Amélioration des performances lors de l’utilisation des TimeSeries

Avez-vous déjà ajouté à un Rapport une TimeSeries et ensuite attendu longtemps pour que le Rapport s'affiche? Particulièrement lorsque le Rapport est un Multi-Tableau? Même dans les moments où votre sélection de date TimeSeries était assez courte, comme par exemple une sélection de dates bornées sur une semaine dans un Modèle qui contenait deux années de données?

Voici une astuce qui devrait vous aider à optimiser les temps de réponse.

Une TimeSeries ne filtre que les valeurs dans les champs Somme. Donc une sélection de seulement une semaine ne signifie pas que Diver va chercher uniquement les données de cette semaine. En fait, Diver prend en considération toutes les semaines et met à zéro les valeurs qui ne relèvent pas de la semaine. Cela signifie que si vous avez une sélection d'une plage de dates contrôlée par une TimeSeries et appliquée à un Rapport de Clients avec comme champ Somme Chiffre d'affaires, la plongée s'effectuera sur tous les clients, toutes les dates seront examinées avant que le champ Somme filtré soit affiché.

Pour pallier cette inefficacité, vous devez configurer votre TimeSeries comme d'habitude, mais avant de plonger sur la Dimension Client, plongez sur la Date, ou mieux encore sur Année-Mois (si vous l'avez en tant que Dimension). Sur le champ Somme Chiffre d'affaires, effectuez une recherche sur les non vides et assurez-vous qu'un Groupe sera créé sur le résultat de la recherche.

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Enfin, depuis le Groupe créé précédemment, plongez dans la Dimension désirée , qui est Client dans notre cas.

Avec cette méthode on restreint le nombre de valeurs pour la Dimension Client avant de plonger sur cette Dimension, ce qui devrait améliorer les performances. Ceci est d'autant plus vrai si par la suite la Dimension Client est la Dimension principale d'un Multitableau.

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