【Dataverse VS SharePointリスト】レコード数ごとの各種処理の時間を計測してみた

一般的に「SharePointリストよりもDataverseの方がパフォーマンスが良い」とよく言われますが、どのくらいパフォーマンスが向上するか定量的な指標を知りたかったので計測してみました。

この記事では、レコード数（1, 5000, 20000, 100000, 500000, 1000000）ごとにレコードの作成、更新、削除処理の時間を計測したものを公開します。

また、SharePointリストとDataverseでどれだけパフォーマンスに差が出るか、定量的な数値を公開します。

※計測した数値はあくまで参考値ですので、実際のアプリでの責任は取れません。

結論：レコード数によって処理時間はほとんど変化しない
単純なCRUD処理での処理時間計測結果と考察
レコード数ごとの処理時間結果の考察
まとめ

結論：レコード数によって処理時間はほとんど変化しない

レコード数ごとのレコード作成にかかった秒数（青：SharePointリスト、茶：Dataverse）

レコード作成の処理は1件のみの時とそれ以外では差があり、5000件以降ではそこまで変化がないことが確認できました。

これはPower Apps内部ではデータ行の制限までのレコードのみで処理しているためだと考えられます。

そして、他のコントロールを参照しない単純なCRUD処理は誤差の範囲でしか変動しませんでした。

またSharePointリストに対してDataverseは、CRUD処理が30~50%ほどの処理時間で処理されました。

コントロール数ごとのレコード作成にかかった秒数（青：SharePointリスト、茶：Dataverse）

以降の章で、詳細な結果と考察について説明します。

計測方法については【Dataverse VS SharePointリスト】コントロール数ごとの各種処理の時間を計測してみたをご覧ください。

単純なCRUD処理での処理時間計測結果と考察

レコード数ごとではCRUD処理でほとんど処理時間に差が見られなかったので、処理ごとの処理時間の平均を以下に示します。

Dataverseでは処理にほとんど差がないのに対して、SharePointでは更新、作成、削除の順に処理時間がかかっています。

数式を見ると、（当然ですが）データソースを参照した回数が多いほど処理時間が長くなっていることがわかります。

//SharePointリストのレコード作成処理
Patch(
    パフォーマンステストList,Defaults(パフォーマンステストList), 
    {
        Title:If(Last(パフォーマンステストList).タイトル = "Title", "タイトル", "Title"),
        Date:Last(パフォーマンステストList).Date - 1,
        Number:Rand(),
        Choice:First(Shuffle(Choices(パフォーマンステストList.Choice)))
    }
);

//SharePointリストのレコード更新処理
Patch(
    パフォーマンステストList,Last(パフォーマンステストList), 
    {
        Title:If(Last(パフォーマンステストList).タイトル = "Title", "タイトル", "Title"),
        Date:Last(パフォーマンステストList).Date - 1,
        Number:Rand(),
        Choice:First(Shuffle(Choices(パフォーマンステストList.Choice)))
    }
);

//SharePointリストのレコード削除処理
Remove(
    パフォーマンステストList,
    Last(パフォーマンステストList)
);

With関数でデータソースを参照する回数を減らしてあげることが解決策として挙げられます。

またSharePointとDataverseで処理時間を比較すると、Dataverseの方が2, 3倍ほど早く(処理時間50~70%減)処理できていることがわかります。

SharePointと比較してデータソースを参照した回数が多いほど処理時間を短縮できていることがわかります。