Tecnología

¿Qué motor de análisis en memoria se usa en Power Pivot?

El tiempo es dinero. Tú lo sabes; Es por eso que usa Power Pivot para optimizar su análisis de datos. Pero, ¿qué lo hace tan efectivo? Saber más sobre el motor de análisis en memoria detrás de Power Pivot le dará una idea de cómo puede mejorarlo.

¿Qué motor de análisis en memoria se usa en Power Pivot?

¿Qué es el motor analítico en memoria xVelocity (Vertipaq)?

El motor de análisis en memoria que se usa en Power Pivot se llama xVelocity, pero a menudo se lo conoce por su nombre original. Vertipaq. De hecho, el motor interno todavía se llama Vertipaq y la mayoría de los usuarios de la industria usan este apodo.

Vertipaq es un potente motor que analiza y almacena sus datos. Para hacer esto, los datos se insertan en columnas y se comprimen para ahorrar tanto espacio como sea posible. La velocidad es el nombre del juego y funciona encontrando la forma más eficiente de lograr sus objetivos, lo que a su vez te ahorra tiempo.

Vertipaq es la fuerza impulsora detrás de Power Pivot, que se puede agregar a Excel para un análisis de datos máximo. Las características de Power Pivot también están disponibles en Power BI Designer. Es un motor de análisis en memoria.

¿Qué es el análisis en memoria?

Con Análisis en memoria, Las consultas y los datos se almacenan en RAM. Esto contrasta con otros programas, que almacenan datos en soportes de datos de una manera mucho más engorrosa. Almacenar todo en RAM permite que Vertipaq lo procese mucho más rápido, lo cual es importante cuando se ejecutan grandes cantidades de datos.

Vertipaq es el motor de análisis en memoria patentado de Microsoft, por lo que no se conocen algunos detalles sobre cómo funciona, pero podemos discutir cómo funciona en un sentido más amplio.

¿Cómo actúa Vertipaq?

Las bases de datos de columnas ahorran tiempo y espacio

Una base de datos de columnas hace lo que parece: almacena datos en columnas en lugar de filas. Esto permite escanear los datos verticalmente, lo que es más eficiente y, por lo tanto, más rápido. Cuando piense en cómo podría escanear físicamente una tabla para extraer información, lea sobre las filas o las columnas. Lo que hagas depende en gran medida de lo que estés buscando. Sin embargo, en general, el escaneo vertical es más rápido y más eficiente.

Considere el ejemplo de encontrar la suma de las ventas totales en una tabla. Iría directamente a la columna Total Sales y solo leería esa columna. No leería todas las filas, ya que se pueden ignorar otros datos extraños de la tabla para esta consulta. Vertipaq hace precisamente eso: lee y guarda sus datos en columnas, lo que agiliza la obtención de las respuestas que desea.

Vertipaq comprime los datos para minimizar el consumo de espacio

Vertipaq utiliza varias funciones para comprimir sus datos una vez que se almacenan en columnas. Esta compresión es beneficiosa porque ahorra RAM y es más rápida de escanear. Hay varias formas en las que funciona la compresión de datos en Vertipaq. Primero, sus datos se segmentan y se dividen en columnas. Esto permite leer una sección a la vez. Una vez que se lee una sección, se comprime mientras que la siguiente sección se lee al mismo tiempo. Vertipaq comprime los datos de varias formas. La selección se basa en el tipo y rango de datos en una columna.

  • Codificación de valor Reduce el número de bits necesarios para almacenar datos en columnas enteras cambiando el rango de datos.
  • Codificación de diccionario Convierte los datos de la columna en números enteros creando un diccionario de relaciones. Estos enteros utilizan menos RAM.
  • Ejecutar codificación de longitud comprime aún más el diccionario o los datos codificados con valores para evitar la repetición.

La grabación cuando Vertipaq regresa y comienza el proceso de compresión nuevamente puede ocurrir si el motor comienza la compresión con la codificación de datos o valores, pero luego determina que esta no fue la opción más eficiente. Luego, la compresión se inicia de nuevo con el otro método, mejor. Esto puede tomar algo de tiempo. La mejor forma de evitar la recodificación es asegurarse de que las primeras líneas de su conjunto de datos proporcionen un buen ejemplo para el resto de los datos. De esa forma, más adelante no habrá problemas con valores atípicos sorprendentes que afecten al método de compresión.

Aproveche al máximo sus datos compartiéndolos de manera efectiva

Cuando haya optimizado su análisis en memoria, puede almacenar y procesar sus datos de manera eficiente. ¿No debería ser eficiente compartir sus informes también? Con PBRS de ChristianStevensus informes se pueden automatizar para adaptarse a sus necesidades. Estamos aquí para ayudar. Contáctenos Para obtener más información o comience su prueba gratuita hoy.

JN1290 - Video promocional de PBRS 1080p

Obtenga características PDFStart Free Trial