Remarque : Ryan Lempa et Darren McGurran ont également contribué à la rédaction de cet article.

Nous sommes très fiers de proposer une plate-forme qui vous permet de voir et de comprendre vos données en toute facilité. Dès la prise en main de Tableau, vous pouvez intuitivement plonger au cœur de vos données depuis une simple visualisation, en ajoutant de nombreux champs, formules et calculs. Malheureusement, à force, le rendu de votre visualisation prend plus de temps. De nos jours, un délai de quelques secondes peut vous faire perdre une partie de votre public. Il est donc crucial de disposer d'une visualisation rapide.

Par où commencer ?

Comment pouvez-vous améliorer les performances de vos tableaux de bord ? Commencez par identifier les aspects problématiques en effectuant un enregistrement des performances et en analysant ses résultats. Cette fonctionnalité est particulièrement prisée des passionnés de vitesse. L'enregistrement des performances peut identifier des feuilles de calcul et requêtes lentes ainsi que les éléments qui prennent du temps à s'afficher dans un tableau de bord. Il indique même le texte des requêtes, ce qui vous permet d'optimiser les performances au niveau de votre base de données en collaborant avec les personnes compétentes.

Maintenant que vous savez quelles vues ou quelles connexions aux données ralentissent vos tableaux de bord, appliquez les six conseils suivants pour améliorer leurs performances. Chaque astuce comprend les principales causes de la dégradation des performances, ainsi que plusieurs solutions faciles à mettre en œuvre.

1. Appliquez une stratégie Data qui optimise vos performances

Les extraits sont généralement bien plus réactifs qu'une source de données en direct. N'hésitez pas à les utiliser, surtout pour le prototypage. Il est essentiel de fractionner vos données en fonction de leur domaine. Le moteur de données de Tableau n'a pas été conçu pour agir comme un entrepôt de données. Il vient plutôt compléter vos ressources afin d'accélérer le prototypage et la découverte des données.

Un extrait est un magasin de données en colonnes. Ainsi, plus l'ensemble de données est volumineux, plus les requêtes sont lentes.

  • Limitez le nombre de champs utilisés en fonction de l'analyse que vous effectuez. Utilisez l'option Masquer tous les champs inutilisés pour retirer toutes les colonnes non utilisées d'une source de données.
  • Réduisez le nombre d'enregistrements. Utilisez des filtres d'extrait pour conserver uniquement les données requises.
  • Optimisez vos extraits afin d'accélérer vos prochaines requêtes. Pour y parvenir, matérialisez vos calculs, supprimez des colonnes et utilisez des vues accélérées.

N'oubliez pas que les extraits ne constituent pas toujours la meilleure solution à long terme. Un extrait peut généralement afficher entre 500 millions et 1 milliard de lignes. Sa durée de vie peut être amenée à varier. Lorsque vous interrogez des données qui s'actualisent en permanence, il est souvent plus pertinent d'opter pour une connexion en direct lors de la préparation de la vue.

Pour en savoir plus sur les extraits de données, consultez les ressources suivantes :

Vidéo : Utilisation et actualisation des extraits
Article de l'aide en ligne sur l'extraction des données
Comprendre les extraits de données Tableau (série de trois articles en anglais)

2. Diminuez le nombre de repères (points de données) de votre vue

Lorsque vous utilisez des données avec une forte granularité, Tableau doit afficher et placer précisément toutes les valeurs. Chaque repère constitue un lot à analyser. Plus vous avez de repères, plus la tâche est ardue. Il est bien plus difficile de dessiner 1 000 points sur un graphique que trois barres dans un diagramme.

Les tableaux croisés volumineux comportant une myriade de filtres rapides peuvent ralentir le chargement de l'ensemble des lignes et dimensions dans une vue Tableau.

De même, il est plus difficile d'exploiter les outils d'analytique visuelle avec un trop grand nombre de repères (ou points de données). Lorsqu'il est nécessaire de parcourir lentement et manuellement d'immenses tables, le surplus d'informations entrave la vision et la compréhension de vos données.

Voici quelques astuces pour ne pas tomber dans ce piège :

  • Privilégiez l'analytique guidée. Nul besoin d'afficher toutes les données que vous souhaitez présenter au sein d'une vue unique. Compilez les vues connexes et utilisez des filtres d'action pour les lier. Ainsi, vous pouvez passer d'une vue récapitulative à des visualisations de données très granulaires en un rien de temps.
  • Supprimez les dimensions inutiles de l'étagère Détails.
  • Faites preuve de créativité. Essayez de présenter vos données dans différents types de vues.

