両方のユーザーがつながる一助になれるよう、がんばります！ この記事は、『Tableau Knowledge Advent Calendar 2018』の第14回の記事です。 みなさんこんにちは！ 今日のテーマは『Tableau Prep【集計】』です。 データの集計 第2回で保存したフローを開き、入力アイコンの「＋」ボタンを押し、「集計の追加」を選択します。 Tableau Prep Builder では、Tableau Desktop と同様に Salesforce コネクタを使用したデータへの接続をサポートしますが、いくつかの違いがあります。 Tableau Prep Builder は、どの結合タイプにも対応しています。 カスタム SOQL は現在対応していません。 Tableau Prepを身に着けるなら動画が最短. 上記の記事は、Tableauで作成したダッシュボードのパフォーマンスを上げるためのポイントを30個紹介しています。今回はこれを参考に、Tableauダッシュボードのパフォーマンスに関するTipsを紹介したいと思います。, 一般的に効果が大きいと思われる順に並んでいます。とはいえ、環境に応じて何が一番パフォーマンス向上につながるかは変わるので、順番はあくまで参考程度にしましょう。, 「ダッシュボードが遅い」と思ったら、真っ先に「Desktop上でデータ前処理（に関する計算）を行っていないか」を確認してください。そういった計算が多ければ多いほどダッシュボードのパフォーマンスは落ちます。, そういった計算は全部Tableau Prepで先に済ませてしまいましょう。Tableau Desktopはビジュアライズ処理のみ行うようにすれば、パフォーマンスは向上します。Tableau PrepはTableau Desktopを持ってる人には無料でついてくるので、ぜひ使いましょう。, 「抽出」はTableau専用のファイル形式であり、Tableauが一番パフォーマンスを発揮できるため、抽出を使用しても問題ないのであれば（絶対ライブ接続じゃないとダメ…とかじゃなければ）、迷わず抽出を使用しましょう。, 複数テーブルを（結合などして）一気に抽出する場合、2つのオプションがあります。デフォルトは「単一の表」となっており、これは全部結合した状態で抽出ファイルを作成します。これに対して「複数の表」は抽出作成時は結合しません（個々のテーブル毎に抽出する）。ですので、抽出作成時は「複数の表」の方が速い可能性があります。しかし、ビューを読み込む度に結合処理が走るため、ビュー自体が遅くなるかも知れません。詳細は下記ドキュメントをご覧ください。, 実際に両方試して、よりパフォーマンスが良い方を選ぶのがベストです。ただ、「複数の表」は機能の制限がかかるため、基本的には「単一の表」をオススメします。しかし、対象のデータが「スノーフレークスキーマ」のような、複数の正規化されたテーブルが存在するものであれば「複数の表」をオススメします。, マーク数は、ビューの左下を見れば確認できます。この数が多いほどパフォーマンスは悪くなります。そのビューで確認したい要件に対して、マーク数が多すぎないか（減らせるのではないか）よく考えましょう（必要以上に細かい粒度の表示にしない）。, パフォーマンスだけでなく、アクセシビリティの観点から見ても、マーク数が多すぎるのはよくありません。下記を参考にしてマーク数を減らしましょう。, ビューに必要な列と不要な列を見直して、不要な列は削除するなり非表示にしましょう。列は少ないほどパフォーマンスは向上します。, Tableauは「縦持ちのデータ」に向いてます。列が日付の数だけドカドカ用意されているような場合は、Tableau Prepでピボット処理しましょう。, また、Tableau社のドキュメントにわかりやすい事例があるので、こちらも確認しましょう。, よくあるパターンとして「月別のデータが見たい」のに「日毎にレコードがある」というものがあります。こういう場合は月毎までデータを予め集計した方がいいです。そのビューに本当に必要な集計の粒度を熟考しましょう。当然ながら行数が少ない方がパフォーマンスは向上します。, Tableauが一番苦手とする処理がクロス集計表（Excelのような、文字が大量に並んでいる表）の描画です。, どうしても帳票のようなビューが必要な場合、1画面に収まるサイズにしましょう。スクロールしないと全部が確認できないクロス集計表は、「本当にこのような表が必要なのか」というところから考え直したほうがいいです。