Biežāk izplatītās pamatnes programmas veiktspējas problēmas un risinājumi

Varat izveidot pamatnes programmas, izmantojot daudzveidīgu datu avotu klāstu. Atkarībā no programmas uzņēmuma vajadzībām un scenārijiem izvēlieties datu avotu un savienotāju. Uzņēmumu programmām Microsoft Dataverse ir ieteicamais datu avots, jo tas nodrošina vairākas veiktspējas priekšrocības. Lietotnēm ar dažām transakcijām varat izmantot jebkurus citus pieejamos datu avotus savā vidē.

Lai ņemtu vērā lietotnes veiktspējas apsvērumus, padomājiet par to lietotāju skaitu, kuri izmantos lietotni, kad tā būs publicēta; transakciju izveides, izgūšanas, atjaunināšanas un dzēšanas (CRUD) apjoms; datu mijiedarbības veids; ģeogrāfiskā piekļuve; un ierīču veidi, kas lietotājiem ir.

Šajā rakstā ir apskatītas dažas no biežāk izplatītajām veiktspējas problēmām, kas pamatnes programmas var padarīt lēnas, un to risinājumi. Šī informācija palīdzēs jums uzlabot programmas veiktspēju, ņemot vērā jūsu biznesa plānu un paturot prātā šo informāciju.

Sākam ar dažām biežāk izplatītajām veiktspējas problēmām, kas rodas neatkarīgi no izmantotā savienotāja. Turpmākajās sadaļās jūs uzzināsit par veiktspējas problēmām un atrisinājumu, kas attiecas uz dažādiem savienotājiem.

Pirms sākat darbu, pārliecinieties, ka izprotat pamatnes programmu, izpildot izpildes procesus un datu izsaukumu plūsmu. Turklāt, izlasiet Kopīgi lēnas veiktspējas avoti pamatnes programmai, lai uzzinātu par biežāk izplatītām kļūmām, no kā var izvairīties, noformējot vai atjauninot pamatnes programmas.

Lielas datu kopas lēni ielādējes dažādās platformās

Programmas veiktspēja var atšķirties, ielādējot lielas datu kopas dažādās platformās, piemēram, iOS vai Android. Šī atšķirība rodas tāpēc, ka katrai platformai ir dažādi tīkla pieprasījumu ierobežojumi. Piemēram, atļautais tīklu pieprasījumu skaits, iespējams, atšķiras platformas. Šī atšķirība var būtiski ietekmēt datu ielādes laiku lielām datu kopām.

Ieteicams ielādēt tikai tos datus, kas ir nekavējoties jāparāda ekrānā. Citiem datiem, nedaliet un glabājiet kešatmiņā savus datus. Papildinformācija: Padomi un paraugprakse pamatnes programmas veiktspējas uzlabošanai

Izgūts pārāk daudz kolonnu

Ieteicams atlasīt tikai programmai nepieciešamās kolonnas. Pievienojot vairāk (vai visas) kolonnas no datu avotiem, tiek lejupielādēti visu kolonnu dati. Šīs darbības rezultātā tiek sasniegts augsts tīkla noslodzes līmenis attiecībā uz zvaniem, tādējādi klienta ierīcē izmantojot lielu atmiņas apjomu. Šī problēma var ietekmēt lietotājus ar mobilajām ierīcēm pat vairāk, ja tīkla joslas platums ir ierobežots vai ierīcei ir ierobežots atmiņas apjoms, vai mantots procesors.

Piemēram, ja izmantojat Dataverse kā programmas datu avotu, pārliecinieties, vai ir iespējots izteiktas kolonnas atlases līdzeklis. Šis līdzeklis ļauj programmai Power Apps ierobežot datu izgūšanu tikai no programmā izmantotajām kolonnām.

Lai audekla programmā ieslēgtu nepārprotamu kolonnu atlases funkciju, dodieties uz Iestatījumi > Gaidāmo līdzekļu > priekšskatījums un pēc tam ieslēdziet slēdzi Necenzēta kolonnu atlase.

