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.
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. 
seçeneğine tıklayarak belirli tabloları ve alanları arayabilirsiniz.
Yakınlaştırma düzeyini değiştirmek için 
seçeneğine tıklayabilir 
veya kaydırıcıyı kullanabilirsiniz. Yakınlaştırma düzeyini 1:1 olarak geri yüklemek için 
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 
seçeneğine tıklayarak kilitleyebilirsiniz. Tablo düzeninin kilidini kaldırmak için 
seçeneğine tıklayın.
Ayrıca araç çubuğunda 
altındaki seçenekleri kullanarak düzeni otomatik olarak değiştirebilirsiniz:
| UI öğesi | Ad | Açıklama |
|---|---|---|
|
|
Kılavuz çizgi düzeni | Kılavuz çizgide tabloları düzenlemek için. |
|
Otomatik düzen | Tabloları pencereye sığacak şekilde düzenlemek için. |
|
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:
| UI öğesi | Ad | Açıklama |
|---|---|---|
|
Tümünü daralt | Tüm tabloları yalnızca tablo adını gösterecek şekilde küçültmek için. |
|
Bağlı alanları göster | Tüm tabloların boyutunu, tablo adını ve diğer tablolarla ilişkilendirmeleri olan tüm alanları gösterecek şekilde küçültmek için. |
|
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.
| 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. |
|
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 |
|
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 |
|
Mümkün olduğunda QVDs kullanılması |
|
|
QVD dosyalarının yüklemede optimize edilmesi |
Optimize edilmiş yüklerle ilgili bazı sınırlamalar vardır. Alanlar yeniden adlandırılabilir ancak bu işlemlerin tümü standart yüklemeyle sonuçlanır:
|
|
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. |
|
|
Snowflake veri modeliniz varsa |
|
Az sayıda alan içeren tabloların normal dışı tutulması |
Birkaç alan içeren iki tablonuz varsa bunların birleştirilmesi performansı artırabilir. |
|
Eşleme yüklemeleri içeren normal dışı arama (yaprak) tabloları |
Yalnızca bir tablodan diğerine bir alan eklemeniz gerekiyorsa |
|
Zaman damgalarının tarih alanından kaldırılması veya ayrılması |
Ayrık zaman damgası değerleri nedeniyle gereksiz benzersizlik ve büyük değerler olması sebebiyle zaman damgası mevcut olduğunda tarih alanları, alanı doldurabilir. Analiziniz için zaman damgası gerekli değilse Date(Floor(YourDateField)) işlevini kullanarak bunu kaldırabilirsiniz. Zaman damgası olmasını istiyorsanız bunu tarihten ayırabilirsiniz. Aynı Floor() işlevini kullanabilir ve sonra aşağıdaki gibi bir şey kullanarak ayıklanan zaman damgasıyla yeni bir alan oluşturabilirsiniz: Time(Frac(Timestamp#(YourDateField,'MM/DD/YYYY h:mm:ss TT'))) |
|
Gereksiz alanların veri modelinden kaldırılması |
Veri modelinize yalnızca gerekli alanları yüklemelisiniz.
|
|
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 miktarı 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. |
|
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.