Aide de Tableau Desktop et de la création Web

Avant de commencer à créer vos visualisations et vos tableau de bord, vous devez garder à l’esprit que vos choix peuvent avoir une incidence sur les performances de vos classeurs dans Tableau Desktop, Tableau Cloud et Tableau Server.

Cette liste de contrôle est conçue pour vous aider à prendre en compte différents points en matière de performances des classeurs. Gardez à l’esprit que tous les environnements sont différents et qu’il n’existe pas de remède simple en matière de performances des classeurs. Voici les différents points que nous allons explorer. Tous les points indiqués ne s’appliquent pas nécessairement à votre situation ou ne sont pas nécessairement la raison de performances médiocres. Testez toujours ce qui vous aide dans votre cas spécifique.

Conseils généraux

Vous pouvez utiliser cette liste générale de considérations comme point de départ dans votre recherche d’optimisation des classeurs. Elle est issue de la page TL;DR du livre blanc Concevoir des classeurs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).

• Plus vos données seront propres et plus elles correspondront à la structure de vos questions, plus vos classeurs s’exécuteront rapidement et vous faciliteront la vie. Connectez-vous uniquement aux données dont vous avez besoin pour l’analyse.

• Les extraits sont un moyen rapide et facile d’accélérer l’exécution de la plupart des classeurs. Si vous n’avez pas besoin de données en temps réel ou si vous travaillez avec des milliards de lignes de données, vous devriez essayer les extraits.

• La lenteur des tableaux de bord s’explique la plupart du temps par une conception médiocre, plus particulièrement un nombre excessif de graphiques dans un seul tableau de bord ou la tentative de présenter trop de données à la fois. Recherchez la simplicité. Autorisez vos utilisateurs à explorer en cascade les détails, plutôt que de tout montrer, puis de filtrer (analytique guidée).

• Ne travaillez pas avec des données dont vous n’avez pas besoin, aussi bien au niveau des champs que vous référencez, que de la granularité des enregistrements retournés. Utilisez des filtres, masquez les champs inutilisés et effectuez des agrégations.

• Tout en réduisant les données, veillez à utiliser les filtres de manière efficace.

• Les chaînes et les dates sont lentes, les nombres et les valeurs booléennes sont rapides.

• Il n’existe pas de recettes magiques pour les classeurs inefficaces. Commencez par analyser l’enregistreur de performances pour comprendre ce qui prend du temps. Des requêtes à exécution longue ? Un grand nombre de requêtes ? Calculs lents ? Un rendu complexe ? Utilisez les informations exploitables pour concentrer vos efforts dans la bonne direction.

• La mise à niveau à la version la plus récente peut améliorer nettement les performances sans qu’aucune autre action soit nécessaire.

• Si les performances sont lentes dans la source de données, elle seront lentes dans Tableau Desktop. Si elles sont lentes dans Tableau Desktop, elles seront (presque toujours) lentes dans Tableau Server.

• L’ajustement des performances est un processus très individualisé en fonction du contexte de votre environnement, des données, de l’analyse et des classeurs. Ce qui fonctionne dans une situation peut ne pas donner de résultats satisfaisants dans une autre. Testez et répétez pour déterminer ce qui fonctionne dans votre cas spécifique.

Source de données et structure

• Préparez vos données en fonction de la structure de votre analyse avant de vous connecter aux données dans Tableau Desktop. Tableau Prep(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) est un outil utile pour préparer vos données.

• Activez la prise en charge de l’intégrité référentielle(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).

• Indexez les tables de votre base de données relationnelle.

• Assurez-vous que les autorisations de base de données prennent en charge la création de tables temporaires.

• Connectez-vous avec les pilotes de base de données natifs.

• Dès que possible, connectez-vous à un extrait plutôt qu’à une source de données en direct.

• Limitez la quantité de données que vous intégrez dans Tableau aux seules données nécessaires pour votre analyse.

• Envisagez d’utiliser des extraits agrégés et des filtres d’extrait.

• Optimisez les extraits et masquez les champs inutilisés avant de créer un extrait.

• Évitez d’utiliser SQL personnalisé.

• Identifiez les cas où vous devriez utiliser une jointure, une combinaison ou une jointure entre bases de données.

• Veillez à ce que les jointures soient aussi limitées que possible. Envisagez d’utiliser plusieurs sources de données afin que chaque type d’analyse soit créée à partir d’une jointure efficacement conçue.

