Optymalizacja wydajności w Tableau

Kiedy już rozpoznamy nasze źródła danych, zaprojektujemy dashboardy i opublikujemy je na Tableau Server, pojawia się kwestia optymalizacji raportów, ze względu na czas odpowiedzi systemu, który jest kluczowy ze względu na użytkownika.

Jeśli czas otwierania i przełączania się dashboardu nie jest wystarczająco krótki, wtedy musimy przyjrzeć się naszym wizualizacjom, aby zminimalizować czas oczekiwania na raport, również przy filtrowaniach i sortowaniach.

Warto pamiętać, że Tableau ma własny sposób monitorowania szybkości performance, który znajdziemy w menu Help.

Performance recording jest dostępne zarówno na Tableau Desktop jak i  Tableau Server.

Zanim zaczniemy optymalizację, warto pamiętać o dwóch punktach:

1. Jeśli nasze źródło danych jest wolne, projekt na Tableau Desktop będzie również wolny.
2. Jeśli projekt na Tableau Desktop jest wolny, będzie również wolny na Tableau Server.

Pamiętając o tych elementach, możemy zacząć optymalizację projektów w Tableau.

Pierwszym elementem jest liczba kolumn w źródle – warto ograniczyć tę liczbę, szczególnie, jeśli kolumn jest powyżej 50. Można do tego celu użyć opcji Hide do ukrycia pól niepotrzebnych w danym projekcie.

Tableau rekomenduje tworzenie ekstraktu dla projektów, jednakże czasem, jeśli dashboard jest często odświeżany, mimo wszystko warto jednak utrzymać połączenie Live.

Kiedy uporamy się już z ekstraktem I liczbą rekordów, kolejnym elementem jest liczba tzw. Data points na worksheecie, co możemy sprawdzić w dolnym pasku aplikacji:

Bardzo często, szczególnie na początku naszej pracy z Tableau, próbujemy zmieścić jak najwięcej elementów na jednym worksheecie, co powoduje zwiększenie liczby data points, a tym samym spowolnienie pracy aplikacji.

Dlatego należy praktykować tzw. Guided Analytics, czyli kompilować widoki na dashboardzie i tam dodawać kolejne elementy w postaci worksheetów. Następnie użytkownik może podróżować pomiędzy widokami, przy pomocy filtrów akcji aż do najniższych poziomów granulacji w optymalnym czasie. Warto usunąc też zbędne wymiary z półki Details, jeśli nie wniosą nic do samego widoku. Pomocne może być również eksperymentowanie z różnymi typami wizualizacji, często zmiana typu wykresu może pomóc nam zoptymalizować dashboard.

Jeśli używamy opcji Show Filter, wtedy Tableau musi załadować wszystkie elementy do wymiarów i uruchomić dodatkowe zapytania, które mogą znacząco obniżyć performance dashboardu. Filtry wykluczające również spowalniają działanie projektu, warto zamienić je na zwykłe filtry Include. Są znacznie szybsze.

Warto używać filtrowania daty w trybie ciągłym. Jest on o wiele szybszy niż filtrowanie w postaci dyskretnej, ze względu na szybkość indeksowania w bazie.

Filtry typu Boolean są najbardziej efektywne, warto zamienić szczególnie te, które działają na formatach typu String.

Parametry i filtry akcji są dużo szybsze niż zwykłe filtry, warto je podmienić.

• Warto używać blendingu na większych agregatach. W przypadku połączeń na poziomie wierszy, o wiele lepiej sprawdzi się join.
• Ograniczenie połączonych tabel również może pomóc. Należy sprawdzić, czy nie mamy zbędnych połączeń w naszym projekcie.
• Należy użyć opcji: Assume Referential Integrity, jeśli wiemy, że wszystkie pozycje z połączonych tabel łączą się ze sobą.
• Usuń Custom SQL! Jakkolwiek źle może to zabrzmieć, naprawdę o wiele lepiej jest skorzystać z opcji Tableau w celu stworzenia integralnej bazy danych.

Wreszcie na koniec, nie zapomnij o oczyszczeniu workbooków. Zredukuj fokus na dashboardzie, jeśli performance jest niezadowalający. Wykasuj albo skonsoliduj nieużywane worksheety i dashboardy.

Bibliografia:

https://www.hobo-web.co.uk/your-website-design-should-load-in-4-seconds/

https://www.interworks.com/blog/bfair/2015/02/23/tableau-performance-checklist

https://www.tableau.com/about/blog/2016/1/5-tips-make-your-dashboards-more-performant-48574#xeJ46AX08Aa8tZ8m.99