Поширені проблеми з продуктивністю компонованих програм та способи їх вирішення
Ви можете створювати компоновані програми з використанням широкого спектру джерел даних. Виберіть джерело даних і з’єднувач, виходячи з ділових потреб і сценаріїв, для яких ви створюєте цю програму. Для корпоративних програм Microsoft Dataverse є рекомендованим джерелом даних, тому що має кілька переваг для швидкодії програми. Для додатків із кількома транзакціями ви можете скористатися будь-якими іншими доступними джерелами даних у вашому середовищі.
З міркувань ефективності програми подумайте про кількість користувачів, які будуть використовувати додаток, коли він буде опублікований; обсяги транзакцій, що створюються, отримують, оновлюються та видаляються (CRUD); тип взаємодії з даними; географічний доступ; і типи пристроїв, які мають користувачі.
У цій статті ви дізнаєтеся про найпоширеніші проблеми з продуктивністю, які можуть сповільнювати роботу компонованих програм, а також про способи їхнього вирішення. Ця інформація допоможе підвищити продуктивність програм із урахуванням вашого бізнес-плану та планів економічного зростання.
Ми почнемо з певних поширених проблем із швидкодією, які виникають незалежно від використовуваного з’єднувача, а також способів їхнього вирішення. У подальших розділах ви дізнаєтеся про проблеми із швидкодією, які залежать від різних з’єднувачів, і навчитеся їх вирішувати.
До початку переконайтеся в тому, що ви розумієте фази виконання компонованих програм та цикл виклику даних. Окрім цього прочитайте розділ Поширені джерела повільної швидкодії компонованої програми, щоб дізнатися про поширені недоліки, яких ви можете уникнути при розробці або оновленні компонованих програм.
Великі набори даних на різних платформах завантажуються повільно
Швидкодія програми може бути різною при завантаженні великих наборів даних на різних платформах, наприклад, iOS або Android. Ці розбіжності трапляються через те, що на кожній з платформ існують різні обмеження для запитів мережі. Наприклад, дозволена кількість одночасних запитів мережі може відрізнятися залежно від платформи. Ця різниця може значно впливати на час завантаження даних для великих наборів даних.
Радимо завантажувати тільки ті дані, які вам необхідно негайно відобразити на екрані. Що стосується інших даних, пронумеруйте й кешуйте свої дані. Докладніші відомості див. у розділі: Рекомендації та передова практика підвищення швидкодії компонованої програми
Отримано забагато стовпців
Рекомендуємо вибирати лише стовпці, які є необхідними для програми. Додавання більшої кількості стовпців (або всіх стовпців) із джерела даних завантажує всі дані в стовпцях. Така дія призводить до великої кількості викликів, що навантажують мережу, ц, відповідно, до використання великого обсягу пам'яті пристроями клієнта. Ця проблема може впливати на користувачів мобільних пристроїв ще сильніше, якщо пропускна здатність мережі обмежена, або на пристрої встановлено невеликий обсяг пам’яті чи застарілий процесор.
Наприклад, якщо ви використовуєте Dataverse як джерело даних для своєї програми, переконайтеся, що увімкнуто функцію явного вибору стовпців. Ця функція дозволяє Power Apps обмежитися при отриманні даних лише тими стовпцями, що використовуються в програмі.
Щоб увімкнути явне виділення стовпців у програмі полотна, перейдіть до розділу Настройки > Майбутніх функцій > Попереднього перегляду , а потім увімкніть перемикач Явне виділення стовпців.
Браузери, що не підтримуються, або застарілі браузери
Користувачі, які використовують непідтримувані або застарілі браузери, можуть зіткнутися з проблемами з продуктивністю. Переконайтеся в тому, що користувачі використовують лише підтримувані браузері для запуску компонованих програм.
Низька продуктивність через географічну відстань
Географічне розташування навколишнього середовища і віддаленість джерело даних від користувачів можуть вплинути на продуктивність.
Ми рекомендуємо розташовувати середовище поблизу від користувачів. Хоча при виконанні операцій із вмістом Power Apps використовує мережу доставки вмісту Azure, виклики даних усе ще отримують дані із джерела даних. Джерело даних, що знаходиться в іншому географічному розташуванні, може негативно впливати на роботу програми.
Занадто велика географічна відстань впливає на швидкодію різними способами, наприклад, можуть виникати затримки, зменшуватися пропускна здатність, зрізатися полоса пропускання або відбуватися втрата пакетів.
