Anwenden von Datenpunktgrenzwerten und Strategien nach Visualtyp

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GILT FÜR: Power BI-Dienst für im geschäftlichen Bereich tätige Personen Power BI-Dienst für Designer*innen und Entwickler*innen Power BI Desktop Erfordert Pro- oder Premium-Lizenz

Das Visualisierungsrendering in Power BI muss schnell und präzise sein, was eine Konfiguration von zugrunde liegenden Algorithmen für jeden Visualtyp erfordert. Visuals in Power BI müssen über ausreichend Flexibilität verfügen, um verschiedene Größen von semantischen Modellen zu verarbeiten. Einige semantische Modelle weisen nur eine Handvoll Datenpunkte auf, während andere semantische Modelle Petabytes an Datenpunkten haben. In diesem Artikel werden die von Power BI verwendeten Strategien zum Rendern von Visualisierungen beschrieben.

Datenverringerungsstrategien

Jedes visuelles Element nutzt mindestens eine Datenverringerungsstrategie, um die potenziell großen Mengen von zu analysierenden Daten zu verarbeiten. Selbst einfache Tabellen wenden eine Strategie an, um zu vermeiden, das gesamte semantische Modell auf den Client zu laden. Die Reduzierungsstrategie variiert je nach Visualtyp. Jedes Visual wählt eine unterstützte Datenverringerungsstrategie beim Generieren der Datenanforderung aus, die an den Server gesendet wird.

Jedes Visual steuert die Parameter dieser Strategien, um die Gesamtmenge an Daten zu beeinflussen.

Strategien

Für jede Strategie gibt es Standardwerte, die auf Form und Typ der visualisierten Daten basieren. Um die richtige Benutzererfahrung bereitzustellen, können Sie die Standardwerte im Power BI-Formatierungsbereich überschreiben.

  • Data Windowing (Segmentierung): Hiermit können Benutzern durch progressives Laden von Fragmenten des gesamten semantischen Modells das Scrollen durch die Daten in einem Visual ermöglichen.
  • Erste N: Hiermit werden nur die ersten N Elemente angezeigt.
  • Simple Sample (Einfache Stichprobe): Hiermit werden das erste und letzte Element sowie N gleichmäßig verteilte Elemente dazwischen angezeigt.
  • Letzte N: Hiermit werden nur die letzten N Elemente angezeigt. Dies eignet sich zur Überwachung häufig aktualisierter Daten.
  • High-density sampling (Stichprobenentnahme mit hoher Dichte): Dies ist ein verbesserter Algorithmus für die Stichprobenentnahme, bei dem Ausreißer und bzw. oder die Form von Kurven besser berücksichtigt werden.
    • Binned line sampling (Stichprobenentnahme für Zeilen mit Binning): Hiermit werden Beispieldatenpunkte basierend auf Ausreißern in Klassen auf einer Achse entnommen.
    • Overlapping points sampling (Stichprobenentnahme für überlappende Datenpunkte): Hiermit werden Datenpunkte anhand überlappender Werte entnommen, um Ausreißer beizubehalten.

Statistik

Bestimmte Modelle können Statistiken zur Anzahl von Werten für bestimmte Spalten bereitstellen. Wenn solche Informationen vorhanden sind, werden sie dazu genutzt, mehrere Hierarchien ausgewogener darzustellen, wenn ein Visual die Anzahl von Werten für eine Strategie nicht explizit überschreibt.

Weitere Informationen finden Sie unter Neues in SQL Server Analysis Services.

Dynamische Grenzwerte

Neben den schon genannten Strategien verwenden Visuals mit zwei Hierarchien von Gruppierungsspalten („Achse und „Legende“ oder „Kategorie“ und „Reihe“) eine andere Strategie, dynamische Grenzwerte. Dynamische Grenzwerte sind dafür konzipiert, Datenpunkte besser auszugleichen.

