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性能特征
Process Mining 应用程序的响应时间由许多因素决定。 但是，通常遵循以下原则：
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数据越少，执行速度就越快
在“Process Mining”中，有两个区域具有不同的性能特征：用于加载数据的数据运行和用于查看数据的仪表板。
在 Process Mining 中，每个应用程序都有一个开发阶段和一个已发布阶段。 如果您的目标应用程序需要大型数据集，则建议使用较小的数据集来开发数据转换和仪表板。 应用程序完成后，可以使用更大的数据集将其发布给最终用户。 请参阅“开发”选项卡。
一种常见场景是使用开发时间较短的数据集，例如，2 周的时间窗口内仅包含 10 万个事件。 发布时，可以使用更大的数据集，例如 12 个月。
以下用例会触发 Process Mining 中的数据运行：
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创建应用程序
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上传数据
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触发“ 应用到 数据转换 编辑器中的仪表板”、 “全部 运行”或 “运行文件 ”。
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发布在数据转换中有更改的应用程序。
数据运行通常包含以下步骤，每个步骤具有不同的性能特征：
上传数据时，磁盘上上传数据的总体大小是影响速度的最重要因素。 请参阅加载数据。 影响性能的因素包括：
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表格数量；
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表格中的记录数；
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表格中的列数；
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表格中的数据。 例如，多行描述列比简单的“布尔值”列慢。
数据转换将输入数据更改为仪表板所需的数据模型。 请参阅数据转换。
.sql文件都会运行一个附加的 SQL 查询。 以下因素会影响数据转换的速度：
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.sql文件的数量； -
每个表格中的记录数；
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每个表格中的列数；
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SQL 查询的复杂性：联接条件、通用表表达式 (CTE) 的数量、SQL 查询中的表达式。
数据模型决定了向仪表板公开的一组表格。 在数据运行期间，系统将运行测试以验证数据模型中这些表的结构。 但是，最耗时的部分是为加快稍后查看仪表板的速度而进行的预计算。
此步骤的总体速度由以下因素决定：
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数据模型中表格的数量；
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输出表之间的关系；
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输出表中的列数
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输出表中的记录数。
减少数据量
要提高数据上传速度，请将数据大小减少到所需的最小值。 此建议适用于数据的所有阶段：
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仅提取所需的输入数据；
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仅转换所需的数据；
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仅在数据分析需要时将表格添加到数据模型。
执行此操作的最简单方法通常是减少用于数据提取的时间窗口，因为这会减少大多数数据表从输入到转换再到输出的记录数。
减少数据大小越早，效率就越高：
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在数据转换中（如有可能，在数据提取中）尽早筛选
sql文件。 -
对于开发，通常使用较小的数据集，以加快测试查询的速度，请参阅开发数据与生产数据。
减少数据表和列
此外，请注意仅加载实际使用的列。 在流程中越早将其排除在外越好。
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根据需要减少提取的数据列集。
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删除输出数据模型不需要的任何
.sql文件。 -
删除查询中任何不必要的数据列。
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从事件集中删除任何不必要的活动。
降低复杂性
数据转换和数据模型中的计算越复杂，数据运行的速度就越慢。 降低复杂性可能是一项挑战，但可能会对数据运行时产生重大影响。
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尽可能降低 SQL 语句的复杂性，请参阅有关编写 SQL 的提示。
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将数据模型中的数据减少到数据分析所需的数据。 应删除数据分析不需要的任何表格或列。
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如果您使用导入 BPMN 模型来显示流程，则保持较低的活动和边线数量将提高性能。
通常，仪表板加载时间受图表和计算的指标使用的数据量的影响。
每次在 Process Mining 中加载仪表板时，都会并行计算每个图表。 加载图表的速度受以下因素影响：
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图表中显示的指标数量。
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对于每个指标，计算指标所需的联接大小很重要。 这由用于对图表进行分组的表格与指标的表格结合确定。
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这两个表之间关系的复杂性。
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数据模型中这两个表之间的距离。
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所用字段的数据类型。 数字字段比文本字段更快。
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指标本身的复杂性。 指标可以基于多个字段。
