ワークブックオプティマイザー

適用先: Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Server

ワークブックオプティマイザーは、ワークブックが特定のパフォーマンスベストプラクティスに従っているかどうかを識別するツールです。ベストプラクティスのガイドラインは、ワークブックのメタデータから解析でき、ルールエンジンのアルゴリズムで評価できるものに限定されています。その推奨事項のすべてが、すべてのワークブックに適用でき、適切であるとは限りません。パフォーマンスにはオプティマイザーでは捉えきれない多くの側面がありますが、その中には簡単に対処できるものもあります。詳細については、ワークブックの合理化とホワイトペーパー「効率的に作業できるワークブックの設計」を参照してください。

ワークブックオプティマイザーの実行

ワークブックオプティマイザーは、[サーバー] メニューまたはパブリッシュダイアログから利用できます。

[サーバー] メニューで [オプティマイザーの実行] をクリックします。
ワークブックはガイドラインに照らして自動的に評価され、結果は 3 つのカテゴリ「アクションの実行」、「レビューが必要」、「合格」(または「合格および無視」) のいずれかで表示されます。

表示されるカテゴリは 3 つに満たない場合があります該当するガイドラインがない場合、そのカテゴリは表示されません。
各カテゴリを展開して、ガイドラインを確認します。各ガイドラインを展開すると、それが推奨される理由の詳細を確認することもできます。ワークブックに固有の追加情報があるものもあります。
ガイドラインのいずれかに対処するか、対処しないかを選択できます。オプティマイザーの実行はパブリッシュプロセスにおいて任意のステップであるため、パブリッシュできなくなるわけではありません。

ダイアログを閉じてワークブックに戻るには、[閉じる] をクリックします。
ダイアログを閉じてパブリッシュダイアログに戻る (またはダイアログを開く) には、[パブリッシュ] をクリックします。

オプティマイザーのカテゴリ

オプティマイザーでは、ガイドラインが 3 つのカテゴリ (アクションの実行、レビューが必要、合格) に分類されます。

アクションの実行は、これらのベストプラクティスに従うようにワークブックを更新しても、ワークブックの機能への影響は最小限か、まったくないことを示します。おそらく、これらの変更を避ける理由はないでしょう。

レビューが必要は、これらのベストプラクティスに従うために、データソースの再構築やダッシュボードの簡素化など、関与の程度がより高い方法でワークブックを修正する必要があることを示します。

これらのガイドラインについては、適切な見識に基づいて、可能な対処や現実的な対処を決定してください。
一部の推奨事項では、パフォーマンスをほんの少し向上させるために多大な労力が必要になり、その労力に値しない場合があります。
パフォーマンスベンチマークを取得するには、パフォーマンスの記録を使用すると便利な場合があります。
一部の推奨事項は、意図的に選択される場合があります。

作成者は、ワークブックを可能な限り効率的にすることに関して、最終的な権限を持っています。コンテンツを効果的に配信するには、一部のベストプラクティスに従わない場合もあります。パフォーマンスを向上させるために、ワークブックの目標と変更を常に比較検討してください。

合格は、ガイドラインが満たされ、ワークブックがその領域のベストプラクティスに既に従っていることを示します。ただし、オプティマイザーでは捉えきれないパフォーマンスの側面も多くあります。このカテゴリの名前は、ワークブックのガイドラインが無視された場合、合格および無視に変更されます。

ガイドラインを無視する

ガイドラインが常に状況に当てはまるとは限りません。たとえば、他のユーザーが使用できるようにテンプレートのワークブックをパブリッシュしようとしており、未使用のフィールドとデータソースを保持する必要があるとします。オプティマイザーがこれらのガイドラインについて通知し続けるのは望ましくありません。

ワークブックに対するガイドラインを無視することは可能です。

特定のガイドラインで、[無視] ボタンをクリックします。
- ガイドラインはミュートされ、[合格および無視] セクションに移動します。オプティマイザーをもう一度実行しても、そのガイドラインは [アクションの実行] または [レビューが必要] のセクションに表示されません。

ガイドラインの評価を再開するには、[合格および無視] セクションでその行を見つけて、[無視] ボタンをもう一度クリックします。
- オプティマイザーが再び実行され、ガイドラインが評価されます。オプティマイザーが実行されるたびに、引き続きチェックされます。

