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Un auteur de rapport remarque qu’un visuel de table prend plus de temps à charger que d’autres visuels sur la même page. Dans l’analyseur de performances, le temps de requête DAX est de 4 200 ms tandis que le temps d'affichage visuel est de 150 ms. Qu’est-ce que l’auteur du rapport doit examiner en premier ?
La performance de rendu du visuel du tableau
Les mesures ou les modèles de filtrage utilisés par la requête DAX du visuel
Connexion réseau entre le client et le service Power BI
Une mesure calcule la même expression CALCULATE trois fois dans sa formule. Quelle technique d’optimisation DAX traite le plus directement de cette inefficacité ?
Remplacer les fonctions d’itérateur par des fonctions d’agrégation
Utiliser une var pour stocker le résultat CALCULATE et le référencer dans l’expression RETURN
Déplacer le calcul vers une colonne Power Query calculée
Un modèle sémantique contient une colonne qui stocke les horodatages de commande en millisecondes, mais signale uniquement les données de groupe par date. Quelle technique de réduction de cardinalité est la plus appropriée ?
Supprimer entièrement la colonne du modèle
Convertir le type de données de la colonne de date-heure en texte
Tronquez la colonne à la précision de la date dans Power Query avant le chargement
Une organisation a un modèle DirectQuery avec une table de faits volumineuse contenant des milliards de lignes. Les rapports interrogent fréquemment les données au niveau mensuel et régional. Quelle approche permet d’accélérer ces requêtes de niveau résumé ?
Implémenter des agrégations qui stockent des données résumées au niveau mensuel et régional
Ajouter des expressions FILTER à chaque mesure pour limiter les données analysées
Convertir toutes les tables de dimension en mode de stockage DirectQuery
Une page de rapport avec 25 visuels se charge lentement. L’analyseur de performances indique que les temps de requête DAX individuels sont inférieurs à 200 ms par visuel, mais que le chargement total de la page dépasse 10 secondes. Quelle en est la cause la plus probable ?
Les mesures individuelles ont besoin d’une optimisation DAX
Le nombre plus élevé de visuels génère trop de requêtes séquentielles
Le modèle sémantique a des colonnes à cardinalité élevée qui doivent être réduites
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