Vorschau auf 9.0: Verbesserung der Abfrageleistung
Wenn Sie schneller Fragen stellen können, ohne auf langwierige Abfragen oder das Laden einer Seite warten zu müssen, bleiben Sie im Flow der Analyse. So können Sie sich auf Ihre Daten konzentrieren und die Erkenntnisse, die sie anzubieten haben, auf kreative Weise und ohne Unterbrechung erkunden. Aus diesem Grund haben wir bei Tableau Version 9.0 beim gesamten Produkt in Leistungsverbesserungen investiert, damit Sie Ihre Ergebnisse schneller bekommen und tiefer greifende Fragen stellen können.
Hier sind einige Beispiele für die vielen Verbesserungen, die wir in Tableau 9.0 integriert haben. Jedes Beispiel veranschaulicht, welche Auswirkung die Verbesserung auf die Leistung hat. Wir verwenden dabei einen handelsüblichen Standard-Laptop mit Vierkernprozessor. Natürlich kann die Antwortzeit je nach Datenmenge, Art der Abfragen und der zugrunde liegenden Datenbank unterschiedlich ausfallen. Bedenken Sie jedoch, dass es sich um Beispiele handelt und nicht um eine Aussage zur Leistungsverbesserung, die Sie bei jedem Datenbestand erwarten können.
Verbesserungen bei der Daten-Engine
Tableau kann hinsichtlich der Leistung auf eine lange Reihe bahnbrechender Innovationen zurückblicken. Dies gilt insbesondere für die Daten-Engine von Tableau, die bei Tableau 6.0 eingeführt wurde. Die Daten-Engine ist eine analytische Datenbank im Arbeitsspeicher, konzipiert für viel schnellere Abfragen.
Durch die Verbesserungen an der Daten-Engine in Tableau 9.0 wird die schnelle analytische Daten-Engine sogar noch schneller. Und zwar mit Funktionen, die dafür konzipiert sind, das Beste aus Ihrer zugrunde liegenden Hardware herauszuholen. Dieses Beispiel zeigt eine Leistungsverbesserung um das Zehnfache bei 173 Mio. Datenzeilen:
Diese Visualisierung liest eine Tableau-Datenextraktionsdatei mit 173 Mio. Zeilen mit Taxi-Zahlungsdaten für das Jahr 2013. Die Abfrage für diese Ansicht extrahiert das durchschnittliche Trinkgeld pro Stadtteil und zeigt, dass die Fahrgäste zum Jahresende hin großzügiger werden.
Wenn Sie diese Arbeitsmappe in Tableau 8.3 öffnen, sehen Sie, dass die Abfrage bei diesem Datenbestand schon recht schnell abläuft: etwa sieben Sekunden. Bei der gleichen Arbeitsmappe in Tableau 9.0 benötigt genau die gleiche Abfrage weniger als eine Sekunde. Ja, weniger als eine Sekunde! Aufgrund der Verbesserungen an der Daten-Engine von Tableau entspricht dies einer Verbesserung um das Zehnfache. Die Anwender haben jetzt eine noch bessere Nutzungserfahrung bei der nahtlosen Datenerkundung mit der Daten-Engine von Tableau.
Parallelverarbeitung von Abfragen
Tableau 9.0 nutzt auch die Fähigkeiten der Quelldatenbanken besser, mehr Abfragen gleichzeitig auszuführen. Diese neue Funktion „Parallelabfragen“ verbessert die Dashboard-Leistung bei Desktop und Server. Dieses Beispiel zeigt eine Leistungsverbesserung um das Neunfache bei 157 Mio. Datenzeilen:
In diesem Dashboard werden Flugdaten nach Fluggesellschaften von 1988 bis 2013 dargestellt, und zwar auf der Grundlage von 157 Mio. Datenzeilen in einer Tableau-Datenextraktionsdatei. Wenn dieses Dashboard geladen wird, werden mehrere Abfragen ausgeführt, etwa die Anzahl der Flüge der ersten drei Fluggesellschaften, Flüge im Zeitablauf und der Anteil der Flüge einer jeden Fluglinie pro Bundesstaat.
Es werden nicht nur einzelne Abfragen schneller ausgeführt, sondern unabhängige Abfragen werden in Tableau 9.0 auch gleichzeitig gestartet. Dies führt zu erheblichen Verbesserungen der allgemeinen Leistung. In Tableau 8.3 lag die aggregierte Ladezeit des Dashboards (vom Start der ersten Abfrage bis zum Ende der letzten Abfrage) bei 9,5 Sekunden. In Version 9.0 sind die Laufzeiten der einzelnen Abfragen verbessert und die unabhängigen Abfragen werden parallel ausgeführt, sodass die Ladezeit nur etwas mehr als 1 Sekunde beträgt. Dies entspricht einer Leistungsverbesserung um das Neunfache beim Laden dieser Dashboard-Abfragen.
