Tableau Desktop と Web 作成のヘルプ

ビジュアライゼーションおよびダッシュボードの構築を開始する前に、Tableau Desktop、Tableau Cloud、および Tableau Server での .twb のパフォーマンスに影響を与える可能性がある選択肢について理解しておく必要があります。

このチェックリストは、.twb のパフォーマンスに関する考慮事項を留意することを目的としています。すべての環境は同じではなく、.twb のパフォーマンスには単純な修正方がありません。以下の項目は、調査する領域です。指定されたアイテムは状況に該当しないか、パフォーマンス低下の原因に該当しない可能性があります。特定のケースに何が役立つかを常にテストします。

一般的なヒント

この一般的な考慮事項の一覧は、ブックの最適化方法を理解するのに役立ちます。これは、 デザイン効率の高いブック(新しいウィンドウでリンクが開く) のホワイトボードの TL;DR ページから入手できます。

• データがクリーンで質問の構造と一致しているほど、ブックが迅速に実行され、物事が簡単になります。分析に必要なデータにのみ接続します。

• ほとんどのブックをすばやく実行する素早く簡単な方法は抽出です。リアルタイムデータを必要としない場合は、大量の行を使用しないでください。

• ダッシュボードが遅い場合、大部分は設計が原因です。特に、1つのダッシュボードに多数のグラフがあるか、多数のデータを一度に表示しようとしていることが原因です。シンプルにする。ユーザーは、すべての情報を表示するのではなく、詳細を徐々にドリルダウンし、フィルター(プル分析)を実行できます。

• 不要なデータを操作する必要はありません。参照するフィールドおよび返す記録の粒度の観点両方から。フィルターを使用して、未使用のフィールドを非表示に集計します。

• データを減らすときは、フィルターを効率よく使用してください。

• 文字列と日付は低速で、数値とブールは高速です。

• ブックの効率かに特効薬はありません。最初にパフォーマンスの記録を見て、時間がかかる場所を把握します。時間のかかるクエリ？クエリが多いのか？計算が遅い？複雑なレンダリング？知見を活用して労力を適切な方向に活用します。

• 最新バージョンへのアップグレードは、他に何も必要とせずに、パフォーマンスを向上させる場合があります。

• データソースが低速である場合は、Tableau Desktop で低速になります。Tableau Desktop が低速である場合は、Tableau Server で低速になります。

• パフォーマンス調整は、環境、データ、分析、およびブックのコンテキストに大きく影響します。ある状況で上手くいっていることが、別のケースで上手くいかない場合もあります。御社固有のケースでは何がうまくいくのかを確認してください。

データソースと構造

• Tableau Desktop で接続する前に、分析の構造に合わせてデータを準備します。Tableau Prep(新しいウィンドウでリンクが開く) は、データを読みやすくするための便利なツールです。

• 参照整合性(新しいウィンドウでリンクが開く)のサポートを有効化。

• リレーショナル データベースの表にインデックスを付けます。

• データベース パーミッションが一時表の作成をサポートしていることを確認する。

• ネイティブ データベース ドライバーとの接続。

• 可能な限り、ライブデータソースではなく抽出に接続します。

• Tableau に取り入れるデータ量を分析に必要なデータ量に制限します。

• 集計フィルターと抽出フィルターの使用を検討してください。

• 抽出を作成する前に、使用していないフィールドを非表示にして抽出を最適化します。

• カスタム SQL の使用を避ける。

• クロスデータベース結合に、参加、混合、または使用する必要がある時期を特定します。

• 可能な限り結合を限定します。複数のデータソースを使用することで、各種類の分析が、適切に結合された結合から除外されます。

• 混合する前に集計することを検討してください。

関連トピックとリソース

• データベース レベルでデータを把握する(新しいウィンドウでリンクが開く)

• データのテストと抽出の使用(新しいウィンドウでリンクが開く)

• 効率的なワークブックの設計(新しいウィンドウでリンクが開く)

