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Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange

Forumthread: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange

Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
08.12.2020 21:10:48
InProcess
Hallo zusammen,
ich habe eine Pivot-Tabelle die auf eine Tabelle mit ca. 75.000 Spalten besteht. Diese Daten stammen aus einer Datenbank. Mit Hilfe der Pivot errechne ich mir einige Werte.
Wenn ich die Daten aktualisiere dauert der db Abgriff ca 5 Sekunden.. Das aktualisieren der Pivot 5 Minuten. Wenn ich aber aus den Daten selber eine neue Pivot mache, geht das echt zügig..
Ich habe in vba bereits automatische Berechnung ausgeschaltet, die Datei mal als "binär" abgespeichert (stand irgendwo im Forum). Aber schneller wirds nicht..
Hat jemand noch eine Idee wie ich das schneller bekomme?
Hab was von PowerPivot gelesen, aber noch nie mit gearbeitet. Wäre das eine Lösung?
Danke
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14
Beiträge zum Forumthread
Beiträge zu diesem Forumthread

Betreff
Datum
Anwender
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
08.12.2020 22:07:15
Günther
Moin,
[Bewunderung an] "75.000 Spalten" [Bewunderung aus],
läuft dein Excel auf eine Quanten-Computer? Bei mir und allen Leuten die ich kenne ist die maximale Spaltenzahl 16.384. Aber du weißt, Spalten sind die Dinger von oben nach unten, also senkrecht…
 
Gruß
Günther  |  mein Excel-Blog
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
08.12.2020 22:34:22
Inprocess
Ja zeilen, sorry. Und dein Lösungsansatz?
AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
08.12.2020 23:23:10
Yal
Hallo InProcess,
unklar: Du setzst den Pivot direkt auf die DB oder auf die Zeilen, die Du vorher in der Tabelle importiert hast?
Schaue dir die Power Query (PQ) an. Z.B. die Videos von ExcelHero (in alle Fälle gut investierte Zeit)
Ich würde ein PQ direkt auf die DB sezten und "Laden in.." zu Pivottabelle.
Dann sollte es fliegen.
(@Günther: dass Du PQ an der Stelle nicht erwähnst... ;-)
Viel Erfolg
Yal
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OT: Wie wär's mal mit Feedback auf deine ...
09.12.2020 01:12:12
Luc:?
…andere Anfrage! :-|
Luc :-?
AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 01:32:11
Günther
Na ja, Yal hat sich ja schon mit einem Smiley in meine Richtung "bewaffnet" darauf hingewiesen, dass Power Query gewiss ein guter Ansatz ist. Ich denke auch, dass möglichst viel Vorarbeit in PQ ein guter Ansatz sein kann. Aber ohne eine kleine Muster-xlsx mit der klaren Zielsetzung der Darstellung/Berechnung in der PivotTable.
 