ガイドラインの自動修正

ワークブックオプティマイザーからのいくつかの提案は、ユーザー入力なしで実装できます。これらのガイドラインには、ルールを自動修正するボタンがあります。ボタンが表示されない場合は、手動で問題に対処する必要があります。

特定のガイドラインで、[自動修正] ボタンをクリックします。

推奨されるアクション (未使用のデータソースを閉じるなど) がバックグラウンドで実行され、ガイドラインが [合格] セクションに移動します。
自動修正が何らかの理由で失敗した場合は、通知が表示され、手動で問題を解決するように求められます。
ボタンが使用できない場合、そのガイドラインは自動で修正できず、手動で対処する必要があります。

ガイドライン

すべてのガイドラインには、パフォーマンスへの影響に対処できる可能性がある方法を提案する「検討」ステートメントが含まれています。これらは必然的に一般的な内容であり、すべての状況に当てはまるとは限りません。これらの提案は出発点にすぎません。常に、環境とワークブックの目標に照らして意思決定を形作ってください。

注: すべての提案がブラウザーで実行可能なわけではなく、Tableau Desktop での編集が必要になる場合があります。

次の文字でガイドラインに移動します。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

計算の長さ

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: 計算 [My calculation (マイ計算)] の長さが 600 文字です。

複雑な計算の結果を算出する場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

計算を分割してデータベースに可能な限り移動するか、分析前に Tableau Prep を使用して計算を作成することを検討してください。

追加情報

複雑で長い計算は、単一の計算で記述することも、ネストして記述することもできます。ネストすると、一部のコンポーネントは独立した計算として記述し、より大きな計算で利用することができます。ネストされたコンポーネントを使用して計算を作成すると、トラブルシューティングと保守が容易になる場合がありますが、さらに複雑になり、処理が増加する可能性があります。可能であれば、これらのコンポーネントをデータソースにプッシュすると、パフォーマンスが向上します。

計算のコメントは長さに数えられるため、長くて複雑な計算ではなく、長いコメントがこのガイドラインで指摘される要因になる場合があります。

計算に複数のデータソースを使用

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソースのサプライチェーンには、別のデータソースのフィールドを使用した 17 の計算が含まれています。

計算で複数のデータソースのフィールドを使用する場合、Tableau は最適化を利用できず、ローカルで計算する必要があります。

Tableau Prep を使用して計算を作成し、抽出を使用することを検討してください。

追加情報

クロスデータベース計算をデータレイヤーに移動すると、ユーザーがダッシュボードを要求する前でも処理を実行できます。詳細については、「データの結合」および「詳細レベルとランク計算の作成」を参照してください。

条件によっては、パラメーターがこのガイドラインで指摘される要因になる場合があります。計算で複数のデータソースを使用しないことがわかっている場合は、パラメーターがあるかどうか、そのパラメーターを簡略化できるかどうかを確認してください。

ダッシュボードのサイズが固定されていません

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ダッシュボード [Q3 分析] は固定サイズではありません。

固定サイズのダッシュボードは予測可能なサイズであるため、キャッシュできます。ダッシュボードの自動サイズ設定を使用する場合は、ユーザーの画面によって設定が異なるため、ダッシュボードを毎回レンダリングする必要があります。ダッシュボードをレンダリングすると、多くの場合、パフォーマンスが低下します。

ダッシュボードの固定サイズを使用することを検討してください。

追加情報

Web デザインにおいては応答要素はベストプラクティスですが、ダッシュボードのサイズを変更すると、コンテンツのレイアウトが歪んだり、再レンダリングによるパフォーマンスへの影響が生じる場合があります。Tableau のビジュアライゼーションでは、ダッシュボードの固定サイズやデバイス固有のダッシュボードを使用して、さまざまなデバイスや画面サイズに対応できるようにすることをお勧めします。

フィルターは条件付きロジックを使用します

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: フィルター [Sample Type (サンプルタイプ)] は、条件付きロジックを使用します。

ディメンションのフィルタリングは、値の一覧、ワイルドカードによる一致、条件付きロジックの使用など、さまざまな方法で実行できます。条件付きロジックは低速になることがあります。

