Би макс: средства чистоты №1! Бимакс порошки и гели для стирки.

BiMax значительно растягивает мышцы, идущие от внутренней части подбородка к дыхательным путям. Это напряжение удерживает дыхательные пути открытыми, даже когда эти мышцы расслабляются во время сна.

Индивидуальный BiMax означает, что операцию на челюсти можно проводить без брекетов или с помощью более простых ортодонтических решений, таких как Invisalign

Люди все больше осознают связь между эстетикой лица и дыханием. Они понимают важность устранения обструкции дыхательных путей, храпа и будущего обструктивного апноэ во сне (СОАС) для увеличения продолжительности и качества жизни.

Хирургия BiMax включает выдвижение обеих челюстей вперед с помощью LeFort для верхней челюсти и BSSO для нижней. Обычно выполняется в сочетании с GenioPaully, это максимизирует продвижение точки подбородка и растяжение мышц, удерживающих дыхательные пути открытыми.

Создание идеального лица и улыбки для пациента сочетает в себе полное 3D-сканирование лица, цифровые записи прикуса, программное обеспечение для хирургического планирования и точный анализ дыхательных путей, что помогает нам определить наилучшие варианты лечения, которые обеспечивают как эстетические, так и функциональные долгосрочные результаты.

Индивидуальные хирургические пластины — ключ к точной и предсказуемой хирургии. Наши инженеры-хирурги используют сложное программное обеспечение для планирования и технологию 3D-печати титаном, чтобы создавать индивидуальные хирургические шаблоны и решения для хирургических пластин.

Результатом стал настоящий сдвиг парадигмы в том, как можно выполнять операции на челюсти. Для наших пациентов это означает меньше время операции, меньший отек, более быстрое восстановление, фантастическую предсказуемость хирургического вмешательства и большую стабильность, не говоря уже о большей доступности и доступности для пациентов.

Индивидуальные хирургические пластины означают, что операция на челюсти может выполняться без брекетов или в сочетании с более простыми ортодонтическими решениями, такими как Invisalign, или в качестве решения для прикуса «в первую очередь хирургия», соответствующего планированию эстетической стоматологии с помощью стоматолога-косметолога.

Remedial BiMax научно доказано как лечебная терапия обструктивного апноэ сна.

Remedial Bimax является ответом большому количеству пациентов, которые, как мы видим, пережили все, что им бросила ортодонтия, и все еще имеют проблемы с дыханием или эстетические проблемы, которые, как они думали, будут исправлены с помощью ортодонтического лечения.

Многие приходят к нам после нескольких кругов брекетов, удаления зубов и все еще недовольны своей улыбкой, профилем лица или затрудненным дыханием. Обычное ортодонтическое лечение обеспечивает поверхностное исправление смещения зубов без устранения основной причины.

Без лечения причина все еще существует. Многократные поиски решения одних и тех же проблем могут быть дорогими, трудоемкими и утомительными. Любой разговор о коррекции челюсти часто связан с проблемами улыбки и эстетики лица.

Хирурги по коррекции челюсти специализируются на медицине, а не на косметических операциях. Сказав это, Remedial BiMax максимально использует все возможности, которые предоставляет эта операция, обращаясь к эстетике лица.

Конечно, речь идет также о желании лучше дышать и лучше спать, поскольку люди редко обращаются за восстановительной хирургией BiMax только из эстетических соображений. Корректирующая хирургия BIMAX — это научно доказанная лечебная терапия синдрома обструктивного апноэ сна (СОАС).

SuperBiMax использует наш полный набор хирургических операций на челюсти для успешного лечения самых сложных проблем с челюстью и дыхательными путями.

Если для преодоления храпа и апноэ сна или для достижения максимального эстетического результата требуются радикальные изменения, то требуемые расстояния и объемы могут превысить возможности любой хирургической операции.

Единственный способ добиться этого при очень сложных эстетических заболеваниях и состояниях дыхательных путей — объединить все: IMDO, SARME, BiMax и GenioPaully — в инновационном хирургическом подходе, который мы называем SuperBiMax.

Объединяя все наши операции, можно получить расстояния и объемы, необходимые для достижения идеального прикуса, устранения скученности и выравнивания зубов, преодоления храпа и достижения полной эстетики нормализованных пропорций челюсти. 9№ 0003

SuperBIMAX можно использовать для значительного выдвижения челюстей и решения самых сложных проблем с дыхательными путями и эстетических проблем. С SuperBIMAX у нас есть возможность получить максимальное открытие дыхательных путей и идеализировать общий баланс лица.

SuperBiMax Surgery

SuperBiMax использует весь спектр хирургических операций на челюсти для успешного лечения самых сложных заболеваний челюсти и лица.

Нажмите кнопку воспроизведения, чтобы увидеть полный опыт одного из наших пациентов во время хирургического пути SuperBiMax.

Условия

Храп — нормальная часть сна или это более серьезно?

Легкое дыхание может улучшить самочувствие вашего подростка. Хирургия челюсти может быть ответом.

Процедуры

IMDO™ для управления малой нижней челюстью

Условия

Почему у меня маленькая нижняя челюсть?

Bi Исследовательская группа

Наши исследования сосредоточены на неравновесной механике и коллективном поведении в биологических системах и мягкой материи. Одной из центральных тем является исследование природы переходов твердое тело-жидкость в аморфных системах, от биологических тканей и раковых опухолей до коллоидов и гранулированных материалов. Мы используем теоретические и численные инструменты из биофизики, неравновесной статистической физики, физики конденсированных сред и физики стекла, чтобы смоделировать и понять сложность, закономерности и механические реакции, возникающие в результате коллективной организации отдельных компонентов (например, биологических клеток, зерен). , коллоиды).

Управляемое сдвигом затвердевание и нелинейная эластичность в эпителиальных тканях

Биологические процессы, от морфогенеза до опухолевой инвазии, спонтанно создают напряжения сдвига внутри живой ткани. Однако механизмы, управляющие передачей механических сил в эпителии и коллективным ответом ткани на массовые сдвиговые деформации, остаются плохо изученными. Используя минимальную вычислительную модель, основанную на ячейках, мы исследуем конститутивную связь сливающихся тканей при простой деформации сдвига. Мы показываем, что первоначально недеформированная флюидная ткань приобретает конечную жесткость выше критической приложенной деформации. Это похоже на жесткость, вызванную сдвигом, наблюдаемую в других системах мягкой материи. Интересно, что жесткость, обусловленная сдвигом, может быть понята с помощью анализа критического масштабирования вблизи критической точки второго порядка, которая определяет переход жидкости в твердое состояние недеформированной системы. Далее мы показываем, что твердая ткань реагирует линейно только на небольшие деформации, но затем переключается на нелинейный ответ при больших пятнах со значительным усилением. Наконец, мы предлагаем формулу среднего поля для клеток при сдвиге, которая предлагает простое физическое объяснение жесткости, вызванной сдвигом, и нелинейного ответа в ткани.

