Analysis Services 파티션 병합
파티션을 병합하기 전에 여러 파티션을 사용하고 이러한 파티션을 병합하는 가장 공통적인 시나리오를 이해하는 것이 좋습니다. 병합이 올바르게 완료되지 않으면 두 번 계산되는 팩트 데이터 문제로 인해 이후 분석 결과가 잘못될 수 있습니다. 파티션 병합 전략을 얼마나 신중하게 고려하던지 간에 기존 데이터를 주기적으로 백업하십시오.
공통 파티션 병합 시나리오
파티션 사용에 대한 가장 공통적인 단일 구성에는 시간 차원 간의 데이터 분리가 포함됩니다. 각 파티션과 연결된 시간의 세분성은 프로젝트와 관련된 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다. 예를 들어 월별로 구분된 최근 몇 년 간을 연도별로 나눌 수 있습니다. 다른 디자인에서는 이미 지난 일자의 시간으로 표시된 최근 일자를 일별로 나눌 수 있습니다. 가장 공통적인 구성은 연도-날짜에 월이 포함된 최근 몇 년을 연도별로 분할하고 이에 더해 새로운 데이터에서 정기적으로 가져오는 현재 월에 대한 별개의 파티션을 두는 것입니다. 현재 월이 완료되면 이 파티션이 연도-일자 파티션의 월에 다시 병합되고 프로세스가 계속됩니다. 해당 연도 마지막에는 새로운 전체 연도 파티션이 형성됩니다.
데이터 분할 이유
순수한 데이터 크기에 대한 고려 사항 외에도 앞에서 언급한 파티션 구성 이유는 매우 일반적인 사항이기 때문에 Analysis Services에서 데이터 저장소에 대해 가장 시간 효율적인 디자인을 제공합니다. 예를 들어 어떤 회사의 한 해 매출 데이터가 포함된 큐브를 처리하는 데는 하루가 꼬박 걸릴 수도 있습니다. 2004년이 지나서 이 연도에 대한 데이터를 처리한 다음 여기에 새 데이터를 계속 추가하면 모든 집계를 최신 상태로 만들기 위해 시간이 많이 드는 재처리 작업을 수행해야 하기 때문에 효율적이지 않습니다. 따라서 각 연도별로 날짜를 자체 파티션으로 구분해 두는 것이 가장 효과적입니다.