Customer Journey Analyticsと Analysis Workspace のパフォーマンスを最適化します
様々な要因が、Customer Journey Analyticsの全体的なパフォーマンスや、Analysis Workspace内のプロジェクトのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 Workspaceでは、次のようなエラーメッセージが表示される場合があります
This query is too complex. Please review best practices for building Analysis Workspace queries.
これらのベストプラクティスでは、このエラーを引き起こす可能性のある要因と、レポート/プロジェクトを簡素化する方法について説明します。
クエリ要因 query
Customer Journey Analyticsの全体的なパフォーマンスに影響を与える最も一般的なクエリ要因は次のとおりです。
また、プロジェクトで使用される前年比の比較数を最小限に抑えます。前年比の比較を計算すると、対象となる月の間の完全な 13 ヶ月分のデータが調べられます。これは、パネルの日付範囲を過去 13 ヶ月に変更した場合と同じ影響を与えます。
フィルターを複雑にする要因には、以下のものがあります(影響の大きい順)。
- 「含む」、「いずれかを含む」、「一致する」、「で始まる」、「で終わる」の演算子
- 順次フィルタリング(特にディメンション制限(Within/After)が使用されている場合)
- フィルターで使用されているディメンション内の一意のディメンション項目の数(例えば、ページに一意の項目が 10 個ある場合の Page = 'A' の方が、一意の項目が 100,000 個ある場合の Page = 'A' より速くなります)。
- 使用されるディメンションの数(例:Page = 'Home' と Page = 'Search result' は、eVar 1 = 'red' と eVar 2 = 'blue' の場合より速くなります)
- 多くの OR 演算子(AND の代わりに)
- 範囲が異なるネストされたコンテナ(例:「人物」内の「セッション」内の「イベント」)
複雑さの要因には回避できないものもありますが、フィルターの複雑さを軽減できないか検討してください。一般的に、より具体的なフィルター条件を指定するほど速くなります。次に例を示します。
- コンテナの場合、フィルターの上部で単一のコンテナを使用する方が、ネストされた一連のコンテナよりも高速です。
- 演算子を使用する場合、「次に等しい」は「次を含む」よりも高速であり、「次に等しい」は「次のいずれかを含む」よりも高速です。
- 多くの条件がある場合、AND 演算子の方が一連の OR 演算子よりも高速です。
多数の OR 文を 1 つの「次のいずれかと等しい」文に減らす機会を探します。
ビジュアライゼーションの複雑さが増す要因は、以下のとおりです。
- リクエストされるデータ範囲
- フリーフォームテーブルの行として使用されるフィルターなど、適用されるフィルターの数
- 複雑なフィルターの使用
- フリーフォームテーブルでの静的項目の行または列
- フリーフォームテーブルの行に適用されるフィルター
- 含まれている指標(特にフィルターを使用する計算指標)の数
Analysis Workspace のヘルプ/パフォーマンス
Analysis Workspace のプロジェクトのパフォーマンスは、様々な要因の影響を受けます。プロジェクトを最適な方法で計画および構築できるよう、プロジェクトを作成する前にそれらの要因を把握しておくことが重要です。この節では、Analysis Workspaceのピーク時のパフォーマンスを確保するために実行できるパフォーマンスと最適化に影響を与える要因のリストを示します。
Analysis Workspace/ヘルプ/パフォーマンス で、ネットワーク、ブラウザー、プロジェクト要因など、プロジェクトのパフォーマンスに影響する要因を確認できます。最も正確な結果を得るには、プロジェクトを完全に読み込んでからパフォーマンスページを開きます。
- 「現在のプロジェクト」列には、現在のプロジェクトとユーザー環境の結果が表示されます。
- 「ガイドライン」列には、各要因に対するアドビの推奨しきい値が表示されます。
また、パフォーマンスのコンテンツを CSV としてダウンロード して、アドビのカスタマーケアや社内の IT チームと簡単に共有できます。
ネットワーク要因
ヘルプ/パフォーマンスのネットワーク要因は次のとおりです。
ブラウザー要因
ヘルプ/パフォーマンスのブラウザー要因は次のとおりです。
これらのアクションで問題が解決されない場合は、IT チームとハードウェアの詳細について話し合ってください。
これらのアクションで問題が解決されない場合は、IT チームとハードウェアの詳細について話し合ってください。
プロジェクト要因
ヘルプ/パフォーマンスのプロジェクト要因は、次のとおりです。
リクエスト要因
ヘルプ > パフォーマンス リクエスト要因
次の図と用語を使用して、リクエストの処理方法と、処理時間に影響を与える様々な要因について説明します。
リクエスト処理図
リクエスト処理条件
リクエストが開始されてから完了するまでに必要な時間。 ガイドラインは 15 秒です。
上の リクエスト処理図では、リクエスト時間は、Analysis Workspace リクエストの開始 から Analysis Workspace リクエストの完了 までの完全なプロセスを表しています。
リクエストが開始されてから完了するまでに必要な時間。
上の リクエスト処理図では、リクエスト時間は、Analysis Workspace リクエストの開始 から Analysis Workspace リクエストの完了 までの完全なプロセスを表しています。
Analysis Workspaceには、任意のセグメントで使用される文字列のハッシュのみが保存されるので、プロジェクトを処理するたびに、ハッシュと適切な値を照合するために 検索 が実行されます。 ガイドラインは 2 秒未満です。
ハッシュと一致する可能性がある値の数によっては、これはリソースを大量に消費するプロセスになる可能性があります。
上記の リクエスト処理図では、参照時間は 参照 フェーズ(「リクエストエンジン処理 フェーズ の時点)で表されています。
要求が処理されるまでキュー内で待機している合計時間。 ガイドラインは 5 秒です。
上記の リクエスト処理図では、キュー時間は リクエストエンジンキュー フェーズと サーバーキュー フェーズで表されています。
リクエストの処理にかかる平均時間。
上記の リクエスト処理図では、平均サーバー処理時間が サーバーキュー フェーズと サーバー処理 フェーズで表されています。 ガイドラインは 10 秒です
すべてのリクエストの処理に同じ時間が必要なわけではありません。 リクエストの複雑さは、リクエストの処理に要する時間の一般的な考え方を提供するのに役立ちます。 このガイドラインはMedium以下です。
指定できる値には以下のものがあります。
- 低
- Medium
- 高
この値は、次の列の値の影響を受けます。
- 月の境界
- 列
- セグメント