• Envisagez d’agréger les données avant de les combiner.

Rubriques et ressources associées

• Connaître vos données au niveau de la base de données(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Tester vos données et utiliser des extraits(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Concevoir des classeurs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Création de vues et de tableaux de bord

• Recherchez la simplicité. Divisez les classeurs massifs en des fichiers séparés et envisagez d’utiliser moins de feuilles dans un tableau de bord.

• Réduisez le nombre de repères dans la vue et ajoutez uniquement les champs dont vous avez besoin, en utilisant les filtres de manière judicieuse.

• Désactivez les mises à jour automatiques lorsque vous créez une vue. Configurez plusieurs étapes avant de demander à Tableau d’exécuter les actions.

• Si possible, essayez d’utiliser le même niveau de détail sur plusieurs feuilles d’un tableau de bord afin de permettre le traitement en lots de requêtes.

• Limitez le nombre de filtres utilisés—utilisez l’analytique guidée et les actions de filtre dès que possible.

• Utilisez des tableaux de bord de taille fixe. Il n’est pas nécessaire de créer un nouveau rendu pour différentes tailles de fenêtre.

• Le géocodage personnalisé peut augmenter considérablement la taille d’un classeur.

Rubriques et ressources associées

• Concevoir une vue efficace(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Accélérer les visualisations(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Désactiver les mises à jour automatiques pour améliorer les performances(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Concevoir des classeurs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Filtrage

• Le filtrage est l’une des causes les plus courantes de performances médiocres des classeurs et des tableaux de bord.

• Utilisez des filtres d’extrait et de sources de données pour limiter la quantité de données intégrées dans Tableau.

• Les filtres sont plus efficaces lorsque la source de données est indexée.

• Les filtres contextuels sont évalués avant les autres filtres de la vue et doivent être utilisés pour imposer un ordre d’opérations, par contre ils n’aident plus à améliorer les performances des requêtes.

• Gardez à l’esprit que l’utilisation des options Conserver uniquement et Exclure pour filtrer des éléments discrets peut avoir une incidence importante sur les performances.

• Le filtrage d’une valeur de dimension de catégorie résumant de nombreux points (par exemple filtrer un État plutôt que toutes les villes dans cet État) est plus efficace.

• Filtrer une plage de valeurs est souvent plus rapide que de filtrer de vastes listes détaillées de valeurs discrètes.

• Les filtres appliqués à plusieurs bases de données peuvent nécessiter plusieurs requêtes lors de la mise à jour des valeurs. Activez l’option Afficher le bouton Appliquer sur les filtres pour que les utilisateurs appliquent le filtre après avoir effectué leurs sélections.

• L’option de filtre Les valeurs pertinentes uniquement crée une requête à chaque fois que les autres filtres sont modifiés. Pour les tableaux de bord utilisant l’analytique guidée, essayez d’utiliser des Actions de filtre à la place.

• L’application de filtres à plusieurs feuilles de calcul crée plusieurs requêtes.

• Activez l’option Afficher le bouton Appliquer sur les filtres. Vous-même et vos utilisateurs pouvez cliquer sur Appliquer pour exécuter une seule requête pour des filtres à sélection multiple.

Calculs

• Les valeurs booléennes et les entiers sont plus rapides que les chaînes et les dates.

• Les fonctions MIN et MAX sont plus performantes que AVG et ATTR.

• Quand cela est possible, utilisez des fonctionnalités Tableau natives—groupes, ensembles, classes, champs de dates personnalisées, champs combinés et alias—au lieu de calculs.

• Utilisez des fonctions optimisées telles que CONTAINS et DATEPARSE ou MAKEDATE quand cela est possible, plutôt que des calculs manuels compliqués, tout particulièrement ceux comportant des dates.

• COUNTD est l’un des types de fonctions les plus lents, à éviter si possible.

• Si un calcul de table est peu performant, voyez s’il peut être exprimé via une expression LOD, et vice versa.

Rubriques et ressources associées

• Créer des calculs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Concevoir des classeurs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Autres suggestions

• La publication sur Tableau Server n’améliorera pas les performances. Commencez par ajuster votre classeur dans Tableau Desktop.

• Utilisez l’enregistreur de performances pour identifier où concentrer vos efforts d’ajustement.

• Mettez à niveau à la version la plus récente de votre produit Tableau.

Rubriques et ressources associées

• Enregistrer et analyser les performances de classeur(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

• Concevoir des classeurs efficaces(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)