다차원 모델의 파티션

Analysis Services에서 파티션 은 측정값 그룹에 로드된 팩트 데이터의 실제 스토리지를 제공합니다. 각 측정값 그룹에 대해 단일 파티션이 자동으로 만들어지지만 데이터를 추가로 분할하는 추가 파티션을 만드는 것이 일반적이므로 더 효율적인 처리와 더 빠른 쿼리 성능이 발생합니다.

하나 이상의 서버에서 파티션을 독립적으로 병렬로 처리할 수 있으므로 처리가 더 효율적입니다. 각 파티션에 스토리지 모드 및 집계 최적화를 포함하도록 구성하여 응답 시간이 짧아지므로 쿼리가 더 빠르게 실행됩니다. 예를 들어 최신 데이터가 포함된 파티션에 대해 MOLAP 스토리지를 선택하는 것이 일반적으로 ROLAP보다 빠릅니다. 마찬가지로 날짜별로 분할하는 경우 최신 데이터를 포함하는 파티션은 덜 자주 액세스되는 이전 데이터를 포함하는 파티션보다 더 많은 최적화를 가질 수 있습니다. 파티션별 다양한 스토리지 및 집계 디자인은 향후 병합 작업에 부정적인 영향을 미칩니다. 개별 파티션을 최적화하기 전에 병합이 파티션 관리 전략의 필수 구성 요소인지 고려해야 합니다.

분할 전략을 디자인할 때 중요한 고려 사항

큐브 데이터의 무결성은 파티션 간에 데이터가 중복되지 않도록 큐브의 파티션 간에 분산되는 데이터에 의존합니다. 파티션에서 데이터를 요약하면 둘 이상의 파티션에 있는 모든 데이터 요소가 다른 데이터 요소인 것처럼 요약됩니다. 이로 인해 최종 사용자에게 잘못된 요약 및 잘못된 데이터가 제공될 수 있습니다. 예를 들어 두 파티션에 대한 팩트 테이블에서 Product X의 판매 트랜잭션이 중복된 경우 Product X 판매 요약에 중복 트랜잭션의 이중 회계가 포함될 수 있습니다.

파티션을 병합할 수 있습니다. 전체 스토리지 및 데이터 업데이트 전략에서 이 기능을 사용할 수 있습니다. 파티션은 스토리지 모드 및 집계 디자인이 동일한 경우에만 병합할 수 있습니다. 나중에 병합할 후보 파티션을 만들려면 파티션을 만들 때 다른 파티션의 집계 디자인을 복사할 수 있습니다. 파티션을 만든 후 편집하여 다른 파티션의 집계 디자인을 복사할 수도 있습니다. 결과 파티션에서 데이터가 중복되지 않도록 파티션 병합도 신중하게 수행해야 합니다. 이로 인해 큐브 데이터가 부정확해질 수 있습니다.

로컬 파티션

로컬 파티션은 한 서버에 정의, 처리 및 저장되는 파티션입니다. 큐브에 큰 측정값 그룹이 있는 경우 파티션 간에 처리가 병렬로 수행되도록 분할하는 것이 좋습니다. 병렬 처리는 더 빠른 실행을 제공한다는 장점이 있습니다. 한 파티션 처리 작업은 다른 파티션이 시작되기 전에 완료할 필요가 없으므로 병렬로 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 로컬 파티션 만들기 및 관리(Analysis Services)를 참조하세요.

원격 파티션

원격 파티션은 한 서버에 정의되어 있지만 처리되고 다른 서버에 저장되는 파티션입니다. 여러 서버에 데이터 및 메타데이터의 스토리지를 배포하려면 원격 파티션을 사용합니다. 일반적으로 개발에서 프로덕션으로 전환하면 분석 중인 데이터의 크기가 여러 번 증가합니다. 이러한 큰 데이터 청크를 사용하는 경우 한 가지 가능한 대안은 해당 데이터를 여러 컴퓨터에 배포하는 것입니다. 이는 한 컴퓨터가 모든 데이터를 저장할 수 없기 때문만이 아니라 둘 이상의 컴퓨터가 병렬로 데이터를 처리하는 것을 원하기 때문입니다. 자세한 내용은 원격 파티션 만들기 및 관리(Analysis Services)를 참조하세요.

집계

집계는 Analysis Services가 빠른 쿼리 응답을 제공할 수 있도록 하는 큐브 데이터의 미리 계산된 요약입니다. 스토리지, 성능 향상에 대한 제한을 설정하거나 잠시 동안 실행된 후 집계 빌드 프로세스를 임의로 중지하여 측정값 그룹에 대해 생성된 집계 수를 제어할 수 있습니다. 더 많은 집계가 반드시 더 나은 것은 아닙니다. 모든 새로운 집계는 디스크 공간과 처리 시간 측면에서 모두 비용이 발생합니다. 30% 성능 향상을 위해 집계를 만든 다음 테스트 또는 경험이 보증하는 경우에만 수를 늘리는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 집계 디자인(Analysis Services - 다차원)을 참조하세요.

파티션 병합 및 편집

두 파티션이 동일한 집계 디자인을 사용하는 경우 두 파티션을 하나로 병합할 수 있습니다. 예를 들어 월별로 분할된 인벤토리 차원이 있는 경우 각 월 말에 해당 월 파티션을 기존 연도별 파티션과 병합할 수 있습니다. 이렇게 하면 현재 월 파티션을 신속하게 처리하고 분석할 수 있으며, 나머지 연도의 월은 병합될 때만 다시 처리해야 합니다. 이러한 재처리는 처리 시간이 길어야 하며 덜 자주 실행할 수 있습니다. 파티션 병합 프로세스 관리에 대한 자세한 내용은 Analysis Services의 파티션 병합(SSAS - 다차원)을 참조하세요. 큐브 디자이너의 파티션 탭을 사용하여 큐브 파티션을 편집하려면 파티션 편집 또는 삭제(Analysis Services - 다차원)를 참조하세요.

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