Ottimizzatore cartella di lavoro

Applicabile a: Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Server

Ottimizzatore cartella di lavoro è uno strumento che identifica se una cartella di lavoro è conforme a determinate procedure consigliate per le prestazioni. Queste linee guida si limitano agli elementi che possono essere analizzati dai metadati della cartella di lavoro e valutati da un algoritmo del motore di regole. Non tutti i suggerimenti saranno applicabili o appropriati per ogni cartella di lavoro. Ci sono molti aspetti delle prestazioni che non vengono acquisiti dall’ottimizzatore, alcuni dei quali possono garantire notevoli miglioramenti. Per maggiori informazioni, fai riferimento a Ottimizzare una cartella di lavoro e al whitepaper Designing Efficient Production Workbooks.

Eseguire Ottimizzatore cartella di lavoro

Ottimizzatore cartella di lavoro è disponibile dal menu Server o dalla finestra di dialogo di pubblicazione.

  1. Dal menu Server fai clic su Esegui ottimizzatore.
  2. La cartella di lavoro viene valutata automaticamente in base alle linee guida e i risultati vengono visualizzati in una delle tre categorie: Intervieni, Richiede revisione o Superato (o Superato e ignorato).
    • Potresti vedere meno di tre categorie. Se nessuna linea guida rientra in una categoria, non viene visualizzata.
    • Espandi ogni categoria per vedere le linee guida. Puoi anche espandere ciascuna linea guida per ulteriori informazioni sul motivo per cui è una raccomandazione. Alcune hanno informazioni aggiuntive specifiche per la tua cartella di lavoro.
    • Puoi scegliere di intervenire per qualsiasi delle linee guida o di non eseguire alcuna operazione. Poiché l’esecuzione dell’ottimizzatore è un passaggio volontario nel processo di pubblicazione, non ti impedisce di pubblicare.
  3. Per chiudere la finestra di dialogo e tornare alla cartella di lavoro, fai clic su Chiudi.
  4. Per chiudere la finestra di dialogo e tornare alla (o aprire la) finestra di pubblicazione, fai clic su Pubblica.

Categorie dell’ottimizzatore

L’ottimizzatore suddivide le linee guida in tre categorie: Intervieni, Richiede revisione e Superato.

Intervieni indica che l’aggiornamento della cartella di lavoro per la conformità alle procedure consigliate non ha alcun impatto, o solo un impatto minimo, sulla funzionalità della cartella di lavoro. In genere non c’è motivo per evitare di apportare queste modifiche.

Richiede revisione indica che l’adozione delle procedure consigliate può comportare la modifica della cartella di lavoro in modi più complessi, ad esempio la ristrutturazione di un’origine dati o la semplificazione di una dashboard.

  • Per queste linee guida, usa il buon senso per determinare quali problemi è possibile o utile risolvere.
  • Alcuni suggerimenti possono richiedere attività impegnative per un guadagno minimo a livello di prestazioni. In questi casi, non vale la pena di apportare modifiche.
  • Può essere utile impiegare lo strumento di registrazione delle prestazioni per ottenere un benchmark delle prestazioni.
  • Alcune potrebbero essere scelte deliberate che hai fatto.

In qualità di autore, sei tu a decidere cosa rende una cartella di lavoro il più efficiente possibile. Ricorda che potrebbe essere necessario violare alcune procedure consigliate per fornire i contenuti in modo efficace. Valuta sempre l’obiettivo della cartella di lavoro rispetto alle modifiche per il miglioramento delle prestazioni.

Superato indica che le linee guida sono soddisfatte e che la cartella di lavoro è già conforme alle procedure consigliate nell’area corrispondente. Tuttavia, tieni presente che vi sono molti aspetti delle prestazioni che non vengono acquisiti dall’ottimizzatore. Questa categoria viene rinominata Superato e ignorato se le linee guida per la cartella di lavoro vengono ignorate.

Ignorare una linea guida

Le linee guida non sono sempre applicabili alla tua situazione. Forse stai pubblicando una cartella di lavoro modello che altri possono utilizzare e devi preservare i campi e le origini dati inutilizzati. Non vuoi che l’ottimizzatore continui a inviarti notifiche su tali linee guida.

