変更要約: DP-700 第3章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
3.2パフォーマンスの最適化
Delta テーブルの V-Order や OPTIMIZE/最適化（ファイル圧縮）、Spark の構成、Warehouse の統計、Power BI の Direct Lake など、Fabric のパフォーマンス最適化を理解します。
監視でボトルネックを見つけたら、データレイアウトやクエリ、容量を最適化します。Fabric は Delta テーブルの最適化機能を備えます。
3.2.1最適化の手段
- V-Order：Delta テーブルを読み取りに最適化された並びで書き、Power BI/SQL の読み取りを速くする。
- OPTIMIZE / VACUUM：小さなファイルを圧縮統合（OPTIMIZE）し、古い未参照ファイルを削除（VACUUM）する。
- Spark/容量の構成：プールや並列度、容量（CU）を見直してスループットを上げる。
- Direct Lake：Power BI が OneLake の Delta をインポート/DirectQuery なしで高速参照する（V-Order と相性が良い）。
「読み取り最適化の並び＝V-Order」「小さなファイルの圧縮統合＝OPTIMIZE（古いファイル削除＝VACUUM）」「Power BI の高速参照＝Direct Lake」「過負荷＝容量（CU）の見直し」 は DP-700 で頻出です。「small files problem」には OPTIMIZE が定番です。
多数の小さなファイル（small files problem）は読み取りを遅くします。定期的な OPTIMIZE でファイルを統合し、Direct Lake/SQL の性能を保ちましょう。
最適化はデータレイアウトから。V-Order は Parquet を読み取り最適化された並びで書き、Power BI の Direct Lake や SQL の読み取りを速くします。多数の小さなファイル（small files problem）は読み取りを遅くするため、OPTIMIZE（小ファイルを大ファイルへ圧縮統合・任意で Z-Order でデータスキッピング向上）と VACUUM（古い未参照ファイルの削除＝ストレージ/メタデータ整理。ただしタイムトラベルの保持期間に注意）を定期実行します。パーティション 設計はクエリの絞り込みを効かせます（過度な細分は逆効果）。Spark は プール/ノードサイズ/Native Execution Engine、Warehouse は 統計 の自動/手動更新でプラン品質を保ちます。容量側は CU の消費を平準化（スケジュール分散・重い処理の時間帯調整・SKU 見直し）。Direct Lake は フォールバック（非対応機能でDirectQuery化）に注意し、V-Order 済みの Delta で最大性能を得ます。「読み取りの並び＝V-Order」「小ファイル＝OPTIMIZE」「古いファイル＝VACUUM」「BI 高速参照＝Direct Lake」「過負荷＝容量/スケジュール調整」と整理します。
| 課題 | 対処 | 効果 |
|---|---|---|
| 読み取りが遅い（並び） | V-Order で書き込み | Direct Lake/SQL が高速化 |
| 小さなファイルが多い | OPTIMIZE（＋Z-Order） | スキャン削減・読み取り改善 |
| 古いファイルが溜まる | VACUUM | ストレージ/メタデータ整理 |
| 容量が逼迫 | スケジュール分散/SKU 見直し | スロットリング回避 |
シナリオ： ストリーミング取り込みで Delta テーブルに小さなファイルが大量にでき、Power BI（Direct Lake）が遅い。→ 定期的に OPTIMIZE でファイルを統合し、V-Order を有効化して読み取りを最適化、VACUUM で古いファイルを整理します。容量メトリックで CU を確認し、必要ならスケジュールを分散します。
FAQ： Q. OPTIMIZE と VACUUM の違いは？ → A. OPTIMIZE は小ファイルを統合して読み取りを速く、VACUUM は古い未参照ファイルを削除してストレージを整理（タイムトラベル保持期間に注意）。Q. Direct Lake が遅くなることは？ → A. 非対応機能でフォールバック（DirectQuery 化）が起きると遅くなり得ます。V-Order 済み Delta と対応構成で回避します。
ひっかけ： 「小さなファイル問題の対処は VACUUM」は誤りです。小ファイルの圧縮統合は OPTIMIZE、VACUUM は古い未参照ファイルの削除。役割が逆になりがちな頻出ひっかけです。また「パーティションは細かいほど速い」も誤り（過度な細分は小ファイルを増やし逆効果）。
3.2.2この節のまとめ
- 最適化＝V-Order・OPTIMIZE/VACUUM・容量/Spark 調整
- Power BI 高速参照＝Direct Lake
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. 多数の小さなファイルで読み取りが遅い（small files problem）。Delta テーブルでの定番の対処はどれですか？
Q2. Power BI が OneLake の Delta データをインポートも DirectQuery もせず高速に参照するモードはどれですか？
Q3. Delta テーブルを読み取りに最適化された並びで書き、Power BI/SQL の読み取りを速くする機能はどれですか？