Связанные публикации:

J. Huang et al. «Стресс-управляемая жесткость и нелинейная эластичность в эпителиальных тканях». (2021). Препринт: https://arxiv.org/abs/2109.10374

Стеклообразное поведение, прерывистость и клеточный поток в эпителиальных тканях

Эмбриональное развитие, восстановление тканей и прогрессирование рака зависят от перестройки соседних клеток в биологической ткани. Одной из основных единиц такого движения клеток в плотно упакованных тканях является переход Т1, когда две клетки меняются местами. Из-за времени, необходимого для ремоделирования сложных структур на стыках между клетками, переход T1 не может произойти мгновенно. Как это биологическое ограничение влияет на коллективное поведение клеток внутри тканей, неизвестно. Используя теоретическое моделирование и симуляции, мы демонстрируем, что контроль на клеточном уровне времени, необходимого для завершения перехода T1, имеет уникальные последствия, которые изменяют способы механического взаимодействия, коллективной организации и миграции клеток.

Связанные публикации:

• A. Das, S. Sastry & D. Bi. «Контролируемые обмены соседями вызывают стекловидное поведение, прерывистость и поток клеток в эпителиальных тканях» Phys. Rev. X 11, 041037 (2021)

• SZ Lin, WY Zhang, D. Bi, B Li, XQ Feng «Энергетика мезомасштабной клеточной турбулентности в двумерных монослоях» Communications Physics 4 (1) (2021), 1-9

Конфигурационные отпечатки многоклеточных живых систем

Клетки сотрудничают как группы для достижения структуры и функционирования на тканевом уровне, во время которых появляются специфические материальные характеристики. По аналогии с фазовыми переходами в классической физике, преобразования материальных характеристик многоклеточных ансамблей необходимы для множества жизненно важных процессов, включая морфогенез, заживление ран и рак. В этой работе мы разрабатываем конфигурационные отпечатки частиц и многоклеточных сборок и извлекаем параметры объема и порядка сдвига на основе этих отпечатков для количественной оценки беспорядка в системе. Теоретически эти два параметра образуют полную и уникальную пару сигнатур структурного беспорядка многоклеточной системы. Эволюция этих двух параметров порядка предлагает надежный и экспериментально доступный способ картирования фазовых переходов в расширяющихся клеточных монослоях и во время эмбриогенеза и инвазии эпителиальных сфероидов.

Родственные публикации:

• H. Yang, A. F. Pegoraro, Y. Han, W. Tang, R. Abeyaratne, D. Bi, M. Guo. «Конфигурационные отпечатки пальцев многоклеточных живых систем» PNAS (2021) , 118 (44) e21018

Разрыхляющий переход против эпителиально-мезенхимального перехода в эпителиальных тканях

Эпителиально-мезенхимальный переход (ЭМ) и Unjamming Transition (UJT), каждый из которых включает в себя ворота к клеточной миграции, пластичности и ремоделированию, но степень, в которой эти основные программы различны, перекрываются или идентичны, остается неопределенной. Здесь мы вызвали частичный EMT (pEMT) или UJT в дифференцированных первичных бронхиальных эпителиальных клетках человека. После запуска UJT межклеточные соединения, апико-базальная полярность и барьерная функция остаются интактными, клетки удлиняются и объединяются в кооперативные мигрирующие группы, а мезенхимальные маркеры ЕМТ остаются незаметными. После запуска pEMT эти и другие показатели UJT по сравнению с pEMT расходятся. Вычислительная модель приписывает эффекты pEMT в основном уменьшению соединительного напряжения, но приписывает эффекты UJT в основном усилению клеточного движения. Благодаря действиям UJT и pEMT, работающим независимо, последовательно или интерактивно, те ткани, которые подвержены развитию, повреждению или заболеванию, наделяются богатыми механизмами клеточной миграции, пластичности, самовосстановления и регенерации.

Связанные публикации:

• J.A. Митчел, А. Дас, М. О’Салливан, И. Стансил, С. ДеКэмп, С. Келер, Дж.Дж. Фредберг, Дж. Дразен, Дж. П. Батлер, А. Ньето, Д. Би и Дж.-А. Парк, «Переход без помех отличается от перехода от эпителия к мезенхиме», Nature Communications 11 5053 (2020)

• J.-H. Kim et al. «Разблокировка и коллективная миграция в клеточных линиях рака молочной железы MCF10A». Коммуникации по биохимическим и биофизическим исследованиям 521 3 (2020)

• М. Дж. О’Салливан, Дж. А. Митчел, А. Дас, С. Келер, Х. Левин, Д. Би., З. Д. Нагель и Дж.-А. Парк. «Коллективная миграция незлокачественных, хорошо дифференцированных эпителиальных клеток дыхательных путей человека с помощью ионизирующего излучения», Frontiers in Cell and Developmental Biology 8 (2020)

Эффект фенотипической гетерогенности в эпителиальных слоях

Гетерогенность среди клеток в опухоль была признана одним из отличительных признаков рака. Считается, что эта так называемая внутриопухолевая гетерогенность способствует метастазированию, позволяя клеточному сообществу гибко и эффективно адаптироваться к новым условиям.Она также в значительной степени ответственна за терапевтическую резистентность.Клеточные различия внутри опухоль является результатом взаимодействия как генетических, так и внешних влияний.В то время как приспособленность или генотипическая гетерогенность широко изучались, роль механической гетерогенности в опухолевом или клеточном коллективе до сих пор не совсем понятна.

Связанные публикации:

• X. Li, A. Das, & D. Bi «Механическая гетерогенность в тканях способствует жесткости и контролирует клеточное вторжение», Physical Review Letters 123, 058101 (2019)

Понимание происхождения механической жесткости в биологических тканях

Каждый орган человеческого тела выстлан эпителиальными клетками. Клетки в этих тканях обычно сидячие или твердые, но становятся мигрирующими или жидкими во время эмбрионального развития, восстановление тканей и инвазию рака.Исследователи не понимают этого поразительного перехода от неподвижного к активному поведению, который мог бы помочь пролить свет на различные аспекты биологии, медицины и развития болезни.Мы разрабатываем теоретическую модель клеточной организации в этих тканях, которая принимает учитывают более сложные соединения между клетками, чем в предыдущих моделях — соединения, которые дают представление об этой резкой разнице в поведении клеток.

Связанные публикации:

Неупорядоченные фотонные материалы

Мы разработали аморфный материал с полной фотонной запрещенной зоной, вдохновленный тем, как упаковываются клетки в биологических тканях. Размером фотонной запрещенной зоны можно управлять с помощью тепловой и механической настройки. Эти направленно изотропные фотонные запрещенные зоны сохраняются в твердой и жидкой фазах, что приводит к состоянию, подобному фотонной жидкости, которое устойчиво к потоку жидкости, перестройкам и тепловым флуктуациям в отличие от традиционных фотонных кристаллов. Эта конструкция должна привести к разработке самособирающихся нежестких фотонных структур с фотонной запрещенной зоной, которыми можно управлять в реальном времени с помощью механической и тепловой настройки.

