LuckyTemplates에서 데이터 세분화가 작동하는 방식

이 자습서에서는 LuckyTemplates 및 SSAS 에서 데이터 세분화의 기본 개념에 대해 알아봅니다 . 특히 데이터 세분화의 운영적 정의와 이점에 대해 배웁니다.

목차

• 데이터 세분화에 대한 개요
• LuckyTemplates에서 데이터 세분화의 이점
• 결론

데이터 세분화에 대한 개요

LuckyTemplates에서 데이터를 가져올 때 닫기 및 적용 옵션을 클릭해야 합니다 . 엑셀의 경우 닫기를 누르고 불러와야 합니다.

이 단추를 클릭하면 LuckyTemplates Analysis Services에서 세분화 라는 단계를 수행합니다 .

예를 들어 100만 행의 데이터 세트가 있는 경우 LuckyTemplates 및 Excel은 해당 행을 하나의 세그먼트에 저장합니다 . 데이터 크기를 200만 행으로 늘리면 각각 100만 행이 있는 두 개의 세그먼트가 생성됩니다. 이 패턴은 1백만 행이 증가할 때마다 계속됩니다.

SSAS(SQL Server Analysis Services)의 경우 기본 세그먼트 크기는 8백만 행입니다 . 따라서 SSAS 내부에 천만 행 데이터베이스를 로드하면 전체 데이터베이스가 두 개의 테이블로 분할됩니다. 즉, 하나의 테이블에는 8백만 개의 행이 포함되고 두 번째 테이블에는 2백만 개의 행이 포함됩니다. 따라서 행 수를 1,600만 개로 늘리면 각각 800만 개 세그먼트가 2개가 됩니다.

LuckyTemplates에서 데이터 세분화의 이점

예를 들어 1억 개의 행이 있는 데이터 세트가 있습니다. 닫기 및 적용을 클릭하면 LuckyTemplates가 세그먼트별로 데이터 세그먼트를 로드하고 압축합니다. 첫 번째 세그먼트가 완료되면 다음 세그먼트로 이동합니다. SSAS의 경우 압축률을 높이는 최상의 정렬 순서를 찾아 최적화를 시도합니다.

데이터를 분할하면 CPU와 RAM에 가해지는 부담이 크게 줄어듭니다. 1억 개의 행이 동시에 처리되는 경우 이는 성능 집약적이며 시스템 용량에 큰 부담이 됩니다.

세분화의 또 다른 이점은 스토리지 엔진이 DAX 코드를 확장하는 데 도움이 된다는 것입니다 . 예를 들어 LuckyTemplates의 데이터 세트에 천만 개의 행이 있고 CPU에 6개의 코드가 있는 경우 스토리지 엔진은 6개의 세그먼트를 동시에 스캔할 수 있습니다.

6개의 세그먼트가 스캔되고 데이터 캐시가 생성되면 다음 4개의 세그먼트로 이동합니다. 모든 세그먼트가 완료되면 결합되어 수식 엔진 으로 전송됩니다 .

SSAS의 경우 처음 800만 행이 하나의 세그먼트에 저장됩니다. 그런 다음 스토리지 엔진은 다음 800만 행으로 이동하여 계속해서 별도로 저장합니다.

따라서 엔진은 한 번에 1억 행의 전체 데이터 모델을 로드하는 대신 데이터 모델을 각각 8백만 행의 세그먼트로 분리합니다.

결론

이 자습서에서는 LuckyTemplates의 데이터 세분화와 관련된 기본 개념에 대한 간략한 개요를 제공합니다 . 다시 말해 LuckyTemplates 및 Excel은 100만 행마다 데이터 세트를 분할하고 SSAS는 800만 행마다 데이터 세트를 분할합니다.

세분화는 코드의 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이는 보고서의 로드 효율성을 개선하려는 경우에도 매우 중요합니다.

세분화는 LuckyTemplates, Excel 또는 SSAS를 사용할 때마다 백그라운드에서 발생하는 프로세스입니다. 명백한 프로세스는 아니지만 CPU 및 RAM의 계산 부담을 줄이는 데 중요합니다.