LuckyTemplates의 스토리지 엔진 – VertiPaq 연산자 및 쿼리

이 자습서에서는 LuckyTemplates의 VertiPaq 연산자 및 스토리지 엔진 쿼리 에 대해 설명합니다 . 연산자가 계산 뒤에서 작동하는 방식과 스토리지 엔진이 DAX 코드의 성능을 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.

VertiPaq 연산자 및 쿼리를 사용하면 각 코드의 실행을 모니터링하여 필요한 경우 개선할 수 있습니다.

목차

• VertiPaq 운영자
• 스토리지 엔진 쿼리
• 결론

VertiPaq 운영자

VertiPaq에는 간단한 쿼리를 계산하는 기능이 있습니다. 답을 얻기 위해 DAX 코드를 실행하는 논리 연산자가 있습니다 .

다음은 VertiPaq 논리 연산자입니다.

• 주사
• 그룹화
• 필터
• 합집합
• 분
• 최대
• 세다
• DistinctCount
• 평균
• Stdev.S
• Stdev.P
• Var.S
• Var.P

이들은 샘플 쿼리에 의해 생성된 논리적 및 물리적 쿼리 계획입니다.

라인에 _Vertipaq 이 있으면 VertiPaq 엔진이 자체적으로 작업을 수행하고 있음을 의미합니다. Logical Query Plan 을 보면 Sum_Vertipaq 및 Scan_Vertipaq 이 있음을 알 수 있습니다 . 이 두 연산자는 FactSales의 수량을 스캔하고 합산하여 답변을 생성합니다.

물리적 쿼리 계획에는 ProjectionSpool 을 사용하는 Sum_Vertipaq 도 표시됩니다 . 이는 쿼리가 스토리지 엔진으로 전송된 다음 데이터 캐시의 수식 엔진으로 반환됨을 의미합니다. 또한 하나의 레코드만 있음을 알 수 있습니다.

레코드 열에는 저장소 엔진에서 수식 엔진으로 구체화되는 행 수가 표시됩니다 . 효율적으로 작동하려면 하나의 레코드만 필요합니다. 여러 레코드는 쿼리를 완료하는 데 더 많은 시간이 걸립니다.

스토리지 엔진이 요청을 수행할 수 없는 경우 수식 엔진이 대신합니다. 수식 엔진은 요청하는 모든 작업을 수행할 수 있지만 속도가 훨씬 느립니다.

스토리지 엔진 쿼리

스토리지 엔진 쿼리 와 이를 읽고 이해하는 방법에 대한 소개입니다 . 이러한 정보를 사용하여 더 나은 성능을 위해 DAX 쿼리를 최적화할 수 있습니다. 저장소 엔진에서 수식 엔진으로 반환된 데이터 캐시는 압축되지 않은 형식이라는 점을 항상 기억하십시오.

이것은 사용될 샘플 쿼리입니다.

실행하고 Physical Query Plan 탭을 열면 ProjectionSpool 연산자가 표시됩니다. 결과를 생성하기 위해 계산의 백그라운드에서 작동하는 방식을 이해해야 합니다.

스토리지 엔진 쿼리는 xmSQL 이라는 유사 SQL 언어로 표현됩니다 . 실제 프로그래밍 언어가 아닙니다. 엔진이 백그라운드에서 수행하는 작업을 시각적으로 표현한 것입니다.

DAX Studio에서 샘플 쿼리를 실행하면 xmSQL이 표시됩니다. 쿼리가 SalesData의 Quantity를 선택하고 Sales Data 테이블 에서 합산하는 것을 보여줍니다 .

쿼리의 테이블 이름이 xmSQL과 다르다는 것을 알 수 있습니다. DAX는 Fact 또는 DIM을 이름으로 사용하는 것을 좋아하지 않기 때문에 xmSQL은 테이블 이름으로 FactSales 대신 Sales Data를 사용합니다.

이제 더 빠른 DAX 성능을 얻으려면 스토리지 엔진이 최대한 작동하도록 해야 합니다. 데이터를 스캔하면서 간단한 수학 및 집계를 수행할 수 있습니다. 샘플 쿼리는 만 사용하므로 스토리지 엔진에서 계산이 수행되었습니다.

최고의 최적화 기술은 스토리지 엔진이 대부분의 작업을 수행하고 수식 엔진이 나머지 작업을 수행하도록 최상의 집합을 파악하는 것입니다.

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결론

스토리지 엔진은 DAX 작업 속도를 높이는 역할을 합니다. 논리적 및 물리적 쿼리 계획의 도움으로 전체 계산 뒤에 있는 프로세스를 볼 수 있습니다. 전체 성능을 저하시키는 프로세스를 추적한 다음 최적화할 수 있습니다.

VertiPaq의 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면 이 자습서를 활용하고 DAX 코드 최적화를 연습하십시오.