3. Réduisez le nombre et les types de filtres utilisés

Dans Tableau, le filtrage est extrêmement puissant et expressif. Les filtres inefficaces et superflus sont pourtant l'une des principales causes du manque de performance des classeurs et des tableaux de bord. Pour afficher la fenêtre de dialogue des filtres, Tableau doit charger leurs membres et peut être amené à créer des requêtes supplémentaires, notamment si la dimension filtrée ne figure pas dans la vue.

  • Diminuez le nombre de filtres. L'utilisation d'un trop grand nombre de filtres dans une vue complexifie les requêtes, et ralentit donc le rendu des résultats. Passez en revue vos différents filtres et supprimez tous ceux qui ne sont pas nécessaires.
  • Utilisez un filtre d'inclusion. Contrairement aux filtres d'exclusion, les filtres d'inclusion ne chargent pas l'intégralité de la plage de valeurs d'une dimension. Ils s'exécutent également bien plus rapidement, notamment pour les dimensions comptant de nombreux membres.
  • Utilisez un filtre de date continue. Les filtres de date continue (relatifs et à plage de dates) tirent profit des propriétés d'indexation de votre base de données et sont plus rapides que les filtres de date discrète.
  • Appliquez des filtres numériques ou booléens. Les machines analysent plus facilement les nombres et les booléens (vrai ou faux) que les chaînes de caractères.
  • Utilisez des paramètres et des filtres d'action. Ils vous aident à réduire la charge de vos requêtes et fonctionnent sur toutes les sources de données.

4. Optimisez et matérialisez vos calculs

  • Effectuez vos calculs en amont. Si cela est possible, notamment pour les vues de production, effectuez les calculs au sein de la base de données pour réduire les opérations réalisées par Tableau. Les calculs agrégés dans Tableau sont particulièrement utiles pour les champs calculés. Effectuez les calculs au niveau des lignes dans la base de données le plus souvent possible.
  • Restreignez le nombre de calculs imbriqués. Ces calculs fonctionnent comme des poupées russes : plus ils contiennent de couches, plus leur décompression et leur construction sont longues.
  • Réduisez la granularité des expressions LOD ou des calculs de table dans la vue. Plus votre calcul possède une granularité élevée, plus il est lent.
    • Expressions LOD : vérifiez le nombre de membres de dimension uniques dans vos calculs.
    • Calculs de table : une vue avec de nombreux repères engendre des calculs plus longs.
  • Dès que possible, utilisez MIN ou MAX plutôt que AVG. Le traitement de la fonction AVG est plus long que celui de MIN ou MAX. Dans la majorité des cas, les lignes sont dupliquées et affichent les mêmes résultats, que vous choisissiez la fonction MIN, MAX ou AVG.
  • Créez des groupes de calculs. Tout comme les filtres d'inclusion, les groupes de calculs chargent uniquement les membres concernés de la plage de valeurs. À l'inverse, les groupes Tableau chargent toute la plage de valeurs.
  • Remplacez les calculs de chaîne par des calculs booléens ou numériques. Les machines analysent plus facilement les nombres et les booléens (vrai ou faux) que les chaînes de caractères. Dans l'ordre du plus rapide au plus lent : booléen, nombre entier, nombre à virgule flottante, date, date et heure et chaîne de caractères.

5. Tirez profit de la fonction d'optimisation des requêtes de Tableau

  • Fusionnez des dimensions à faible granularité. Plus une fusion contient de membres, plus elle est lente. Les fusions agrègent les données au niveau de la relation. Elles ne doivent pas remplacer les jointures au niveau des lignes.
  • Utilisez peu de tables jointes. Un trop grand nombre de jointures ralentit vos tableaux de bord. Au lieu de créer une connexion de données avec un grand nombre de tables jointes, vous pouvez matérialiser la vue dans la base de données.
  • Supprimez le SQL personnalisé. Les opérations Tableau au niveau de la base de données sont bien plus rapides lorsque la connexion de données n'utilise pas de SQL personnalisé.

6. Nettoyez vos classeurs

  • Réduisez la portée de votre tableau de bord. Une abondance de feuilles de calcul peut nuire aux performances d'un tableau de bord.
  • Supprimez ou regroupez les feuilles de calcul et sources de données non utilisées. En nettoyant vos classeurs, vous améliorerez leur efficacité.

Pour en savoir plus sur les différents points soulevés et découvrir d'autres astuces, lisez notre livre blanc sur l'art de concevoir des classeurs efficaces.

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