Neatbalstīta vai mantota pārlūkprogramma

Lietotājiem, kuri izmanto neatbalstītas vai mantotas pārlūkprogrammas, var rasties veiktspējas problēmas. Pārliecinieties, ka lietotāji izmanto tikai atbalstītas pārlūkprogrammas, lai darbinātu pamatnes programmas.

Lēna veiktspēja ģeogrāfiskā attāluma dēļ

Vides ģeogrāfiskā atrašanās vieta un datu avots attālums no lietotājiem var ietekmēt veiktspēju.

Ieteicams vidi izvietot tuvāk lietotājiem. Lai gan Power Apps izmanto Azure satura piegādes tīklu, datu izsaukumi joprojām saņem datus no datu avota. Datu avots, kas atrodas citā ģeogrāfiskajā atrašanās vietā, var nelabvēlīgi ietekmēt programmas veiktspēju.

Pārmērīgs ģeogrāfiskais attālums dažādi ietekmē veiktspēju, piemēram, latentumu, samazinātu joslas platumu, mazāku joslas platumu vai pakotnes zudumu.

Atļauto vielu saraksts nav konfigurēts

Pārliecinieties, vai obligātie pakalpojumu vietrāži URL nav bloķēti vai ka tie ir pievienoti ugunsmūra atļauto vietņu sarakstam. Lai iegūtu visu to servisa vietrāžu URL sarakstu, attiecībā uz ko ir jābūt Power Apps atļaujām, atveriet sadaļu Obligātie pakalpojumi.

Nedeleģējamu funkciju un neatbilstošu datu rindu ierobežojumu izmantošana nedelegējamiem vaicājumiem

Deleģējošās funkcijas deleģē datu avota datu apstrādi, mazinot nostūrēšanas iespējas klienta pusē. Ja deleģēšana nav iespējama, varat ierobežot datu rindu ierobežojumu attiecībā uz vaicājumiem, kas nav deleģējami, lai paliktu optimāls servera savienojuma atgriezto rindu skaits.

Nedeleģējamu funkciju un neatbilstošu datu rindu ierobežojumu izmantošana nedelegējamiem vaicājumiem pievieno papildu izmaksas datu pārraidei. Šī aizķeršanās izraisa manipulēšanu ar saņemtajiem datiem JS kaudzei klienta pusē. Pārliecinieties, ka izmantojat programmas deleģējamās funkcijas, kad iespējams, un izmantojat optimālo datu rindu ierobežojumu nedeleģējamiem vaicājumiem.

Papildinformāciju skatiet sadaļā Deleģēšanas izmantošana, Deleģēšanas pārskats

OnStart notikumam ir nepieciešama iestatīšana

Notikums OnStart tiek palaists, kad lietojumprogramma tiek ielādēta. Izsaucot lielu datu apjomu, izmantojot lietojumprogrammas OnStart rekvizītus funkcijas, programma var lēni ielādēties. Ekrāns ar lēnas ekrāna navigācijas atkarību no vadīklām un vērtībām uz cita ekrāna ietekmēs lēnu ekrāna navigāciju.

Nākamajās sadaļās ir aprakstītas dažas no biežāk izplatītajām problēmām, kas rodas šādās situācijās.

Notikumā OnStart augsts zvanu skaits izraisa lēnu programmas ielādi

Uzņēmumā datu izsaukumu apjoms centrālajiem datu avotiem vai izraisīt servera vājo vietu vai resursu apmierinātību.

Izmantojiet kešatmiņas mehānismu, lai optimizētu datu izsaukumus. Daudzi lietotāji var izmantot vienu lietojumprogrammu, kā rezultātā katram lietotājam veic daudzus datu izsaukumus, kas sasniedz servera galapunktus. Šie datu izsaukumi var būt vājā vieta vai ierobežojumu vieta.

