LuckyTemplates에서 데이터 모델 관계 구축

오늘 튜토리얼에서는 데이터 모델 관계를 올바르게 구축하는 것이 얼마나 중요한지 강조하고 싶습니다.

데이터 모델링은 LuckyTemplates 보고서의 기초 중 하나이므로 올바르게 설정해야 합니다.

앞에서 모델을 올바르게 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 기술에 대해 설명했습니다. 그 중 하나는 LuckyTemplates 내에서 모든 기존 테이블의 관계를 구축하는 것입니다.

이 자습서에서는 데이터 연결을 올바르게 설정하는 방법을 알려드리고자 합니다. 먼저 테이블을 이미 최적화했는지 확인하십시오. 테이블 관리에 대한 더 많은 기술을 확인하려면 여기로 이동하십시오 .

목차

• 일대다 데이터 모델 관계 생성
• 다대일 데이터 모델 관계 설정
• 결론

일대다 데이터 모델 관계 생성

룩업 테이블은 맨 위에, 팩트 테이블은 아래에 배치해야 합니다. 이것이 항상 데이터 모델 관계를 시작하는 방법입니다 . 한 테이블에서 다른 테이블로 열을 끌어다 놓으면 관계를 쉽게 만들 수 있습니다.

예제에서 Customers 조회 테이블이 Sales 팩트 테이블에 연결되어 있음을 알 수 있습니다. 자세히 살펴보면 화살표가 Customers 테이블에서 시작하여 Sales 테이블 로 내려가는 것을 알 수 있습니다 . 

이것은 일대다 관계의 예입니다. 이 데이터 모델 관계에서 Customers 테이블 의 고객 데이터는 한 번만 참조됩니다. 한편 Sales 테이블 의 고객 데이터는 여러 번 참조됩니다.

이것이 별이 나타내는 많은 측면인 이유입니다. 화살표는 또한 필터가 흐르는 방향을 나타냅니다. 

Dates 테이블 의 Date 열을 Sales 테이블 의 Order Date 열에 연결하여 다른 일대다 관계를 만들 수도 있습니다.

이번에는 Products 테이블 의 Index 열을 Sales 테이블 의 Product Description Index 열로 가져올 수 있습니다 .

또한 Regions 테이블 의 Index 열을 Sales 테이블 의 Delivery Region Index 열에 연결할 수 있습니다 .

이것이 데이터 모델을 올바르게 설정하는 방법입니다. 이 기술을 따르면 데이터 모델을 효율적으로 구축하고 나중에 훌륭한 LuckyTemplates 보고서를 만들 수 있습니다. 완벽하게 만드는 것에 대해 너무 걱정하지 말고 효율적으로 작업을 수행하십시오. 

마지막으로 채널 테이블 에서 판매 테이블 의 채널 열로 채널 열을 끌 때 다른 일대다 관계를 만들 수 있습니다 .

다대일 데이터 모델 관계 설정

이제 일대다 데이터 관계에 대해 배웠으므로 다대일 관계에 대해서도 설명하겠습니다.

기존 데이터 관계를 관리하려면 라인 중 하나를 두 번 클릭하면 됩니다. 또 다른 방법은 관계 관리 를 클릭하는 것입니다 .

관계 편집 창 에서 연결된 테이블과 열을 볼 수 있습니다 . 예를 들어 Sales 테이블 의 Customer Name Index 와 Customers 테이블 의 Customer Index 열을 볼 수 있습니다 . 카디널리티 섹션 에서 다 대일 데이터 관계가 있음을 알 수 있습니다.

이러한 종류의 데이터 모델 관계는 앞에서 설명한 첫 번째 관계와 분명히 다릅니다. 다대일 데이터 관계를 통해 모든 필터가 양방향으로 이동할 수 있습니다.

교차 필터 방향 섹션 에서 단일 또는 모두를 선택할 수 있습니다 . 이 경우 이중 필터를 선택하면 매우 혼란스러울 수 있으므로  단일을 선택해야 합니다 .

일대다 데이터 관계를 사용하면 보고서에서 이상한 결과가 나오는 것을 방지할 수 있습니다. 데이터 모델을 단순하게 만들고 싶다면 일대다 관계를 계속 사용해도 됩니다.

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결론

다루는 비즈니스 정보가 무엇이든 기본 데이터 모델 구조를 따라야 합니다.

데이터 모델링에 대해 새로운 것을 배웠기를 바랍니다. 데이터 모델 관계의 두 가지 유형인 일대다 및 다대일에 대해 언급했습니다.

그러나 만날 수 있는 다른 유형의 데이터 관계가 여전히 있습니다. 예를 들어, 일대일 및 다대다. 하지만 걱정하지 마세요. 지금은 이러한 것들을 이해하면 됩니다.

이 튜토리얼 이후에 데이터 모델링이 더 잘 이해되길 바랍니다 . 데이터 모델에 대한 자세한 정보 및 유사한 시나리오를 얻으려면 확인하세요 .

감사해요!