메모리 효율적 데이터 모델 만들기 Excel 및 Power Pivot 추가 기능

항상 제외해야 하는 열의 두 가지 예제

첫 번째 예제는 데이터 웨어하우스에서 시작된 데이터와 관련이 있습니다. 데이터 웨어하우스에서 웨어하우스에서 데이터를 로드하고 새로 고침하는 ETL 프로세스의 아티팩트를 찾는 것이 일반적입니다. 데이터를 로드할 때 "날짜 만들기", "업데이트 날짜", "ETL 실행"과 같은 열이 만들어집니다. 이러한 열은 모델에 필요하지 않습니다. 데이터를 가져올 때 선택을 선택하지 말아야 합니다.

두 번째 예제는 팩트 테이블을 가져올 때 기본 키 열을 생략하는 것입니다.

팩트 테이블을 비롯한 많은 테이블에는 기본 키가 있습니다. 고객, 직원 또는 판매 데이터가 포함된 테이블과 같은 대부분의 테이블의 경우 테이블의 기본 키를 사용하여 모델에서 관계를 만들 수 있습니다.

팩트 테이블은 다릅니다. 팩트 테이블에서 기본 키는 각 행을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. 정규화 목적으로 필요한 경우 분석 또는 테이블 관계를 설정하는 데 사용되는 열만 사용하려는 데이터 모델에서는 유용하지 않습니다. 이러한 이유로 팩트 테이블에서 가져올 때 기본 키는 포함하지 않습니다. 팩트 테이블의 기본 키는 모델에서 많은 공간을 사용하지만 관계를 만드는 데 사용할 수 없는 이점은 없습니다.

불필요한 열을 제외하는 방법

효율적인 모델에는 통합 문서에 실제로 필요한 열만 포함되어 있습니다. 모델에 포함된 열을 제어하려는 경우 Power Pivot 추가 기능의 테이블 가져오기 마법사를 사용하여 데이터 가져오기 대화 상자에서 "데이터 가져오기" 대화 상자가 아닌 데이터를 가져와야 Excel.

테이블 가져오기 마법사를 시작할 때 가져올 테이블을 선택합니다.

각 테이블에 대해 미리 보기 & 필터 단추를 클릭하고 실제로 필요한 테이블의 부분을 선택할 수 있습니다. 먼저 모든 열의 선택을 선택하지 않은 다음 분석에 필요한지 여부를 고려한 후 원하는 열을 계속 검사하는 것이 좋습니다.

Datetime 열 수정

대부분의 경우 Datetime 열은 많은 공간을 차지합니다. 다행히 이 데이터 형식에 대한 저장소 요구 사항을 줄이는 방법은 여러 가지가 있습니다. 이 기술은 열을 사용하는 방법 및 쿼리를 구성하는 데 SQL 다릅니다.

Datetime 열에는 날짜 부분과 시간이 포함됩니다. 열이 필요한지 묻는 질문에는 Datetime 열에 대해 같은 질문을 여러 번 던지세요.

• 시간 파트가 필요한가요?

• 시간 수준에서 시간 파트가 필요한가요? , 분? , 초? , 밀리초?

• 날짜 시간 열이 여러 개 있는 이유는 날짜 간의 차이를 계산하거나 연도, 월, 분기 등 데이터를 집계하기만 하려는 경우입니다.

이러한 각 질문에 대답하는 방식은 Datetime 열을 처리하기 위한 옵션을 결정합니다.

이러한 모든 솔루션은 쿼리를 수정해야 SQL 합니다. 쿼리를 더 쉽게 수정하기 위해 모든 테이블에서 하나 이상의 열을 필터링해야 합니다. 열을 필터링하여 쿼리 구성을 약어 형식(SELECT *)에서 완전히 자격을 갖춘 열 이름을 포함하는 SELECT 문으로 변경하면 훨씬 쉽게 수정할 수 있습니다.

만든 쿼리를 살펴보자. 테이블 속성 대화 상자에서 쿼리 편집기로 전환하고 각 테이블에 대한 현재 SQL 볼 수 있습니다.

테이블 속성에서 쿼리 편집기를 선택합니다.

쿼리 편집기는 테이블을 채우는 데 SQL 쿼리를 보여줍니다. 가져오기 중에 열을 필터링한 경우 쿼리에 전체 자격이 있는 열 이름이 포함됩니다.

쿼리 SQL 수정

이제 쿼리를 찾는 방법을 알고 있습니다. 모델 크기를 더 줄이기 위해 쿼리를 수정할 수 있습니다.

1. 통화 또는 소수 자릿수 데이터가 포함된 열의 경우 소수 자릿수가 필요하지 않은 경우 이 구문을 사용하여 소수 자릿수 제거:

   "SELECT ROUND([Decimal_column_name],0)... .”

   센트가 필요하지만 센트의 분수는 아닌 경우 0을 2로 바 대체합니다. 음수(음수)를 사용하는 경우 단위, 수십, 수백 등으로 반올라할 수 있습니다.

2. dbo라는 Datetime 열이 있는 경우 Bigtable입니다. [날짜 시간] 및 시간 파트가 필요하지 않습니다. 구문을 사용하여 시간을 제거합니다.

   "CAST(dbo)를 선택합니다. Bigtable입니다. [날짜 시간]을 날짜로) AS [날짜 시간]) "

3. dbo라는 Datetime 열이 있는 경우 Bigtable입니다. [날짜 시간] 및 날짜 및 시간 파트가 모두 필요하며 단일 Datetime 열 SQL 쿼리에서 여러 열을 사용합니다.

   "CAST(dbo)를 선택합니다. Bigtable입니다. [날짜 시간]을 날짜로 ) AS [날짜 시간],

   datepart(hh, dbo. Bigtable입니다. [날짜 시간]) [날짜 시간 시간]으로,

   datepart(mi, dbo). Bigtable입니다. [날짜 시간]) [날짜 시간 분]으로,

   datepart(ss, dbo). Bigtable입니다. [날짜 시간]) [날짜 시간 초]로,

   datepart(ms, dbo). Bigtable입니다. [날짜 시간]) [날짜 시간 밀리초]로"

   각 파트를 별도의 열에 저장해야 하는 열 수를 사용 합니다.

4. 시간 및 분이 필요하고 한 번 열로 함께 선호하는 경우 구문을 사용할 수 있습니다.

   Timefromparts(datepart(hh, dbo). Bigtable입니다. [날짜 시간]), datepart(mm, dbo). Bigtable입니다. [날짜 시간])) [날짜 시간 시간 시간Minute]로

5. [시작 시간] 및 [종료 시간]과 같은 날짜 시간 열이 두 개 있으며 실제로 필요한 것은 [기간]이라는 열로 시간 차이인 경우 목록에서 두 열을 제거하고 다음을 추가합니다.

   "datediff(ss,[Start Date],[End Date]) as [Duration]"

   ss 대신 키워드 ms를 사용하는 경우 기간이 밀리초입니다.

어떤 2개 열을 유지해야 하나요?

위의 예제에서는 수량 및 단가를 유지합니다. 이러한 두 값은 총 값보다 적습니다. 합계를 계산하기 위해 다음과 같이 계산된 측정값을 추가합니다.

"TotalSales:=sumx('Sales Table','Sales Table'[Unit Price]*'Sales Table'[Quantity])"

계산된 열은 둘 다 모델의 공간을 차지하는 일반 열과 같습니다. 반면 계산된 측정값은 즉, 즉사적으로 계산하고 공간을 차지하지 않습니다.