OnStart notikuma latentums sarežģītu skriptu dēļ

Sarežģīti skripti ir viena no biežāk izplatītajām kļūdām OnStart notikumā, noformējot pamatnes programmas. Vajadzētu iegūt tikai tos datus, kas nepieciešami, lai lietojumprogramma sāktu darbu.

Optimizējiet formulas notikumā OnStart. Piemēram, tā vietā var pārvietot dažas funkcijas uz OnVisible rekvizītiem. Šādi varat ļaut programmai ātri sākt darbu, un citas darbības var turpināties, kamēr tiek atvērta lietojumprogramma.

Papildinformāciju skatiet: Rekvizīta OnStart optimizēšana

Padoms

Ieteicams izmantot app.StartScreen rekvizītu, jo tas vienkāršo lietotnes palaišanu un uzlabo lietojumprogrammas veiktspēju.

Atmiņas spiediens klienta pusē

Tā kā lielāko daļu laika programma tiek palaista mobilajās ierīcēs, pamatnes programmas atmiņas kartēšanas pārbaude ir svarīga. Atmiņas izņēmumi kaudzes ir visticamākais iemesls, kas izraisa audekla lietojumprogrammu, kas noteiktās ierīcēs crashes vai pārstāt ("uzkārties").

JavaScript (JS) kaudze var tikt būt maksimāli liela, jo klienta pusē darbojas sarežģītie skripti, lai pievienotu, pievienotos, filtrētu, kārtotu vai grupētu kolonnas. Vairumā gadījumu izņēmums no klienta kaudzes atmiņas var izraisīt lietojumprogrammas avāriju vai apturēšanu.

Izmantojot datus no tādiem avotiem kā Dataverse vai SQL Server, varat izmantot Skata objektu, lai nodrošinātu to savienošanu, filtrēšanu, grupēšanu vai kārtošanu servera pusē klienta puses vietā. Šāda pieeja samazina klientam papildu iespējas skriptēt šādas darbības.

Ja klientam tiek radītas sarežģītas darbības, piemēram, Apvienot vai Kārtot pēc, kas atrodas klienta pusē ar datu kopu, kurā ir 2000 vai vairāk ierakstu, rezultātā kaudzes objekti sasniegs maksimālo izmēru.

Vairākumam pārlūkprogrammu izstrādātāju rīki ļauj izmantot profila atmiņu. Tas palīdz vizualizēt kaudzes lielumu, dokumentus, mezglus un klausītājus. Aprakstiet programmas veiktspēju, izmantojot pārlūkprogrammu, kā aprakstīts Microsoft Edge (Hroms) izstrādātāju rīku pārskatā. Pārbaudiet scenārijus, kas pārsniedz JS kaudzes atmiņas slieksni. Papildinformācija: Atmiņas problēmu risināšana

Piemērs par atmiņas spiediena lietojumprogrammu, kā redzams pārlūkprogrammas izstrādātāja rīkos.

Veiktspējas apsvērumi SQL Server savienotājam

Varat izmantot SQL Server savienotāju pakalojumam Power Apps, lai izveidotu savienojumu ar SQL Server lokāli vai Azure SQL datu bāzi. Šajā sadaļā ir aprakstītas biežāk izplatītās ar veiktspēju saistītās problēmas un risinājumi, kas saistīti ar šī savienotāja pamatnes programmu. Papildinformācija: Savienojuma izveide ar SQL Server no Power Apps, Pamatnes lietojumprogrammas izveide no Azure SQL datu bāzes

Piezīme

Lai gan šajā sadaļā ir atsauces uz SQL Server savienotāju veiktspējas problēmām un atrisinājumiem, lielākā daļa ieteikumu tiek lietoti arī, izmantojot jebkuru datu bāzes tipu—kā MySQL vai PostgreSQL—, kā datu avots.

Apskatīsim biežāk izplatītās veiktspējas problēmas un risinājumus, lai izmantotu SQL Server savienotāju pamatnes programmām.