Abfragenverschmelzung
Was ist besser als schnelle Abfragen? Weniger Abfragen. Tableau 9.0 bietet eine neue Technologie für Datenbankverbindungen, die Abfragenverschmelzung genannt wird. Diese Funktion untersucht die Abfragen in Ihrem Dashboard und ermittelt Möglichkeiten der Vereinfachung durch eine kleinere Anzahl von Abfragen. Das Ergebnis sind weniger Arbeit für die Datenbank und kürzere Antwortzeiten für den Anwender. Dieses Beispiel zeigt eine Leistungsverbesserung um das Zweifache bei einer Amazon Redshift-Datenbank:
In dieser Visualisierung wird der gleiche Taxi-Datenbestand mit 173 Mio. Zeilen wie im ersten Beispiel verwendet, nur dass die Daten diesmal auf Amazon Redshift gespeichert sind. In einem Dashboard werden zwei Arbeitsblätter kombiniert. Eines enthält die stündliche Summe der Fahrten, das andere die stündlichen durchschnittlichen Trinkgelder. Zwischen 4 und 5 Uhr morgens ist ein interessanter Trend ersichtlich. Da die beiden Abfragen mit der gleichen Detailgenauigkeit arbeiten, können Sie zu einer Abfrage verschmolzen werden.
Die Abfragenverschmelzung erkennt, dass zwei Abfragen mit der gleichen Detailgenauigkeit arbeiten und aggregiert die eine in der anderen. Aus diesem Diagramm ist ersichtlich, dass diese Aufgabe in Tableau 8.3 mit zwei Abfragen und in Tableau 9.0 mit nur einer Abfrage ausgeführt wurde. Diese Funktion verbesserte die aggregierte Abfragelaufzeit von 3,7 Sekunden auf 1,7 Sekunden. Das entspricht einer Verbesserung um das Zweifache.
Externe Abfrage-Zwischenspeicherung Nun stellen Sie sich vor, dass überhaupt keine Abfragen ausgeführt werden müssen und die Tools einfach beiseite treten, wenn die Analyse gestartet wird. Wenn Sie ein Arbeitsblatt zum ersten Mal laden, führt Tableau die Abfrage in der Datenquelle aus, um die Werte für die Visualisierungen abzurufen. Doch was geschieht beim zweiten Mal? Warum sollte man denn die Datenquelle abfragen, wenn die Daten nicht geändert wurden, wie etwa bei extraktbasierten Arbeitsmappen.
Tableau 9.0 speichert die Abfrage als Teil der Arbeitsmappe bei Desktop und Server im Zwischenspeicher, sodass bestimmte Arbeitsmappen fast verzögerungsfrei geladen werden. Die Antworten brauchen nicht erneut abgefragt zu werden, weil die Ergebnisse bereits vorhanden sind. Der Anwender kann einfach aktualisieren, damit der Zwischenspeicher ersetzt wird.
Stellen Sie sich vor, dass Sie eine Arbeitsmappe öffnen, die zuvor lokal geöffnet wurde oder die bereits auf dem Server angezeigt wurde: Hier kann eine verzögerungsfreie Ladezeit erzielt werden. In Version 9.0 sorgen die besten Funktionen für verbesserte Abfrageleistung manchmal dafür, dass erst gar keine Abfragen ausgeführt werden. Dieses Beispiel zeigt eine Leistungsverbesserung um das Fünfzigfache bei 157 Mio. Datenzeilen:
Um die Zwischenspeicherung von Abfragen zu demonstrieren, wird in diesem Beispiel das gleiche Dashboard wie im zweiten Beispiel verwendet, an dem die Funktion der Parallelabfrage vorgeführt wurde. Es enthält Flugdaten aus einer Tableau-Datenextraktionsdatei mit 157 Mio. Zeilen. Der Unterschied ist, dass dieses Dashboard zum zweiten Mal geöffnet wird.
Bei dieser Funktion der externen Abfrage-Zwischenspeicherung wurden die Abfrageergebnisse nach dem vorherigen Öffnen des Dashboards gespeichert. Das führt dazu, dass nur eine kurze Abfrage ausgeführt wurde, um den Zwischenspeicher abzurufen. In Tableau 8.3 erfolgte das erste Öffnen der Arbeitsmappe mit einer ähnlichen Leistung (etwa 10 Sekunden). Tableau 9.0 öffnet die Arbeitsmappe in 0,2 Sekunden. Dies ist fünfmal schneller als beim ersten Öffnen (1,1 Sekunden) und im Vergleich zum erneuten Öffnen mit Tableau 8.3 eine Verbesserung um das Fünfzigfache.
Dies sind lediglich einige der interessanten neuen Leistungsfunktionen, die in Tableau 9.0 eingeführt wurden. Diese Funktionen bauen aufeinander auf, um den Anwendern eine nie dagewesene Leistung zu bieten. Abfragen werden bei Extrakten schneller durchgeführt, Abfragen werden parallel durchgeführt, wodurch kürzere Ladezeiten erzielt werden. Generell werden weniger Abfragen durchgeführt und in manchen Situationen werden alle Abfragen in einer Ansicht durch Zwischenspeicherung eliminiert. Tableau 9.0 ist schneller, und wir haben noch mehr in der Pipeline, damit Sie beim Analysieren das Gefühl haben, in die Daten einzutauchen.
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