Tableau 工作簿性能检查表

在开始构建可视化项和仪表板之前,您需要了解哪些选择可能会影响 Tableau Desktop、Tableau Cloud 和 Tableau Server 上工作簿中的性能。

此检查表旨在使您了解要考虑的工作簿性能相关内容。请记住,所有环境都是不同的,解决工作簿性能问题没有简单的良方妙药。下面的项目是要探索的领域。任何给定的项目都可能不适用于您的情况或是导致性能不佳的原因。始终要测试在您的特定案例中有所帮助的项目。

了解详细信息:有关不在本主题范围内的更深入和更相关的信息,请参见:
Tableau 帮助中的优化工作簿性能(链接在新窗口中打开)(链接在新窗口中打开)主题
tableau.com 上的设计高效工作簿(链接在新窗口中打开)白皮书
设计高效工作簿(链接在新窗口中打开)(1 小时)和仪表板性能最佳做法(链接在新窗口中打开)(50 分钟)免费视频演示
InterWorks 博客(链接在新窗口中打开)中的 Tableau 性能优化流程图(链接在新窗口中打开)Tableau 性能检查清单(链接在新窗口中打开)

常规提示

了解如何优化工作簿时,请首先查看此常规注意事项列表。它来自设计高效工作簿(链接在新窗口中打开)白皮书中的 TL;DR 页面。

  • 您的数据越干净,与问题结构的匹配程度越高,您的工作簿的运行速度就越快,您的工作也越轻松。仅连接到需要进行分析的数据。

  • 利用数据提取可以快速轻松地提高大多数工作簿的运行速度。如果不需要实时数据并且未在处理数十亿行数据,则应尝试数据提取。

  • 大多数运行缓慢的仪表板都是差劲的设计导致的 — 特别是,在一个仪表板上放置太多的图表,或者试图同时显示太多数据。保持简单。允许用户以增量方式深入查看详细信息,而不是尝试显示所有内容,然后再筛选(引导分析)。

  • 不使用不需要的数据 — 无论是在引用的字段方面,还是返回的记录的粒度方面。使用筛选器,隐藏未使用的字段和聚合。

  • 在减少数据时,确保有效地使用筛选器。

  • 字符串和日期速度缓慢,数字和布尔值速度很快。

  • 解决效率低下的工作簿没有灵丹妙药。首先查看性能记录器来了解时间花费在了何处。长时间运行的查询?大量的查询?缓慢的计算?复杂的呈现?使用见解可以将您的工作重点放在正确的方向。

  • 升级到最新版本可能会提高性能,而无需进行任何其他操作。

  • 如果数据源中的速度很慢,Tableau Desktop 中的速度将很慢。如果 Tableau Desktop 中的速度很慢,则 Tableau Server 中的速度将(几乎始终)很慢。

  • 对于不同的环境、数据、分析和工作簿上下文,性能调整方法会有很大的不同。适合于一种情况的方法可能不适合于另一种情况 -- 请测试并反复尝试来了解适合于您的特定情况的方法。

数据源和结构

  • 在 Tableau Desktop 中连接到数据之前,请准备您的数据以与分析的结构相匹配。Tableau Prep(链接在新窗口中打开) 是一种可帮助您将数据准备好的有用工具。

  • 启用引用完整性(链接在新窗口中打开)支持。

  • 对关系数据库中的表编制索引。

  • 请确保数据库权限支持创建临时表。

  • 使用本机数据库驱动程序进行连接。

  • 尽可能连接到数据提取,而不是实时数据源。

  • 仅将进行分析所必需的数据引入 Tableau 中。

  • 请考虑使用聚合数据提取和数据提取筛选器。

  • 在创建数据提取之前优化数据提取并隐藏未使用的字段。

  • 避免使用自定义 SQL。

  • 确定何时应联接、混合或使用跨数据库联接。

  • 尽可能对联接加以限制。考虑使用多个数据源,使每种类型的分析都围绕设计良好的联接构建。

  • 考虑在混合前进行聚合。

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构建视图和仪表板

  • 保持简单。将大型工作簿分解为单独的文件,并考虑在仪表板上使用较少的工作表。

  • 减少视图中的标记数 — 只添加需要的字段,并谨慎地使用筛选器。

  • 在构建视图时关闭自动更新。在要求 Tableau 执行操作之前设置多个步骤。

  • 尽可能在仪表板的多个工作表上使用相同的详细级别,从而实现查询批处理。

  • 限制使用的筛选器数量 — 尽可能使用引导分析和筛选动作。

  • 使用固定大小的仪表板。对于不同的窗口大小将不必重新渲染仪表板。

  • 自定义地理编码可以极大地增大工作簿的大小。

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筛选

  • 筛选是造成工作簿和仪表板性能不佳的最常见原因之一。

  • 使用“数据提取”和“数据源”筛选器来限制传入 Tableau 的数据量。

  • 在建立数据源索引时,筛选器更有效。

  • 系统会先于视图中的其他筛选器对上下文筛选器进行求值,因此应使用上下文筛选器来帮助强制实施操作顺序,但这些筛选器不再能够改进查询性能。

  • 请注意,使用“只保留”“排除”来筛选出可能造成性能负担的离散项。

  • 对汇总了多个点的分类维度值进行筛选(例如,筛选州/省/市/自治区,而不是该州/省/市/自治区中的所有城市)更有效。

  • 与对包含离散值的大型分列式列表进行筛选相比,对值范围进行筛选通常更快。

  • 当更新值时,跨数据库筛选器可能需要多个查询。在筛选器上启用“显示应用按钮”选项,使用户能够在进行选择后应用筛选器。

  • “仅相关值”筛选器选项可在每次更改其他筛选器时创建查询。对于使用引导分析的仪表板, 请尝试改用筛选动作

  • 将筛选器应用到多个工作表会创建多个查询。

  • 在筛选器上启用“显示应用按钮”选项。这样,您和您的用户就可以单击“应用”来为多项选择筛选器运行单一查询。

计算

  • 相对于字符串和日期,布尔值和整数的速度较快。

  • MIN 和 MAX 函数的性能比 AVG 和 ATTR 好。

  • 尽可能使用原生 Tableau 功能(组、集、数据桶、自定义日期字段、合并字段和别名),而不是计算。

  • 尽可能使用优化的函数(比如 CONTAINS 和 DATEPARSE 或 MAKEDATE),而不是更复杂的手动计算,在与日期结合使用时尤为如此。

  • COUNTD 是最慢的函数类型之一,请尽可能避免使用该函数。

  • 如果表计算性能不佳,看看能否通过 LOD 表达式来表示表计算 ,反之亦然。

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其他建议

  • 发布到 Tableau Server 不会提高性能。首先在 Tableau Desktop 中调整工作簿。

  • 使用性能记录器来确定将调整工作的重点放在何处。

  • 升级到 Tableau 产品的最新版本。

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