N+1 vaicājums

Galerijas, kas serveros ģenerē pārāk daudz pieprasījumu, izraisa N+1 vaicājuma problēmas. Problēma N+1 vaicājums ir viena no biežāk izplatītajām problēmām, izmantojot vadīklu Galerija.

Lai izvairītos no problēmas, izmantojiet skatu objektus SQL aizmugurē vai mainiet lietotāja interfeisa scenārijus.

Tabulu pārbaude, nevis rādītāja nolūks

Lietojumprogramma var palēnināties, ja lietojumprogrammas lietotās funkcijas datu bāzē palaiž vaicājumus, kā rezultātā tabulu skenē, nevis meklējot indeksā. Papildinformācija: Padomi, Tabulu SKENĒŠANA un Indeksu MEKLĒŠANA

Lai atrisinātu šādas problēmas, izmantojiet funkciju StartsWith funkcijas IN vietā formulā. Ar SQL datu avotu, StartsWith operators izraisa indeksa meklēšanu; bet IN operators veic indeksa vai tabulu skenēšanu.

Lēni vaicājumi

Var profilēt un iestatiet lēnus vaicājumus un indeksus SQL datu bāzē. Piemēram, ja formula iegūst datus dilstošā (DESC) secībā, šādai šķirošanas kolonnai ir jābūt indeksam dilstošā secībā. Indeksa atslēga pēc noklusējuma izveido augošu (ASC) secību.

Varat arī pārbaudīt datu pieprasījumu URL adresi. Piemēram, tālāk sniegtajā datu pieprasījumā fragments (daļējs OData izsaukums) lūdz SQL atgriezt 500 ierakstus, kas atbilst kolonnu Vērtībai un pasūta pēc ID dilstoša secībā.

Items? \$filter=Column eq 'Value' & Orderby = ID desc & top 500

Tas palīdz izprast indeksa prasības, lai ietvertu līdzīgus pieprasījuma nosacījumus. Šajā piemērā, ja ID kolonnā ir indekss ar dilstošu secību, vaicājums tiks izpildīts ātrāk.

Pārbaudiet izpildes plānu lēnajiem vaicājumiem, lai pārbaudītu, vai pastāv tabula vai indeksa pārbaude. Uzraugiet jebkādas izpildes plānā radušās papildu izmaksas, kas saistītas ar galveno uzmeklēšanu.

Papildinformācija

Datu bāzes resursa saturs

Pārliecinieties, ka datu avota—SQL datu bāzē—nav resursu sāncensības, piemēram, procesora vājo vietu, I/O sāncensības, atmiņas spiediena vai tempDB sāncensības. Vēl pārbaudiet, vai nav slēdzamo bloķēšanas, gaidīšanas, dzīvlaikmetu un vaicājuma pārtraukumu.

Padoms

Izmantojiet automātisko regulēšanu, lai gūtu ieskatus par iespējamām vaicājuma veiktspējas problēmām, ieteicamajiem risinājumiem un automātiski novērstu identificētās problēmas.

Pārāk liels klientu vai pieprasījumu skaits

Lietojumprogramma, kurā darbojas operācijas Grupēt pēc, Filtrēt pēc vai Apvienot klienta pusē, izmanto procesoru un atmiņas resursus no klienta ierīcēm. Atkarībā no datu lieluma šīs operācijas klienta pusē var aizņemt vairāk skriptēšanas laika, palielinot JS kaudzi no klienta puses. Šī problēma palielinās lokālajam datu avotam, jo katrs uzmeklēšanas datu izsaukumu datu avots pāriet caur datu vārteju.

Šādās situācijās izmantojiet objektu Skatīt SQL datu bāzē operācijām Grupēt pēc, Filtrēt pēc vai Apvienot. Skatos var izmantot atlases kolonnas un noņemt nevajadzīgas kolonnas ar lielajiem datu tipiem, piemēram, NVARCHAR(MAX), VARCHAR(MAX) un VARLOBARY (MAX).

