Aplicar limites de ponto de dados e estratégias por tipo de visual

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A renderização da visualização no Power BI deve ser rápida e precisa, o que exige a configuração de algoritmos subjacentes para cada tipo visual. Os visuais do Power BI devem ser flexíveis o suficiente para lidar com tamanhos diferentes de modelos semânticos. Alguns modelos semânticos têm apenas alguns pontos de dados, enquanto outros têm petabytes de pontos de dados. Este artigo explica as estratégias usadas pelo Power BI para renderizar as visualizações.

Estratégias de redução de dados

Cada visual emprega uma ou mais estratégias de redução de dados para lidar com os volumes potencialmente grandes de dados que estão sendo analisados. Até mesmo uma tabela simples emprega uma estratégia para evitar o carregamento de todo o modelo semântico para o cliente. A estratégia de redução varia de acordo com o tipo de visual. Cada visual seleciona as estratégias de redução de dados com suporte como parte da geração da solicitação de dados enviada ao servidor.

Cada visual controla os parâmetros nessas estratégias para influenciar a quantidade total de dados.

Estratégias

Para cada estratégia, há padrões baseados na forma e no tipo de dados visualizados. Para proporcionar a experiência correta ao usuário, é possível substituir os padrões no painel Formatação do Power BI.

  • Janela de dados (segmentação): permitir que os usuários percorram os dados em um visual, carregando progressivamente fragmentos do modelo semântico geral.
  • TopN: mostrar apenas os primeiros N itens.
  • Amostra Simples: mostrar os itens primeiro, último e N uniformemente distribuídos entre eles.
  • BottomN: mostrar apenas os últimos N itens. Útil para monitorar dados atualizados com frequência.
  • Amostragem de alta densidade: um algoritmo de amostragem aprimorado que respeita melhor os valores discrepantes e/ou a forma de uma curva.
    • Amostragem de linha compartimentalizada: pontos de dados de amostra com base em valores discrepantes em compartimentos ao longo de um eixo.
    • Amostragem de pontos sobrepostos: pontos de dados de amostra com base em valores sobrepostos para preservar valores discrepantes.

Estatísticas

Determinados modelos podem fornecer estatísticas sobre o número de valores para determinadas colunas. Quando essas informações estiverem presentes, nós as usaremos para oferecer um melhor equilíbrio em várias hierarquias se um visual não substituir explicitamente a contagem de valores de uma estratégia.

Para saber mais, confira Novidades do SQL Server Analysis Services.

Limites dinâmicos

Além das estratégias mencionadas anteriormente, os recursos visuais com duas hierarquias de colunas de agrupamento (eixo e legenda ou categoria e série) usam uma outra estratégia chamada limites dinâmicos. Os limites dinâmicos são projetados para equilibrar melhor os pontos de dados.

Os limites dinâmicos fornecem uma melhor seleção de pontos para dados esparsos do que os limites estáticos. Por exemplo, você pode configurar um visual para selecionar 100 categorias e 10 séries com um total de 1.000 pontos. Mas os dados reais têm 50 categorias e 20 séries. No tempo de execução da consulta, os limites dinâmicos selecionam todas as 20 séries para preencher os 1.000 pontos solicitados.

Os limites são aplicados automaticamente quando o servidor tem capacidade:

  • No Power BI Desktop, com SSAS local versão 2016 ou superior, usando os recursos SuperDax do servidor.
  • No Power BI Desktop e no serviço do Power BI, ao usar um modelo importado, Direct Query, realize uma conexão dinâmica ao serviço ou conexão dinâmica ao AS PaaS.
  • No serviço Power BI, ao se conectar por meio de um gateway local ao SSAS local versão 2016 ou superior, usando os recursos SuperDax do servidor.

Estratégias e limites de pontos de dados por tipo de visual

Encontre os detalhes de cada tipo visual nas seções a seguir.

Gráfico de área

Para obter mais informações sobre visuais de gráfico de área, consulte Como funciona o novo algoritmo de amostragem de linha.

Gráfico de barras ou de colunas

  • No modo categórico:
    • Categorias: virtualização usando uma janela de 500 linhas por vez
    • Série: 60 principais
  • No modo escalar (pode usar limites dinâmicos):
    • Máximo de pontos: 10.000
    • Categorias: exemplo de 500 valores
    • Série: 20 principais valores

Cartão (várias linhas)

  • Valores: virtualização usando uma janela de 200 linhas por vez.

Gráfico de combinação

Um gráfico de combinação usa as mesmas estratégias que um gráfico de colunas. Observe que a linha no gráfico de combinação não usa o algoritmo de alta densidade usado pelo gráfico de linhas.