ビューとダッシュボードの作成

• シンプルにする。大きなブックを別のファイルに分割し、ダッシュボードで使用するシート数を減らすことを検討します。

• ビュー内のマークアップの数を減らし、必要なフィールドだけを追加し、フィルターを慎重に使用します。

• ビューの構築時に自動更新をオフにします。操作を実行するために Tableau に尋ねる前に、複数のステップを設定します。

• 可能であれば、ダッシュボードの複数のシートで同じレベルの詳細を使用して、クエリのバッチを有効にします。

• 使用するフィルターの数を制限します。可能な場合は、ガイド付き分析とフィルターアクションを使用します。

• 固定サイズのダッシュボードを使用します。ウィンドウサイズを変えるために再度レンダリングする必要はありません。

• カスタム ジオコーディングでは、ブックのサイズを再設定できます。

関連トピックとリソース

• ビューを構築する際のパフォーマンスの設計(新しいウィンドウでリンクが開く)

• 視覚化の高速化(新しいウィンドウでリンクが開く)

• パフォーマンスを向上させるため自動更新をオフにする(新しいウィンドウでリンクが開く)

• 効率的なワークブックの設計(新しいウィンドウでリンクが開く)

フィルター処理

• フィルター処理は、ブックとダッシュボードの性能劣化の最も一般的な原因の1つです。

• [抽出]および[データソース]フィルターを使用して、Tableau に持ち込まれるデータの量を制限します。

• データソースがインデックス化されている場合、フィルターがより効率的になります。

• コンテキストフィルターは、ビュー内の他のフィルターの前に評価され、操作の順序を強制的に高めるために使用されますが、クエリのパフォーマンスを向上させるのには役立ちません。

• 「 保留」 のみを使用してフィルターを 除外 することは、パフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性があるので注意してください。

• その州のすべての都市の代わりに 1 つの週をフィルター処理するなど、多くの点をまとめたカテゴリー ディメンション値をフィルター処理する方が、高効率です。

• 値の範囲をフィルター処理することは、多くの場合、多数の値の大きいリストをフィルター処理するよりも高速です。

• 値が更新されたときに複数のクロスデータベースフィルターが必要になることがあります。フィルターで[ 適用ボタンを表示 ]オプションを有効にして、ユーザーの選択後にフィルターを適用できるようにします。

• [関連する 値のみ ]フィルターオプションは、他のフィルターが変更されるたびにクエリを作成します。ガイド付き分析を使用するダッシュボードの場合は、代わりに フィルター アクション を使用します。

• 複数のワークシートにフィルターを適用すると、複数のクエリが作成されます。

• フィルターで [適用ボタンを表示 ]オプションを有効にします。これにより、ユーザーは、[ 適用 ]をクリックして、複数選択フィルターで 1 つのクエリを実行できます。

計算

• ブールと整数は文字列と日付より高速です。

• MIN 関数と MAX 関数を組み合わせて使用すると、AVG および ATTR よりも適切に実行できます。

• 可能な場合は、計算ではなく、グループ、設定、bin、カスタム日付日付フィールド、組み合わせフィールド、およびエイリアスなどの固有の Tableau 機能を使用します。

• 特に日付では、複雑な手動計算ではなく、CONTAINS および DATEPARSE、または MAKEDATE などの最適化された関数を使用します。

• COUNTD は遅い関数の型のうちの1つで、可能な限り回避できます。

• テーブル計算のパフォーマンスがよくない場合は、LOD 表現で表現できるかどうかをチェックします。その逆もまた真なりです。

関連トピックとリソース

• 効果的な計算の作成(新しいウィンドウでリンクが開く)

• 効率的なワークブックの設計(新しいウィンドウでリンクが開く)

その他の示唆

• Tableau Server に公開してもパフォーマンスは向上しません。まず、ブックを Tableau Desktop で調整します。

• どこを調整するかを特定するには、パフォーマンスの記録を使用します。

• 最新バージョンの Tableau 製品にアップグレードします。

関連トピックとリソース

• ワークブック パフォーマンスの記録と分析(新しいウィンドウでリンクが開く)

• 効率的なワークブックの設計(新しいウィンドウでリンクが開く)