Dynamische Grenzwerte stellen eine bessere Auswahl an Punkten für Daten mit geringer Dichte bereit als statische Grenzwerte. Ein Visual könnten Sie beispielsweise dafür konfigurieren, 100 Kategorien und 10 Reihen mit insgesamt 1,000 Punkten auszuwählen. Tatsächlich enthalten die Daten aber nur 50 Kategorien und 20 Reihen. Zur Abfragelaufzeit wählen die dynamischen Grenzwerte alle 20 Reihen aus, um die 1,000 angeforderten Datenpunkte aufzufüllen.

Dies bedeutet auch, dass dynamische Grenzwerte reaktionsfähig sind, wenn nur eine der Gruppierungsspalten (nur Kategorie oder nur Datenreihen) definiert ist. In diesem Fall kann die Anzahl der zurückzugebenden Artikel bis zum Grenzwert der maximalen Punktezahl, die das Visual verarbeiten kann, gehen.

Dynamische Grenzwerte werden automatisch angewendet, wenn der Server wie in den folgenden Fällen dazu fähig ist:

Strategien und Datenpunktgrenzwerte nach Visualtyp

Suchen Sie Details zu jedem Visualtyp in den folgenden Abschnitten.

Flächendiagramm

Weitere Informationen zu Visuals für Flächendiagramme finden Sie unter Funktionsweise des neuen Algorithmus zur Stichprobenentnahme.

Balken- oder Säulendiagramm

  • Im kategorischen Modus
    • Kategorien: Virtualisierung mit Fenster mit 500 Zeilen gleichzeitig
    • Reihe: Erste 60
  • Im Skalarmodus (hier könnten dynamische Grenzwerte angewandt werden)
    • Maximale Anzahl von Punkten: 10.000
    • Kategorien: Stichprobe mit 500 Werten
    • Reihe: Erste 20 Werte

Karte (mehrzeilig)

  • Werte: Virtualisierung mit Fenster mit 200 Zeilen gleichzeitig

Kombinationsdiagramm

Ein Kombinationsdiagramm verwendet dieselben Strategien wie ein Säulendiagramm. Beachten Sie, dass die Zeile im Kombinationsdiagramm nicht den Algorithmus für hohe Dichte verwendet, den Liniendiagramme verwenden.

Power BI-Visuals

Power BI-Visuals können bis zu 30.000 Datenpunkte zugeordnet werden. Die Entscheidung, welche Strategien angewandt werden sollen, liegt jedoch bei den Entwickler*innen des Visuals. Der Standardgrenzwert ist 1.000, aber der Ersteller des visuellen Elements kann dies ändern und maximal 30.000 festlegen.

Ringdiagramm

  • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500
  • Nur Legende:
    • Legende: Top 1000
  • Legende und Details:
    • Legende: Top 500
    • Details: Erste 20

Flächenkartogramm (Choroplethenkarte)

Flächenkartogramme können Statistiken oder dynamische Grenzwerte verwenden. Power BI versucht Datenverringerungsstrategien in folgender Reihenfolge anzuwenden: dynamische Grenzwerte, Statistiken und zuletzt Konfiguration.

  • Maximale Anzahl von Punkten: 10.000
  • Kategorien: Erste 500
  • Reihe (wenn sowohl X als auch Y vorhanden ist): Erste 20

Verkaufstrichterdiagramm

  • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500
  • Kategorien: Erste 3.500

KPI

Grenzwerte für Trendachsen:

  • Unterste 3.500

Liniendiagramm

Weitere Informationen zu Visuals für Liniendiagramme finden Sie unter Funktionsweise des neuen Algorithmus zur Stichprobenentnahme.

Liniendiagramm mit hoher Dichte

Weitere Informationen finden Sie unter Stichprobenentnahme in Power BI von Leitungen mit hoher Dichte.

