![? データ型はパフォーマンスへの影響が?きい
? 整数はブールより速い
? 整数?ブールは?字よりも速い
? ロジック計算にはブーリアンを使?する
? 悪い例
? IF [DATE]= TODAY() THEN “TODAY” ELSE “NOT TODAY” END
? 良い例
? [DATE]=TODAY()
? ?字の検索
? CONTAINS()はFIND()より速い
? ワイルドカード照合はCONTAINS()より速い
☆计算フィールド](https://image.slidesharecdn.com/designingdashboardforperformance-200505084227/85/Tableau-32-320.jpg)
![? ?付型への変換
? ?字型への変換は?効率
? 悪い例
? DATE(LEFT(STR([YYYYMMDD]),4) + “-“ + MID(STR([YYYYMMDD]),4,2) + “-“ + RIGHT(STR([YYYYMMDD]),2))
? 数値型とDATEADD()の組み合わせ
? 良い例
? DATEADD(‘DAY’, [YYYYMMDD]%100-1, DATEADD(‘MONTH’, INT(([YYYYMMDD]%10000)/100)-1, DATEADD(‘YEAR’, INT([YYYYMMDD]/10000)-1900,
#1900-01-01#)))
? ?付関数
? NOW() システムタイムスタンプ
? TODAY() システム?付
?付計算](https://image.slidesharecdn.com/designingdashboardforperformance-200505084227/85/Tableau-34-320.jpg)
![? ELSEIF != ELSE IF
IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER"
THEN "EAST-CONSUMER"
ELSE IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] <>"CONSUMER"
THEN "EAST-ALL OTHERS"
END
END
? 改善例:
IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER"
THEN "EAST-CONSUMER"
ELSEIF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] <>"CONSUMER"
THEN "EAST-ALL OTHERS"
END
? 更に改善:
IF [REGION] = "EAST" THEN
IF [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER" THEN
"EAST-CONSUMER"
ELSE "EAST-ALL OTHERS"
END
END
ロジック関数](https://image.slidesharecdn.com/designingdashboardforperformance-200505084227/85/Tableau-35-320.jpg)
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罢补产濒别补耻ダッシュボードのパフォーマンスベストプラクティス
- 1. Designing Dashboard for Performance KT | Grand Master of DATA Saber | @DATA_Saber
- 3. ? パフォーマンスの考え? ? データソース ? 计算フィールド ? フィルター ? ダッシュボードデザイン Agenda
- 4. パフォーマンスの考え?
- 6. ü 迅速に答えを?つけることができる ü 分析のFlowに乗れる ü 似たようなワークブックを量産せずにすむ ü Fast workbook = Happy users なぜパフォーマンスが?事なの？
- 15. データソース
- 18. ? レコード数 ? ?数が多い vs. 集計され?数が少ない ? フィルターを使?し、件数を削減 ? 抽出フィルター ? データソースフィルター 対象データの件数
- 19. ? インデックスとパーティションニングは有効 ? インデックス ? 表の結合キーの列 ? フィルターで使?される列 ? パーティショニング ? ディメンション項? リレーショナル?データベース
- 20. ? NULL ? ディメンション項?ではNULLを避ける ? NULLを無くしてインデックス効果を向上 ? DB側でテーブルを準備 ? 集計データを事前準備 ? Tableauでの複雑な计算フィールドを回避するために、DB側に必要な値 をテーブルに持たせておく リレーショナル?データベース
- 21. ? 結合 ? （特殊な事情でなければ）同じデータベースであれば、表の結合が望 ましい ? インデックスを有効利? ? １本のクエリ ? ブレンド ? レコード数が多く、表の結合に適さない場合 ? 集計ビュー 結合 vs ブレンディング
- 22. ? 結合&クロスデータベース結合 ? ファクト（トランザクション）テーブルとマスタテーブルの結合 ? ブレンディング ? 多対多リレーションシップなどでJOINした際に値が合わないデータを 結合 おさらい：結合 vs ブレンディング
- 23. 結合 vs ブレンディング vs クロスデータベース結合 結合 ブレンディング クロスデータベース結合 いつくっつく？ どういう動きにな る？ どんなデータが Tableauに送られる か パフォーマンスに影 響するもの
- 24. 結合 vs ブレンディング vs クロスデータベース結合 結合 ブレンディング クロスデータベース結合 いつくっつく？ DB ローカルのメモリ ローカルのメモリ どういう動きにな る？ くっついてから 集計します 集計してから くっつきます くっついてから 集計します どんなデータが Tableauに送られる か 集計後の結果。つまりViz のマークの数分だけ それぞれのデータソース からのデータがリンクし た項?とViz内のディメン ションで集計されたもの 結合でキー項?として使 ?されている項?とViz内 で使?されている項?全 件 パフォーマンスに影 響するもの DBのスペック リンクした項?の項?数 テーブルに?っている? 数