条件付きロジックを使用しないようにフィルターを変更することを検討してください。必要に応じて、最も頻繁な結果が最初に得られるようにロジックのテストを行い、可能な場合は ELSEIF または CASE を使用するようにしてください。

追加情報

フィルタリングの詳細については、「データのフィルター」を参照してください。

フィルターは "関連する値のみ" を使用します

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: フィルター [Sample Type (サンプルタイプ)] は、"関連する値のみ" を使用します。

フィルターが "関連する値のみ" を使用する場合、インタラクティブなフィルターコントロールには、ビューの現在の状態に応じて適用可能なオプションのみが表示されます。他のフィルターに変更を加えるたびに、表示される値のリストをもう一度クエリする必要があります。この操作は、パフォーマンスに影響を与えます。

代わりに、ダッシュボードのフィルターアクションを使用することを検討してください。エンドユーザーがこの機能を使用する利点を得られる場合は、データの抽出と抽出の最適化を検討してください。

追加情報

扱いにくいフィルターリストを回避するために、"関連する値のみ" を使用する必要がある場合があります。そのような場合は、インタラクティブフィルターを使用する代わりに、アクションフィルターを使用してみてください。たとえば、カテゴリ、サブカテゴリ、製品 ID のカスケードフィルターがあり、製品 ID が「関連する値のみ」を表示するように設定されているダッシュボードを考えますこの制限を削除すると、製品のリストが大幅に拡張されます。フィルターを使用する代わりに、単純なビジュアライゼーション (カテゴリとサブカテゴリの棒グラフなど) を作成して、それをフィルターとして使用することができます。ユーザーが棒グラフをクリックすると、アクションフィルターがダッシュボードの残りのビジュアライゼーションに適用されます。詳細については、「ダッシュボードアクション」を参照してください。

ライブデータ接続

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply Chain (サプライチェーン)] は抽出ではありません。

Tableau 抽出は、分析で使用できるように、可能な限り効率的に設計されています。抽出の使用は、データソースによってパフォーマンスを向上させる最も簡単な方法の 1 つです。抽出には、最適化するための多くのネイティブ機能もあります。

データソースの抽出を検討してください。

追加情報

抽出を取得すると、Tableau Server または Tableau Site のリソースに望ましくない負担がかかる場合があります。Tableau 管理者と協力して、最善の対処方針を決定してください。

ホワイトペーパー「効率的に作業できるワークブックの設計」には、抽出とそれらをパフォーマンスに利用する方法に関する広範な情報が含まれています (ホワイトペーパーにアクセスするには、サインインが必要になる場合があります)。

データソース内の複数の接続

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply chain (サプライチェーン)] が複数のデータ接続を使用しています。

接続を複数含むデータソースは、ローカルで計算できません。

Tableau Prep でデータソースを組み合わせ、分析に抽出を使用することを検討してください。

追加情報

詳細については、「データの結合 (Prep)」を参照してください。

ネストされた計算

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: 計算 [My Calculation (マイ計算)] が別の計算を参照しています。

ネスト計算は、特に IF ステートメントやその他のパフォーマンス重視の関数で使用すると、計算が複雑になったり、追加の処理が必要になったりする可能性があります。

計算をデータソースにプッシュするか、抽出でマテリアライズすることを検討してください。

追加情報

このルールは、Viz 自体にはないが、Viz 内の計算によって参照される計算に対してトリガーされるかもしれません。たとえば、次の 4 つのフィールドがあるとします。

獲得ポイント (データソース内のフィールド)
試験の点数 = [Points earned]*10
曲線グレード = [Quiz score]*1.05
文字グレード=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

試験の点数は、フィールドを参照するだけの、ネストされていない計算です。曲線グレードと文字グレードは、他の計算への参照が含まれているため、ネストされた計算です。Viz で文字グレードのみが使用されている場合でも、曲線グレードはネストになった計算ルールもトリガーします。これは文字グレード内で使用されているためです。

抽出で計算をマテリアライズする方法 (今すぐ計算) については、「抽出での計算のマテリアライズ」を参照してください。

Tableau Prep で計算を構築する方法については、「Tableau Prep での計算」参照してください。

マテリアライズされていない計算

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply Chain (サプライチェーン)] が事前計算されていません。

