다중 스레드 환경의 VertiPaq 스토리지 엔진

이 자습서에서는 VertiPaq 스토리지 엔진의 세분화에 대해 알아봅니다.

세분화를 사용하면 보고서에 영향을 미칠 수 있는 성능 히트를 최소화하고 결과를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이 자습서는 작동 방식과 DAX 계산이 제대로 작동하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

VertiPaq은 또한 세분화를 통해 다중 스레드 환경에서 작업할 수 있습니다. 

목차

VertiPaq 스토리지 엔진의 세분화

세분화는 큰 테이블을 가져와 더 작은 세그먼트로 나눕니다. 모든 세그먼트는 최소 1백만 행이어야 합니다.

이렇게 하면 VertiPaq이 테이블의 블록을 한 번에 하나씩 스캔할 수 있습니다.

압축은 세그먼트별로 발생합니다. 이렇게 하면 성능이 더 빠르고 부드러워집니다.

한 번에 하나의 스레드만 사용하는 수식 엔진과 달리 VertiPaq은  이 옵션을 사용할 수 있는 경우 세그먼트당 둘 이상의 코어를 사용할 수 있습니다.

분할은 다음 네 단계로 작동합니다.

다중 스레드 환경의 VertiPaq 스토리지 엔진

400만 행 팩트 테이블이 있는 경우 VertiPaq은 이를 4개의 100만 세그먼트로 나눕니다. 세그먼트 1을 압축하는 동시에 세그먼트 2를 읽고 인코딩합니다. 이 프로세스는 VertiPaq 내부의 다중 스레드 환경의 완벽한 예를 보여줍니다. 마지막 단계에서는 계산된 열과 관계를 작성합니다.

계산된 열이 압축된다는 점을 기억해야 합니다. 다른 세그먼트가 압축된 후에 빌드됩니다.

다음은 세그먼트화된 데이터베이스의 예입니다.

다중 스레드 환경의 VertiPaq 스토리지 엔진

 여기에는 340만 개의 행이 있는 FactSales 테이블이 있습니다 .

세그먼트당 기본적으로 100만 행 이므로 3개의 100만 행과 나머지 값에 대해 1개의 행을 얻게 됩니다. 이제 총 4개의 세그먼트가 있습니다.

세그먼트가 너무 많으면 DAX 성능이 느려집니다. 따라서 더 큰 세그먼트를 갖는 것이 가장 좋습니다.

결론

VertiPaq 스토리지 엔진의 세분화는 DAX를 향상시킵니다. DAX에 성능 문제가 있는 경우 데이터가 세분화된 방식 때문일 수 있습니다.

보고서에서 세분화가 작동하는 방식을 이해하면 예상 결과를 얻기 위해 데이터를 최대화하고 활용하는 방법에 대한 더 나은 아이디어를 얻을 수 있습니다.


데이터 모델을 사용하는 고객 세분화 기술 – LuckyTemplates 및 DAX
예산 LuckyTemplates에서 DAX를 사용하는 성능 세분화
모든 측정을 기반으로 하는 데이터 세분화 기술 – 고급 DAX








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