- 27. ? 抽出のパフォーマンスに影響する要因 ? ?数 ? 列数（抽出ファイル作成時に影響） ? データ濃度（＝カーディナリティ。ディメンションメンバーの数） ? ディメンション vs メジャー データの抽出
- 28. ? 集計された抽出を集計分析に使? ? DWHから負荷分散 ? 明細データはDWHに保持し、ライブ接続 ? 抽出を?速化 ? 表?単位に集計 ? 不要なディメンションメンバーをフィルター ? 使?していないフィールドを?表? ☆集計された抽出
- 29. 计算フィールド
- 30. ? ?レベル計算と集計計算 ? データベース側で計算処理 ? ?レベル計算はスケーラビリティが?い ? DBチューニング施策が効果を出しやすい ? ?レベル計算と集計計算を分割 ? ?レベル計算を１つの计算フィールドに ? 集計計算を２つめの计算フィールドに ? 表計算 ? クエリ結果を受取り、Tableauが計算処理 ? 计算フィールドよりもTableauの計算負荷が?い 計算
- 31. ? ネイティブ機能は计算フィールドよりも速いことが多 い ? ディメンションメンバーのグルーピング ? グループが有効 ? ディメンションメンバーの名前変更 ? 別名の編集が有効 ? メジャー値のカテゴリ化 ? ビンが有効 计算フィールド vs. ネイティブ機能
- 32. ? データ型はパフォーマンスへの影響が?きい ? 整数はブールより速い ? 整数?ブールは?字よりも速い ? ロジック計算にはブーリアンを使?する ? 悪い例 ? IF [DATE]= TODAY() THEN “TODAY” ELSE “NOT TODAY” END ? 良い例 ? [DATE]=TODAY() ? ?字の検索 ? CONTAINS()はFIND()より速い ? ワイルドカード照合はCONTAINS()より速い ☆计算フィールド
- 33. ? 条件式で参照するパラメータ ? 表?名を利? ? 整数として計算ロジックで参照 计算フィールドで読むパラメータ VALUE DISPLAY AS YEAR YEAR QUARTER QUARTER MONTH MONTH WEEK WEEK DAY DAY VALUE DISPLAY AS 1 YEAR 2 QUARTER 3 MONTH 4 WEEK 5 DAY
- 34. ? ?付型への変換 ? ?字型への変換は?効率 ? 悪い例 ? DATE(LEFT(STR([YYYYMMDD]),4) + “-“ + MID(STR([YYYYMMDD]),4,2) + “-“ + RIGHT(STR([YYYYMMDD]),2)) ? 数値型とDATEADD()の組み合わせ ? 良い例 ? DATEADD(‘DAY’, [YYYYMMDD]%100-1, DATEADD(‘MONTH’, INT(([YYYYMMDD]%10000)/100)-1, DATEADD(‘YEAR’, INT([YYYYMMDD]/10000)-1900, #1900-01-01#))) ? ?付関数 ? NOW() システムタイムスタンプ ? TODAY() システム?付 ?付計算
- 35. ? ELSEIF != ELSE IF IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER" THEN "EAST-CONSUMER" ELSE IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] <>"CONSUMER" THEN "EAST-ALL OTHERS" END END ? 改善例: IF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER" THEN "EAST-CONSUMER" ELSEIF [REGION] = "EAST" AND [CUSTOMER SEGMENT] <>"CONSUMER" THEN "EAST-ALL OTHERS" END ? 更に改善: IF [REGION] = "EAST" THEN IF [CUSTOMER SEGMENT] = "CONSUMER" THEN "EAST-CONSUMER" ELSE "EAST-ALL OTHERS" END END ロジック関数
- 36. ? ライブと抽出はどっちが早い？ ? データ型を処理が早い順に並べてください ? ?字列 ? ブール値 ? 数値 クイズ
- 37. フィルター
- 38. ? 不連続フィルターは遅い ? TableauはDBにクエリを発?し、すべてのディメンションを取得しにいく ? 範囲（連続）フィルターは早い ? ?量の不連続の値を取り込むより早い ? データの濃度（カーディナリティ ※1列にはいっている値の種類）が?い場合、範 囲フィルターの?が早い ディメンションフィルター
- 39. ? 保持?除外フィルターは遅い ? 複雑なWHERE句 ? インデックスやパーティションが有効に作?する ディメンションフィルター
- 40. ? 不連続 ?付 ? ひとつひとつ取得しなければならないのでクエリ結果が遅い ? 連続?付の範囲指定 ? 範囲で取得するのでクエリ結果が早い ? 相対?付はさらに早い ?付フィルター
- 41. ? 項?が表?されたクイックフィルターは遅い ? 表?する必要のある項?はすべて取得しなければならない ? 複数の値 (ドロップダウン) ? 単?値 (ドロップダウン) ? 数値フィルター ? 範囲?付フィルター ? 項?がデータに依存しないクイックフィルターは早い ? フィルターのための項?を探す必要がない ? 複数の値 (カスタム リスト) ? ワイルドカード照合 ? 相対?付フィルター ? 期間を参照フィルター クイックフィルター
- 42. ? 2種のクイックフィルターの表??法 ? データベース内のすべての値 ? 他のフィルターが変更されたとしても影響されない ? 関連値のみ ? 他のフィルターが関連してくる パフォーマンス V.S. ビジュアル/ナビゲーション トレードオフの関係 クイックフィルターの表?項?