Visuais do Power BI

Os visuais do Power BI podem chegar a 30.000 pontos de dados, mas cabe aos autores dos visuais indicar quais estratégias usar. O limite padrão é 1.000, mas o criador do visual pode alterá-lo até um máximo de 30.000.

Rosca

  • Máximo de pontos: 3.500
  • Grupo: 500 principais
  • Detalhes: 20 principais

Mapa coroplético preenchido

O mapa preenchido pode usar estatísticas ou limites dinâmicos. O Power BI tenta usar a redução na seguinte ordem: limites dinâmicos, estatísticas e configuração.

  • Máximo de pontos: 10.000
  • Categorias: 500 principais
  • Série (quando X e Y estão presentes): 20 principais

Funil

  • Máximo de pontos: 3.500
  • Categorias: 3.500 principais

KPI

Limites do eixo de tendência:

  • 3.500 inferiores

Gráfico de Linhas

Para obter mais informações sobre o visual de gráficos de linhas, consulte Como funciona o novo algoritmo de amostragem de linha.

Gráfico de linhas, alta densidade

Para obter mais informações, consulte Amostragem da linha de alta densidade no Power BI.

Mapeamento

  • Máximo de pontos: 3.500

Dependendo da configuração, um mapa pode ter:

  • Local: 3.500 principais
  • Local, Tamanho: 3.500 principais
  • Agregações de Localização, Latitude e Longitude (+/-tamanho): 3.500 principais
  • Latitude, longitude: Para obter mais informações, consulte Amostragem de alta densidade em gráficos de dispersão do Power BI
  • Latitude, longitude, tamanho: 3.500 principais
  • Legenda, latitude, longitude: Para obter mais informações, consulte Amostragem de alta densidade em gráficos de dispersão do Power BI
  • Legenda, latitude, longitude, tamanho: 233 principais legendas, 15 principais latitudes e longitudes (estatísticas ou limites dinâmicos podem ser usados)
  • Localização, legenda, latitude e longitude como agregações (+/-Tamanho): 233 principais locais, 15 principais legendas (estatísticas ou limites dinâmicos podem ser usados)

Mapas: Azure Mapas

  • Latitude, longitude: 30.000
  • Location: 30.000

Para obter mais informações, consulte Amostragem de alta densidade em gráficos de dispersão do Power BI.

Matriz

  • Linhas: virtualização usando uma janela de 500 linhas por vez
  • Colunas: 100 principais colunas de agrupamento
  • Valores: Os vários valores não contam para a redução de dados

Visual do PowerApps

Os visuais do PowerApps podem chegar a 30.000 pontos de dados, mas cabe aos autores dos visuais indicar quais estratégias usar. O limite padrão é 1.000, mas o criador do visual pode alterá-lo até um máximo de 30.000.

Medidor radial

Nenhuma estratégia de redução.

Segmentação de Dados

  • Valores: virtualização usando uma janela de 200 linhas por vez.

Gráficos de dispersão (alta densidade)

Para obter mais informações, consulte Amostragem de alta densidade em gráficos de dispersão do Power BI.

Pizza

  • Máximo de pontos: 3.500
  • Grupo: 500 principais
  • Detalhes: 20 principais

Elementos visuais R & Python

Os visuais R e Python são limitados a 150.000 linhas. Se você selecionar mais de 150.000 linhas, o visual usará apenas as 150.000 primeiras linhas.

Gráfico da faixa de opções

  • No modo categórico:
    • Categorias: virtualização (janelas de dados) usando uma janela de 500 linhas por vez
    • Série: 60 principais
  • No modo escalar (pode usar limites dinâmicos):
    • Máximo de pontos: 10.000
    • Categorias: exemplo de 500 valores
    • Série: 20 principais valores

Mapa de formas (versão prévia)

O mapa de formas pode usar estatísticas ou limites dinâmicos.

  • Máximo de pontos: 1.500
  • Categorias: 500 principais

Tabela

  • Valores: virtualização (janelas de dados) usando uma janela de 500 linhas por vez.

Mapa de árvore (pode usar estatísticas ou limites dinâmicos)

  • Máximo de pontos: 3.500
  • Grupo: 500 principais
  • Detalhes: 20 principais

Gráfico de cascata

  • Bucket de categoria (somente):
    • Máximo de pontos: 3.500
    • Somente categoria – 3.500 superiores
  • A categoria e divisão estão presentes:
    • Categoria: virtualização (janelas de dados) usando uma janela de 30 linhas por vez
    • Divisão – valores dos 200 superiores