Связанные публикации:

• X. Li, A. Das, D. Bi «Настраиваемая фотонная жидкость, вдохновленная биологической тканью» PNAS (2018), 115 (26) 6650-6655

8

Мехносенсор и механотрансдукция во время заживления ран

Многие процессы развития включают коллективное движение клеток, обусловленное миграционным поведением отдельных клеток и их взаимодействием с внеклеточной средой. Нерешенным вопросом является то, как клетки регулируют свои внутренние движущие силы для поддержания когезии тканей, способствуя при этом необходимой текучести для коллективного движения. Прогресс был ограничен отсутствием интегративной структуры, которая связывает клеточное физическое поведение со стохастической биохимической динамикой, лежащей в основе клеточного движения и адгезии. Здесь мы разрабатываем клеточную вычислительную модель коллективной миграции клеток во время заживления эпителиальных ран, которая объединяет механику тканей с активной подвижностью клеток, адгезией клеток к субстрату и динамикой актомиозина. Используя эту модель, мы показываем, что оптимальный баланс протрузионного ползания клеток и сократительной способности актомиозина приводит к быстрому направленному движению сплоченных клеточных групп, устойчивому к вариациям физических свойств клеток и субстрата. Далее мы показываем, что несопоставимые способы миграции отдельных клеток могут взаимодействовать, чтобы ускорить миграцию коллективных клеток за счет разжижения сливающихся тканей.

Связанные публикации:

• V. Ajeti et al, «Координаты эпителиального заживления ран с различными архитектурами F-актина для сохранения работы и баланса мощности». Nature Physics 15, 696–705 (2019)

• М. Ф. Стаддон и др. «Сотрудничество двух режимов клеточной подвижности способствует релаксации эпителиального стресса для ускорения заживления ран» PLOS Computation Biology 14 (10) e1006502 (2018)

Как настроить рабочие нагрузки в Power BI Premium — Power BI

• Статья
• 19.08.2022
• 15 минут на чтение

В этой статье перечислены рабочие нагрузки для Power BI Premium и описаны их возможности. Используйте вкладки Gen2 и Gen1 , чтобы просмотреть различия между рабочими нагрузками для этих предложений Premium.

Важно

Premium Gen1, также известная как исходная версия Premium, устарела. Если вы все еще используете Premium Gen1, вам необходимо перенести содержимое Power BI в Premium Gen2. Дополнительные сведения см. в статье Планирование перехода на Power BI Premium Gen2.

Примечание

Рабочие нагрузки можно включать и назначать емкости с помощью REST API Capacities.

Поддерживаемые рабочие нагрузки

• Gen2
• Gen1

Рабочие нагрузки запросов оптимизированы и ограничены ресурсами, определяемыми SKU вашей емкости Premium. Емкости Premium также поддерживают дополнительные рабочие нагрузки, которые могут использовать ресурсы вашей емкости.

В приведенном ниже списке рабочих нагрузок указано, какие SKU Premium Gen2 поддерживают каждую рабочую нагрузку:

• AI — поддерживаются все SKU, кроме EM1/A1 SKU

• Наборы данных — Поддерживаются все SKU

• Потоки данных — поддерживаются все SKU

• Отчеты с разбивкой на страницы — поддерживаются все SKU

Настройка рабочих нагрузок

Вы можете настроить поведение рабочих нагрузок, настроив параметры рабочей нагрузки для своей емкости.

• Gen2
• Gen1

Важно

Все рабочие нагрузки всегда включены и не могут быть отключены. Power BI управляет вашими ресурсами емкости в соответствии с использованием вашей емкости.

Чтобы настроить рабочие нагрузки на портале администрирования Power BI

1. Войдите в Power BI, используя учетные данные учетной записи администратора.

2. В заголовке страницы выберите … > Настройки > Административный портал .

3. Перейдите к Параметры емкости и на вкладке Power BI Premium выберите емкость.

4. Развернуть Рабочие нагрузки .

5. Установите значения для каждой рабочей нагрузки в соответствии с вашими требованиями.

6. Выбрать Применить .

Мониторинг рабочих нагрузок

• Gen2
• Gen1

Используйте приложение «Использование и метрики Power BI Premium» для отслеживания активности вашей емкости.

Важно

Если в вашей емкости Power BI Premium наблюдается высокий уровень использования ресурсов, что приводит к проблемам с производительностью или надежностью, вы можете получать уведомления по электронной почте для выявления и устранения проблемы. Это может быть упрощенным способом устранения неполадок с перегруженными мощностями. Дополнительные сведения см. в разделе Уведомления о емкости и надежности.

ИИ (предварительная версия)

Рабочая нагрузка ИИ позволяет использовать когнитивные службы и автоматизированное машинное обучение в Power BI. Используйте следующие параметры для управления поведением рабочей нагрузки.

Название настройки	Описание
Макс. объем памяти (%) 1	Максимальный процент доступной памяти, которую процессы ИИ могут использовать в емкости.
Разрешить использование из Power BI Desktop	Этот параметр зарезервирован для использования в будущем и отображается не во всех арендаторах.
Разрешить создание моделей машинного обучения	Указывает, могут ли бизнес-аналитики обучать, проверять и вызывать модели машинного обучения непосредственно в Power BI. Дополнительные сведения см. в статье Автоматизированное машинное обучение в Power BI (предварительная версия).
Включить параллелизм для запросов AI	Указывает, могут ли запросы AI выполняться параллельно.

¹ Premium Gen2 не требует изменения настроек памяти. Память в Premium Gen2 автоматически управляется базовой системой.

Наборы данных

В этом разделе описаны следующие параметры рабочей нагрузки наборов данных:

• Параметры Power BI

• Свойства сервера служб Analysis Services

Параметры Power BI

Используйте параметры в таблице ниже для управления поведением рабочей нагрузки. Настройки со ссылкой содержат дополнительную информацию, которую вы можете просмотреть в специально отведенных разделах под таблицей.

Примечание

В Premium Gen1 рабочая нагрузка наборов данных включена по умолчанию и не может быть отключена.

Название настройки	Описание
Макс. объем памяти (%) 1	Максимальный процент доступной памяти, которую наборы данных могут использовать в емкости.
Конечная точка XMLA	Указывает, что подключения из клиентских приложений учитывают членство в группе безопасности, установленное на уровне рабочей области и приложения. Дополнительные сведения см. в разделе Подключение к наборам данных с помощью клиентских приложений и инструментов.
Максимальное число промежуточных рядов	Максимальное количество промежуточных строк, возвращаемых DirectQuery. Значение по умолчанию — 1000000, а допустимый диапазон — от 100000 до 2147483646. Верхний предел может быть дополнительно ограничен в зависимости от того, что поддерживает источник данных.
Максимальный размер автономного набора данных (ГБ)	Максимальный размер автономного набора данных в памяти. Это сжатый размер на диске. Значение по умолчанию — 0, что является наивысшим пределом, определяемым SKU. Допустимый диапазон находится между 0 и пределом размера емкости.
Максимальное число результирующих наборов строк	Максимальное количество строк, возвращаемых в запросе DAX. Значение по умолчанию — -1 (без ограничений), допустимый диапазон — от 100 000 до 2 147 483 647. 90 391
Лимит памяти для запросов (%)	Максимальный процент доступной памяти в рабочей нагрузке, которую можно использовать для выполнения запроса MDX или DAX. Значение по умолчанию — 0, что приводит к применению ограничения памяти автоматического запроса для конкретного номера SKU.
Время ожидания запроса (секунды)	Максимальное количество времени до истечения срока ожидания запроса. По умолчанию 3600 секунд (1 час). Значение 0 указывает, что время ожидания запросов не истекает.
Автоматическое обновление страницы	Переключатель «Вкл./Выкл.», позволяющий рабочим областям «Премиум» иметь отчеты с автоматическим обновлением страницы на основе фиксированных интервалов.
Минимальный интервал обновления	Если автоматическое обновление страницы включено, минимальный интервал, допустимый для интервала обновления страницы. Значение по умолчанию — пять минут, а минимально допустимое значение — одна секунда.
Мера обнаружения изменений	Переключатель «Вкл./Выкл.», позволяющий рабочим областям уровня «Премиум» иметь отчеты с автоматическим обновлением страницы на основе обнаружения изменений.
Минимальный интервал выполнения	Если мера обнаружения изменений включена, минимальный интервал выполнения позволяет опросить изменения данных. Значение по умолчанию — пять секунд, а минимально допустимое значение — одна секунда.

