最佳化應用程式效能

您可以依下列方式判定應用程式的基本 RAM 使用量：

1. 重新啟動 Qlik Sense 伺服器。
2. 記下目前的 RAM 使用量。
3. 開啟 Qlik Sense 應用程式。
4. 記錄 RAM 中的差異。

若您正在使用 Qlik Sense June 2018 或更新版本，可以使用 App Metadata Analyzer 尋找此度量。 如需更多資訊，請參閱應用程式中繼資料分析器 （僅提供英文版）。

若兩個或更多資料表格共同擁有兩個或更多欄位，則 Qlik Sense 會建立合成鍵。這可能表示指令碼或資料模型中發生錯誤。若要診斷合成鍵，請參閱 合成鍵。

若兩個欄位具有多個關聯，就會發生循環參照。Qlik Sense 將嘗試變更與其中一個表格的連線，以解決這些事項。不過，應解決所有循環參照警告，請參閱 瞭解和解決循環參照。

關於最佳化載入有一些限制。可以重新命名欄位，但這些操作都會造成標準載入：

• 載入欄位上的任何轉換。
• 使用造成 Qlik Sense 解壓縮記錄的 where 子句。
• 在載入的欄位上使用對應。

如果您的應用程式連線至大量來自持續更新的資料庫的資料，載入整個資料集會相當耗時。您應改用累加載入，以從資料庫中擷取新記錄或變更的記錄。如需詳細資訊，請參閱 使用累加載入載入新的和更新的記錄。

若您有 Snowflake 資料模型，可以使用 Join 前置詞或其他對應聯結其中某些內容，以減少資料表格數量。這對於大型事實資料表特別重要。良好的縮圖規則是只有一個大型表格。如需更多資訊，請參閱是否合併。

若時間戳記存在，則日期欄位可以空白，因為字串表示較大，且相異值數量較大。若精確性對於分析沒有必要，可以將時間戳記四捨五入，例如使用 Timestamp(Floor(YourTimestamp,1/24)) 四捨五入為最近的小時，或使用 Date(Floor(YourTimestamp)) 完全移除時間元件。

若您想要時間戳記，可以從日期本身解耦。您可以使用相同的 Floor() 函數，然後沿用以下文字行，透過擷取的時間建立新欄位：Time(Frac(YourTimestamp))。

您只能在資料模型中載入必要欄位。避免使用 Load * 和 SELECT。確認您保留：

• 對分析有必要的欄位。
• 實際用於應用程式的欄位。

若在彙總函數內部使用 If() 函數，將會在記錄層級操作並評估多次。

例如，若您在彙總中有 1000 個記錄，將會評估 If() 條件 1000 次。若您巢狀化陳述式，這會迅速串聯。您應改用集合分析。會在彙總之前套用集合分析篩選條件，造成回應更加快速。也能透過集合分析快取這些回應，If() 則無法實現。您也可以對資料模型考慮其他函數和修改。

評估彙總時，計算會透過兩個步驟執行：

1. 第一步是尋找要進行計算的相關組合。此步驟是單一執行緒。

2. 第二步是執行計算。此步驟是多執行緒。

單一執行緒部分會顯著影響效能。一個範例是，若彙總內部有多個欄位，例如 Sum(Quantity*ListPrice)。若 Quantity 位於事實資料表中，而 ListPrice 位於主要產品表格中，則引擎首先需要聯結兩個表格以尋找組合，才能開始加總產品。聯結是單一執行緒部分，而加總是多執行緒。若在相同表格中找到兩個欄位，則不必聯結，評估彙總的速度會大幅提升。

含有 15 欄的表格可視為寬型表格。若表格由許多記錄組成，您應在表格物件上使用計算條件，如此只有在達到特定選項或標準後才會轉譯。若您的表格非常寬，請考慮：

• 建立多個根據條件顯示的較小表格。
• 使用方法以根據條件顯示欄。
• 讓表格限僅限對於分析有必要的欄位。