計算の結果を算出する場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

可能であれば、計算をデータソースにプッシュすることを検討してください。抽出を使用する場合は、計算をマテリアライズして、その結果を事前計算します。

追加情報

抽出またはバックエンドのデータソースでデータと計算を事前に計算します。この追加処理をデータレイヤーに移動すると、ユーザーがダッシュボードを要求する前でも処理が完了します。

データの鮮度と一部の機能にはトレードオフがありますが、データを抽出すると、パフォーマンスが向上することがよくあります。抽出のオプションの詳細については、データの抽出を、計算のマテリアライズの詳細については、抽出での計算のマテリアライズを参照してください。

データの抽出: [データ] ペインの上部にあるデータソースの名前を右クリックし、[データの抽出] を選択します。構成ダイアログで、「今すぐ計算」を選択します。

データソースの数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ワークブックには 17 個のデータソースが含まれています。

各データソースは、Tableau がワークブックの読み込みとレンダリングに費やす時間に影響を与えます。

特に粒度のレベルが同じであるか、同じ分析がサポートされている場合、可能であれば、データソースを組み合わせることを検討してください。

追加情報

データソースの組み合わせの詳細については、「データの関連付け」を参照するか、Tableau Prep を使用することを検討してください。

ただし、データソースの過剰な組み合わせには注意してください。ワークブックは、適切に設計されたデータソースから各分析タイプが構築されている場合に最高のパフォーマンスを発揮します。データソースを組み合わせるのが難しい場合は、ワークブックをより対象を絞った複数のワークブックに分割する必要があることを示している可能性があります。

分析を複数のワークブックに分割するには、次のいずれかの方法を試してください。

ワークブックのコピーを保存し、不要なシート、ダッシュボード、データソースを各ワークブックから削除します。詳細については、「ワークブックの合理化」を参照してください。
特定のシートを新しいワークブックにコピーします。ダッシュボードを新しいワークブックにコピーすると、そのダッシュボードに必要なものだけが引き継がれるため、この方法はより効率的です。ただし、すべての書式設定オプションが転送されるわけではありません。詳細については、ワークブック間での情報のコピーを参照してください。

フィルターの数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: シート [Classroom Distribution (クラスルーム分布)] には 17 個のフィルターが含まれています。

ビューのフィルターが多すぎると、クエリが複雑になります。

フィルターの数を減らし、可能な限りフィルターアクションを使用することを検討してください。フィルターのすべてのタイプと書式設定がパフォーマンスの観点から同じように作成されているわけではないため、必要なフィルターを最適化することを検討してください。

追加情報

ホワイトペーパー「効率的に作業できるワークブックの設計」には、フィルターに関する完全なセクションがあり、さらに詳細に説明されています。概要は次のとおりです。

フィルターの数を全体的に減らします。
複数のワークシートに適用されたフィルターは、変更のたびに複数のクエリをトリガーします。
[Show only relevant values (関連する値のみを表示)] の使用を制限します。抽出を使用すると、この機能が必要な場合に最適化することができます。
高カーディナリティを含める/除外するフィルターの使用を回避します。
[適用] ボタンを使用して、ユーザーがフィルターを操作するときに複数回更新しないようにします。
ビューに存在するフィールドでフィルターを適用します。
不連続な日付フィルターではなく、連続日付フィルターを使用します。
コンテキストフィルターは、パフォーマンスを向上させるためだけに使用するべきではありません。

フィルターアクションは、ダッシュボードを介してユーザーをガイドする効率的な方法です。詳細については、フィルターアクションを参照してください。

レイアウトコンテナの数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ダッシュボード Q3 分析には 42 個のレイアウトコンテナ―が含まれています。

レイアウトコンテナによって、ダッシュボードのレンダリングが複雑になる可能性があります。

不要なレイアウトコンテナを削除し、ダッシュボードのデザインを簡素化することを検討してください。

追加情報

レイアウトコンテナとレイアウトペインの詳細については、「レイアウトコンテナーを使用してアイテムをグループ化する」を参照してください。

LOD 計算の数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ワークブックには 42 個の LOD 計算が含まれています。

複雑な計算の結果を算出する場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。多くの場合、LOD は、分析前に処理できるデータソースの粒度の問題に対処するためにオンザフライで使用されます。

