データベース レベルでデータを把握する
データベースの設計の特定の要因が Tableau パフォーマンスに与える影響を理解することにより得られる情報を使用し、データベース チームと協力してデータベース レベルでデータを最適化できます。
参照整合性のサポートを有効化
内部結合のパフォーマンスを向上できる、Tableau 参照整合性機能の参照整合性をサポートしているデータベース。コスト時間とリソースを結合し、データベース サーバー上で処理します。データベース内の複数の表を結合する場合、Tableau では、一般的にユーザーには見えない結合選別と呼ばれる機能を使用します。結合選別は、結合内で定義したすべての表ではなく、関連する表のみをクエリします。結合選別は、参照整合性が表の間で定義されている場合にのみ発生します。詳細については、「結合の参照整合性を仮定する」を参照してください。
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
データベースはユーザーに対し、一時テーブルを作成およびドロップするパーミッションを供与していますか、また、環境にはクエリの実行に十分なスプール容量がありますか。Tableau はパフォーマンスと機能を向上させるため、一時テーブルを作成します。一時テーブルは、接続に固有の情報を一時的に保有します。データベースでの一時テーブルの作成が制限されている場合、ワークブックとビューの全体のパフォーマンスは本来可能な速さにはなりません。
表のインデックスの作成
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 セットに効果的にインデックスを付けるには、頻繁にフィルターするフィールドを特定し、それらのフィールドをインデックスに追加します。コンテキスト フィルターとして頻繁に使用するフィールドがある場合、それをプライマリ インデックスとして設定することを検討してください。データ行が 200,000 を超える Access テーブルを使用している場合、表にインデックスを設定することを検討してください。具体的な方法については、Access のオンライン ヘルプで "インデックス" を検索して確認してください。Access データベースでは公式に、1 つのデータベースに 2 GB のデータ (約 100 万～ 200 万行) を保管できますが、この制限値を大幅に下回るとパフォーマンスが低下します。
多くのデータベース管理システム (DBMS) 環境には、クエリや便利な推奨インデックスを参照する管理ツールがあります。
データのバックアップ
多くの場合、大きなデータベース表を複数の小さな表に分割することで、パフォーマンスを向上できます。たとえば、セグメントを使用すると、特定のデータ サブセットを処理する Access テーブルのクラスタを作成することができます。
データベース サーバーの使用
大量のデータがある場合は、Oracle や MySQL、Microsoft SQL Server などのデータベース サーバーにデータを保存することを検討してください。Tableau Professional Edition は、このような大型のデータベース サーバーに接続することができます。