Padoms

Šī pieeja palīdz arī risināt vaicājuma problēmu N+1.

Klientam pārsūtītais datu lielums

Pēc noklusējuma pamatnes programma parāda datus, izmantojot tabulas, vai skatus no pieejamajiem datu bāzes objektiem. Visu kolonnu izgūšana no tabulas var izraisīt lēnas atbildes reakciju, jo īpaši, ja tiek izmantots liels datu tips, piemēram, NVARCHAR(MAX).

Ir nepieciešams daudz laika, lai pārraidītu klientiem lielas datu kopas. Šis pārskaitījums nodrošina arī lielāku skriptēšanas laiku, ja JS datu bāzē klienta pusē ir liels datu apjoms, kā aprakstīts iepriekš šajā rakstā.

Lai samazinātu klientam pārsūtāmo datu lielumu, izmantojiet skatus ar noteiktām lietojumprogrammai nepieciešamajām kolonnām un pārliecinieties, ka ir iespējota izteikta kolonnu atlase, kā aprakstīts iepriekš šajā rakstā.

SQL Server lokālajai sistēmas specifiskie apsvērumi

Pamatnes programmas veiktspēja, izmantojot SQL Server savienotāju ar lokālo datu vārteju, var tikt ietekmēta dažādos veidos. Šajā sadaļā ir norādītas bieži izplatītās veiktspējas problēmas un risinājumi, kas raksturīgi lokālajiem datu bāzes avotiem.

Nepareizas lokālās datu vārtejas

Organizācijas var definēt vairākus mezglus datu lokālo datu vārtejām. Pat ja viens no mezgliem nav sasniedzams, datu pieprasījumi neveselīgā mezglā neatgriezīs rezultātu pietiekamā laika periodā vai var izraisīt “nesasniedzamos” kļūdu ziņojumus pēc gaidīšanas kādu brīdi.

Nodrošiniet, ka visas lokālās datu vārtejas ir veselas un konfigurētas, izmantojot minimālo tīkla latentumu starp mezgliem un SQL instanci.

Lokālas datu vārtejas atrašanās vieta

Lai varētu interpretēt OData pieprasījumus, datu vārtejām ir nepieciešami lokālo datu avotu tīkla zvani. Piemēram, datu kopai ir nepieciešams izprast datu tabulas shēmu, lai tulkotu OData pieprasījumus SQL datu manipulatijas valodā (DML) priekšrakstos. Papildu izdevumus pievieno, kad datu vārteja tiek konfigurēta atsevišķā atrašanās vietā ar augstu tīkla latentumu starp datu vārteju un SQL instanci.

Uzņēmuma vidē ir ieteicams izmantot mērogojamu datu vārteju, kad tiek gaidīti kļūdaini datu pieprasījumi. Pārbaudiet, cik daudz savienojumu ir izveidots starp datu vārtejām un SQL instanci.

Veicot pretsavienojumu pārbaudi lokālajā datu vārtejā vai SQL instancē, jūsu organizācija var identificēt, kad datu vārteja ir jāmērogo un cik mezgli jāmērogo.

Datu vārtejas mērogojamība

Ja plānojat piekļūt lielam datu apjomam no lokālās datu vārtejas, tikai viens lokālo datu vārteju mezgls var kļūt par vājo vietu, apstrādājot tik lielu pieprasījumu apjomu.

Atsevišķs lokālo datu vārtejas mezgls var būt pietiekams, lai risinātu 200 vai mazāk vienlaicīgus savienojumus. Taču, ja visi šie savienojumi aktīvi izpilda vaicājumus, citi pieprasījumi gaida pieejamu savienojumu.

Informāciju par to, kā nodrošināt lokālo datu vārtejas mērogu atbilstību datu un pieprasījumu apjomam, skatiet sadaļu Pārraudzīt un optimizēt lokālo datu vārtejas veiktspēju.

