圧縮の程度は、実際には主にそれぞれの列の一意の値の数によって決まります。一意の値が多い場合は、保存するのにより多くのメモリが必要になります。メモリ使用量を最小限に抑える効率的なモデルを構築することは、圧縮最大化の最適化についてのことであり、特に、これらの列に多数の一意の値が含まれている場合は、この方法をお勧めします。個別の列によって、記憶域要件の違いは大きなものになります。つの列よりも、一意の値が少ない複数の列のほうが好ましい場合もあります。最適化のセクションで、この手法の詳細を説明します。メモリ使用量を減らすには、列の数を少なくするメモリにとって最も効率的な列は、最初にインポートされることはありません。効率的なモデルを構築する場合は、それぞれの列に注目して、実行する分析でそれが役立つがどうかを検討します。役立たない場合またはわからない場合、その列は使用しません。必要な場合は、常に新しい列を追加できます。ウェアハウスからのデータに関連するものです。プロセスのアイテムがあるのが一般的です。実行」のような列は、データが読み込まれたときに作成されます。これらの列はいずれもモデルでは不要で、データをインポートするときには選択を解除する必要があります。テーブルのインポート時の主キー列の省略が含まれます。テーブルなどの多くのテーブルには、主キーがあります。顧客、従業員、または販売データなどが含まれるほとんどのテーブルでは、テーブルの主キーをモデル内での関係を作成するのに使用します。テーブルの場合は異なります。テーブルでは、主キーはそれぞれの行を一意に識別するのに使用されます。モデルでは役に立ちません。テーブルからインポートする場合、その主キーは含めません。テーブルの主キーはモデルのスペースを大量に消費しますが、関係の作成には使用できないため、そのメリットはありません。呼ばれることがよくあります。ビジネスデータを含む、または他のテーブルに格納されている相互参照データに使用できる、ファクトテーブルのすべての列は、データ分析をサポートするためにモデルに含める必要があります。除外する列は、ファクトテーブルの主キー列であり、ファクトテーブルのみに存在し、それ以外の値で構成されます。ファクトテーブルは非常に大きいため、モデル効率の最大のメリットの一部は、ファクトテーブルから行または列を除外することから派生します。効率的なモデルに含まれる列は使用するワークブックで実際に必要となる列のみです。ウィザードを使用してデータをインポートする必要があります。ウィザードを起動したら、インポートするデータを選びます。クリックして、本当に必要なテーブルの一部を選びます。分析が必要であるかどうかを考慮した後で、最初にすべての列の選択を解除してから、必要な列をチェックすることをお勧めします。ウェアハウスには長期間にわたる履歴データが蓄積されています。関心のあるテーブルには、特定の分析には必要のない地域のビジネス情報が含まれている場合もあります。ウィザードを使用して、履歴データまたは関連のないデータを除外し、モデルに大きなスペースを確保します。次の画像は、今年のデータのみを含む行のみを取得して不要な履歴データを除外するのに使用する日付フィルターです。列をさらに圧縮して整理するのに使用できる方法がいくつかあります。圧縮に影響を与える列の唯一の特性は、一意の値の数であることを思い出してください。このセクションでは、いくつかの列を変更して、一意の値の数を削減する方法を学習します。列は多くのスペースをとります。この日付タイプに必要な記憶域を削減する方法がいくつかあります。クエリ構築の快適さのレベルによって変わります。列には日付部分と時刻部分があります。列に複数の時刻部分が必要であるかどうかも考えます。時間のレベルで時刻が必要ですか。