Список дозволених не настроєно
Переконайтеся, що необхідні URL-адреси служб не заблоковано або що їх додано до списку дозволених брандмауера. Повний список усіх URL-адрес, що мають бути дозволеними для Power Apps, можна отримати в розділі Обов'язкові служби.
Використання функцій, що не підлягають передаванню, та неприйнятне обмеження рядків даних для запитів, що не підлягають передаванню.
Функції, підлягають передаванню, делегують обробку даних джерелу даних, мінімізуючи навантаження зі сторони клієнта. Коли передавання неможливе, ви можете обмежити ліміт рядка даних для запитів, що не передаються, щоб кількість рядків, що повертаються від серверного з’єднання, залишалася оптимальною.
Використання функцій, що не передаються, та неприйнятних обмежень рядків даних для запитів, що не передаються, створює додаткове навантаження при передаванні даних. Це навантаження призводить до маніпуляцій із отриманими даними та їхнього внесення до динамічної пам’яті JS на стороні клієнта. У разі можливості обов’язково використовуйте в програмі функції, що передаються, а також використовуйте оптимальне обмеження рядків даних для запитів, які не передаються.
Докладніше див. у розділі: Використання передавання функцій, Огляд передавання функцій
Подія OnStart вимагає тонкого налаштування
Подія OnStart запускається під час завантаження програми. Якщо викликати великі обсяги даних за допомогою функцій у властивості OnStart програми, це призведе до повільного завантаження програми. Якщо екран сильно залежить від елементів керування та значень, визначених на іншому екрані, це призведе до повільних переходів екрану.
У наведених далі розділах описуються деякі з найпоширеніших проблем, які виникають за таких ситуацій.
Велика кількість викликів у події OnStart призводить до повільного запуску програми
У межах підприємства обсяг викликів даних із центрального джерела даних може створювати обмеження або конфлікти доступу до ресурсів.
Використовуйте механізм кешу, щоб оптимізувати виклики даних. Багато користувачів можуть використовувати одну програму, що спричиняє численні виклики даних для кожного користувача, який досягнув кінцевої точки на сервері. Ці виклики даних можуть створювати обмеження в конкретному місці.
Затримка події OnStart, спричинена важкими сценаріями
Великі сценарії в події OnStart – це одна з найпоширеніших помилок під час проектування компонованих програм. Ви повинні отримувати лише дані, необхідні для запуску програми.
Оптимізуйте формулу в події OnStart. Наприклад, ви можете перенести деякі функції до властивості OnVisible. Таким чином ви забезпечите швидкий запуск програми, при цьому інші кроки можуть виконуватися під час відкриття програми.
Докладніше див. у розділі: Оптимізуйте властивість OnStart
Підказка
Ми рекомендуємо використовувати властивість App.StartScreen, оскільки це спрощує запуск програми та підвищує продуктивність програми.
Обмежений обсяг пам’яті на стороні клієнта
Важливо перевіряти споживання пам’яті компонованою програмою, тому що найчастіше програма запускається на мобільних пристроях. Винятки, що трапляються в області пам’яті, приділеній компонованій програмі, часто стають причиною аварійного завершення або зависання («припинення відповідей») програми на деяких пристроях.
Динамічна пам’ять JavaScript (JS) може досягати ліміту через великі сценарії, що можуть виконуватися на стороні клієнта для додавання, об’єдування, фільтрування, сортування або групування стовпців. Здебільшого винятки при вичерпанні динамічної пам'яті в клієнті можуть викликати аварійне завершення або збій програми.
Якщо дані походять з таких джерел, як Dataverse або SQL Server, можна використовувати об'єкт Подання, щоб забезпечити виконання з'єднання, фільтрації, групування або сортування на стороні сервера, а не клієнта. При такому підході в подібних сценаріях зменшується навантаження на клієнтський пристрій.
Якщо на стороні клієнта виконуються вибагливі до ресурсів операції, наприклад, JOIN або Group By, а при цьому набір даних має 2000 записів або більше, кількість об’єктів у динамічній пам’яті збільшиться, що призведе до перевищення лімітів пам’яті.