多くの LOD が必要にならないように、分析に合わせてデータソースを調整することを検討してください。

追加情報

詳細レベルの計算は強力なツールですが、コストが高くなります。必要な場合にのみ詳細レベルの計算を使用してください。

本番環境のデータベースは、大きなクエリ負荷を処理するように設計されており、処理を Tableau から移動するための優れたオプションです。FIXED LOD 計算は、データベースによって実行される場合があります。Tableau Prep では、FIXED LOD 計算もサポートされています。詳細については、「データの結合」および「詳細レベル、ランク、タイルの計算の作成」を参照してください。

ダッシュボード内のビューの数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ダッシュボード [Q3 analytics (Q3 分析)] には 17 個のビューが含まれています。

ダッシュボードに要素を表示する前に、すべての要素をダッシュボードに読み込む必要があります。ダッシュボードに含まれるビューが多いほど、読み込みに時間がかかります。多くの場合、再設計が必要になりますが、ダッシュボード内のビュー数を減らすことが、ダッシュボードの効率を高める最良の方法であることがよくあります。

ビュー、フィルター、およびその他の要素の数を減らして、ダッシュボードをできるだけ効果的かつシンプルにすることを検討してください。あらゆる要素をすぐに削除できます。ダッシュボードの乱雑さを減らす他の方法については、「ワークブックの合理化」を参照してください。

追加情報

大幅な再設計が必要な場合は、すべてのビューがパフォーマンスに同等の影響を与えるとは限りません。マーク、フィルター、またはその他の複雑さが最も多いシートに焦点を合わせます。最初のダッシュボードをサマリー情報に限り、ユーザーが要求した場合にのみ追加の詳細を提供することをお勧めします。この種のガイド付きドリルダウンには、次のような多くの戦略があります。

アクションフィルターを使用します。詳細については、フィルターアクションを参照してください。
[表示/非表示] ボタンがあるレイアウトコンテナを使用して、コンテナの詳細ビューを非表示にします。詳細については、ボタンのクリックによるオブジェクトの表示と非表示を参照してください。
ダッシュボードを複数のダッシュボードに分割して、ナビゲーションボタンを使用します。詳細については、ナビゲーションオブジェクトおよびダウンロードオブジェクトの詳細オプションを参照してください。

ワークブックシートの数

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: ワークブックには 42 個の表示可能なシートが含まれています。

ワークブックの全体的なサイズは、処理と表示にかかる時間に影響を与えます。Tableau がワークブックまたはビューを表示する前に、表示可能なすべてのシートを読み込む必要があります。シート数を減らすと、読み込み時間を短縮できます。

不要なシートを閉じるか、ダッシュボードで使用されているシートを非表示にするか、分析を複数のワークブックに分割して、ワークブックのシート数を減らすことを検討してください。

追加情報

分析に不要なシートを削除する: ワークブックの下部にあるシートのタブを右クリックし、[削除] を選択します。

使用中のシートを非表示にする: ダッシュボードまたはストーリーで使用されているワークシートは削除できませんが、非表示にすることができます。詳細については、ダッシュボードとストーリーでのシートの管理を参照してください。

ダッシュボードのすべてのシートを非表示にする: ワークブックの下部にあるダッシュボードのタブを右クリックし、[すべてのシートを非表示] を選択します。
特定のシートを非表示にする: ワークブックの下部にあるシートのタブを右クリックし、[非表示] を選択します。

すべてのシートが必要な場合は、分析をより対象を絞った複数のワークブックに分割できるかどうかを判断します。

ワークブックのコピーを保存し、不要なシート、ダッシュボード、データソースを各ワークブックから削除します。詳細については、「ワークブックの合理化」を参照してください。
特定のシートを新しいワークブックにコピーします。ダッシュボードを新しいワークブックにコピーすると、そのダッシュボードに必要なものだけが引き継がれるため、この方法はより効率的です。ただし、すべての書式設定オプションが転送されるわけではありません。詳細については、ワークブック間での情報のコピーを参照してください。

使用していないデータソース

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply Chain (サプライチェーン)] がワークブックで使用されていません。