È possibile ignorare una linea guida per una cartella di lavoro.

  1. Da una linea guida specifica, fai clic sul pulsante Ignora.
    • La linea guida viene silenziata e passa alla sezione Superato e ignorato. Anche se esegui nuovamente l’ottimizzatore, tale linea guida non verrà visualizzata nella sezione Intervieni o Richiede revisione.
  1. Per riprendere la valutazione della linea guida, trova la sua riga nella sezione Superato e ignorato e fai nuovamente clic sul pulsante Ignora.
    • L’ottimizzatore viene eseguito di nuovo e la linea guida viene valutata. Continua a essere controllata ogni volta che viene eseguito l’ottimizzatore.

Correggere automaticamente una linea guida

Alcuni suggerimenti dell’ottimizzatore della cartella di lavoro possono essere implementati senza l’input dell’utente. Per queste linee guida, è disponibile un pulsante per correggere automaticamente la regola. Se il pulsante non viene visualizzato, è necessario risolvere manualmente il problema.

Da una linea guida specifica, fai clic sul pulsante Correzione automatica.

  • L’azione consigliata (come la chiusura di un’origine dati inutilizzata) viene eseguita dietro le quinte e la linea guida passa alla sezione Superato.
  • Se la correzione automatica non riesce per qualsiasi motivo, riceverai una notifica e ti verrà chiesto di risolvere il problema manualmente.
  • Se il pulsante non è disponibile, tale linea guida non può essere corretta automaticamente e deve essere risolta manualmente.

Linee guida

Ogni linea guida contiene l’espressione "Valuta la possibilità di", che suggerisce un modo potenziale per affrontare l’impatto sulle prestazioni. Le indicazioni sono necessariamente molto generali e potrebbero non essere applicabili in ogni situazione. Questi suggerimenti sono solo un punto di partenza: prendi sempre le tue decisioni nel contesto dell’ambiente e degli obiettivi della cartella di lavoro.

Nota: non tutti i suggerimenti possono essere eseguiti nel browser e potrebbero richiedere invece la modifica in Tableau Desktop.

Passa a una linea guida per lettera: A . B . C . D . E . F . G . H . I . J . K . L . M . N . O . P . Q . R . S . T . U . V . W . X . Y . Z

Lunghezza del calcolo

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Esempio di messaggio di output: Il calcolo Calcolo ha una lunghezza di 600 caratteri

L’elaborazione dei risultati di calcoli complessi può influire sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di suddividere il calcolo e spostare ciò che è possibile nel database o di utilizzare Tableau Prep per creare i calcoli prima dell’analisi.

Informazioni aggiuntive

I calcoli lunghi e complessi possono essere scritti in un unico calcolo o nidificati( (con alcuni componenti scritti come calcoli autonomi e usati in un calcolo più grande). La creazione di un calcolo con componenti nidificati può semplificare la risoluzione dei problemi e la manutenzione, ma può aggiungere complicazioni e incrementare l’elaborazione. Se possibile, eseguire il push di questi componenti nell’origine dati può migliorare le prestazioni.

I commenti presenti nei calcoli vengono conteggiati rispetto alla lunghezza, quindi questa linea guida può essere attivata da un commento lungo anziché da un calcolo lungo e complesso.

Il calcolo utilizza più origini dati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: l’origine dati Supply Chain include 17 calcoli che utilizzano campi di un’altra origine dati.

Quando i calcoli utilizzano campi da più origini dati, Tableau non può utilizzare alcuna ottimizzazione e deve elaborare il calcolo localmente.

Valuta la possibilità di creare il calcolo in Tableau Prep e di utilizzare un’estrazione.

Informazioni aggiuntive

Spostando il calcolo tra database sul livello dati, l’elaborazione può essere eseguita ancora prima che l’utente richieda la dashboard. Per maggiori informazioni, consulta Creare un join tra i dati (Prep) e Creare calcoli Level of Detail, di classificazione e di sezione.