Засоби для розробника у більшості браузерів дозволяють профілювати пам'ять. Це допомагає візуально відобразити розмір динамічної пам’яті, документів, вузлів і слухачів. Складіть опис швидкодії програми за допомогою браузера, як описано в Огляді інструментів розробника Microsoft Edge (Chromium) . Перевірте сценарії, які перевищують граничне значення обсягу динамічної пам’яті JS. Докладніше див. у розділі Виправляйте проблеми пам’яті

Міркування щодо швидкодії з'єднувача SQL Server
Ви можете скористатися з’єднувачем SQL Server для Power Apps, щоб підключитися до локального сервера SQL Server або бази даних Azure SQL. У цьому розділі описано поширені проблеми, пов’язані з швидкодією, а також їхнє вирішення при використанні цього з’єднувача з компонованою програмою. Докладніше див. у розділі: Підключайтеся до SQL Server з Power Apps, Створіть компоновану програму з бази даних Azure SQL
Примітка
Хоча цей розділ посилається на з’єднувача SQL Server у контексті проблем зі швидкодією та їхнім вирішенням, більша частина рекомендацій також стосуються використання в якості джерела даних бази даних будь-якого типу—такої як MySQL або PostgreSQL—.
Давайте розглянемо поширені проблеми із продуктивністю та способи їхнього усунення на прикладі з’єднувача SQL Server у компонованих програмах.
Запит N+1
Проблема запиту N+1 виникає, якщо колекції створюють надто багато запитів до серверів. Проблема Запиту N+1 є однією з найпоширеніших при використанні елемента керування Колекція.
Щоб уникнути цієї проблеми, використовуйте параметр Переглянути об’єкти у внутрішній частині системи SQL або змініть сценарії користувацького інтерфейсу.
Сканування таблиці замість пошуку в покажчику
Програма може працювати повільніше, якщо функції програми виконують запити до бази даних, до призводять до сканування таблиць замість пошуку в покажчику. Додаткові відомості: Поради, сканування таблиць і пошук за покажчиком
Щоб виправляти такі проблеми, використовуйте StartsWith замість IN у формулі. Якщо використовується джерело даних SQL, оператор StartsWith викликає пошук покажчика, але застосування оператора IN призводить до сканування покажчика або таблиці.
Повільні запити
Ви можете складати характеристику та налаштовувати повільні запити й покажчики в базі даних SQL. Наприклад, якщо якась формула отримує дані, відсортовані в низхідному порядку (DESC) з певного стовпця, доцільно додати до цього стовпця покажчик, відсортований у низхідному порядку. Ключ створення покажчика за замовчуванням додає покажчик із сортуванням у висхідному порядку (ASC).
Також можна перевірити URL-адресу запитів даних. Наприклад, наведений нижче фрагмент запиту даних (частковий виклик OData) запитує в SQL 500 записів, стовпець у яких відповідає Значенню, відсортованих в спадному порядку за Ідентифікатором.
Items? \$filter=Column eq 'Value' & Orderby = ID desc & top 500
Це допомагає зрозуміти вимоги покажчика для задоволення подібних умов запиту. У цьому прикладі, якщо в стовпці ідентифікатора є покажчик, організований у спадному порядку, запит виконується швидше.
Перегляньте план виконання для повільних запитів, щоб дізнатися, чи є сканування таблиць або покажчиків. Завжди відзначайте надмірну вартість при пошуку за ключем у плані виконання.
Додаткові відомості:
- Контроль та точне налаштування для продуктивності
- Моніторинг швидкодії з використанням сховища запитів
- Огляд розширених подій
Конфлікти ресурсів баз даних
Переконайтеся в тому, що у базі даних SQL, що слугує джерелом даних, не відбувається конфліктів ресурсів, наприклад, перенавантаження процесора, конфліктів вводу-виводу, нестачі пам’яті чи конфліктів tempDB. Також виконайте перевірку блокування, очікування або закінчення часу очікування запитів.
Підказка
Автоматичне настроювання використовується для перевірки можливих проблем продуктивності запитів, отримання рекомендованих рішень і автоматичного виправлення виявлених проблем.
Товстий клієнт або надмірні запити
Програма, що виконує операції Group By, Filter By або JOIN на стороні клієнта, використовує ресурси процесора та пам’яті на клієнтських пристроях. Залежно від розміру даних, для виконання таких операцій на стороні клієнта може бути потрібно більше часу, до того ж, зростає розмір динамічної пам'яті JS на клієнті. Проблема є серйознішою у випадку локального джерела даних, тому що кожен запит даних підстановки переміщується до джерела даних через шлюз даних.
За таких ситуацій використовуйте об’єкт Подання в базі даних SQL для операцій Group By, Filter By або JOIN. Подання можуть використовувати вибіркові стовпці та видаляти непотрібні стовпці, що містять великі типи даних, наприклад, NVARCHAR(MAX), VARCHAR(MAX) і VARBINARY(MAX).
