¿Alguna vez te has encontrado mirando una rueda giratoria, esperando que tu consulta de energía se refresque, solo para preguntarte si hay una mejor manera? Para cualquier persona que trabaje con grandes conjuntos de datos, los retrasos de actualización no son solo frustrantes, pueden detener la productividad. Imagine filtrar una mesa de 100,000 filas, solo para ver los preciosos segundos pase mientras su sistema lucha por mantenerse al día. Aquí están las buenas noticias: hay una función simple pero poderosa que puede reducir drásticamente esos tiempos de espera. Ingresar `List.Buffer`una herramienta innovadora que almacena enumera en la memoria, eliminando los cálculos repetitivos y la entrega de velocidades de actualización que no creía que fueran posibles.
Excel Off the Grid explica cómo `List.Buffer` puede transformar sus flujos de trabajo de consulta de potencia. Aprenderá por qué actualizar los tiempos en primer lugar, cómo esta función aborda la causa raíz y los pasos prácticos para implementarlo en sus propias consultas. Ya sea que esté administrando conjuntos de datos masivos o operaciones de filtrado complejo de ajuste fino, las ideas aquí lo ayudarán a recuperar el tiempo perdido y optimizar sus procesos. Al final, es posible que te preguntes cómo trabajaste sin él.
Optimización del rendimiento de la consulta de potencia
TL; DR Key Takeaways:
- La función `list.buffer` en la consulta de potencia optimiza el rendimiento almacenando listas en la memoria, reduciendo los cálculos repetitivos y mejorando los tiempos de actualización.
- Sin optimización, la consulta de potencia recalcula las consultas de la lista para cada fila, causando retrasos significativos y tensión computacional, especialmente con grandes conjuntos de datos.
- El uso de `list.buffer` elimina los cálculos repetitivos al amortiguar la lista una vez, lo que lleva a tiempos de actualización más rápidos y una sobrecarga computacional reducida.
- Los ejemplos del mundo real muestran mejoras dramáticas, como reducir un tiempo de actualización de 20 segundos para una mesa de 100,000 filas a menos de 1 segundo.
- La implementación de `list.buffer` implica pasos simples: amortigua la lista en un nuevo paso de consulta, actualizar la lógica de filtrado para hacer referencia a la lista de buffered y probar las ganancias de precisión y rendimiento.
La importancia de optimizar los tiempos de actualización
Los tiempos de actualización eficientes son críticos al administrar grandes conjuntos de datos. Considere un escenario en el que trabaje con una tabla de datos que contiene 100,000 filas y necesita filtrarlo en función de una lista en Power Query. Sin optimización, esta operación podría tardar hasta 20 segundos en actualizarse. Dichos retrasos pueden interrumpir la productividad, especialmente cuando se trata de consultas complejas o tareas sensibles al tiempo. Al comprender cómo la consulta de energía procesa los datos y el uso de herramientas como `list.buffer`, puede abordar estas ineficiencias y mantener un flujo de trabajo suave.
Comprender el desafío: cálculos repetitivos
La raíz del problema radica en cómo la consulta de potencia maneja las consultas de la lista durante las operaciones de filtrado. Por defecto, la consulta de energía recalcula la consulta de la lista para cada fila del conjunto de datos. Para una tabla con 100,000 filas, esto significa que la consulta de la lista se ejecuta 100,000 veces. Este proceso repetitivo no solo ralentiza los tiempos de actualización, sino que también ejerce tensión innecesaria en los recursos computacionales, creando un cuello de botella significativo en el rendimiento.
List.Buffer explicó: filtros más rápidos y actualizar en Power Query & Excel
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El papel de list.buffer en la optimización del rendimiento
La función `list.buffer` proporciona una solución directa a este problema. Al amortiguar la lista en la memoria, Power Query lo calcula solo una vez y reutiliza el resultado para todas las operaciones posteriores. Esto elimina la necesidad de cálculos repetitivos, mejorando significativamente los tiempos de actualización y reduciendo la sobrecarga computacional.
Para incorporar `list.buffer` en su flujo de trabajo, simplemente modifique su código M. Al agregar un paso que aplica la función `list.buffer` a la consulta de su lista y actualizar su lógica de filtrado para hacer referencia a la lista de buffered, puede lograr ganancias de rendimiento notables. Este enfoque es particularmente beneficioso cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos o consultas complejas que implican múltiples pasos de filtrado.
Beneficios del mundo real de usar list.buffer
El impacto de `list.buffer` en el rendimiento es sustancial. Por ejemplo, en un escenario en el que filtrar una tabla de 100,000 filas inicialmente tomó 20 segundos, aplicando la función `list.buffer` redujo el tiempo de actualización a menos de 1 segundo. Esta mejora destaca la eficiencia del almacenamiento de la lista en memoria. Al prevenir los cálculos redundantes, no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la escalabilidad y la confiabilidad de sus consultas.
Más allá del ahorro de tiempo, usar `list.buffer` puede mejorar la experiencia general del usuario. Los tiempos de actualización más rápidos significan menos espera y más tiempo para concentrarse en analizar datos o tomar decisiones. Además, la carga computacional reducida puede ayudar a prevenir las ralentizaciones del sistema, particularmente cuando se trabaja con consultas intensivas en recursos.
Pasos para implementar list.buffer in Power Consult
Incorporar `list.buffer` en su flujo de trabajo de consulta de potencia es un proceso directo. Siga estos pasos para optimizar sus consultas:
- Cree un nuevo paso en su consulta para amortiguar la lista utilizando la función `list.buffer`. Por ejemplo, si se nombra la consulta de su lista Lista de filtroagregue un paso como este: BufferedList = list.buffer (FilteredList).
- Actualice su lógica de filtrado para hacer referencia Listón buffered en lugar del original Lista de filtro.
- Pruebe su consulta para asegurarse de que produzca resultados precisos y valida la velocidad de actualización mejorada.
Estos pasos son fáciles de implementar y pueden conducir a mejoras de rendimiento significativas, particularmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos o operaciones de filtrado complejas.
Maximizar la eficiencia con list.buffer
La función `list.buffer` es una herramienta poderosa para optimizar el rendimiento de la consulta de potencia. Al amortiguar las listas en la memoria, puede eliminar los cálculos repetitivos, reducir drásticamente los tiempos de actualización y mejorar la eficiencia general de sus transformaciones de datos. Ya sea que esté administrando conjuntos de datos extensos o ajustar sus consultas para un mejor rendimiento, incorporar `list.buffer` en su flujo de trabajo es una estrategia práctica y efectiva. Al aprovechar esta funcionalidad, puede asegurarse de que sus procesos de consulta de energía sigan siendo rápidos, confiables y escalables, incluso a medida que sus datos crecen en complejidad y tamaño.
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