VertiPaq LuckyTemplates: 열이 인코딩되는 방식

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 VertiPaq을 사용하여 열을 인코딩하는 방법에 대해 알아봅니다 . 각 방법의 작동 방식과 DAX의 성능에 미치는 영향을 이해하게 됩니다.

각 방법에는 고유한 데이터 압축 스타일이 있어 보다 빠르고 원활한 트랜잭션을 제공할 수 있습니다.

목차

• LuckyTemplates에서 VertiPaq을 사용한 값 인코딩
• 사전 인코딩
• LuckyTemplates에서 VertiPaq을 사용한 실행 길이 인코딩
• 인코딩된 열을 사용한 실행 길이 인코딩
• 결론

LuckyTemplates에서 VertiPaq을 사용한 값 인코딩

첫 번째 데이터 압축 유형은 값 인코딩 입니다 . 정수형 열에서 발생합니다.

다음은 원래 비용 열의 예입니다.

내부에 값이 있음을 알 수 있습니다.

이제 VertiPaq이 이러한 데이터를 열에 그대로 저장하려면 12비트의 메모리가 필요합니다.

그러나 VertiPaq은  데이터를 저장하는 데 필요한 메모리 양을 최소화하는 방법을 찾습니다. 열의 최소값을 찾은 다음 각 값에서 3004를 빼서 해당 열을 인코딩합니다. 이렇게 하면 9비트의 메모리만 필요합니다.

VertiPaq은 필요한 메모리를 줄여 코드를 더 빠르게 수행합니다.

사전 인코딩

다음 데이터 압축 방법은 비 정수 또는 텍스트 값 열에서 발생하는 사전 또는 해시 인코딩 입니다.

다음은 제품 이름이 반복되는 열의 예입니다.

VertiPaq에는 정수가 아닌 열을 압축하는 데 도움이 되는 기능이 있습니다. 해당 열에 고유한 값 목록을 작성한 다음 여기에 숫자를 할당합니다.

제품명에 해당하는 번호를 적용한 것을 확인할 수 있습니다.

다음으로 제품 이름의 값을 정수 값으로 바꿉니다.

정수 값을 저장하려면 텍스트 값을 저장하는 것보다 적은 비트가 필요합니다.

이것은 DAX와 Storage Engine이 인코딩할 때 수행하는 작업입니다.

LuckyTemplates에서 VertiPaq을 사용한 실행 길이 인코딩

마지막 인코딩 유형은 Run Length Encoding 입니다 . 반복되는 값을 찾고 시작과 끝을 저장합니다.

다음은 영업 사원 ID 및  행이 포함된 샘플 테이블입니다  .

다음은 Run Length Encoding을 사용하여 인코딩된 테이블입니다.

ID가 EMP1017인 영업 사원이 1행에서 363행으로 가는 것을 알고 있습니다.

행 시작, 행 끝이 있고 그 사이에 얼마나 많은 반복 값이 있는지도 표시됩니다. 따라서 EMP1017은 시작 위치와 종료 위치를 알고 있기 때문에 362번 저장할 필요가 없습니다.

인코딩된 열을 사용한 실행 길이 인코딩

VertiPaq의 또 다른 장점은 Value 또는 Dictionary Encoding으로 인코딩된 열에서 Run Length Encoding이 가능하다는 것입니다.

이것은 사전 인코딩을 사용하여 인코딩된 테이블입니다.

NameID 열이 반복되는 것을 알 수 있습니다 . 이는 열과 함께 Run Length Encoding을 사용할 수 있음을 의미합니다.

이 경우 VertiPaq은 NameID, Row Start 및 Row End만 찾습니다.

따라서 정수 값을 3번 저장하는 대신 이제 한 번 저장합니다.

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결론

VertiPaq Storage Engine 내부에는 DAX 코드 실행을 원활하게 만드는 3가지 데이터 압축 방법이 있습니다.

각 방법이 계산에서 작동하는 방식을 이해한 후에는 그 중 하나를 사용하고 최대화하여 코드의 성능을 개선하고 보고서에서 필요한 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.