- 43. ? ?量のクイックフィルターは遅い原因 ? たくさんのディメンションリストを取得しなければならない??? ? クイックフィルターの代わりにGuided Analyticsを活?する ? 異なるディメンションレベルで複数のシートを作る ? フィルターアクションを活?する ダッシュボード上のクイックフィルター
- 44. ? フィルターアクションを活?する ? PROS ? 複数項?選択をサポート ? 選択項?はデータに応じてダイナミックに変動 ? データソース間を跨いでフィルターできる（最近クイックフィルターでもできるけ ど???） ? フィルター?のソースシートからもインサイトを得られる ? CONS? ? 設定がちょっと難しい（慣れればどうってことない） ? UIがクイックフィルターやパラメーターの感じとちょっと違う（むしろ使いやすい） ? ソースシートはデータソースからクエリされる必要がある（クイックフィルターと同じだ しむしろリッチに?せることができる） クイックフィルターの代わりに???
- 45. ? パラメーターを活? ? PROS ? フィルター項?表??のクエリが不要 ? データソース間を跨いでフィルターできる（最近クイックフィルターでもできるけ ど???） ? CONS ? 単?項?のみしか選択できない ? 選択項?はダイナミックにならないもうパラメーターアクションとか出て変わった よ！！！ ? パラメーター + 计算フィールド = 複雑になりがち??? クイックフィルターの代わりに???
- 48. ? 抽出フィルター ? データソースフィルター ? コンテキストフィルター ? FIXED ? セットフィルター ? ディメンションフィルター ? EXCLUDE/INCLUDE ? メジャーフィルター ? 表計算フィルター ※参考 https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/order_of_operations.html ? フィルターの順序を意識する
- 49. ダッシュボードデザイン
- 50. ? 本当に必要なものだけを取得?表?する ? 不要な”詳細”は外す ? チャート vs. クロス集計 ? ?列の少ないマーク表?は表形式のものより早く表?できる ? テキストテーブルを描画するには?量のメモリが必要 ? 詳細なクロス集計を表?するにはGuided Analysisを使うこと ? 不要な地理的役割は設定しない ? ?成された緯度経度を参照する時間を省く ビュー（＝シート） ほんとに いる？
- 51. ? シートやクイックフィルターを少なくする ? 1シートにつき少なくとも1クエリ ? 1クイックフィルターにつき少なくとも1クエリ ? タブを?表?にする（特にServerの場合） ? タブの表?されているビューはすべてプロセスが?る ? タブを表?するためにワークブックの構造を把握するプロセスが?る ? タブを減らすとパフォーマンスが上がる ? 次のパラメータを試してみる ‘:tabs=no’ ダッシュボード
- 52. ? フィルターアクションの“すべての値を除外” ? すべてのデータを取得する重たいクエリを避ける ? サイズを固定したダッシュボード ? 異なるウィンドウサイズで毎回描画しなければならない ? VizQL Serverはユーザーごとにレンダリングを?う ? “?動”はキャッシュヒット率が低い ? （それにそもそもデザインの問題もある） ダッシュボード
- 53. このようなワークブック： ? ビジュアル ? インタラクティブ ? 繰り返し?定期的に使う ? 迅速 ? シンプル ? ユビキタス Tableauが向いていること
- 54. これらのためのワークブック： ? 紙資料 ? データエクスポート ? 複雑なクロス集計 ? Excelレポートの完全置換 Tableauがあまり向いていないこと
- 55. -Stephen Few “A dashboard is a visual display of the most important information needed to achieve one or more objectives, consolidated and arranged on a single screen so the information can be monitored at a glance.”