https://www.tableau.com/learn/whitepapers/data-prep-best-practices  
UPD: так, ок: не надо тащить в табло датасет, если он там всем только мешает и всё замедляет, кастомный sql на хранилище всех спасёт!  https://onenumber.biz/blog-1/2020/9/29/tableau-vs-sql-the-data-manipulation-showdown-webinar-recording

https://www.tableau.com/learn/whitepapers/data-prep-best-practices  
UPD: так, ок: не надо тащить в табло датасет, если он там всем только мешает и всё замедляет, кастомный sql на хранилище всех спасёт!  https://onenumber.biz/blog-1/2020/9/29/tableau-vs-sql-the-data-manipulation-showdown-webinar-recording

я бы при таком вопросе на интервью ответила что it depends )) потому что есть свои плюсы и минусы + ограничения архитектуры, прав доступа, ещё чего-нибудь

вообще custom sql очень медленный, даже на самый простой запрос

скорее даже не медленный, а не оптимальный по продуктивности

👍 Я так поняла, что 1 или максимум 2 таких запроса еще может пролезть если ветер без камней, а вот в кейсе где накрутили 25 custom sql на 70 тыс строк и 400 аттрибутов...))) ну короче, "не взлетело", как говорят в роскосмосе 😂

тут ещё зависит от того на экстракте или live. На экстракте он может данные готовить дольше, но потом работать быстро. А на live все будет плохо, потому что custom sql будет в подзапросы оборачивать.

2 нубских вопроса про оптимальные aka advanced способы импортить дату, если на нее надо будет наворотить много фильтров. Условно, 10 млн строк из которых нужен будет 1 млн. при прочих равных, и использовании мягко говоря не слишком мощного компа: а) какой способ будет вашим решением: 1) preparing 1M rows of data before Tableau; 2) custom SQL queries to import 1M to Tableau; 3) bulk import 10M and then filter it based on business requirements. И б) какой способ вы бы рекомендовали, если на этапе импорта не вполне ясно, что именно предстоить делать с данными 🙈

Короче нужно уточнить с фильтрами , где их применять . Если до табла, то 1 вариант, если в табле 3.

2 нубских вопроса про оптимальные aka advanced способы импортить дату, если на нее надо будет наворотить много фильтров. Условно, 10 млн строк из которых нужен будет 1 млн. при прочих равных, и использовании мягко говоря не слишком мощного компа: а) какой способ будет вашим решением: 1) preparing 1M rows of data before Tableau; 2) custom SQL queries to import 1M to Tableau; 3) bulk import 10M and then filter it based on business requirements. И б) какой способ вы бы рекомендовали, если на этапе импорта не вполне ясно, что именно предстоить делать с данными 🙈

2 нубских вопроса про оптимальные aka advanced способы импортить дату, если на нее надо будет наворотить много фильтров. Условно, 10 млн строк из которых нужен будет 1 млн. при прочих равных, и использовании мягко говоря не слишком мощного компа: а) какой способ будет вашим решением: 1) preparing 1M rows of data before Tableau; 2) custom SQL queries to import 1M to Tableau; 3) bulk import 10M and then filter it based on business requirements. И б) какой способ вы бы рекомендовали, если на этапе импорта не вполне ясно, что именно предстоить делать с данными 🙈

Вьюху в БД лучше сделать - ее проще редактировать. Custom SQL в табло сложнее редактировать, ну и Custom SQL в табло лучше использовать с параметрами ограничения партиций, то есть, когда сам запрос меняется на основании параметров дашборда - будете просто забирать просто нужные на текущем дашборде данные, в лайве при несложных запросах это хорошо работает, если в исходных талицах миллиарды строк, и нет смысла делать экстракт

Еще с одной вьюхой и запросами могут несколько человек одновременно работать, а с воркбуком ьабло - только один. Плюс всю историю изменений запросов вью можно хранить - в табло такого нет

Что такое слабый комп?))

Еще с одной вьюхой и запросами могут несколько человек одновременно работать, а с воркбуком ьабло - только один. Плюс всю историю изменений запросов вью можно хранить - в табло такого нет

Да если только мне надо?))

Основательный подход) Вообще очень интересная вышла дискуссия, для меня по крайней мере полезная 😄  Для этого ментального эксперимента предполагался свой intel core i5-7300hq 16gb. Понятно что в рабочих условиях явно не "на себе" считать придётся, а на aws со всеми вытекающими