Підказка
Такий спосіб також допомагає усунути проблему запиту N+1.
Розмір даних, що передаються на клієнт
За замовчуванням компонована програма відображає дані способом використання таблиць або подань, отриманих із доступних об'єктів бази даних. Якщо отримувати всі стовпці таблиці, це може призвести до сповільнення відповідей, особливо у випадках, коли використовуються великі типи даних, наприклад, NVARCHAR(MAX).
Передавання великої кількості даних на клієнти потребує часу. У результаті такого передавання також витрачається більше часу на створення сценаріїв, коли з клієнтської сторони в динамічній пам’яті JS є велика кількість даних, як описувалося раніше в цій статті.
Щоб зменшити розмір даних, які передаються клієнту, використовуйте подання з конкретними стовпцями, необхідними для програми, та переконайтеся, що увімкнуто прямий вибір стовпців, як описано в цій статті раніше.
Особливі міркування щодо локального використання SQL Server
Вплив на швидкодію компонованої програми, яка використовує з’єднувач SQL Server із локальним шлюзом даних, може справлятися різними способами. У цьому розділі перелічено поширені проблеми з продуктивністю, пов'язані із використанням локальної бази даних в якості джерела, а також наведено способи їх вирішення.
Несправність локального шлюзу даних
Організації можуть визначати кілька вузлів для локальних шлюзів даних. Якщо не вдається досягти навіть одного з вузлів, запити даних, спрямовані до непрацездатного вузла, не повертають результат протягом прийнятного терміну або можуть викликати повідомлення про помилку «недоступно» після певного часу очікування.
Переконайтеся в тому, що усі вузли локального шлюзу даних працюють нормально й налаштовані таким чином, що затримки мережі між ними та інсталяцією SQL були мінімальними.
Розташування локального шлюзу даних
Шлюз даних використовує виклики мережею локальних джерел даних, щоб тлумачити запити OData. Наприклад, шлюз даних має розуміти схему таблиці даних, щоб перекласти запити OData на оператори мови маніпуляцій даних SQL (DML). Додаткове навантаження виникає, якщо шлюз даних працює в окремому розташуванні із високою затримкою між шлюзом даних і екземпляром SQL.
У корпоративному середовищі рекомендовано створити кластер шлюзів даних, придатний до масштабування, якщо очікуються важкі запити даних. Перевірте, скільки підключень встановлюється між вузлами шлюзу даних та екземпляром SQL.
Способом перевірки одночасних підключень у локальному шлюзі даних або інсталяції SQL організація може виявити точку, в якій слід виконати горизонтальне масштабування шлюзу даних, а також те, скількох вузлів вона торкнеться.
Здатність шлюзу даних до масштабування
Якщо очікується, що доведеться працювати із великим обсягом даних на локальному шлюзі даних, лише один вузол локального шлюзу даних може стати критичною перешкодою при виконанні такого великого обсягу запитів.
Одного вузла локального шлюзу даних може бути достатньо, щоб обробити 200 одночасних підключень або більше. Однак якщо всі ці одночасні підключення активно виконують запити, інші запити будуть змушені очікувати доступного підключення.
Щоб дізнатися про забезпечення того, як змінюється масштаб локального шлюзу даних залежно від обсягу даних і запитів, перейдіть до розділу Контролюйте й оптимізуйте продуктивність локального шлюзу даних.
Особливі міркування щодо бази даних SQL Azure
Компоновані програми можуть підключатися до бази даних Azure SQL за допомогою з'єднувача SQL Server. Невірний вибір рівня своїх ділових вимог є поширеною причиною проблем продуктивності при використанні бази даних Azure SQL.
База даних Azure SQL доступна на різних рівнях обслуговування, кожен з яких може пропонувати різні можливості для задоволення різних бізнес-вимог. Щоб отримати додаткові відомості про рівні, зверніться до документації для бази даних Azure SQL.
За наявності великих запитів даних ресурси вибраного вами рівня можуть піддаватися впливу перешкоди, як тільки буде досягнуто граничне значення. Таке обмеження ставить під сумнів продуктивність ряду наступних запитів.
Перевірте вибраний рівень обслуговування для бази даних SQL Azure. На нижчому рівні будуть певні обмеження. Важливими з точки зору швидкодії є процесор, пропускна здатність вводу/виводу та затримка. Тому рекомендуємо періодично перевіряти продуктивність бази даних SQL, а також перевищення використанням ресурсів граничного значення. Наприклад, локальний SQL Server зазвичай встановлює порогове значення для використання процесора близько 75 відсотків.
