Microsoft Fabric Analytics Engineer Associateスタディガイド (Japanese Edition)

第6章 エンタープライズ規模のセマンティックモデルの最適化

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セマンティックモデルのサイズが大きくなるにつれ、そのパフォーマンスが問題となる可能性がある。小規模なモデルでは回避策が有効かもしれないが、モデルが大きくなるにつれ、最適化は単なるオプションではなく、不可欠なものだと気づくだろう。 動作の遅いモデルは、Power BI レポートを含むあらゆる成果物に影響を及ぼす。Power BI レポートは、エンドユーザが実用的なものと認識するために、高速なビジュアルの読み込みと効率的な更新が必須だ。こうしたパフォーマンス上の課題は、時間の経過とともに、データを取り扱う担当者にもエンドユーザにも大きな頭痛の種となる。

本章では、データのクエリ方法、保存方法、更新方法に関するより賢明な判断を通じて、パフォーマンス最適化を支援する。まず、DAXINFO.VIEW関数とPowerBIパフォーマンスアナライザーを用いてパフォーマンス問題を特定する。次に、メジャーの精緻化など、DAXパフォーマンスを改善する実践的なテクニックを検討する。 その後、大規模なセマンティックモデル（企業規模の運用を含む）に特に適したストレージモードであるダイレクトレイクについて検討する。最後に、増分更新について扱う。これは、すべてのデータを繰り返し再読み込みするのではなく、新たに追加されたデータのみを更新することを可能にする。頻繁に大量のデータが追加される大規模なセマンティックモデルを扱う場合、これは不可欠となる。

DAXクエリとレポートビジュアライゼーションにおけるパフォーマンスメトリックの理解

Power BIレポート作成時、パフォーマンスの低下はユーザの不満を招き、導入率を低下させる。パフォーマンスを改善するには、遅延の原因を理解する必要がある。推測だけでは は解決しない。背景で何が起きているかを可視化し、パフォーマンスの測定と分析から始める必要がある。

このセクションでは、レポート ビジュアルと DAX クエリのパフォーマンスに関する洞察を得る方法を見ていく。 まず、INFO.VIEW関数を導入する。これにより、外部ツールを必要とせず、Power BI内で直接セマンティックモデルに関するメタデータ（メジャー、テーブル、列、関係など）をクエリできる。このメタデータは、過剰な計算列などの潜在的なボトルネックを特定するのに役立つ。また、モデル内で何が起きているかを文書化するのにも有用だ。

次に、Power BI Desktop のパフォーマンス アナライザーを調べる。この組み込みツールは、各ビジュアライゼーションの読み込みにかかる時間を把握するのに役立つ。 さらに重要なのは、その時間がビジュアライゼーションのレンダリング、DAXクエリの準備、データソースの応答待ちなどにどのように使われているかを分解して表示することだ。Power BIがモデルとどのようにやり取りしているかを裏側で正確に示し、結果をエクスポートすることもできる。これにより、後で結果を確認したり、チームと発見を共有したりするのが容易になる。パフォーマンスアナライザーを使用することは、レポートの速度を低下させている要因を特定し、最適化の取り組みに焦点を当てるべき場所を特定する実用的な方法だ。

DAX INFO.VIEW関数

Power BIを扱う際、データのを理解することは可視化において重要だ。しかし、構造やパフォーマンスを含むセマンティックモデルを把握することも同様に重要である。これらの知見を得ることで、より優れた文書化、メンテナンスの簡素化、そしてより賢いパフォーマンス最適化を実現できる。 ...