In alcune condizioni un parametro può attivare questa linea guida. Se viene indicato un calcolo che non utilizza più origini dati, controlla se dispone di un parametro e se tale parametro può essere semplificato.

Dimensione della dashboard non fissa

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: La dashboard Analisi terzo trimestre non è di dimensione fissa.

Le dashboard di dimensione fissa possono essere memorizzate nella cache perché hanno una dimensione prevedibile. Utilizzando il ridimensionamento automatico delle dashboard, i risultati dipendono dallo schermo dell’utente, pertanto ogni volta è necessario eseguire il rendering delle dashboard. Il rendering delle dashboard spesso ha un impatto sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di utilizzare il dimensionamento fisso della dashboard.

Informazioni aggiuntive

Sebbene gli elementi reattivi rappresentino una procedura consigliata nella progettazione Web, il ridimensionamento della dashboard può distorcere il layout del contenuto, in aggiunta all’impatto sulle prestazioni della ripetizione del rendering. Per le visualizzazioni di Tableau, è preferibile utilizzare una dashboard di dimensioni fisse e dashboard specifiche per il dispositivo per supportare diversi dispositivi e dimensioni dello schermo.

Il filtro utilizza la logica condizionale

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: Il filtro Tipo di esempio utilizza la logica condizionale.

Il filtro delle dimensioni può essere eseguito in diversi modi, ad esempio su un elenco di valori, mediante la corrispondenza con caratteri jolly o utilizzando la logica condizionale. La logica condizionale può essere lenta.

Valuta la possibilità di modificare il filtro per evitare di utilizzare la logica condizionale. Se necessario, assicurati che la logica verifichi prima il risultato più frequente e utilizza ELSEIF o CASE quando possibile.

Informazioni aggiuntive

Per maggiori informazioni relative ai filtri, consulta Filtrare i dati.

Il filtro utilizza "Solo valori rilevanti"

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Esempio di messaggio di output: Il filtro Tipo di esempio utilizza "Solo valori rilevanti".

Quando un filtro utilizza "Solo valori rilevanti", il controllo filtro rapido mostra solo le opzioni applicabili in base allo stato corrente della vista. Ogni volta che viene apportata una modifica ad altri filtri, è necessario eseguire nuovamente una query sull’elenco dei valori da visualizzare, il che ha un impatto sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di utilizzare le azioni filtro della dashboard. Se il vantaggio per l’utente finale è abbastanza importante da dover utilizzare questa funzionalità, valuta se eseguire l’estrazione dei dati e l’ottimizzazione dell’estrazione.

Informazioni aggiuntive

Vi sono situazioni in cui è necessario utilizzare "Solo valori rilevanti" per evitare un elenco di filtri eccessivamente complesso. Invece di utilizzare filtri interattivi in tale situazione, prova a utilizzare i filtri azione. Prendi ad esempio in considerazione una dashboard con filtri a cascata per Categoria, Sottocategoria e ID prodotto, dove ID prodotto è impostato per visualizzare "Solo valori rilevanti". La rimozione di tale restrizione amplierebbe notevolmente l’elenco dei prodotti. Anziché utilizzare i filtri, puoi creare semplici visualizzazioni (come un grafico a barre di Categoria e Sottocategoria) e utilizzarlo come filtro. L’utente fa clic su una barra e il filtro azione viene applicato al resto delle visualizzazioni nella dashboard. Per maggiori informazioni, consulta Azioni dashboard.

Connessioni dati live

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain non è un’estrazione.

Le estrazioni di Tableau sono progettate per garantire la massima efficienza con le analisi. L’utilizzo delle estrazioni è uno dei modi più semplici per migliorare le prestazioni associate all’origine dati. Le estrazioni dispongono anche di molte funzionalità native per l’ottimizzazione.

Valuta la possibilità di estrarre l’origine dati.

Informazioni aggiuntive

In alcuni casi, la creazione di un’estrazione può determinare un carico eccessivo sulle risorse di Tableau Server o Tableau Site. Collabora con l’amministratore di Tableau per determinare la migliore linea d’azione.

Il whitepaper Progettare cartelle di lavoro efficienti contiene informazioni dettagliate sulle estrazioni e su come utilizzarle per le prestazioni. Potrebbe essere necessario eseguire l’accesso per consultare il whitepaper.