, TableauはODBCドライバを使用することで、ネイティブ対応していないデータソースを利用することができます。, ただし、当然ながらネイティブ対応しているDB接続に比べて遅いです。ですので、ネイティブ対応しているデータソースはネイティブ機能で接続します。ODBCドライバを使わないと接続できないデータソースを使いたい場合、可能であればデータをネイティブ対応しているDB等に移した方が良い場合もあります。, Tableauは、DBに対してTableau上で任意のクエリを投げることができます。, これも基本的に「遅い」です。TableauからDBに対して通常の接続を行うと、TableauはTableau用に最適化されたクエリを生成して使用しますが、カスタムSQLはそれを使わないため、遅くなります。, （もしそのダッシュボードが遅いんだったら）ビューを減らしましょう。複数のダッシュボードに分散することも検討しましょう。, フィルタは便利ですが、フィルタの数だけクエリが増えて遅くなります。必要最低限にしましょう。, 普通のフィルタ（データソースフィルタ）は、他のフィルタに関係なく、それぞれが全ての行を舐めてからフィルタリングしますが、コンテキストフィルタにしておくと、他のフィルタより先にデータをフィルタリングするため、他の通常のフィルタの処理が速くなる可能性があります。, パフォーマンスの向上 – 多数のフィルターを設定する場合や、データ ソースが大きい場合、クエリに時間がかかる場合があります。1 つまたは複数のコンテキスト フィルターを設定すると、パフォーマンスを向上させることができます。, LODは便利ですが、通常の計算より重いです（LODはネストされたSELECT文として扱われるため）。LODでフィルタをかけるより、計算を元にしたセットを作成して、それをフィルタに使用した方がいい場合があります。, 注: データ ソースが大きい場合、メジャーをフィルターすると、パフォーマンスが大幅に低下します。メジャーを含むセットを作成してから、そのセットにフィルターを適用する方が、はるかに効率的な場合もあります。セットの作成の詳細については、セットの作成を参照してください。, Tableau Desktopの時だけ遅いのか、Tableau Serverの時だけ遅いのか、どっちでも遅いのか、ということを調査しましょう。, ちなみに、Tableau Desktop側だけが遅いということはほとんど無いと思われます（単純なビュー表示能力はTableau Desktopの方が高いため）。, データ セットのサイズを大幅に削減できる 1 つのコンテキスト フィルターを使用する方が、多くのコンテキスト フィルターを適用するよりはるかに優れています。実際、フィルターを適用してもデータ セットのサイズが 1/10 以上削減できない場合、コンテキストにこのフィルターを追加すると、コンテキストの計算にパフォーマンス コストがかかるため、事態が悪化します。, ドロップダウンやスライダーといったフィルタは、フィルタ自体のレンダリングのために、全ディメンションを読み込むクエリを実行します。これをカスタム値リストやワイルドカード一致のフィルタ（非列挙型フィルタ）に変更することで、レンダリング処理を速くすることができます（ただし、ユーザー側の利便性は損なわれるので、そこはよく考える必要があります）。, フィルタにこの設定を使用すると、フィルタに出現する値を、他のフィルタと連動させることができます。, 「地域」フィルタを関西にしていると、「都道府県」フィルタに関西の府県しか表示されないようにすることができます。しかし、この場合、他のフィルタを操作すると、このフィルタ分のクエリも再度実行されます。, 元記事の「text fields」が何を指しているのかイマイチわかりづらいのですが…下記のような感じで理解しておけばいいかなと。, （ディメンションカラムに）NULLが多いとクエリが遅くなる可能性があります。DB側の設定で、あるカラムがNULLを許容している場合、そのカラムを用いた計算を実施する際に、NULLかどうかをチェックするクエリが走ります。可能であれば、DB側でそのカラムをNOT NULLにする等しておいた方がいいです。, 超個人的な意見ですが、複数のテーブルを統合したい場合は、基本的にジョイン（結合）でいいと思っています（データブレンドの方が良い！という場面が思い当たらない）。, 結合は、キーをミスるとレコード数が増大する的な罠がありますが、それはテーブル定義をしっかり把握すればいいだけの話ですので…。