LuckyTemplates의 VertiPaq 압축 및 스토리지

이 자습서에서는 LuckyTemplates의 VertiPaq 압축 및 스토리지 에 대해 알아봅니다 . 이 두 가지 기능은 보고서에서 Vertipaq을 최대한 활용하기 위해 이해해야 하는 필수 기능입니다. DAX 코드에 대해 보다 부드럽고 빠른 성능을 얻는 데 도움이 됩니다.

목차

• VertiPaq 압축을 위한 컬럼 스토리지 데이터베이스
• LuckyTemplates의 VertiPaq 압축
  • 1. 값 인코딩
  • 2. 사전(해시) 인코딩
  • 3. 실행 길이 인코딩
• 결론

VertiPaq 압축을 위한 컬럼 스토리지 데이터베이스

데이터는 전체 테이블을 거치지 않고 쉽게 검색할 수 있도록 열에 저장됩니다.

이것은 행을 기반으로 하는 기본 테이블입니다.

여기에는 Purchase Date , ProductName , Sales Person , Cost  및 Quantity 열이 있습니다.

다음은 열을 기반으로 하는 테이블입니다.

열의 내용은 동일하지만 분리되어 있습니다.

이것이 VertiPaq이 하는 일입니다. 모든 열을 자체 엔터티로 나눈 다음 다른 압축 방법을 적용합니다.

이렇게 하면 RAM 내부 공간이 줄어들고 계산 속도가 빨라집니다.

 행 저장소 데이터베이스에서 비용을 합산하려면 각 행에서 비용을 수집해야 . 그러나 열 저장소 데이터베이스에서는 Cost  열로 이동하여 합계를 계산하기만 하면 됩니다.

또 다른 예는 행 저장소에 있는 특정 제품의 합계를 알고 싶은 경우 해당 데이터를 찾기 위해 모든 행을 살펴보는 것입니다.

VertiPaq은 제품  및 비용 열만 사용하여  계산 성능을 높이는 결과를 제공합니다.

LuckyTemplates의 VertiPaq 압축

데이터 압축의 목표는 쿼리를 실행하는 데 필요한 메모리 양을 줄이는 것입니다.

VertiPaq은 데이터베이스의 압축된 복사본을 메모리에 저장합니다. 압축 열을 사용하면 압축되지 않은 열에 비해 코드와 쿼리 실행 속도가 빨라집니다.

세 가지 유형의 압축을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 Encoding 이라고 합니다 .

1. 값 인코딩

값 인코딩은 특히 VertiPaq이 LuckyTemplates의 많은 값을 정수로 변환하기 때문에 정수 값에 사용됩니다.

2. 사전(해시) 인코딩

이 유형은 텍스트 값에 사용됩니다.

3. 실행 길이 인코딩

Run-Length Encoding은 반복되는 값을 찾는 데 사용됩니다. 값 인코딩 또는 사전 인코딩된 열을 코딩합니다.

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결론

LuckyTemplates의 VertiPaq은 가능한 최상의 성능으로 DAX 코드를 실행하는 데 도움이 됩니다. 보고서의 데이터 유형에 따라 다른 스토리지 데이터베이스를 사용하고 데이터를 압축합니다.

이 자습서를 통해 Storage Engine이 작동하는 방식과 DAX 코드 의 전체 성능에 미치는 영향에 대한 이해가 넓어지기를 바랍니다 . 또한 데이터를 생성하는 방법과 빠르고 간단한 방법으로 원하는 결과를 제공하는 방법도 배웠습니다.