Connessioni multiple in un’origine dati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain utilizza più connessioni dati.

Le origini dati che includono più connessioni non possono essere calcolate localmente.

Valuta la possibilità di combinare le origini dati in Tableau Prep e di utilizzare un’estrazione per l’analisi.

Informazioni aggiuntive

Per maggiori informazioni, consulta Creare un join tra i dati (Prep).

Calcoli nidificati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: Il calcolo Calcolo fa riferimento a un altro calcolo.

I calcoli nidificati possono aggiungere complicazioni ed elaborazione aggiuntiva, in particolare con le istruzioni IF e altre funzioni con un impatto elevato sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di inviare i calcoli all’origine dati o di materializzarli in un’estrazione.

Informazioni aggiuntive

Questa regola può essere attivata per un calcolo che non si trova nella visualizzazione stessa ma è indicato come riferimento da un calcolo nella visualizzazione. Ad esempio, immagina quattro campi:

  1. Punti ottenuti (un campo nell’origine dati)
  2. Punteggio quiz =[Points earned]*10
  3. Voto curvo =[Quiz score]*1.05
  4. Voto lettera =IF [Curved grade] >= 90 THEN "A" ELSEIF [ Curved grade] >= 80 THEN "B" ELSEIF [Curved grade] >=70 THEN "C" ELSEIF [Curved grade] >=60 THEN "D" ELSE "F" END

Il Punteggio quiz è un calcolo non nidificato che fa riferimento solo a un campo. Sia Voto curvo che Voto lettera sono calcoli nidificati perché contengono riferimenti ad altri calcoli. Anche se nella visualizzazione viene utilizzato solo il Voto lettera, il Voto curvo attiva anche la regola di calcolo nidificata perché è in uso all’interno del Voto lettera.

Per maggiori informazioni sulla materializzazione dei calcoli in un’estrazione (Calcola ora), consulta Materializzare i calcoli nelle estrazioni.

Per maggiori informazioni sulla creazione di calcoli in Tableau Prep, consulta Calcoli in Tableau Prep.

Calcoli non materializzati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain non è stata pre-calcolata.

L’elaborazione dei risultati di un calcolo può influire sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di inviare i calcoli all’origine dati, quando possibile Se utilizzi un’estrazione, materializza i calcoli per pre-calcolare i risultati.

Informazioni aggiuntive

Pre-calcola i dati e i calcoli in un’estrazione o nell’origine dati di back-end. Spostando questa elaborazione aggiuntiva nel livello dati, l’elaborazione viene completata ancora prima che l’utente richieda la dashboard.

La creazione di un’estrazione dei dati spesso consente di aumentare le prestazioni, sebbene ci siano compromessi in termini di aggiornamento dei dati e alcune funzionalità. Consulta Estrarre i dati per maggiori informazioni sulle opzioni per le estrazioni e Materializzare i calcoli nelle estrazioni per maggiori informazioni sulla materializzazione dei calcoli.

Estrai i dati: fai clic con il pulsante destro del mouse sul nome dell’origine dati nella parte superiore del riquadro Dati, quindi seleziona Estrai dati. Nella finestra di dialogo di configurazione scegli Calcola ora.

Numero di origini dati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: La cartella di lavoro contiene 17 origini dati.

Ogni origine dati contribuisce alla quantità di tempo impiegato da Tableau per caricare una cartella di lavoro ed eseguirne il rendering.

Valuta la possibilità di combinare le origini dati, se possibile, soprattutto quando il livello di granularità è lo stesso o supportano la stessa analisi.

Informazioni aggiuntive

Consulta Correlare i dati per ulteriori informazioni sulla combinazione di origini dati o valuta l’utilizzo di Tableau Prep.

Tuttavia, fai attenzione a non combinare eccessivamente le origini dati. Le cartelle di lavoro offrono prestazioni ottimali quando ogni tipo di analisi è basato su un’origine dati ben progettata. Se è difficile combinare le origini dati, questo potrebbe indicare che l’analisi deve essere suddivisa in più cartelle di lavoro, ciascuna con uno scopo più mirato.

