반응형 star schema2 DAX와 Power Query로 끌어올린 Power BI 속도 Power BI 성능 튜닝은 개별 DAX 공식만 손보는 문제가 아니라, “원본 DB → Power Query → 모델(VertiPaq) → DAX → 시각화/필터” 전체 파이프라인을 한 번에 보는 게 핵심입니다. 특히 동적 필터링(슬라이서, RLS)과 새로고침 성능을 같이 잡으려면, 스타 스키마와 쿼리 폴딩, 증분 새로고침, DAX 최적화가 하나의 설계 원칙으로 엮여야 합니다. 성능을 결정하는 전체 구조Power BI의 VertiPaq 엔진은 열 기반 컬럼 스토리지와 고압축 인덱스를 사용하기 때문에, 스키마 설계를 잘하면 수천만 행도 빠르게 집계할 수 있습니다. 하지만 관계가 꼬인 스노우플레이크 구조나 원-투-원 복잡 조인, 높은 카디널리티 열이 많으면 압축 효율이 떨어지고 조인 비용이 폭발하면서 시각화.. 2026. 5. 7. Power BI 모델링에서 Fact와 Dimension 테이블 개념 Power BI를 포함한 BI(Data Warehouse) 시스템에서 데이터 모델링의 핵심은 데이터를 분석하기 쉽게 구조화하는 것입니다. 이때 가장 기본적인 개념이 바로 Fact(트랜잭션) 테이블과 Dimension(마스터) 테이블입니다. 이 두 가지의 역할과 차이를 명확히 이해하는 것이 효율적이고 성능 좋은 Power BI 모델을 만드는 핵심입니다.1. Fact (Transaction) 테이블의 개념Fact 테이블은 비즈니스에서 발생한 측정 가능한 이벤트나 거래 데이터(Transaction Data)를 저장하는 테이블로, 분석에서 계산의 중심이 되는 데이터를 담습니다.특징핵심 목적: 수량, 금액, 매출, 원가 등 계산 가능한 숫자 값(Measure) 저장데이터의 규모: 일반적으로 매우 크며, 빠르게 증.. 2025. 11. 10. 이전 1 다음 반응형