Gruß
Günther  |  mein Excel-Blog
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 09:12:57
Yal
@Günther: ich kann deine Hinweis
"Aber ohne eine kleine Muster-xlsx mit der klaren Zielsetzung der Darstellung/Berechnung in der PivotTable"
nicht zuordnen.
Was ist damit gemeint?
_ ohne eine kleine ... geht e nicht
_ am besten ohne eine ... zu verwenden
?
VG
Yal
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 12:24:43
Günther
Moin Yal,
ich meinte den TE.
Eine der Besonderheiten dieses Forums ist es ja, dass ich manchmal auf einen Beitrag klicke der interne Link aber auf einen anderen Beitrag verweist. - Nun ja, solch ein Missgeschick passiert mir schon einmal, ich bin da von anderen Foren deutlich mehr Komfort gewöhnt ... :-(
Und warum jetzt hier mein Footer nicht eingeblendet ist, weiß ich auch nicht. Na ja, das Leben ist hart aber ungerecht ;-)
Günther
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 17:41:25
InProcess
Hallo, ich kann leider keine Beispiel Datei Hochladen (Firmeninterna).
Als Beschreibung: ich habe in der Tabelle Bauteilnummern (eindeutig),einen Zeitstempel, einen Status und eine Anlage wo es gebucht wurde.
Bei meiner Abfrage von 4 Tagen habe ich 75k Zeilen.
Da ein Teil auch mehrmals an einem Arbeitsplatz sein kann, suche ich mir mit einer zählenwenns funktion die Werte raus, die als "letztes" Gebucht wurden.
Das mache ich, in dem ich die Anlagen, Bauteilnummer, Anlage, Zeitstempel und Stauts in Zeilen schreibe, das Datum absteigend sortiere und dann schaue, wo die Bauteilnummer nicht eingetragen wurde.
Vielleicht gibt es auch eine bessere Lösung ohne Pivot, aber Pivots sind doch recht "schnell"?
Für einen Tag geht es recht zuügig, ich brauche es nur um eine kurze Historie darzustellen. Ich habe schon überlegt die Werte einfach in eine Hilfsdatei zu Speichern (über vba einfach werte Kopieren) Somit kann ich auch eine Historie erstellen. Ich will aber gerne, dass die Datei hinterher automatisch versendet wird. (so machen wir das hier...)
Wenn dann aber die Abfrage oder der Versand einmal versagt, ist auch die Historie "schrott".
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 19:04:32
Yal
Hallo InProzess,
eine Datei mit 75k Datensätze per Mail zu verteilen, die morgen veraltet ist, ist schw... wenig sinnvoll. Wenn die Daten aus einer DB kommen, dann sollten diese Auswertungen auch in oder aus der DB stattfinden. Idealerweise Web-basiert.
Du kannst anstatt zählenwenn direkt eine Pivottabelle mit Auswertung auf Max(Datum) machen. Besonders, wenn Du es schafen würdest die Quelle per Power Query anzuzapfen, hättest Du das Ergebnis in der Zeit, die es sonst braucht um die Daten abzuholen.
Dann schaust Du, wo die Bauteilnummer nicht eingetragen wurden? Nach dem Du nach Bauteilnummer sortiert hast? ääh?
Auf alle Fälle trägst Du wahrscheinlich die fehlende Numemr ein. Ausserhalb der Datenbank? Und in einer 75k DS-Datei, der morgen veraltet ist? (ich muss davon ausgehen, dass ich nicht alle Detail habe)
Man kann mit Excel, Makro, usw vieles optimieren. Aber Trash in, Trash out.
Viel Erfolg
Yal
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AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 19:13:52
InProcess
Hallo Yal,
ja- Trash in Tash Out.. Ich weiß.. Ich bevorzuge auch eine webbasierte Darstellung. Habe auch schon einige Erfahrungen damit gemacht, aber irgendwie ist im Unternehmen Excel "DAS" Programm..
Ich versuche mal ein wenig was über VBA zu erledigen bzw. etwas auf der DB zu erledigen. Melde mich nochmal :)
Dir noch einen schönen Abend noch
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Vielen Dank für die Rückmeldung. oT
09.12.2020 20:57:39
Yal
AW: Pivot mit vielen Daten dauert sehr lange
09.12.2020 19:52:50
Günther
[Zitat]Hallo, ich kann leider keine Beispiel Datei Hochladen (Firmeninterna).[/Zitat]
Dazu fällt mir in erster Linie das hier ein: => http://www.excel-ist-sexy.de/forenhilfe/upload-nicht-moeglich/
Und ja, die beiden Folgebeiträge habe ich auch gelesen…
 
Gruß
Günther  |  mein Excel-Blog
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Günther und mir fällt dazu noch mehr ein:
09.12.2020 20:05:11
lupo1
Warum bezahlt Eure Firma niemanden dafür?
In der Tat… owT
10.12.2020 00:44:49
Günther
 
