Extracts এবং Live Data Connections এর Performance Tuning

Tableau-তে Extracts এবং Live Data Connections দুটি প্রধান উপায়, যার মাধ্যমে ডেটা সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত হওয়া যায় এবং বিশ্লেষণ করা যায়। তবে, প্রতিটি সংযোগের ধরন ও পরিবেশ অনুযায়ী performance tuning (কার্যকারিতা উন্নয়ন) খুবই গুরুত্বপূর্ণ, যাতে ডেটা দ্রুত লোড এবং বিশ্লেষণ করা যায়। নিচে, আমরা আলোচনা করব কীভাবে আপনি Extracts এবং Live Data Connections এর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।

Extracts: কী এবং কেন ব্যবহার করবেন?

Extracts হল ডেটার একটি কপি যা Tableau-তে সংরক্ষিত হয় এবং .hyper ফরম্যাটে সঞ্চিত থাকে। Extracts তৈরির মাধ্যমে আপনি ডেটা সিস্টেমের সাথে লাইভ কানেকশন না রেখে ডেটা ফাইলের সাথে কাজ করতে পারেন, যা কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং দ্রুত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া তৈরি করে। Extracts প্রক্রিয়া করার সময় ডেটার প্রয়োজনীয় অংশ আলাদা করে আনা হয় এবং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় রেকর্ডসমূহ নির্বাচন করা হয়।

Extracts ব্যবহার করার সুবিধা:

• Performance Improvement: Live Data Connections-এর তুলনায় Extracts অনেক দ্রুত এবং উচ্চ কর্মক্ষমতা প্রদান করে, কারণ এটি Tableau-তে ডেটা প্রি-লোড করে।
• Offline Access: Extracts ব্যবহার করলে আপনি ইন্টারনেট সংযোগের বাইরে থেকেও ডেটার সাথে কাজ করতে পারেন।

Extracts Performance Tuning এর টিপস:

1. Necessary Fields Only Extract করুন:
   • শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা ফিল্ড বা কলামগুলোকেই Extract করুন। অপ্রয়োজনীয় ফিল্ড বা কলাম ডেটা ফাইলের আকার বড় করে এবং কর্মক্ষমতা কমিয়ে দেয়।
2. Incremental Refresh ব্যবহার করুন:
   • Incremental Refresh ব্যবহার করলে আপনি পুরনো Extract ডেটাকে রিফ্রেশ না করে শুধু নতুন ডেটা আপডেট করতে পারেন, যা Extract তৈরির সময় কমায় এবং কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
3. Reduce Data:
   • ডেটার পরিমাণ কমানোর জন্য Extract তৈরির সময় নির্দিষ্ট সময়সীমার (time range) বা পরিসরের (range) মধ্যে ডেটা নির্বাচন করুন। যেমন, আপনি গত ৬ মাসের ডেটাই Extract করতে পারেন।
4. Aggregated Data Extract করুন:
   • Aggregated Extracts ব্যবহার করে আপনি ডেটার সারাংশ বের করে Extract করতে পারেন, যেমন গড় বা মোট (sum) এর মতো অ্যাগ্রিগেটেড ডেটা। এতে Extract কম জায়গা নেবে এবং দ্রুত লোড হবে।
5. Use Data Source Filters:
   • Extract তৈরির সময় Data Source Filters ব্যবহার করে ডেটার কিছু অংশ বাদ দিতে পারেন, যা Extract তৈরির সময় কর্মক্ষমতা উন্নত করবে।

Live Data Connections: কী এবং কেন ব্যবহার করবেন?

Live Data Connections হল সেই সংযোগ যেগুলোর মাধ্যমে Tableau সরাসরি ডেটাবেস বা ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হয় এবং প্রতিটি ভিজুয়ালাইজেশন বা বিশ্লেষণের জন্য নতুন ডেটা লোড করা হয়। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাবেস থেকে সর্বশেষ ডেটা লোড করে, এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের সুবিধা প্রদান করে।

Live Data Connections ব্যবহারের সুবিধা:

• Real-time Data Access: লাইভ ডেটা কানেকশনের মাধ্যমে আপনি সর্বশেষ ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, যা বিশেষ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
• Always Updated: ডেটার যেকোনো পরিবর্তন স্বয়ংক্রিয়ভাবে Tableau-তে রিফ্রেশ হয়ে যায়।

Live Data Connections Performance Tuning এর টিপস:

1. Use Extracts When Possible:
   • লাইভ কানেকশন ব্যবহারের জন্য ডেটাবেসের প্রতি ক্যালকুলেশন বা বিশ্লেষণ সমূহের সময়, Extracts ব্যবহার করার চেষ্টা করুন। Extracts ডেটার লোড সময় কমিয়ে এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে।
2. Optimize Queries:
   • Live Data Connections এ ডেটা লোডের সময় ডেটাবেসের সাথে কমপ্লেক্স কুয়েরি এক্সিকিউট করা হতে পারে। আপনার ডেটাবেস কুয়েরিগুলি optimize করুন, যেমন ইনডেক্সিং, কুয়েরি অপটিমাইজেশন, ইত্যাদি।
3. Reduce the Data Scope:
   • লাইভ ডেটা কানেকশনের মাধ্যমে ডেটা লোড করা হলে, প্রয়োজনে ডেটা ফিল্টার ব্যবহার করুন এবং শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক ডেটা বিশ্লেষণ করুন। এটি ডেটা লোডের সময় কমাবে এবং কর্মক্ষমতা বাড়াবে।
4. Use Aggregations in Queries:
   • যদি সম্ভব হয়, ডেটাবেস লেভেলে aggregated queries ব্যবহার করুন, যা Tableau-তে বড় ডেটাসেট লোড করার সময় কর্মক্ষমতা উন্নত করবে। উদাহরণস্বরূপ, SUM বা AVG এর মতো ফাংশন ব্যবহার করুন, যাতে Tableau ভিজুয়ালাইজেশনে ডেটা লোড করার সময় অ্যাগ্রিগেটেড ফলাফল দেখাতে পারে।
5. Limit Joins and Blends:
   • Joins এবং Blends কম্প্লেক্স অপারেশন হতে পারে এবং এরা লাইভ ডেটা কানেকশনে কর্মক্ষমতা কমিয়ে দিতে পারে। প্রয়োজন না হলে এই অপারেশনগুলো এড়িয়ে চলুন এবং একক ডেটাসেট ব্যবহার করুন।

Extracts vs Live Data Connections: কোনটি ব্যবহার করবেন?

সারাংশ

Extracts এবং Live Data Connections এর মধ্যে কর্মক্ষমতার পার্থক্য রয়েছে, এবং Tableau তে Performance Tuning এর জন্য সঠিক পদ্ধতি অনুসরণ করা প্রয়োজন। Extracts ডেটা প্রি-লোড করে, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করে, তবে এটি রিয়েল-টাইম ডেটা আপডেটের জন্য উপযুক্ত নয়। অপরদিকে, Live Data Connections রিয়েল-টাইম ডেটা প্রদর্শন করে, কিন্তু এটি ডেটাবেসের উপর অতিরিক্ত চাপ ফেলতে পারে। সঠিক সময় এবং পরিস্থিতিতে এই দুটি সংযোগ ব্যবহার করে আপনি Tableau তে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।