¹ Premium Gen2 не требует изменения настроек памяти. Память в Premium Gen2 автоматически управляется базовой системой.

Максимальное число промежуточных наборов строк

Используйте этот параметр для контроля влияния ресурсоемких или плохо разработанных отчетов. Когда запрос к набору данных DirectQuery приводит к очень большому результату из исходной базы данных, это может вызвать всплеск использования памяти и накладные расходы на обработку. Эта ситуация может привести к тому, что другим пользователям и отчетам не хватит ресурсов. Этот параметр позволяет администратору емкости настроить количество строк, которое отдельный запрос может получить из источника данных.

В качестве альтернативы, если емкость может поддерживать более одного миллиона строк по умолчанию, и у вас большой набор данных, увеличьте этот параметр, чтобы получить больше строк.

Этот параметр влияет только на запросы DirectQuery, тогда как максимальное количество результирующих наборов строк влияет на запросы DAX.

Максимальный размер автономного набора данных

Используйте этот параметр, чтобы предотвратить публикацию создателями отчетов больших наборов данных, которые могут отрицательно сказаться на емкости. Power BI не может определить фактический размер в памяти, пока набор данных не будет загружен в память. Вполне возможно, что набор данных с меньшим автономным размером может занимать больше памяти, чем набор данных с большим автономным размером.

Если у вас есть существующий набор данных, размер которого превышает размер, указанный для этого параметра, набор данных не сможет загрузиться, когда пользователь попытается получить к нему доступ. Набор данных также может не загрузиться, если он больше максимального объема памяти, настроенного для рабочей нагрузки наборов данных.

Этот параметр применим для моделей как в формате хранения небольшого набора данных (формат ABF), так и в формате хранения большого набора данных (PremiumFiles), хотя автономный размер одной и той же модели может отличаться при сохранении в одном формате по сравнению с другим. Дополнительные сведения см. в разделе Большие модели в Power BI Premium.

Для обеспечения производительности системы применяется дополнительный жесткий потолок для максимального размера автономного набора данных, зависящий от SKU, независимо от настроенного значения. Дополнительный жесткий потолок для конкретного SKU в таблице ниже не применяется к наборам данных Power BI, хранящимся в формате хранения больших наборов данных.

Максимальное число наборов строк результатов

Используйте этот параметр для контроля влияния ресурсоемких или плохо разработанных отчетов. Если этот предел достигнут в запросе DAX, пользователь отчета увидит следующую ошибку. Им следует скопировать сведения об ошибке и связаться с администратором.

Этот параметр влияет только на запросы DAX, тогда как максимальное количество промежуточных наборов строк влияет на запросы DirectQuery.

Ограничение памяти для запросов

Используйте этот параметр, чтобы контролировать влияние ресурсоемких или плохо разработанных отчетов. Некоторые запросы и вычисления могут привести к промежуточным результатам, использующим большой объем памяти. Эта ситуация может привести к тому, что другие запросы будут выполняться очень медленно, вызвать вытеснение других наборов данных из емкости и привести к ошибкам нехватки памяти для других пользователей емкости.

Этот параметр применяется ко всем запросам DAX и MDX, которые выполняются отчетами Power BI, отчетами Analyze in Excel, а также другими инструментами, которые могут подключаться через конечную точку XMLA.

Операции обновления данных также могут выполнять запросы DAX как часть обновления плиток панели мониторинга и визуальных кэшей после обновления данных в наборе данных. Такие запросы также могут завершиться ошибкой из-за этого параметра, и это может привести к тому, что операция обновления данных будет показана в состоянии сбоя, даже если данные в наборе данных были успешно обновлены.

Значение по умолчанию — 0, что приводит к применению следующего ограничения памяти для автоматического запроса, зависящего от SKU.

Чтобы обеспечить производительность системы, для всех запросов, выполняемых отчетами Power BI, применяется жесткий потолок в 10 ГБ, независимо от ограничения памяти запросов, настроенного пользователем. Этот жесткий потолок не применяется к запросам, выдаваемым инструментами, использующими протокол служб Analysis Services (также известный как XMLA). Пользователям следует подумать об упрощении запроса или его вычислений, если запрос требует слишком большого объема памяти.

Тайм-аут запроса

Используйте этот параметр, чтобы обеспечить лучший контроль над длительными запросами, из-за которых отчеты могут загружаться медленно для пользователей.

Этот параметр применяется ко всем запросам DAX и MDX, которые выполняются отчетами Power BI, отчетами Analyze in Excel, а также другими инструментами, которые могут подключаться через конечную точку XMLA.

Операции обновления данных также могут выполнять запросы DAX как часть обновления плиток панели мониторинга и визуальных кэшей после обновления данных в наборе данных. Такие запросы также могут завершиться ошибкой из-за этого параметра, и это может привести к тому, что операция обновления данных будет показана в состоянии сбоя, даже если данные в наборе данных были успешно обновлены.

Этот параметр применяется к одному запросу, а не ко времени выполнения всех запросов, связанных с обновлением набора данных или отчета. Рассмотрим следующий пример:

• Параметр Query Timeout равен 1200 (20 минут).
• Необходимо выполнить пять запросов, каждый из которых выполняется 15 минут.

Суммарное время для всех запросов составляет 75 минут, но установленный предел не достигнут, так как все отдельные запросы выполняются менее 20 минут.

Обратите внимание, что отчеты Power BI переопределяют это значение по умолчанию с гораздо меньшим временем ожидания для каждого запроса к емкости. Время ожидания для каждого запроса обычно составляет около трех минут.

Автоматическое обновление страницы

Если функция автоматического обновления страницы включена, она позволяет пользователям вашей категории Premium обновлять страницы в своем отчете с определенным интервалом для источников DirectQuery. Как администратор емкости вы можете делать следующее:

• Включать и выключать автоматическое обновление страницы
• Определите минимальный интервал обновления

Чтобы найти параметр автоматического обновления страницы:

1. На портале администрирования Power BI выберите Параметры емкости .

2. Выберите емкость, а затем прокрутите вниз и разверните меню Workloads .

3. Прокрутите вниз до раздела Наборы данных .