Map

  • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500

Je nach Konfiguration kann eine Karte Folgendes enthalten:

  • Ort: Erste 3.500
  • Ort, Größe: Erste 3.500
  • Ort, Breitengrad und Längengrad aggregiert (+/- Größe): Erste 3.500
  • Breitengrad, Längengrad: Weitere Informationen finden Sie unter Stichprobenentnahme in Power BI Punktdiagrammen mit hoher Dichte
  • Breitengrad, Längengrad, Größe: Erste 3.500
  • Legende, Breitengrad, Längengrad: Weitere Informationen finden Sie unter Stichprobenentnahme in Power BI Punktdiagrammen mit hoher Dichte
  • Legende, Breitengrad, Längengrad, Größe: Erste 233 Legenden, erste 15 Breitengrade und Längengrade (hier könnten Statistiken oder dynamische Grenzwerte verwendet werden)
  • Ort, Legende, Breitengrad und Längengrad aggregiert (+/- Größe): Erste 233 Orte, erste 15 Legenden (hier könnten Statistiken oder dynamische Grenzwerte verwendet werden)

Karten: Azure Maps

  • Breitengrad, Längengrad: 30.000
  • Standort: 30.000

Weitere Informationen finden Sie unter Stichprobenentnahme in Power BI Punktdiagrammen mit hoher Dichte.

Matrix

  • Zeilen: Virtualisierung mit Fenster mit 500 Zeilen gleichzeitig
  • Spalten: Erste 100 Gruppierungsspalten
  • Werte: Mehrere Werte werden für die Datenverringerung nicht berücksichtigt

PowerApps-Visuals

PowerApps-Visuals können bis zu 30.000 Datenpunkte zugeordnet werden. Die Entscheidung, welche Strategien angewandt werden sollen, liegt jedoch bei den Autor*innen des Visuals. Der Standardgrenzwert ist 1.000, aber der Ersteller des visuellen Elements kann dies ändern und maximal 30.000 festlegen.

Radiale Messanzeige

Keine Datenverringerungsstrategien

Slicer

  • Werte: Virtualisierung mit Fenster mit 200 Zeilen gleichzeitig

Punktdiagramm (mit hoher Dichte)

Weitere Informationen finden Sie unter Stichprobenentnahme in Power BI Punktdiagrammen mit hoher Dichte.

Kreisdiagramm

  • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500
  • Nur Legende:
    • Legende: Top 1000
  • Legende und Details:
    • Legende: Top 500
    • Details: Erste 20

R- und Python-Visuals

R- und Python-Visuals sind auf 150.000 Zeilen beschränkt. Wenn Sie mehr als 150.000 Zeilen auswählen, verwendet das visuelle Element nur die obersten 150.000 Zeilen.

Bänderdiagramm

  • Im kategorischen Modus
    • Kategorien: Virtualisierung (Data Windowing) mit Fenster mit 500 Zeilen gleichzeitig
    • Reihe: Erste 60
  • Im Skalarmodus (hier könnten dynamische Grenzwerte angewandt werden)
    • Maximale Anzahl von Punkten: 10.000
    • Kategorien: Stichprobe mit 500 Werten
    • Reihe: Erste 20 Werte

Formenzuordnung (Vorschau)

Die Formenzuordnung kann Statistiken oder dynamische Grenzwerte verwenden.

  • Maximale Anzahl von Punkten: 1.500
  • Kategorien: Erste 500

Tabelle

  • Werte: Virtualisierung (Data Windowing) mit Fenster mit 500 Zeilen gleichzeitig

Kacheldiagramm (hier könnten Statistiken oder dynamische Grenzwerte verwendet werden)

  • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500
  • Gruppe: Erste 500
  • Details: Erste 20

Wasserfalldiagramm

  • Kategorie-Bucket (nur):
    • Maximale Anzahl von Punkten: 3.500
    • Nur Kategorie: Oberste 3.500
  • Wenn sowohl die Kategorie als auch die Aufschlüsselung vorhanden sind.
    • Kategorie: Virtualisierung (Data Windowing) mit Fenster mit 30 Zeilen gleichzeitig
    • Aufschlüsselung: Oberste 200 Werte

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