Per suddividere l’analisi tra più cartelle di lavoro, prova uno di questi metodi:

  • Salva una copia della cartella di lavoro ed elimina da ciascuna copia i fogli, le dashboard e le origini dati non necessari. Per maggiori informazioni, consulta Ottimizzare una cartella di lavoro.
  • Copia fogli specifici in una nuova cartella di lavoro. Questo potrebbe essere più efficiente, perché la copia di una dashboard in una nuova cartella di lavoro trasferisce solo ciò che è necessario per tale dashboard. Tuttavia, non tutte le opzioni di formattazione vengono trasferite. Per maggiori informazioni, consulta Copia delle informazioni tra cartelle di lavoro.

Numero di filtri

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Esempio di messaggio di output: Il foglio Distribuzione aule contiene 17 filtri.

I filtri eccessivi su una vista creano una query più complessa.

Valuta la possibilità di ridurre il numero di filtri e di utilizzare azioni filtro, quando possibile. Non tutti i tipi e i formati di filtri sono uguali in termini di prestazioni, quindi prendi in considerazione l’ottimizzazione dei filtri necessari.

Informazioni aggiuntive

Il whitepaper Designing Efficient Production Workbooks contiene un’intera sezione sui filtri che fornisce molti più dettagli. In breve:

  • Riduci il numero complessivo di filtri
  • I filtri applicati a più fogli di lavoro attivano più query a ogni modifica
  • Limita l’utilizzo di Mostra solo valori rilevanti. L’utilizzo di un’estrazione contribuisce a ottimizzare questa funzionalità, se necessario.
  • Evita i filtri di inclusione/esclusione con cardinalità elevata
  • Utilizza il pulsante Applica per impedire più aggiornamenti mentre l’utente interagisce con il filtro
  • Filtra sui campi presenti nella vista
  • Utilizza filtri di data continui anziché discreti
  • I filtri contestuali non devono essere utilizzati esclusivamente per migliorare le prestazioni

Le azioni di filtro sono un modo efficiente per guidare l’utente attraverso una dashboard. Per maggiori informazioni, consulta Azioni di filtro.

Numero di contenitori di layout

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: La dashboard Analisi terzo trimestre contiene 42 contenitori di layout.

I contenitori di layout possono complicare il rendering della dashboard.

Valuta la possibilità di rimuovere i contenitori di layout non necessari e di semplificare la progettazione della dashboard.

Informazioni aggiuntive

Per maggiori informazioni sui contenitori di layout e sul riquadro Layout, consulta Raggruppa gli elementi con contenitori di layout.

Numero di calcoli LOD

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Esempio di messaggio di output: La cartella di lavoro contiene 42 calcoli LOD.

L’elaborazione dei risultati di calcoli complessi può influire sulle prestazioni. Spesso, i calcoli LOD vengono utilizzati istantaneamente per affrontare problemi di granularità nell’origine dati che potrebbero essere gestiti prima dell’analisi.

Valuta la possibilità di adattare l’origine dati all’analisi per evitare la necessità di numerosi calcoli LOD

Informazioni aggiuntive

I calcoli LOD (Level of Detail) sono strumenti potenti, ma sono costosi. Assicurati di utilizzarli solo quando necessario.

I database di produzione sono progettati per gestire carichi di query significativi e rappresentano un’ottima opzione per spostare l’elaborazione fuori da Tableau. Talvolta il database può eseguire calcoli LOD FIXED. Anche Tableau Prep supporta i calcoli LOD FIXED. Per maggiori informazioni, consulta Creare calcoli Level of Detail, di classificazione e di sezione.

Numero di viste in una dashboard

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: La dashboard Analisi terzo trimestre contiene 17 visualizzazioni

Una dashboard deve caricare tutti gli elementi prima di poter essere visualizzata. Più viste contiene una dashboard, più tempo è necessario per il caricamento. Sebbene in molti casi implichi una riprogettazione, ridurre il numero di viste in una dashboard è spesso il modo migliore per aumentarne l’efficienza.