Запросы, созданные автоматическим обновлением страницы, направляются непосредственно к источнику данных, поэтому важно учитывать надежность и нагрузку на эти источники при разрешении автоматического обновления страницы в вашей организации.

Свойства сервера служб Analysis Services

Power BI Premium Gen2 поддерживает дополнительные свойства сервера служб Analysis Services. Чтобы просмотреть эти свойства, обратитесь к свойствам сервера в службах Analysis Services.

Переключатель портала администрирования

Параметр свойств сервера Analysis Services на основе XMLA включен по умолчанию. Если этот параметр включен, администраторы рабочей области могут изменять поведение отдельной рабочей области. Измененные свойства применяются только к этой рабочей области. Чтобы переключить настройку свойств сервера служб Analysis Services, выполните следующие действия.

1. Перейдите к настройкам емкости.

2. Выберите емкость, которую вы хотите отключить в свойствах сервера Analysis Services .

3. Развернуть Рабочие нагрузки .

4. В разделе наборов данных выберите нужный параметр для переключателя Наблюдение за параметрами рабочей области на основе XMLA (которые могут иметь приоритет над параметрами емкости).

Потоки данных

Рабочая нагрузка потоков данных позволяет использовать потоки данных для самостоятельной подготовки данных для приема, преобразования, интеграции и обогащения данных. Используйте следующие параметры для управления поведением рабочей нагрузки в Premium Gen1.

Название настройки	Описание
Макс. объем памяти (%) 1	Максимальный процент доступной памяти, которую потоки данных могут использовать в емкости.
Enhanced Dataflows Compute Engine (предварительная версия)	Включите этот параметр, чтобы в 20 раз ускорить вычисление вычисляемых сущностей при работе с большими объемами данных. Вы должны перезапустить емкость, чтобы активировать новый движок. Дополнительные сведения см. в разделе Усовершенствованный вычислительный модуль потоков данных.
Размер контейнера	Максимальный размер контейнера, который потоки данных используют для каждой сущности в потоке данных. Значение по умолчанию — 700 МБ. Дополнительные сведения см. в разделе Размер контейнера.

¹ Premium Gen2 не требует изменения настроек памяти. Память в Premium Gen2 автоматически управляется базовой системой.

Усовершенствованный вычислительный механизм потоков данных

Чтобы воспользоваться преимуществами нового вычислительного механизма, разделите прием данных на отдельные потоки данных и поместите логику преобразования в вычисляемые объекты в разных потоках данных. Этот подход рекомендуется, поскольку вычислительный механизм работает с потоками данных, которые ссылаются на существующий поток данных. Он не работает с потоками данных приема. Следование этому руководству гарантирует, что новый вычислительный движок будет обрабатывать этапы преобразования, такие как объединение и слияние, для достижения оптимальной производительности.

Размер контейнера

При обновлении потока данных рабочая нагрузка потока данных создает контейнер для каждой сущности в потоке данных. Каждый контейнер может занимать память до объема, указанного в параметре Container Size. По умолчанию для всех SKU установлено значение 700 МБ. Вы можете изменить этот параметр, если:

• Обновление потоков данных занимает слишком много времени или обновление потока данных завершается ошибкой по тайм-ауту.
• Объекты потока данных включают этапы вычислений, например объединение.

Рекомендуется использовать приложение Power BI Premium Capacity Metrics для анализа производительности рабочей нагрузки Dataflow.

В некоторых случаях увеличение размера контейнера может не повысить производительность. Например, если поток данных получает данные только из источника без выполнения существенных вычислений, изменение размера контейнера, вероятно, не поможет. Увеличение размера контейнера может помочь, если это позволит рабочей нагрузке потока данных выделить больше памяти для операций обновления сущностей. Выделив больше памяти, можно сократить время, необходимое для обновления интенсивно вычисляемых объектов.

Значение размера контейнера не может превышать максимальный объем памяти для рабочей нагрузки потоков данных. Например, емкость P1 имеет 25 ГБ памяти. Если для параметра «Максимальная память (%) рабочей нагрузки потока данных установлено значение 20 %, размер контейнера (МБ) не может превышать 5000. Во всех случаях размер контейнера не может превышать максимальное значение памяти, даже если вы установите более высокое значение.

Отчеты с разбивкой на страницы

Рабочая нагрузка отчетов с разбивкой на страницы позволяет запускать отчеты с разбивкой на страницы на основе стандартного формата служб отчетов SQL Server в службе Power BI.

Отчеты с разбивкой на страницы предлагают те же возможности, что и современные отчеты служб отчетов SQL Server (SSRS), включая возможность для авторов отчетов добавлять пользовательский код. Это позволяет авторам динамически изменять отчеты, например изменять цвет текста на основе выражений кода.

Исходящая связь

Исходящая связь включена по умолчанию. Это позволяет отчетам с разбивкой на страницы делать запросы на получение внешних ресурсов, таких как изображения, и вызывать внешние API и функции Azure, определенные с помощью пользовательского кода в отчетах с разбивкой на страницы. Глобальный администратор или администратор службы Power BI может отключить этот параметр на портале администрирования Power BI.

Чтобы перейти к параметрам исходящего подключения, выполните следующие действия:

1. В службе Power BI перейдите на портал администрирования.

2. На вкладке Power BI Premium выберите емкость, для которой вы хотите отключить исходящие запросы отчетов с разбивкой на страницы.

3. Развернуть Рабочие нагрузки .

   Переключатель исходящего подключения находится в разделе отчетов с разбивкой на страницы.

   • Когда Outbound Connectivity Disable выключено, исходящее подключение включено.

   • Если параметр Outbound Connectivity Disable включен, исходящие подключения отключены.

4. После внесения изменений выберите Применить .

• Gen2
• Gen1

Рабочая нагрузка отчетов с разбивкой на страницы включается автоматически и всегда включена.

Следующие шаги

Power BI Premium, поколение 2

Оптимизация емкости Power BI Premium

Самостоятельная подготовка данных в Power BI с потоками данных

Что такое отчеты с разбивкой на страницы в Power BI Premium?

Автоматическое обновление страницы в Power BI Desktop (предварительная версия)

MAX — руководство по DAX

Синтаксис | Возвращаемые значения  | Примечания  | Примеры  | Статьи  | Похожие  

Возвращает наибольшее значение в столбце или большее значение между двумя скалярными выражениями. Игнорирует логические значения. Строки сравниваются в алфавитном порядке.

Синтаксис

МАКС ( [ ] )

Возвращаемые значения

Скаляр Одно значение любого типа.

Наибольшее значение, найденное в столбце или в двух выражениях.