, まあこれはTableauに限らず、何らかのSQLクエリを作成する場合は、大体意識することだと思います。, データブレンドは、両方のテーブルにそれぞれクエリを投げて、その結果をローカルメモリ上で統合します。だからカーティナリティが高い（一意の値が多い）と、それだけ多くのメモリが必要になるため遅くなります。, 文字列関数は基本的に遅いので、Tableau Prepなどで前処理することをオススメします。また、FIND関数を使うなら、CONTAINS関数に置き換えたり、ワイルドカードフィルタを使ったりする方が良いです。, TableauがRDBMSに接続する場合、セットやデータブレンド等の操作を行うときに、一時テーブルを利用します。一時テーブルの作成と削除ができる権限のユーザーで接続するようにしましょう。, MONTH関数やYEAR関数を組み合わせて日付を計算するのではなく、DATETRUNC、DATEADD、DATEDIFFなどの日付関数を使用して計算しましょう（日付の計算は、すでに用意されている日付専用の関数を使う方が、発行されるクエリをシンプルにすることができます）。, その計算の目的に応じて、最適な種類の計算を選びましょう。本エントリの最初に紹介したホワイトペーパーに、計算の種類を選ぶフローチャートがあるので、それを参考にしましょう。, 同じ計算でも、データ型によってスピードは変わってきます。例えば、整数とブール型は、文字列や日付より、かなり速いです（これもTableauに限らない話ですね）。, 集計関数（集計計算）でも、目的に応じた最適なものを選びましょう。ATTRやAVERAGEよりも、SUM、MIN、MAXの方が速いです（データソースに再問い合わせする必要がない。Tableauローカルで集計できる）。逆にCOUNTDは全集計関数の中で最も遅いものの1つなので、絶対に必要でなければ使用は避けましょう。, TableauはPythonやR言語と連携することができます。この中で複数の関数が呼び出されるようになっていると、パフォーマンスに影響があります。なるべく単一の関数の呼び出しで済むように最適化しましょう。, Tableau Server（Online）にパブリッシュした時の話ですが、動的サイズのダッシュボードの場合、閲覧者によってサイズが異なるため、それだけキャッシュのパターンが多くなり、キャッシュのヒット率が低くなります。固定サイズにすることで、閲覧者による差異を少なくし、キャッシュ効率を高めることができます。, Performance Tuning Checklist for Tableau Dashboards, レポート第3回関西Tableauユーザー会 参加レポート（分析前のデータ準備、パフォーマンスのコツ） #tableau #KTUG ｜ DevelopersIO, You can now choose multiple table storage for extracts | Tableau Software, スノーフレークスキーマとは ｜ BI用語集 ｜ ビジネスインテリジェンス (BI) のBIツールならNecto™（ネクト） | 公式サイト, Tableau Tips: 『パフォーマンスの記録』機能でビューのボトルネック箇所を探る ｜ DevelopersIO, コンテキスト フィルターでビューのパフォーマンスを改善する - コンテキスト フィルターの高速化, →No.7と一緒ですが、大量の文字列のレンダリングは遅いので、できるだけビジュアライズしましょう. 2019.3.2 リリース済み 08/10/2019 2019.3.1 リリース済み 24/09/2019 2019.2 ダウンロードおよびリリースノート Tableau Prep Builder は、データを簡単かつ直感的に準備できるよう設計された、Tableau 製品スイートのツールです。Tableau Prep Builder を使用すると、Tableau での分析用にデータを組み合わせたり、加工したり、クリーニングしたりできます。 早速、Tableau Prepではどのようなデータ準備が行えるのか、UIのスナップショット共に行えることをご紹介していきます。 4−1 探索する. ョンを表示できます。, Tableau Prep Builder をデータに接続してフローを作成すると、頻繁に使用されるデータは .hyper ファイルに保存されます。