Valuta la possibilità di semplificare la dashboard per renderla il più efficace e semplice possibile riducendo il numero di viste, filtri e altri elementi. Inizia da tutto quello che può essere rimosso immediatamente. Per altri modi per ridurre il disordine nella dashboard, consulta Ottimizzare una cartella di lavoro

Informazioni aggiuntive

Se è necessaria una riprogettazione più sostanziale, ricorda che non tutte le viste hanno lo stesso impatto sulle prestazioni. Concentrati sui fogli con il maggior numero di indicatori, filtri o altre complessità. Una buona strategia può essere quella di limitare la dashboard iniziale alle informazioni di riepilogo e fornire dettagli aggiuntivi solo quando l’utente li richiede. Esistono molte strategie per questo tipo di drill-down guidato, tra cui:

Numero di fogli della cartella di lavoro

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: La cartella di lavoro contiene 42 fogli visibili

La dimensione complessiva di una cartella di lavoro influisce sul tempo necessario per la sua elaborazione e visualizzazione. Tutti i fogli visibili devono essere caricati prima che Tableau possa visualizzare una cartella di lavoro o una vista. La riduzione del numero di fogli può contribuire ad accelerare il tempo di caricamento.

Valuta la possibilità di ridurre il numero di fogli nella cartella di lavoro chiudendo i fogli non necessari, nascondendo i fogli utilizzati in una dashboard o suddividendo l’analisi in più cartelle di lavoro.

Informazioni aggiuntive

Elimina i fogli che non sono necessari per l’analisi: fai clic con il pulsante destro del mouse sulla scheda del foglio nella parte inferiore della cartella di lavoro, quindi seleziona Elimina.

Nascondi i fogli in uso: i fogli di lavoro utilizzati in una dashboard o in una storia non possono essere eliminati, ma possono essere nascosti. Per maggiori informazioni, consulta Gestire i fogli nelle dashboard e nelle storie.

  • Nascondi tutti i fogli di una dashboard: fai clic con il pulsante destro del mouse sulla scheda della dashboard nella parte inferiore della cartella di lavoro, quindi seleziona Nascondi tutti i fogli.
  • Nascondi un foglio specifico: fai clic con il pulsante destro del mouse sulla scheda del foglio nella parte inferiore della cartella di lavoro, quindi seleziona Nascondi.

Se sono necessari tutti i fogli, decidi se l’analisi può essere suddivisa in più cartelle di lavoro, ciascuna con uno scopo più mirato.

  • Salva una copia della cartella di lavoro ed elimina da ciascuna copia i fogli, le dashboard e le origini dati non necessari. Per maggiori informazioni, consulta Ottimizzare una cartella di lavoro.
  • Copia fogli specifici in una nuova cartella di lavoro. Questo potrebbe essere più efficiente, perché la copia di una dashboard in una nuova cartella di lavoro trasferisce solo ciò che è necessario per tale dashboard. Tuttavia, non tutte le opzioni di formattazione vengono trasferite. Per maggiori informazioni, consulta Copia delle informazioni tra cartelle di lavoro.

Origini dati inutilizzate

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain non viene utilizzata nella cartella di lavoro.

Ogni origine dati contribuisce alla quantità di tempo impiegato da Tableau per caricare una cartella di lavoro ed eseguirne il rendering.

Valuta la possibilità di chiudere le origini dati che non sono in uso.

Informazioni aggiuntive

Se alcune origini dati non vengono utilizzate, chiudile: fai clic con il pulsante destro del mouse sul nome dell’origine dati nella parte superiore del riquadro Dati, quindi seleziona Chiudi.

Campi inutilizzati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain contiene 42 campi che non vengono utilizzati.

Nascondere i campi inutilizzati evita che vengano inutilmente sottoposti a query e riduce la dimensione delle estrazioni.

Valuta la possibilità di nascondere tutti i campi che non vengono utilizzati, indipendentemente dal fatto che l’origine dati sia o meno un’estrazione.