Міркування щодо швидкодії з'єднувача SharePoint
З'єднувач SharePoint можна використовувати для створення програм за допомогою даних зі списків Microsoft. Ви також можете створювати програми для полотен безпосередньо з подання списку. Давайте розглянемо поширені проблеми із продуктивністю та способи їхнього усунення на прикладі джерела даних SharePoint у компонованих програмах.
Забагато динамічних стовпців підстановки
SharePoint підтримує різні типи даних, включно з динамічними підстановками, наприклад, Особа, Група і Обчислюваний. Якщо список визначає забагато динамічних стовпців, потрібно більше часу, щоб маніпулювати цими динамічними стовпцями всередині, SharePoint перш ніж повертати дані клієнту, який запускає програму canvas.
Не зловживайте динамічними стовпцями підстановки в SharePoint. Надмірне споживання може призвести до необов’язкового та надмірного додаткового навантаження на стороні SharePoint при обробці даних. Натомість ви можете користуватися статичними стовпцями, наприклад, для зберігання псевдонімів електронної пошти або імен контактів.
Стовпець зображення та вкладення
Розмір зображення та вкладеного файлу можуть бути чинниками повільної реакції при їхньому отриманні клієнтом.
Перегляньте свій список і переконайтеся, що визначено лише необхідні стовпці. Кількість стовпців у списку впливає на швидкість виконання запитів даних. Такий результат виникає через те, що зіставлені записи або записи, що перевищують визначене обмеження для рядків, отримуються та передаються назад на клієнт із усіма стовпцями, визначеними в списку, незалежно від того, чи використовує програма їх усі або ні.
Увімкніть функцію явного вибору стовпців, щоб спрямовувати запити лише до стовпців, які використовуються програмою, як описано раніше в цій статті.
Великі списки
Якщо список містить сотні тисяч записів, рекомендовано розділити список на частини або розбити його на кілька списків залежно від таких параметрів, як категорія, дата або час.
Наприклад, дані можуть зберігатися в різних списках для різних років або місяців. У цьому разі ви можете розробити програму, яка дозволить користувачу вибирати часове вікно та витягати дані в цьому діапазоні.
У контрольованому середовищі контрольний показник продуктивності довів, що продуктивність запитів OData проти Списків Microsoft або SharePoint дуже пов'язана з кількістю стовпців у списку та кількістю рядків, що витягуються (обмежена обмеженням рядка даних для запитів, які не підлягають делегуванню). Якщо зменшити кількість стовпців та встановити обмеження для рядків даних, компонована програма працюватиме швидше.
Однак у реальності програми створюються на задоволення конкретних ділових вимог. Зменшити обмеження рядка даних або кількість стовпців у списку може бути не швидко або просто. Проте ми рекомендуємо відстежувати запити OData на стороні клієнта та регулювати граничне значення для рядків даних для запитів, які не передаються, а також кількість стовпців у списку.
Міркування щодо продуктивності при використанні Dataverse в якості джерела даних
Коли ви використовуєте Microsoft Dataverse як джерело даних, запити даних спрямовуються безпосередньо до інсталяції середовища, без проходження через Azure API Management. Додаткові відомості: Потік викликів даних під час підключення до Microsoft Dataverse
Підказка
У разі використання настроюваних таблиць у програмі Dataverse для перегляду записів у компонованих програмах можуть знадобитися додаткові налаштування безпеки для користувачів, щоб переглядати безпеки. Докладніше див. у розділах: Концепції безпеки в Dataverse, Налаштуйте безпеку користувача з урахуванням ресурсів у середовищі і Ролі та права безпеки
Компонована програма, підключена до Dataverse може працювати повільно, якщо в ній запущено великі сценарії, що обробляються клієнтом, наприклад, Filter By або JOIN на стороні клієнта, а не на стороні сервера.
Там, де це можливо, використовуйте Подання Dataverse. Подання з обов'язковими умовами об'єднання (join) або фільтра (filter by) допомагає зменшити навантаження, порівняно із ситуацією використання цілої таблиці. Наприклад, якщо потрібно об'єднати таблиці та відфільтрувати їхні дані, можна визначити подання, об'єднавши їх і виділити лише потрібні стовпці. Потім ви можете скористатися цим поданням у програмі, яке створюватиме надлишкове навантаження для операції фільтрації та об’єднання на стороні сервера, а не на стороні клієнта. Цей метод не лише усуває зайві операції, але й знижує обсяг даних, що передаються. Відомості про редагування умов фільтра й сортування див. у розділі Редагування умов фільтра.
