunların birleştirilmesi performansı artırabilir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Join ve Keep ile tabloları birleştirme.

Eşleme yüklemeleri içeren normal dışı arama (yaprak) tabloları

Yalnızca bir tablodan diğerine bir alan eklemeniz gerekiyorsa Join önekini kullanmamanız gerekir. ApplyMap arama işlevini kullanmalısınız, bkz. Birleştirmeme - ApplyMap kullanma.

Zaman damgalarının tarih alanından kaldırılması veya ayrılması

Zaman damgası mevcut olduğunda, dize temsili daha büyük olduğundan ve farklı değerlerin sayısı daha büyük olduğundan tarih alanları, alanı doldurabilir. Analiziniz için hassasiyet gerekli değilse, zaman damgasını ör. Timestamp(Floor(YourTimestamp,1/24)) öğesini kullanarak en yakın saate yuvarlayabilir ya da Date(Floor(YourTimestamp)) öğesini kullanarak saat bileşenini tamamen kaldırabilirsiniz.

Zaman damgası olmasını istiyorsanız bunu tarihten ayırabilirsiniz. Aynı Floor() işlevini kullanabilir ve sonra aşağıdaki gibi bir şey kullanarak ayıklanan saatle yeni bir alan oluşturabilirsiniz: Time(Frac(YourTimestamp)).

Gereksiz alanların veri modelinden kaldırılması

Veri modelinize yalnızca gerekli alanları yüklemelisiniz. Load * ve SELECT kullanmaktan kaçının. Şunları koruduğunuzdan emin olun:

  • Analiziniz için gerekli olan alanlar.
  • Uygulamada fiilen kullanılmakta olan alanlar.

Yüksek veri hacimleriyle çalışılırken bağlantı tablolarından kaçınılması

Mümkün olduğunda bağlantı tablolarını kullanmanız gerekir. Ancak büyük veri hacimleriyle çalışıyorsanız birleştirilmiş tablolar, bağlantı tablolarından daha yüksek performans gösterebilir.

Birleştirilmiş boyutların yeni alanlara bölünmesi

Birleştirilmiş boyutları ayrı alanlara ayırmanız gerekir. Böylece alanlarınızdaki benzersiz değer oluşumu sayısı azalır. Bu, zaman damgalarının optimizasyonuna benzer.

Mümkün olduğunda AutoNumber kullanılması

Verilerinizi önce QVD dosyasından yükleyerek ve ardından değerleri simge anahtarlarına dönüştürmek üzere AutoNumber deyimini kullanarak bir optimize yükleme oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. AutoNumber.AutoNumber

Veri adalarından kaçınılması

Veri adaları kullanışlı olabilir ancak genellikle performansı etkiler. Seçim için değer oluşturduğunuzda, değişkenler kullanınız.

QVD'lerin artışlı zaman dilimlerine göre depolanması

QVD'yi segmentler halinde (ör. aylık olarak) depolamanız gerekir. Bu daha küçük aylık QVD'ler, tüm verilere gerek olmayabilecek birçok farklı uygulamayı destekleyebilir.

Diğer en iyi uygulamalar için bkz. En iyi veri modelleme uygulamaları.