Azure SQL datu bāzes specifiskie apsvērumi

Pamatnes programmas var izveidot savienojumu ar Azure SQL datu bāzi, izmantojot SQL Server savienotāju. Bieži sastopamu veiktspējas problēmu iemesls, izmantojot Azure SQL datu bāzi, ir nepareiza līmeņa izvēle jūsu biznesa vajadzībām.

Azure SQL datu bāzei ir pieejamas dažādas pakalpojumu kopas ar bagātīgām iespējām dažādu biznesa prasību saskaņošanai. Lai iegūtu papildinformāciju par kopām, atveriet Azure SQL datu bāzes dokumentāciju.

Kad datu pieprasījumi ir pārāk lieli, atlasītās kopas resursi var tikt droselēti, sasniedzot robežvērtību. Šāda droselēšana kompromitē nākamās vaicājumu kopas veiktspēju.

Skatiet Azure SQL datu bāzes pakalpojumu kopu. Zemākai kopai būs noteikti ierobežojumi un ierobežojumi. No veiktspējas perspektīvas svarīgi ir CPU, I/O caurvade un latentums. Tādēļ iesakām pārbaudīt SQL datu bāzes veiktspēju un pārbaudiet, vai resursu lietojums pārsniedz robežvērtību. Piemēram, lokālais SQL Server parasti iestata CPU lietojuma robežvērtību līdz aptuveni 75 procentiem.

Veiktspējas apsvērumi SharePoint savienotājam

Savienotāju var izmantot, SharePoint lai izveidotu lietojumprogrammas, izmantojot datus no Microsoft sarakstiem. Varat arī izveidot audekla programmas tieši no saraksta skata. Apskatīsim biežāk izplatītās veiktspējas problēmas un risinājumus, izmantojot SharePoint datu avotus ar pamatnes programmām.

Pārāk daudz dinamisku uzmeklēšanas kolonnu

SharePoint programma atbalsta dažādus datu tipus, tostarp dinamiskās uzmeklēšanas, piemēram, Persona, Grupa un Aprēķinātais. Ja sarakstā ir definēts pārāk daudz dinamisko kolonnu, ir nepieciešams vairāk laika, lai manipulētu ar šīm dinamiskajām kolonnām, SharePoint pirms dati tiek atgriezti klientam, kurā darbojas audekla programma.

Nepārspīlējiet ar dinamiskās uzmeklēšanas kolonnu izmantošanu programmā SharePoint. Šāda pārspīlēta izmantošana var radīt novēršamu un papildu SharePoint pusē, manipulējot datus. Tā vietā varat izmantot statiskas kolonnas, lai, piemēram, saglabātu e-pasta aizstājvārdus vai personu vārdus.

Attēla kolonna un pielikums

Attēla lielums un pievienotais fails var sekmēt lēnu atbildi, veicot izgūšanu klientam.

Pārskatiet savu sarakstu un pārliecinieties, vai ir definētas tikai nepieciešamās kolonnas. Sarakstā kolonnu skaits ietekmē datu pieprasījumu veiktspēju. Šis rezultāts ir tādēļ, ka ir iegūti saskaņotie ieraksti vai arī tiek izgūti līdz definēto datu rindu ierobežojumiem atbilstošie ieraksti un tie tiek pārsūtīti atpakaļ klientam ar visām sarakstā definētajām kolonnām—neatkarīgi no tā, ka lietojumprogramma neizmanto tos visus.

Lai veiktu vaicājumus tikai programmā izmantotajām kolonnām, iespējojiet tieši kolonnu atlases funkciju, kā aprakstīts iepriekš šajā rakstā.

Lieli saraksti

Ja jums ir liels saraksts ar simtiem tūkstošiem ierakstu, apsveriet saraksta sadalīšanu vai sadaliet sarakstu vairākos sarakstos, pamatojoties uz tādiem parametriem kā kategorijas vai datums un laiks.