;
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Infobox / Tutorial

Pivot-Tabellen optimieren: Schnellere Aktualisierung bei großen Datenmengen

Schritt-für-Schritt-Anleitung

  1. Datenquelle vorbereiten: Stelle sicher, dass Deine Daten in einer gut strukturierten Tabelle sind, idealerweise in einer Datenbank.
  2. Power Query verwenden: Nutze Power Query, um Deine Daten direkt aus der Datenbank zu importieren. Dies kann die Ladezeiten erheblich verkürzen. Du kannst Power Query durch das Menü „Daten“ > „Daten abrufen“ aktivieren.
  3. Pivot-Tabelle erstellen: Gehe zu „Einfügen“ > „PivotTable“ und wähle die Datenquelle aus, die Du über Power Query erstellt hast.
  4. Automatische Berechnungen deaktivieren: Gehe zu „Formeln“ > „Berechnungsoptionen“ und stelle es auf „Manuell“ ein, um Verzögerungen bei der Aktualisierung zu vermeiden.
  5. Pivot-Tabelle aktualisieren: Klicke mit der rechten Maustaste auf die Pivot-Tabelle und wähle „Aktualisieren“. Achte darauf, dass die Quelle schnell zugänglich ist, um lange Wartezeiten zu vermeiden.

Häufige Fehler und Lösungen

  • Fehler: Lange Aktualisierungszeiten
    Lösung: Überprüfe die Struktur Deiner Daten. Möglicherweise sind zu viele unnötige Spalten enthalten, die die Verarbeitung verlangsamen.

  • Fehler: Pivot-Tabelle nicht aktualisierbar
    Lösung: Stelle sicher, dass die Datenquelle korrekt verbunden ist und keine Filter aktiv sind, die die Datenmenge einschränken.

Alternative Methoden

  • Verwendung von PowerPivot: Wenn Du mit großen Datenmengen arbeitest, kann PowerPivot eine bessere Leistung bieten. Es ermöglicht Dir, Datenmodelle zu erstellen und komplexe Berechnungen schneller auszuführen.

  • Web-basierte Lösungen: Überlege, ob eine web-basierte Datenvisualisierung sinnvoller ist, um die Daten schneller zu aktualisieren und zu verwalten. Das könnte die „Power BI“-Lösung sein, um die „Power BI Aktualisierung, die ewig dauert“ zu vermeiden.

Praktische Beispiele

  • Beispiel 1: Du hast eine Datenbank mit Verkaufszahlen und möchtest die letzten Verkaufszahlen nach Produktkategorie analysieren. Nutze Power Query, um die Daten zu importieren und erstelle eine Pivot-Tabelle, um die Ergebnisse übersichtlich darzustellen.

  • Beispiel 2: Bei der Analyse von Bauteilnummern mit 75.000 Zeilen kannst Du eine Pivot-Tabelle verwenden, um die Anzahl der Buchungen pro Arbeitsplatz zu ermitteln. Sortiere die Daten nach Datum und verwende die MAX-Funktion in der Pivot-Tabelle, um die letzten Buchungen anzuzeigen.

Tipps für Profis

  • Vermeide unnötige Berechnungen: Reduziere die Anzahl der berechneten Felder in Deiner Pivot-Tabelle, um die Leistung zu steigern.

  • Verwende Datenmodell: Wenn Du Excel 2016 oder neuer verwendest, nutze das Datenmodell für Deine Pivot-Tabellen, um komplexe Berechnungen effizienter zu gestalten.

  • Zukunftssicher arbeiten: Überlege Dir, ob Du Deine Daten nicht direkt in einer Datenbank oder Cloud-basiert verwaltest, um die Performance zu optimieren und die Abfragezeiten zu verkürzen.

FAQ: Häufige Fragen

1. Warum dauert die Aktualisierung meiner Pivot-Tabelle so lange?
Die Aktualisierung kann lange dauern, wenn die Datenquelle zu viele unnötige Spalten oder komplizierte Berechnungen enthält. Überprüfe die Struktur Deiner Daten und nutze Power Query, um die Effizienz zu steigern.

2. Was ist der Unterschied zwischen Power Pivot und Power Query?
Power Query wird zum Importieren und Transformieren von Daten verwendet, während Power Pivot für die Analyse großer Datenmengen und zur Erstellung von Datenmodellen dient.

3. Wie kann ich die Anzahl der Spalten in meiner Pivot-Tabelle reduzieren?
Überprüfe Deine Datenquelle und entferne Spalten, die für die Analyse nicht notwendig sind. Du kannst auch die Filteroptionen in der Pivot-Tabelle verwenden, um die angezeigten Daten zu beschränken.

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