Optimiser vos rechargements de données : les bonnes pratiques à adopter
Un rechargement de données trop long peut vite devenir un frein à l’efficacité de vos applications Qlik. Temps d’attente prolongés, surcharge des serveurs, difficultés de maintenance… autant de signaux qui montrent qu’il est temps d’optimiser vos scripts.
La bonne nouvelle ? Quelques ajustements simples permettent de gagner en rapidité sans compromettre la qualité des données. De la réduction du volume à la source, à l’usage de chargements incrémentaux ou encore au recours aux fichiers QVD et Parquet, il existe des leviers concrets pour booster vos performances.
Dans cette page, nous partageons les meilleures pratiques issues de nos projets : des astuces applicables immédiatement, illustrées par des exemples, pour rendre vos rechargements plus rapides, plus fiables et plus faciles à maintenir.
Notre objectif : vous aider à tirer le meilleur parti de vos environnements Qlik et à offrir aux utilisateurs une expérience fluide, sans temps d’attente inutile.
Les 5 bonnes pratiques pour accélérer vos rechargements Qlik
1. Réduire le volume dès la source
Moins de lignes et moins de colonnes = moins de temps de chargement.
L’idée est simple : ne chargez que ce qui est réellement utile. Commentez les champs non utilisés, appliquez des filtres en amont (au niveau de la base si possible) et compactez vos clés composites avec des fonctions comme Autonumber().
Résultat : un modèle plus léger et plus rapide à exécuter.
2. Utiliser le chargement incrémental
Pourquoi recharger l’intégralité de l’historique si seules quelques lignes changent chaque jour ?
Avec un chargement incrémental, vous stockez la dernière date (ou un identifiant technique) et ne récupérez ensuite que les nouveautés. Cela permet de réduire drastiquement la charge sur vos systèmes sources et d’accélérer les rechargements quotidiens.
3. Préférer l’ApplyMap() aux jointures
Les jointures lourdes alourdissent les scripts et consomment beaucoup de mémoire.
Pour les petites tables de correspondance (par exemple un code client et son libellé), l’utilisation d’ApplyMap() est plus performante et plus simple à maintenir. Résultat : un script plus lisible et une exécution plus rapide.
4. Nettoyer le script
Un script optimisé, c’est un script allégé :
supprimez les tables temporaires dès qu’elles ne servent plus,
évitez les cascades de
Resident,supprimez les clés synthétiques,
et utilisez des
Preceding Loadpour enchaîner vos transformations sans multiplier les tables intermédiaires.
Ces bonnes pratiques rendent vos modèles plus stables et plus faciles à maintenir dans le temps.
5. Utiliser les QVD et les fichiers Parquet
Les fichiers QVD (format natif Qlik) et Parquet (standard ouvert) permettent de mutualiser les données et de limiter les rechargements multiples. Ils réduisent la charge sur vos bases de données tout en améliorant la vitesse et la compression du stockage.
En centralisant vos données dans ces formats, vous gagnez en performance et en flexibilité pour alimenter plusieurs applications.
👉 Avec ces 5 bonnes pratiques, vous disposez d’un socle solide pour optimiser vos rechargements de données et tirer le meilleur parti de vos applications Qlik.
Check-list des bonnes pratiques de rechargement Qlik
☑ Charger uniquement les champs et lignes utiles
☑ Appliquer les filtres au plus tôt (WHERE sur la source si possible)
☑ Compacter les clés composites avec Autonumber()
☑ Utiliser le chargement incrémental (date ou identifiant technique)
☑ Supprimer les tables temporaires et clés inutiles
☑ Préférer ApplyMap() aux jointures lourdes
☑ Chaîner vos transformations avec Preceding Load
☑ Mutualiser les données via QVD ou Parquet
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