Buffer | Excellent仕事術

　パワークエリで大量のデータを処理していると、悩みとして出てくるのがクエリの動きが「重たい」という問題です

対処方法として様々な方法があります

１つ有効なのはバックグラウンドの更新処理を外す方法です

まず、下の画像のようにクエリ上で右クリックして「プレビューの表示」をクリックします

その後表示された画面で「バックグラウンドで更新」のチェックを外します

後、フィルタ作業を前倒しで処理して処理行を減らす処理も有効です

今回の記事で紹介するのはM関数を使用する方法です

M関数を使用した「バッファー化処理」も処理を軽くするのに有効なので、ぜひ試してみてください

記事の最後にバッファー化した際の注意点も解説させて頂きましたので、あわせてそちらもご確認ください

バッファー化の概念

　よく代表例として紹介されるのはプリンターの処理ですが（出典先）、ここではバイキングで料理を食べるシーンを例にとって考えてみましょう

　バイキングに行くと上の画像のように、料理がまとめて「皿」の上にのっています

　もし、皿を使っていなかったら、厨房に都度行って料理人の方に欲しい料理を作ってもらうしかありません

このバイキングの皿がバッファー化です

　もし、クエリのステップ内にマージや追加により参照しているクエリ/テーブルがあったら、上の皿のようにバッファー化を行っておきましょう！

そうすることで、クエリに関する処理のパフォーマンスは向上します！

上の画像は今回解説に使用するクエリの依存関係を示した図です

　図の下の方に「売上結果_NO」と「売上結果_Buffering」という２つのクエリがあります

　この２つのクエリの違いは、マージして参照しているクエリが違っているだけです

売上結果_NO　➡ 商品台帳/バッファー化なし

売上結果_Buffering　➡ 商品台帳_Buffering/バッファー化あり

参照しているクエリの違いは、バッファー化がある・なしの違いだけです

　商品台帳クエリ内にある12行のレコードを、皿に盛りつけておき、取り易いようにしておくイメージです

　次のGIF画像では、バッファー化の有無の違いが「実際の時間」で分かるようになっています

　同じ1万行のデータを読込んでいますが、待ち時間の違いが明らかだと思います

　では、バッファー化の効果を解説したので、具体的なバッファー化処理・手順の解説に移ります