» 2 связанные статьи
» 2 связанные функции

Примеры

-- MAX — это сокращенная версия MAXX, используемая только с одним столбцом.
ОПРЕДЕЛЯТЬ
    ИЗМЕРЕНИЕ Продажи[МАКС. Чистая цена 1] = МАКС. (Продажи[Чистая цена])
    ИЗМЕРЕНИЕ Продажи[МАКС. чистая цена 2] = MAXX (Продажи, Продажи[Чистая цена])
    ПОКАЗАТЬ Продажи[МАКСИМАЛЬНАЯ сумма строки] =
        MAXX (Продажи, Продажи[Количество] * Продажи[Цена нетто])
ОЦЕНИВАТЬ
СУММАРИЗОВАТЬ КОЛОННЫ (
    «Продукт» [Цвет],
    "МАКС. чистая цена 1", [МАКС. чистая цена 1],
    "МАКС. чистая цена 2", [МАКС. чистая цена 2],
    «МАКС. сумма в строке», [МАКС. сумма в линии]
)
 

Цвет	МАКС. Цена нетто 1	МАКС. Цена нетто 2	МАКС. сумма линии
Серебро	2 879,99	2 879,99	9 996,00
Синий	3199,99	3199,99	12 799,96
Белый	3199,99	3199,99	12 799,96
Красный	1 989,00	1 989,00	7 956,00
Черный	2 499,00	2 499,00	9 996,00
Зеленый	3199,99	3199,99	10 239,97
Оранжевый	2 879,99	2 879,99	8 639,97
Розовый	1 989,00	1 989,00	7 956,00
Желтый	789,75	789,75	2 369,25
Фиолетовый	104,89	104,89	419,56
Коричневый	3199,99	3199,99	12 799,96
Серый	3199,99	3199,99	12 799,96
Золото	605,70	605,70	2 356,00
Лазурный	290. 00	290.00	1 160,00
Серебристо-серый	673.00	673.00	2 692,00
Прозрачный	2,94	2,94	11,76

-- MAX можно использовать с двумя скалярами, в этом случае
-- возвращает максимум между своими аргументами
ОПРЕДЕЛЯТЬ
    ИЗМЕРЕНИЕ Продажи[Сумма продаж] =
        SUMX (Продажи, Продажи[Количество] * Продажи[Цена нетто])
    ИЗМЕРЕНИЕ продаж[10 тыс. или сумма продаж] =
        МАКС ( 10000, [Сумма продажи] )
ОЦЕНИВАТЬ
СУММАРИЗОВАТЬ КОЛОННЫ (
    «Продукт» [Цвет],
    «Сумма продаж», [Сумма продаж],
    «10 000 или сумма продаж», [10 000 или сумма продаж]
)
ЗАКАЗАТЬ ПО [Сумма продажи] ASC
 

Цвет	Сумма продаж	10K или сумма продажи
Прозрачный	3 295,89	10 000,00
Фиолетовый	5973,84	10 000,00
Желтый	89 715,56	89 715,56
Лазурный	97 389,89	97 389,89
Золото	361,496. 01	361 496,01
Серебристо-серый	371 908,92	371 908,92
Розовый	828 638,54	828 638,54
Оранжевый	857 320,28	857 320,28
Коричневый	1 029 508,95	1 029 508,95
Красный	1 110 102,10	1 110 102,10
Зеленый	1 403 184,38	1 403 184,38
Синий	2 435 444,62	2 435 444,62
Серый	3 509 138,09	3 509 138,09
Белый	5 829 599,91	5 829 599,91
Черный	5 860 066,14	5 860 066,14
Серебро	6 798 560,86	6 798 560,86

-- MAXX необходим для повторения содержимого переменной,
-- действительно MAX работает только со столбцами в модели
ОПРЕДЕЛЯТЬ
    ИЗМЕРЕНИЕ Продажи[Сумма продаж] =
        SUMX (Продажи, Продажи[Количество] * Продажи[Цена нетто])
    ПОКАЗАТЬ Продажи[МАКС.  Ежемесячные продажи] =
        Ежемесячные продажи VAR =
            ДОБАВИТЬ КОЛОННЫ (
                DISTINCT ('Дата'[Календарный год, месяц]),
                "@MonthlySales", [Сумма продаж]
            )
        VAR отфильтрованных продаж =
            ФИЛЬТР ( MonthlySales, [@MonthlySales] > 10000 )
        Результат ВАР =
            -- Требуется итератор для агрегирования столбца @MonthlySales
            MAXX ( FilteredSales, [@MonthlySales] )
        ВОЗВРАЩАТЬСЯ
            Результат
ОЦЕНИВАТЬ
СУММАРИЗОВАТЬ КОЛОННЫ (
    «Продукт» [Цвет],
    «МАКС. Ежемесячные продажи», [МАКС. Ежемесячные продажи]
)
 

Связанные статьи

Узнайте больше о MAX в следующих статьях:

• Вычисление промежуточных итогов в DAX

  В этой статье показано, как вычислить промежуточный итог по измерению, например по дате. » Читать далее

• Понимание разницы между LASTDATE и MAX в DAX

  В этой статье объясняется, почему во многих случаях следует использовать MAX вместо LASTDATE для поиска последней даты в периоде времени с помощью DAX. » Читать далее

Связанные функции

Другие связанные функции:

• МАКС
• МАКС

Последнее обновление: 11 сентября 2022 г.   » Внести вклад   » Показать участников

Авторы: Альберто Феррари, Марко Руссо

Документация Microsoft: https://docs. microsoft.com/en-us/dax/max-function-dax

2018-2022 © SQLBI. Все права защищены. Информация из документации Microsoft является собственностью Microsoft Corp. » Свяжитесь с нами   » Политика конфиденциальности и файлы cookie

BI MAX: Chàng hot boy đa năng

Là gương mặt quen thuộc của dòng phim online, Bi Max gây chú ý bởi vẻ đẹp điển trai, nam tính cùng lối diễn xuất tài tình. Anh nổi tiếng từ cac серии Hài của nhom Ghiền Mì Gõ. Với lối diễn tự nhiên, anh được người trong giới đánh giá rất cao.

Hiện tại, Bi Max đang trau dồi cac kỹ năng cần thiết khac để trở thành một ngệ sĩ đa năng. Vậy, sự nghiệp của anh chàng này như thế nào? Mọi thong tin về chàng diễn viên này sẽ được chung tôi chia sẻ cụ thể trong bai viết dưới đay.

 MIN = MIN(<столбец>) 

 MIN = MIN(<выражение>, <выражение>) 

 MINA = MINA(< столбец>) 

 MINX= MINX(<таблица>, <выражение>) 

 Минимальная дата = MIN(Лист[Дата заказа]) 

 Минимальная прибыль = MIN(Лист[Прибыль]) 

произведение с помощью меры в степени bi .

Чтобы вычислить минимальное значение продукта, запишите следующую меру:

 Мин. текст = МИН.(Лист[Продукт]) 

Сравните две меры, используя MIN() общий объем продаж и общую прибыль, которые мы сравним с помощью Min() с использованием меры .

 Общая прибыль = СУММ(Лист[Прибыль]) 

 Общий объем продаж = СУММ(Лист[Продажи]) 

Для сравните две меры, используя функцию Min() , напишите приведенную ниже меру

 Измерение Compare2 = MIN([Общая прибыль],[Общий объем продаж]) 

Функция MINA

Мы будем использовать функцию Power BI MINA() , когда мы хотим

• Для расчета MIN даты, числа и логического типа данных
• И он не поддерживает текстовый тип, он возвращает 0. Используйте MIN() для вычисления типа данных текстового типа.