Informazioni aggiuntive

Nascondere i campi inutilizzati

  • In Tableau Desktop: apri il menu a discesa nella parte superiore del riquadro Dati, quindi seleziona Nascondi tutti i campi inutilizzati.
  • In Web authoring: fai clic con il pulsante destro del mouse su un campo inutilizzato e seleziona Nascondi. Non è possibile nascondere in blocco i campi inutilizzati in Web authoring. Se nascondere i campi singolarmente è impegnativo, valuta la possibilità di apportare la modifica in Tableau Desktop invece di lavorare nel browser.

Utilizza la combinazione dei dati

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Esempio di messaggio di output: Il foglio Distribuzione aule utilizza la combinazione dei dati.

Le prestazioni della combinazione dei dati sono determinate dal numero di membri univoci nei campi di collegamento.

Valuta la possibilità di utilizzare relazioni, quando possibile. Se è necessaria una combinazione, prova a utilizzare campi di collegamento a bassa cardinalità.

Informazioni aggiuntive

Esistono diversi modi per combinare i dati provenienti da più origini. La combinazione dei dati invia due query distinte a due origini dati distinte e visualizza i risultati insieme nella visualizzazione. Queste query sono a livello dei campi di collegamento e i risultati vengono uniti in memoria in Tableau. I risultati delle query di grandi dimensioni richiedono maggiore elaborazione per generare la visualizzazione finale.

Suggerimento: se non stai utilizzando la combinazione dei dati ma Ottimizzatore cartella di lavoro mostra un errore per questa regola, verifica se la cartella di lavoro utilizza il filtro tra origini dati. Il filtro tra origini dati presenta problemi di prestazioni simili relativi alla cardinalità dei campi.

Utilizza i calcoli di date

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain contiene 17 calcoli di date.

La logica delle date può essere complicata. Riduci al minimo il numero di calcoli e conversioni di date che devi eseguire in Tableau.

Valuta la possibilità di utilizzare DATEPARSE e MAKEDATE prima di altri metodi e prova a utilizzare funzioni integrate come DATEDIFF() quando possibile. Per filtrare in base a una data, utilizza filtri date relative o un filtro data continuo invece di un filtro discreto.

Informazioni aggiuntive

L’elaborazione dei calcoli in Tableau può avere un impatto significativo sulle prestazioni, in particolare le funzioni di data. Valuta la possibilità di creare un’estrazione e di materializzare i calcoli o di eseguire il push dei calcoli nell’origine dati. Per maggiori informazioni sulla creazione di calcoli in Tableau Prep, consulta Creare calcoli in Tableau Prep.

Nota: se un calcolo di date è nidificato in un altro calcolo, l’ottimizzatore contrassegna il calcolo di date nidificato, anche se il calcolo principale è il campo utilizzato nella visualizzazione.

Utilizza il raggruppamento

Da Ottimizzatore cartella di lavoro

Messaggio di output di esempio: L’origine dati Supply chain utilizza 17 campi raggruppati.

La funzionalità di raggruppamento nativa di Tableau carica l’intero dominio del campo, il che può avere un impatto sulle prestazioni.

Valuta la possibilità di utilizzare un campo calcolato con un’istruzione CASE o insiemi anziché gruppi.

Informazioni aggiuntive

Nei test eseguiti per il whitepaper Progettare cartelle di lavoro efficienti, il raggruppamento con CASE e gli insiemi ha ottenuto risultati migliori rispetto alla funzionalità di raggruppamento nativa.

La funzione CASE può essere utilizzata per creare i gruppi. Immagina uno scenario in cui i dati riguardano un mazzo di carte. È presente un campo per il valore della carta (2– 10, J, Q, K, A) ma l’analisi deve confrontare le carte con figure con le carte numeriche. La dichiarazione Case per il raggruppamento potrebbe essere

CASE [Value]
        WHEN "J" THEN "Face card"
        WHEN "Q" THEN "Face card"
        WHEN "K" THEN "Face card"
        ELSE "Number card"
        END

Gli insiemi hanno il vantaggio aggiuntivo delle azioni insieme, che rendono gli insiemi più potenti e flessibili rispetto al raggruppamento tradizionale. Per maggiori informazioni, consulta Creare insiemi e Azioni d’insieme.

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