各データソースは、Tableau がワークブックの読み込みとレンダリングに費やす時間に影響を与えます。

使用していないデータソースを閉じることを検討してください。

追加情報

データソースが使用されていない場合は、[データ] ペインの上部にあるデータソースの名前を右クリックし、[閉じる] を選択します。

使用していないフィールド

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply Chain (サプライチェーン)] には使用されていない 42 個のフィールドが含まれています。

使用していないフィールドを非表示にすると、フィールドが不用意にクエリされるのを防ぎ、抽出のサイズを減らすことができます。

データソースが抽出であるかどうかに関係なく、使用していないフィールドを非表示にすることを検討してください。

追加情報

使用していないフィールドを非表示にする

Tableau Desktop の場合: [データ] ペインの上部にあるドロップダウンメニューを開き、[使用していないフィールドをすべて非表示] を選択します。
Web 作成の場合: 使用していないフィールドを右クリックして、[非表示] を選択します。Web 作成では、使用していないフィールドを一括で非表示にする方法はありません。フィールドを個別に非表示にすることが禁止されている場合は、ブラウザーで作業するのではなく、Tableau Desktop で編集することを検討してください。

データブレンドを使用する

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: シート [Classroom Distribution (クラスルーム分布)] はデータブレンドを使用します。

データブレンドのパフォーマンスは、リンクフィールドの一意のメンバーの数によって決まります。

可能な場合は関係を使用することを検討してください。ブレンドが必要な場合は、カーディナリティの低いリンクフィールドを使用してみてください。

追加情報

複数のソースからデータを組み合わせるには、いくつかの方法があります。データブレンドでは、2 つの異なるデータソースに 2 つの異なるクエリが送信され、その結果が Viz にまとめて表示されます。これらのクエリは、リンクフィールドのレベルにあり、結果は Tableau のメモリにマージされます。大規模なクエリ結果では、最終的な Viz を生成するためにさらに処理が必要になります。

ヒント: データブレンドを使用していないが、ワークブックオプティマイザーがこのルールに失敗した場合は、ワークブックでクロスデータソースフィルタリングが使用されているかどうかを確認してください。データソース全体をフィルタリングすると、フィールドのカーディナリティに関する同様のパフォーマンスの問題が発生します。

日付計算を使用する

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply chain (サプライチェーン)] には 17 個の日付計算が含まれています。

日付ロジックが複雑になる可能性があります。Tableau で実行する必要のある日付の計算と変換の量を最小限に抑えます。

他のメソッドを試す前に DATEPARSE と MAKEDATE を使用することを検討し、可能な場合は DATEDIFF() などの組み込み関数を使用するようにしてください。日付でフィルタリングする場合は、個別のフィルターの代わりに、相対的な日付フィルターまたは連続した日付フィルターを使用します。

追加情報

Tableau で計算を計算すると、特に日付関数など、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。抽出して計算をマテリアライズするか、計算をデータソースにプッシュすることを検討してください。Tableau Prep で計算を作成する方法については、「Tableau Prep で計算を作成する」を参照してください。

注: 日付計算が他の計算の中にネストされている場合、親計算が Viz で使用されているフィールドであっても、オプティマイザーはネストされた日付計算にフラグを立てます。

グループ化を使用する

ワークブックオプティマイザーから

出力メッセージの例: データソース [Supply chain (サプライチェーン)] には 17 個のグループ化されたフィールドが含まれています。

Tableau のネイティブグループ化機能は、フィールドのドメイン全体を読み込むため、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

計算フィールドを、グループではなく 1 つまたは複数の CASE ステートメントで使用することを検討してください。

追加情報

ホワイトペーパー「効率的に作業できるワークブックの設計」によると、実施されたテストでは、CASE およびセットを使用したグループ化が、ネイティブグループ機能よりも優れたパフォーマンスを示しました。

CASE 関数を使用してグループを作成できます。データに一組のトランプが含まれているシナリオを想像してみてください。トランプの値 (2-10、J、Q、K、A) のフィールドがありますが、分析では絵柄カードと数字カードを比較する必要があります。そのグループ化を行うための case ステートメントは以下のとおりです。

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

セットには、セットアクションの利点が追加されており、従来のグループ化よりも強力で柔軟性が向上しています。詳細については、「セットの作成」と「セットアクション」参照してください。

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