파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
DAX Studio의 쿼리 계획 및 서버 타이밍
이 자습서에서는 DAX Studio의 쿼리 계획 및 서버 타이밍 에 대해 알아봅니다 . 이것은 DAX 쿼리를 실행할 때마다 백그라운드에서 발생하는 일에 대한 개요입니다 .
홈 탭 아래의 추적 창에서 쿼리 계획 및 서버 타이밍 옵션을 찾을 수 있습니다.
목차
DAX Studio의 쿼리 계획
쿼리 계획 옵션을 클릭하면 LuckyTemplates 또는 SQL Server Analysis Services 에서 데이터 모델에 대한 연결이 생성됩니다 .
쿼리 계획은 작업의 논리적 및 물리적 흐름을 정의하는 수식 엔진에서 생성되는 문입니다.
출력 창에 쿼리 추적이 시작되었음을 표시하는 것을 볼 수 있습니다.
여기서부터 테이블 형식 모델 에서 실행하는 모든 코드는 수식 엔진에서 빌드한 쿼리 계획에 의해 추적됩니다.
물리적 및 논리적 쿼리 계획
쿼리 계획 옵션을 클릭하면 출력 창에 새 창이 열립니다. 쿼리 계획 창은 물리적 쿼리 계획 과 논리적 쿼리 계획의 두 하위 창으로 나뉩니다 .
예를 들어 Products 테이블을 평가할 DAX 코드를 작성해 보겠습니다 . 이 코드를 실행하면 물리적 쿼리 계획과 논리적 쿼리 계획 모두에서 일부 라인 항목을 볼 수 있습니다.
DAX 코드를 작성한 후 DAX 파서는 코드의 유효성을 확인하고 실수가 없는지 확인합니다. 그런 다음 수식 엔진은 논리적 쿼리 계획을 준비합니다. 또한 스토리지 엔진에서 데이터를 수신합니다.
그런 다음 스토리지 엔진에서 데이터 캐시를 검색합니다. 그런 다음 이 엔진은 물리적 쿼리 계획을 준비하고 실행합니다. 실행 프로세스가 완료되면 결과를 얻을 수 있습니다.
DAX Studio의 서버 타이밍
서버 타이밍 옵션을 클릭하면 출력 창에 새 창이 나타납니다. 여기에는 CPU에 관한 정보가 포함되어 있습니다.
수식 엔진(FE) 및 스토리지 엔진(SE) 에 대한 데이터도 볼 수 있습니다 .
동일한 DAX 코드를 실행하면 서버 타이밍 창에 새 정보가 표시됩니다.
총계 는 쿼리를 실행하는 데 걸리는 총 시간을 나타냅니다. CPU에 여러 개의 코어가 있는 경우 여러 세그먼트를 동시에 스캔할 수 있습니다. 이것이 SE CPU가 나타내는 것입니다.
FE 및 SE는 각 엔진이 데이터를 검색하고 결과를 DAX Studio로 다시 반환 하는 데 걸린 시간을 보여줍니다.
SE 쿼리는 VertiPaq 또는 DirectQuery 스토리지 엔진에 대해 실행된 쿼리 수를 보여줍니다. 마지막으로 SE Cache는 스토리지 엔진 데이터 캐시에 얼마나 많은 코드가 보관되어 있는지 보여줍니다.
테이블에는 실행한 쿼리에 대한 추가 정보도 표시됩니다.
각 열은 다음을 나타냅니다.
- 줄은 쿼리의 줄 번호를 보여줍니다.
- 하위 클래스는 사용된 연산자를 보여줍니다.
- 기간은 스토리지 엔진이 쿼리를 실행하는 데 걸린 시간을 보여줍니다.
- 행은 생성된 테이블의 행 수를 나타냅니다.
- KB는 테이블에서 사용하는 RAM의 양을 보여줍니다.
프로세스 분석
Server Timings 창의 테이블에서 행을 클릭하면 쿼리의 의사 언어를 볼 수 있습니다.
이 예에서 스토리지 엔진은 2,500개 행의 데이터 캐시를 수식 엔진으로 다시 반환합니다. 그런 다음 수식 엔진이 물리적 쿼리 계획을 준비합니다. 물리적 쿼리 계획이 실행되면 DAX Studio에서 테이블 형식으로 결과를 얻을 수 있습니다.
프로세스 및 결과 테이블 변경은 DAX 코드에 적용하는 시나리오에 따라 다릅니다. 다른 함수를 사용하거나 새 계산 테이블을 만들 수 있습니다. 이는 DAX Studio의 엔진 처리 속도에 영향을 미칩니다.
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LuckyTemplates의 DAX 쿼리 성능 향상 – 논리적 및 물리적 쿼리 계획
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결론
쿼리 계획은 쿼리를 실행하기 위해 데이터베이스가 따르는 지침 목록을 보여줍니다. 반면에 Server Timings는 수식 엔진, 스토리지 엔진 및 데이터 모델에 대한 특정 메트릭을 보여줍니다.
이러한 옵션을 사용하는 방법을 학습하면 DAX 코드를 실행할 때마다 배후에서 발생하는 상황을 더 잘 이해할 수 있습니다.
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