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Práticas recomendadas e solução de problemas

Aproveite o Cognite Power BI connector ao máximo com estas dicas de práticas recomendadas e solução de problemas.

Práticas recomendadas de desempenho​

O desempenho do Cognite Power BI connector depende dos tipos de recurso do Cognite Data Fusion (CDF) que você acessa. Por exemplo, ler 1 milhão de pontos de dados leva de 2:30 a 3 minutos (6 mil pontos de dados por segundo). Cada solicitação completa leva em torno de 120 ms, e o conector adiciona 20 ms em média às solicitações do CDF.

Siga estas práticas recomendadas gerais para garantir o melhor e mais confiável desempenho:

  • Não use expressões OR ou tabelas expansíveis.
  • Use várias consultas quando possível.
  • Use a atualização incremental.
  • Divida os conjuntos de dados, se possível.
  • Mantenha apenas os dados necessários. Remova colunas e dados desnecessários.
  • Salve os dados históricos em um relatório separado, se não precisar dos dados diariamente. Atualize o relatório de dados históricos quando precisar dos dados.
  • Reduza o número de cálculos/operações no front-end, e tente fazer o máximo possível na modelagem de dados.

Compor consultas eficazes​

O serviço OData aceita várias solicitações simultâneas e as processa em paralelo. Quando possível, o Power BI também envia várias consultas simultaneamente.

Por isso, é melhor compor e usar várias consultas em vez de uma única consulta complexa com, por exemplo, expansões ou expressões OR. Uma única consulta complexa deve ser iterada sequencialmente com a latência de ida e vinda para cada solicitação.

Em vez disso, tente baixar os dados usando várias consultas:

Várias consultas

Em seguida, reúna as tabelas resultantes no modelo de dados do Power BI para trabalhar com elas de forma unificada:

Reunir tabelas

Usar a atualização incremental​

A atualização incremental permite que o Power BI tenha grandes conjuntos de dados com os seguintes benefícios:

  • Somente os dados que foram alterados precisam ser atualizados.
  • Você não precisa manter conexões prolongadas com os sistemas de origem.
  • Um número menor de dados para atualizar reduz o consumo geral de memória e outros recursos.

Saiba mais sobre a atualização incremental.

Dividir grandes conjuntos de dados​

Se você precisar baixar grandes conjuntos de dados, tente dividi-los e criar uma consulta separada para cada divisão. O Power BI processa várias consultas ao mesmo tempo, e dividir o conjunto de dados pode melhorar significativamente o desempenho.

Por exemplo, se você leu os pontos de dados dos últimos dois anos, tente separar a consulta em duas, com uma para cada ano de dados. E então mescle (concatene) as tabelas no Power BI.

Limpar o cache​

o Power BI armazena em cache o manifesto do serviço que descreve o esquema do serviço do OData. Quando o conector ou o serviço do OData é atualizado, talvez seja necessário limpar o cache do Power BI. Isso força o Power BI a ler o manifesto do serviço novamente.

Para limpar o cache:

  1. No Power BI Desktop, selecione Arquivo > Opções e Configurações > Opções > Carregamento de Dados.

  2. Abaixo de Opções de Gerenciamento de Cache de Dados, selecione Limpar Cache.

Nomenclatura de propriedade em metadados e CDF RAW​

As chaves de propriedade para metadados e área de preparação do CDF (RAW) devem ser identificadores válidos e só podem conter letras, números e traços subscrito. O serviço do OData reescreve qualquer outro caractere como um traço subscrito. Para resultados melhores e mais previsíveis, verifique se os dados ingeridos seguem esta convenção de nomenclatura de chaves de propriedade: ^[a-zA-Z][_a-za-z0-9]\*[a-zA-Z0-9]\$.

Solução de problemas​

Encontre informações úteis para solucionar problemas ao usar o CDF como uma fonte de dados no Power BI.

Consultas demoradas​

Um projeto do CDF pode conter centenas de milhões de linhas de dados, e não é possível carregar todas elas no Power BI. Se sua consulta demora muito a ser executada, pode ser que você esteja carregando dados demais.

Use as informações do artigo sobre filtragem para limitar a quantidade de dados carregados no Power BI.

Não aparecem todos os resultados​

Se você recebeu menos resultados do que esperava, talvez esteja usando uma função de filtro que não é compatível com o CDF, como startswith, na coluna Nome para Série Temporal.

Para mais informações, consulte Filtragem compatível para recursos do CDF.

Não é possível obter valores mínimos do CDF RAW​

Se você estiver usando dados da área de preparação do CDF (CDF RAW) no Power BI, talvez tenha problemas para obter pequenos números em notação exponencial.

O CDF RAW não tem um esquema. Mas as bibliotecas do OData no Power BI tentam selecionar o formato correto dos dados. No momento, o Power BI escolhe o decodificador errado para pequenos números em notação exponencial. Você pode receber um erro semelhante a:

DataSource,Error: OData: Cannot convert the literal '2.89999206870561 to the expected type 'Edm.Decimal',

Para resolver esse problema, faça o CDF RAW ingerir valores como strings, em vez de números. Depois converta as strings em números novamente no Power BI, por exemplo, usando a função Decimal.From do Power Query M. Você não perderá precisão, e como a maioria dos decodificadores JSON aceita strings para números, os clientes que esperam números ainda funcionarão.

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