Piemēram, jūsu dati var tikt glabāti dažādos sarakstos atkarībā ik mēnesi vai ik gadu. Šajā gadījumā varat izveidot programmu, lai ļautu lietotājam atlasīt laika logu un izgūt datus šajā diapazonā.

Kontrolētā vidē veiktspējas etalons ir pierādījis, ka OData pieprasījumu veiktspēja salīdzinājumā ar Microsoft sarakstiem vai SharePoint ir ļoti saistīta ar kolonnu skaitu sarakstā un izgūjamo rindu skaitu (ko ierobežo datu rindas ierobežojums nedeleģējamiem vaicājumiem). Apakšējā kolonnu skaita un apakšējo datu rindu ierobežojuma iestatījums var uzlabot pamatnes programmas veiktspēju.

Taču reālos apstākļos programmas ir izstrādātas tā, lai tās atbilstu noteiktām uzņēmējdarbības prasībām. Iespējams, nav ātri vai vienkārši samazināt datu rindas ierobežojumu vai kolonnu skaitu sarakstā. Tomēr ieteicam pārraudzīt OData pieprasījumus klienta pusē un no jauna pielāgot datu rindu ierobežojumu neatsaucamiem vaicājumiem un kolonnu skaitam sarakstā.

Veiktspējas apsvērumi, lietojot Dataverse savienotāju kā datu avotu

Ja izmantojat Microsoft Dataverse kā datu avotu, datu pieprasījumi tiek tieši nodoti vides instancei, neizmantojot Azure API Management. Papildinformācija: Datu izsaukumu plūsma, izveidojot savienojumu ar Microsoft Dataverse

Padoms

Kad tiek izmantotas pielāgotas Dataverse tabulas, lietotājiem var būt nepieciešama papildu drošības konfigurācija, lai lietotāji varētu skatīt ierakstus, izmantojot pamatnes programmas. Papildinformācija: Drošības jēdzieni Dataverse, Lietotāja drošības konfigurēšana resursiem vidē un Drošības lomas un atļaujas

Pamatnes programma, kas ir pievienota Dataverse, var būt lēna, ja tā izpilda lielus klienta skriptus, piemēram, Filtrēt pēc, vai Pievienot no klienta, nevis servera puses.

Ja iespējams, izmantojiet Dataverse skatus. Skats ar nepieciešamajiem savienojuma vai filtrēšanas kritērijiem palīdz samazināt visas tabulas izmantošanas skritu skaitu. Piemēram, ja ir jāpievieno tabulas un jāfiltrē to dati, varat definēt skatu, tos savienojot un definējot tikai jums nepieciešamas kolonnas. Pēc tam var izmantot šo skatu savā programmā, kas šo smiekliņu izveido servera pusē operaciju savienot/filtrēt klienta puses vietā. Šī metode ne tikai samazina papildu darbības, bet arī datu apstrādi. Informāciju par filtrēšanas un kārtošanas kritēriju rediģēšanu skatiet Filtrēšanas kritēriju rediģēšana.

Veiktspējas apsvērumi Excel savienotājam

Pakalpojums Excel savienotājs nodrošina savienojumu starp pamatnes programmu un tabulas datiem Excel failā. Šim savienotājam ir ierobežojumi salīdzinājumā ar citiem datu avotiem,—piemēram, ierobežotas deleģējamas funkcijas—, kas neļauj pamatnes programmai ielādēt datus no tabulas tikai līdz 2000 ierakstiem. Lai ielādētu vairāk nekā 2,000 ierakstus, sadaliet datus dažādās datu tabulās kā citus datu avotus.

Apskatīsim biežāk izplatītās veiktspējas problēmas un risinājumus, izmantojot Excel kā datu avotu pamatnes programmām.

Pārāk daudz datu tabulu un lielu datu lielumu

Programma var darboties lēni, ja tā izmanto Excel failu, kurā ir pārāk daudz datu tabulu, vai datu tabulas, kas satur milzīgu datu apjomu vairākās kolonnās. Excel fails nav relāciju datu bāze, vai tas ir datu avots, kas nodrošina deleģētas funkcijas. Power Apps vispirms ir jāielādē dati no definētajām datu tabulām un pēc tam jāizmanto tādas funkcijas kā Filtrs, Kārtošana, JOIN, Grupēt pēc un Meklēšana.