Давайте посмотрим, как использовать функцию MINA() в Power BI на примере 9.0003

MINA на дату type

Мы рассчитаем MINA на дату заказа, используя меру в Power bi Desktop.

Чтобы получить MINA на дату заказа, запишите приведенную ниже меру

 MinA на дату = MINA(Лист [Дата заказа]) 

MINA числа type

Мы рассчитаем MINA продаж с использованием меры в Power bi для настольных ПК.

Чтобы получить MINA продаж, запишите приведенную ниже меру

 MinA продаж = MINA(Sheet[Sales]) 

MINA логического типа

Мы рассчитаем MINA логического типа с использованием меры Power BI, если это правда, она вернет 1 и если это ложь, он вернет 0.

Чтобы вычислить тип данных логического типа, напишите приведенную ниже меру

 MINA BOOLean = MINA(logical[Boolean]) 

Функция MINX

Мы будем использовать функция Power BI MINX , когда мы хотим:

• Чтобы вычислить MINX типа данных Date, Number и text.
• И он не поддерживает тип данных логического типа
• Мы можем использовать условие фильтра в функции MINX.

Давайте посмотрим, как использовать функцию Power BI MINX на примерах.

MINX даты тип

Мы рассчитаем MINX даты заказа, используя меру в Power bi desktop.

Чтобы рассчитать MINX даты, запишите следующую меру:

 MINX даты = MINX(Лист, Лист[Дата заказа]) 

MINX числового типа

Мы рассчитаем MINX продаж, используя меру в power bi desktop.

Чтобы рассчитать MINX продаж, напишите следующую меру:

 MINX продаж = MINX(Лист, Лист[Продажи]) 

MINX текстового типа

Мы рассчитаем MINX продукт с помощью показателя в Power bi Desktop.

Чтобы рассчитать MINX текстового типа, напишите приведенную ниже меру Power BI.

 MINX текста = MINX(Лист, Лист[Продукт]) 

Чтение примеров измерения мощности bi (20 полезных примеров)

Функция Power bi MAX

Функция Power BI MAX возвращает наибольшее значение в столбце или между двумя скалярными выражениями. При сравнении двух выражений пробел рассматривается как 0.

Если оба аргумента в выражении пусты, функция max возвращает пустое значение.

Синтаксис функции Power bi Max

 Max= MAX(<столбец>) 

 Max = MAX(<выражение 1>,<выражение 2>) 

Функция Power Bi MAXA

Функция Power Bi MAXA возвращает наибольшее значение в столбце.

Функция Power bi MAXA принимает в качестве аргумента столбец и ищет наибольшее значение среди следующих типов значений. строки истинны, считаются как 1, а если строки ложны, считаются как 0.

Функции power bi MAXA игнорируют пустые ячейки и, если столбец не содержит значений, возвращает 0.

Синтаксис функции Power BI MAXA:

 MAXA(<столбец>) 

Считывание счетчика измерения Power bi с filter

Функция Power bi MAXX

Функция Power bi MAXX оценивает выражение для каждой строки таблицы и возвращает наибольшее значение,

В функции Power bi MAXX аргумент таблицы может быть именем таблицы или выражение, оценивающее имя таблицы. Второй аргумент в функции MAXX указывает выражение, которое будет оцениваться для каждой строки таблицы.

Синтаксис функции power bi MAXX:

 MAXX = MAXX(,) 
 Когда использовать функции Power bi MAX, MAXA и MAXX 
 Здесь мы увидим, когда использовать Power bi MAX , MAXA и MAXX.
 Мы будем использовать приведенную ниже примерную таблицу, чтобы узнать, когда мы будем использовать функции Power bi MAX, MAXA и MAXX.
 Функция Power bi MAX
  Функция MAX 
 Мы будем использовать функцию MAX, когда хотим вычислить
  Тип данных Date, Number и Text 
  Не вычисляет логическое значение 
 Мы можем  сравнить два значения меры пример
  Максимальная функция типа данных Date 
 Здесь мы рассчитаем максимальную дату заказа, используя меру в Power bi desktop.
 Чтобы рассчитать максимальную дату заказа, запишите приведенную ниже меру.
 Макс. = Макс.(Лист[Дата заказа]) 
Функция Power bi MAX
  Функция Max с типом данных Number 
 Здесь мы рассчитаем максимальный объем продаж, используя меру в power bi desktop.
 Чтобы рассчитать МАКС. продаж, напишите следующую меру:
 Макс. = Макс.(Лист[Продажи]) 
Функция Power bi MAX
  Макс. функция типа текстовых данных 
 Здесь мы найдем максимальное название продукта с помощью меры в Power Bi Desktop.
 Чтобы рассчитать МАКС продукта, запишите следующую меру:
 Макс = Макс(Лист[Продукт]) 
Функция Power bi MAX
  Сравните два значения меры, используя функцию Макса 
 Здесь мы сравним две меры, используя функция MAX в Power Bi Desktop.
 Следующие две меры мы будем использовать для сравнения двух значений мер с помощью функции MAX и возврата наибольшего значения.
 Общая прибыль = СУММ(Лист[Прибыль]) 
 Общий объем продаж = СУММ(Лист[Продажи]) 
 Чтобы сравнить две вышеуказанные меры, запишите следующую меру:
 Макс = Макс(Лист[Общая прибыль], Лист[Общий объем продаж]) 
Функция Power bi MAX
  Функция MAXA 
 Мы будем использовать Power BI Функция aMAXA для вычисления типа данных
 Date, числового типа данных и логического типа данных.
 Он не вычисляет текстовый тип данных, он возвращает 0.
 Давайте посмотрим, как использовать функцию MAXA на примере
  Функция MAXA типа данных даты 
 Здесь мы рассчитаем MAXA даты заказа, используя меру в Power Bi Desktop.
 Чтобы найти MAXA на дату заказа, запишите следующую меру:
 MaxA = MAXA(Лист [Дата заказа]) 
Power bi MAXA функция
  MAXA функция числового типа данных 
 Здесь мы рассчитаем мощность BI MAXA продаж с использованием показателя Power Bi Desktop.
 Чтобы рассчитать MAXA продаж, напишите следующую меру:
 MaxA = MAXA(Лист[Продажи]) 
Функция Power bi MAXA
  MAXA логического типа данных 
 Здесь мы найдем MAXA логического типа данных, используя меру в power bi desktop.
 Чтобы вычислить MAXA логического типа данных, запишите приведенную ниже меру.
 MAXA BOOLean = MAXA(logical[Boolean]) 
Функция Power bi MAXA
  Функция MAXX 
 Мы будем использовать функцию  MAXX Power BI  для вычисления
 Дата, число и текстовый тип данных
 Невозможно вычислить логические значения
 С функцией MAXX мы можем использовать условие фильтрации.
 Давайте посмотрим, как использовать функцию MAXX на примерах.
  MAXX функции даты.
 Чтобы рассчитать Maxx на дату заказа, запишите следующую меру:
 Maxx = MAXx(Лист, Лист[Дата заказа]) 
Функция Power bi MAXX
  Maxx числового типа данных 
 Мы увидим, как найти максимальное количество продаж, используя меру в power bi desktop.
 Чтобы рассчитать MAXX продаж, напишите следующую меру:
 Maxx = MAXx(Лист, Лист[Продажи]) 
Power bi MAXX function
  MAXX текстового типа данных 
 Мы увидим, как найти Maxx название продукта с использованием показателя в Power Bi Desktop.
 Чтобы рассчитать Maxx продукта, запишите следующую меру:
 Maxx = MAXX(Лист, Лист[Продукт]) 
Функция Power bi MAXX
  Использование условия фильтра с функцией MAXX 
 Здесь мы увидим, как использовать условие фильтра с функцией MAXX с использованием измерения в Power bi desktop .
 Чтобы рассчитать МАКС. объем продаж продукта А, запишите следующую меру:
 Maxx = MAXX(ФИЛЬТР(Лист,Лист[Продукт]="AAA"),Лист[Продажи]) 
Power bi MAX function
 Чтение Как получить выбранное значение из слайсера в Power BI
 Пример функции Power bi MIN 
 Здесь мы увидим различные типы примеров функций MIN, MINA и MINX в power bi.
 Пример 1. Расчет наименьшего значения в диапазоне 
 Здесь мы вычислим наименьшее значение с помощью функции MIN в рабочем столе Power bi.
 Мы будем использовать приведенные ниже образцы данных для расчета минимального значения.
 Пример функции Power bi MIN
 Загрузите данные, используя получение данных
 Затем запишите приведенную ниже меру, чтобы найти минимальное значение:
 Наименьшее значение = MIN («Лист 1» [Оценка теста]) 
Пример функции Power bi MIN
 Чтение Power BI Measure, умноженное на примеры
 Пример 2. Как найти минимальное значение столбца на основе другой группы столбцов 
 Здесь мы рассчитаем минимальное количество дней в пути для завода А, используя функцию MINX в Power BI.
 Мы будем использовать приведенный ниже пример данных, состоящий из трех столбцов: названия заводов, регионы и дни транзита.
 Пример функции Power bi MIN
 Теперь нужно рассчитать минимальное количество дней транзита для завода A в power bi desktop.
 Загрузите данные, используя получение данных
 Затем запишите приведенную ниже меру
 МИН. Дней в пути для A = MINX(FILTER('Table', 'Table'[Plant] ="A"), 'Table'[Transit days]) 
Пример функции Power bi MINX
 Сортировка Power bi по мере
 Пример 3: Как получить сумму путем фильтрации минимальной даты 
 Здесь мы рассчитаем сумму среднего запаса путем фильтрации минимальной даты с использованием меры в Power bi desktop
 У нас есть две таблицы, это инвентарная таблица и таблица дат.
  Таблица инвентаризации 
 Пример функции Power bi MIN
 Таблица дат: Созданная с помощью таблицы вычисления d, вы можете написать приведенную ниже формулу
 Дата = КАЛЕНДАРЬ (ДАТА (2019,10,20), Дата (2019,11, 8)) 
Power bi MIN пример функции
 Теперь найдем сумму среднего запаса min date.
 Загрузите данные, используя получение данных
 Нажмите на новую меру на ленте
 Затем напишите меру ниже
 Measure_ =
VAR MinDateFromSelectedInterval = MIN('Дата'[Дата])
VAR MinAvailableDateWithINventory = РАСЧЕТ(MIN('Данные'[Дата]), 'Данные'[Дата] >= MinDateFromSelectedInterval)
ВОЗВРАЩАТЬСЯ
ВЫЧИСЛИТЬ(СУММ('Данные'[Средний запас]), ФИЛЬТР('Данные', 'Данные'[Дата] = МинимальнаяДоступнаяДатаСINинвентарем)) 
Пример функции Power bi MIN
 Чтение Разделить меру мощности bi + 8 примеров
 Пример функции Power bi Max 
 Здесь мы увидим различные примеры функций power bi MAX, MAXA, MAXX.
 Пример 1. Вычисление максимального значения из диапазона 
 Здесь мы вычислим максимальное значение из диапазона, используя функцию max в Power Bi Desktop.
 Мы будем использовать приведенный ниже образец таблицы с двумя столбцами: студент и результат теста.
 Пример функции Power bi Max
 Теперь загрузите данные, используя получение данных
 Затем щелкните показатель на ленте
 Затем запишите приведенный ниже показатель
 Максимальное значение = MAX('Лист 1'[Оценка теста]) 
Пример функции Power bi Max
 Чтение Дата измерения Power BI + примеры
 Пример 2.
 Расчет максимального значения для нескольких столбцов
 Здесь мы вычислим максимальное значение для нескольких столбцов, используя показатель MAXX() в Power Bi Desktop.
 Мы будем использовать приведенный ниже пример данных с четырьмя столбцами, т. е. item, col1, col2 и col3.
 Пример функции Power bi Maxx
 Теперь мы вычислим MAX из нескольких столбцов, используя функцию Power VI MAXX.
 Загрузите данные с помощью получения данных
 Затем щелкните новую меру на ленте
 Затем напишите следующую меру:
 Макс. более 2 столбцов Мера =
МАКС(
    {
        MAX('Таблица (2)'[Col1]),
        МАКС('Таблица (2)'[Кол2]),
        MAX('Таблица (2)'[Col3])
    },
    [Ценность]
) 
Функция Power bi Maxx
 Чтение фильтра измерения Power BI
 Пример 3. Расчет максимального значения для категории 
 Здесь мы рассчитаем максимальное значение для каждой категории с помощью функции MAX() в Power bi desktop
 Мы будем использовать приведенный ниже образец данных, состоящий из двух столбцов: элемента или столбца и значения.
 Пример функции Power bi Max
 Для расчета максимального значения из столбца значений на основе категории.
 Загрузите данные, используя получение данных
 Затем щелкните новую меру на ленте
 Затем напишите ниже меру
 Measure = CALCULATE(MAX(Table3[Value]),ALLEXCEPT(Table3, Table3[Column ])) 
Пример функции Power bi Max
 В этом руководстве по power bi мы изучили 6 типов функций агрегирования, т.е. MIN, MINA, MINX, MAX, MAXA и MAXX с примерами.
 Вам также могут понравиться следующие учебные пособия по Power BI:
 Оператор Power bi Measure Switch с примерами
 Функция Countif в Power BI Measure + 10 полезных примеров
 Power BI Measure SUM
 Вычитание двойного измерения мощности + 7 полезных примеров
 Измерение мощности двойного назначения по категориям + примеры
 Как использовать Azure Text Analytics в Power BI
 А также мы обсудим следующие пункты:
 Функция Power bi MIN
 Функция Power bi MINA
 Функция Power bi MINX
 Когда использовать функции Power bi MIN, MINA и MINX
 Функция Power bi MAX
 Функция Power bi MAXA
 Функция Power bi MAXX
 Когда использовать функции Power bi MAX, MAXA и MAXX
 Пример функции Power bi MIN
 Пример функции Power bi Max
 Bijay Kumar
 После более чем 15-летнего опыта работы с технологиями Microsoft, такими как SharePoint, Office 365 и Power Platform (Power Apps, Power Automate и Power BI), я думал, что поделится своими знаниями SharePoint со всем миром.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя * 
Email * 
Сайт