大きなデータ セットでは、これがデータのサンプルとなる場合があります。保存データは、安全な一時ファイル ディレクトリの Prep BuilderXXXXX という名前のファイルに保存されます。ここで、XXXXX はユニバーサル一意識別子 (UUID) を表します。フローを保存したら、ファイルは削除されます。Tableau Prep Builder によるデータのサンプリング方法の詳細については、データ サンプルのサイズの設定(Link opens in a new window)を参照してください。, Tableau Prep Builder はデータを Tableau フロー (.tfl) ファイルにも保存し、以下の操作 (入力したデータ値をキャプチャできる) をサポートします。, インプット ステップで使用されるカスタム SQL, フィルター (データ入力に対する), 値のグループ化 (データ入力に対する), © 2003-2020 Tableau Software LLC.All rights reserved (不許複製・禁無断転載), フィードバックの送信中にエラが発生しました。もう一度やり直すか、, 「Tableau Desktop または Tableau Prep Builder のインストール」, データ サンプルのサイズの設定. 「Microsoft365 Business Standard」を個人契約してみた（試用版での始め方）, 会社員が開業届を出して個人事業主となった話。メリットとデメリット、実際の書き方など。. Tableauが2018年4月発表した「データ準備を支援する新製品」。過去の名称、Project Maestro。データ分析者の7～8割業務はデータ。その課題を解決する為のツール。, 製品としてはPrep Conductor（オンラインでクレンジング）とPrep Bilder（オフラインでクレンジング）の2つがあります。今回はBilderを前提に記載をしていきます。, まだ分析用のETLツールを未導入の方は、まずはPrep Conductorからおすすめします。（2020年5月6日、改定）, ただし、Prepの話を聞くと重い…という話をよく聞きます。本投稿ではPrep重い問題をどうやれば解決できるか。基本仕様から小技テクニック集をまとめました。, Prep Conductorでは最低のPCスペックが定義されています。（詳細は下記URLをご覧ください）, もちろん　最小要件　＜　推奨要件　＜　高パフォーマンス　で　パフォーマンスが異なります。最小要件以下でないかはご確認ください。, 推奨要件以上でなく、数GBの処理をガリガリ回す際は残念ながら他のアプリケーションを閉じてもらえると嬉しいです。スキーマ構成中ならば問題ないのですが、「出力中は閉じる」これは徹底ください。, Excelの読み込みは残念ながら遅いです。シートが1つの場合、csvファイルに変更してください。同一データの場合、csvファイルに変更してください。, また可能ならば、hyper形式。TableauはTableau規格のデータ読み込みが最も早いです。数十GBのデータ読み込みも数秒程度の場合も。, 結果ユニオン条件を試してみて、除外クエリよりも、ワイルドカードでのユニオンのほうが読み込みが早いです。わずかの差ですが。, プレビュー機能が重い最大の要因と言っても過言ではないような気がします。サンプルが少ないと不安。。。という方も、勇気を持って各ファイルサンプル数を1000とかでいいので、試してみてください。, Tableau Prepは初心者が、SQLの初級・中級者が実現することと同じようなことを実現してくれます（偏見）, だからこそ、いかにシンプルにするのか。を忘れてはいけないなと反省しています。シンプルにするためのおまけを下記に記載します。, カラムのDropは初期データソースの読み込み段階で除外してください。クリーニングではなく、初期のカラム選択。, 別のスキーマのデータソース処理、ユニオン前後どちらでデータ処理するか悩みどころです。, Pivotは非常に魅力的な機能です。ただし、行列変換はデータを時間をかけて丁寧に調べてくれます。できるだけ早めの段階でpivotしたほうがいいです（過去逆のこと言ってましたごめんなさい）, Tableau Salesforce分科会とSalesforce Tableauコミュニティを創設しました！

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