Pārāk daudz datu tabulu, kam ar daudzām rindām un kolonnām, ietekmē programmas veiktspēju un klienta puses aizķeršanas, jo katra datu tabula ir jāmaiņa ar katru datu tabulu JS kaudzes ietvaros. Šis rezultāts arī izraisa to, ka lietojumprogramma patērē vairāk klienta puses atmiņas.

Lai nodrošinātu, ka šāda problēma neietekmē jūsu programmu, definējiet tikai nepieciešamās datu tabulas kolonnas Excel failā.

Lielas transakcijas

Excel nav relāciju datu bāzes sistēma. Izmaiņas programmā pārvalda programma Excel, tāpat kā lietotājs, kurš maina datus Excel failā. Ja programmā ir daudz lasīšanas nolasīšanas, bet mazāk CRUD operācijas, tā var labi veikties. Tomēr, ja lietojumprogramma veic lielas transakcijas, tā var nelabvēlīgi ietekmēt lietojumprogrammas veiktspēju.

Transakciju skaitam nav noteikta sliekšņa vērtība, jo tā ir atkarīga arī no datiem, ar kuriem tiek manipulēts. Programmas veiktspēju ietekmē arī vairāki citi aspekti, piemēram, tīkla tīklu tīklu un lietotāja ierīci.

Ja jums ir tikai lasāmi dati, varat importēt šos datus lietojumprogrammā lokāli, nevis ielādēt tos no datu avota. Uzņēmuma programmām izmantojiet datu avotus, piemēram, Dataverse, SQL Server, vai SharePoint tā vietā.

Faila lielums

Varat izvēlēties no plaša mākoņkrātuves opciju klāsta, kur Excel failam ir atšķirīga—vai konfigurējama—krātuves noslodze. Tomēr viens liels Excel fails ar visām tabulām, kas definētas vienā failā, pievieno lietojumprogrammai papildu izdevumus faila lejupielādes laikā un nolasa datus, kas jāielādē klienta pusē.

Tā vietā, lai, izmantojot vienu lielu failu, sadalītu datus vairākos Excel failos ar minimālajām datu tabulām. Pēc tam izveidojiet savienojumu ar katru failu tikai tad, ja tas ir nepieciešams. Tādējādi datu ielāde no datu tabulas notiek fragmentos, samazinot daudzas tabulas vai lielas datu kopas.

Faila atrašanās vieta

Datu avota ģeogrāfiskā atrašanās vieta un attālums līdz klienta atrašanās vietai var izraisīt veiktspējas vājo vietu lietojumprogrammā, kā arī tīkla latentumu. Šis rezultāts var tikt amplificēts, kad mobilām klientam ir ierobežots savienojamības joslas platums.

Labāk saglabāt failu blakus lietotājiem (vai lielākajai daļai lietotāju, ja ir globālā auditorija), lai šo failu varētu ātri lejupielādēt.

Nākamās darbības

Padomi un paraugprakse pamatnes programmas veiktspējas uzlabošanai

Skatiet arī

Pamatnes programmas izpildes fāžu un datu izsaukumu plūsmas saprašana
Bieži izplatīti lēnas veiktspējas iemesli audekla programmā
Biežākās problēmas un to risinājumi lietojumprogrammai Power Apps
Problēmu novēršana saistībā ar startēšanas problēmām pakalpojumā Power Apps

Piezīme

Kādas ir jūsu dokumentācijas valodas preferences? Aizpildiet īsu aptauju. (ņemiet vērā, ka aptauja ir angļu valodā)

Aptaujai būs nepieciešamas aptuveni septiņas minūtes. Nekādi personas dati netiks vākti (paziņojums par konfidencialitāti).