Как оптимизировать производительность работы с большими наборами данных в Tableau?

@magali 

Существует несколько способов оптимизации производительности работы с большими наборами данных в Tableau:

1. Использование извлечений (Extracts): Вместо того, чтобы использовать исходные данные для каждого запроса, можно создать извлечение данных, которое будет содержать только необходимые данные. Извлечения загружаются в память, что может значительно ускорить работу с большими объемами данных.
2. Использование агрегированных данных: Если вы работаете с большими объемами данных, то часто имеет смысл использовать агрегированные данные вместо детальных данных. Например, вместо того, чтобы работать с каждой транзакцией в базе данных, можно использовать данные о ежедневных продажах или ежемесячных суммах продаж.
3. Использование фильтров: Использование фильтров позволяет работать только с необходимыми данными, что может значительно снизить нагрузку на систему и ускорить работу с большими объемами данных.
4. Использование параметров: Параметры позволяют динамически изменять различные параметры запроса, такие как фильтры, размеры и другие настройки. Это может значительно снизить количество запросов к базе данных и ускорить работу с большими объемами данных.
5. Использование индексов: Если вы используете базу данных, то использование индексов может значительно ускорить работу с большими объемами данных. Индексы позволяют быстро находить необходимые данные в базе данных.
6. Использование кэша: Кэширование запросов и извлечений может ускорить работу с большими объемами данных, поскольку повторные запросы не требуют повторного доступа к базе данных.
7. Использование специальной аппаратуры: Если у вас есть большой бюджет, то вы можете использовать специальную аппаратуру, такую как параллельные процессоры или графические ускорители, для ускорения работы с большими объемами данных в Tableau.