Міркування щодо швидкодії з'єднувача Excel
З'єднувач Excel забезпечує зв'язок між компонованою програмою та даними, що містяться в таблиці в файлі Excel. Цей з'єднувач має обмеження порівняно з іншими джерелами даних, наприклад, обмежені функції, що передаються, які встановлюють для компонованої програми обмеження щодо завантаження даних із таблиці в обсязі максимум 2000 записів. Щоб завантажити понад 2 000 записів, розділіть дані в різних таблицях даних як інші джерела даних.
Давайте розглянемо поширені проблеми із продуктивністю та способи їхнього усунення при використанні Excel у якості джерела даних для компонованих програм.
Забагато таблиць даних і великий розмір файлу даних
Повільна робота програми може виникати, якщо в ній використовується файл Excel, який має надто багато таблиць даних або має таблиці даних, що містять величезну кількість даних у кількох стовпцях. Файл Excel не є реляційною базою даних або джерелом даних, яке забезпечує функції, що передаються. Power Apps спочатку потрібно завантажувати дані з визначених таблиць даних, а потім використовувати такі функції, як фільтр, сортування, JOIN, групування за та пошук.
Наявність великої кількості таблиць із великою кількістю рядків і стовпців впливає на швидкість роботи програми й навантаження на стороні клієнта, тому що кожною таблицею з даними необхідно керувати в динамічній пам’яті JS. Це також призводить до того, що програма споживає більше пам'яті на стороні клієнта.
Щоб забезпечити відсутність впливу цієї проблеми на програму, в таблиці з даними в файлі Excel визначайте лише потрібні вам стовпці.
Важкі транзакції
Excel не є системою реляційної бази даних. Усі зміни, що відбуваються у програмі, опрацьовуються в Excel так само, як у випадку, коли користувач змінює дані в файлі Excel. Якщо програма виконує велику кількість зчитувань, але меншу кількість операцій CRUD (Створення/оновлення/видалення), вона може працювати нормально. Однак якщо програма здійснює великі транзакції, це може негативно вплинути на її продуктивність.
Для кількості транзакцій немає певного обмежуючого значення, оскільки це також залежить від даних, керування якими виконується. Є кілька додаткових чинників, які також впливають на швидкодію програми, наприклад, навантаження на мережу або пристрій користувача.
Якщо дані доступні лише для читання, такі дані можна імпортувати до програми локально, а не завантажувати з джерела даних. Для корпоративних програм краще використовуйте такі джерела даних як Dataverse, SQL Server або SharePoint.
Розмір файлу
Є широкий вибір варіантів зберігання в хмарі, які забезпечують виробничу спроможність зберігання даних у файлі Excel, що є змінною або підлягає налаштуванню. Однак якщо у вас є один великий файл Excel із усіма визначеними в ньому таблицями, це створить додаткове навантаження для програми при завантаженні цього файлу й зчитуванні даних, що підлягають завантаженню на стороні клієнта.
Замість того, щоб використовувати один великий файл, розбийте дані по кільком файлам Excel із мінімальною кількістю таблиць. Після цього до кожного файлу слід підключатися, лише коли він вам потрібен. У такий спосіб завантаження даних із таблиці даних відбувається частинами, що дозволяє зменшити навантаження, яке спричиняється великою кількістю таблиць або значним розміром набору даних.
Розташування файлу
Географічне розташування джерела даних та відстань від розташувань клієнтів може призвести до виникнення обмеження в програмі, а також спричинити затримки мережі. Такий ефект може підсилюватися, якщо мобільний клієнт має обмежену смугу пропускання при підключенні.
Рекомендується зберігати файл якнайближче до кінцевих користувачів (або більшості користувачів, якщо ви маєте глобальну аудиторію), щоб файл завантажувався швидше.
Наступні кроки
Підказки та рекомендації щодо підвищення швидкодії компонованої програми
Статті за темою
Ознайомтеся з етапами виконання компонованої програми й циклом виклику даних
Поширені джерела повільної роботи компонованої програми
Поширені проблеми та засоби їхнього усунення для Power Apps
Усунення проблем із запуском Power Apps
Примітка
Розкажіть нам про свої уподобання щодо мови документації? Візьміть участь в короткому опитуванні. (зверніть увагу, що це опитування англійською мовою)
Проходження опитування займе близько семи хвилин. Персональні дані не збиратимуться (декларація про конфіденційність).
Зворотний зв’язок
Надіслати й переглянути відгук про