Tableau

Tableauのリレーションシップを理解して過剰結合を防ぐ

リレーションシップとは

Tableau Desktop 2020.2の新機能で、ザックリいうと「これまで1から結合を定義していたものを、Tableauが自動で調整してくれる」という機能です。
ユーザーにとって嬉しいポイントとしては「粒度の異なるデータをくっつけて分析できる」という点で、これにより中間テーブルを定義せずに済み、レコード増加によるパフォーマンスの悪影響を抑えることができます。
リレーションシップ自体は大変便利な機能で、一般的な「結合」の上位互換となるのですが、データ量が膨大になる時には注意しなければなりません。
合言葉は「カーディナリティ(濃度)」です。

カーディナリティ「1対多」「多対多」の使い分け

リレーションシップで「パフォーマンスオプション」を開くと、カーディナリティの項目が現れます。
※デフォルトでは「多対多」で設定されています。

この「多対多」はデータの粒度を細かく扱うことを表しています。
実際にTableau Desktopでの挙動から、カーディナリティが何を指すのか見ていきましょう。
まず、「注文」と「売上目標」という2つのテーブルを[オーダー日]でリレーションを組んでいきます。

オーダー日やカテゴリなどを適当に配置すると、以下のようになります。
各日付ごとの詳細なデータが格納されていることが確認できました。

次に、リレーションを「多対一」にしてみます。

すると、先ほどの表は以下のようになります。

今回は[オーダー日]でリレーションを組んだので、オーダー日の単位でデータが丸められました。
このようにカーディナリティを調整することにより、データの粒度を変更することができるのです。
これはデータ量が多い時にかなりパフォーマンスに“差”が出ます。
また、場合によっては「キーが不十分でデータを過剰に結合してしまう」ということも生じます。
Tableauのリレーションシップは大変便利な機能で、ほとんどのユーザーはこれを気にしなくても良いです(多分
しかし、システムの中核をデザインする立場であれば、このように細部までこだわっていきたいところです。
Tableauや総合研究所に関する質問はお問い合わせからどうぞ。

KARTE Blocks データプランナーの強い味方!!前のページ

CXツール「KARTE」ってどんなツール?主な機能や魅力をざっくり紹介!次のページ

ピックアップ記事

  1. 最速で理解したい人のためのIT用語集

関連記事

  1. Tableau

    DirectionAPI+Tableauでドライブ時間の可視化(後編)

    だいぶ間が空いてしまいましたが、DirectionAPI+Tablea…

  2. Tableau

    Tableauの「WEB編集」機能について理解する

    はじめにTableau Server/Onlineのみで利用可能な「…

  3. Tableau

    動的なリファレンスラインで個別に閾値(しきい値)を設定【Tableau】

    完成形リファレンスラインを動的に設定することのメリットリファレン…

  4. Tableau

    Tableau Viz紹介 : 10.4新機能を使ってダッシュボードを作ってみた

    ----・17/10/10(火)追記本ブログで紹介しているVi…

  5. IT用語集

    【完全版】Tableau(タブロー)って何?

    【目次】・はじめに・Tableau(タブロー)とは・具体例〜Ex…

  6. Tableau

    ツールヒントの中にVizを埋め込む理由・方法

    ツールヒントの中にVizを埋め込むとはこちらがツールヒントの中に埋め…

コメント

  1. この記事へのコメントはありません。

  1. この記事へのトラックバックはありません。

CAPTCHA


カテゴリ
最近の記事
  1. Adobe Target Recommendations:g…
  2. Conversational Analytics APIでお…
  3. Looker Studioで日付フィルターの開始日・終了日の…
  4. Streamlitでdbt-elementary風ダッシュボ…
  5. Adobe WebSDK FPIDでECIDの復元を検証
  1. Google Analytics

    Google Analytics StandardのデータをBigQueryで分…
  2. Snowflake

    TROCCO入門
  3. Python

    わかりやすいPyTorch入門②(ニューラルネットワークによる分類)
  4. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: Webサイト内で発生したJavascriptエ…
  5. YOTTAA

    YOTTAA:ECサイトで見るべき8つのサイトパフォーマンス指標について
PAGE TOP