모델 계산 개선
계산 열은 Power BI Desktop의 쿼리 편집기 또는 DAX(데이터 분석 식)에서 기술적으로 만들 수 있으므로 문제가 될 수 있습니다. 일반적으로 계산 열에 두 개 이상의 테이블이 포함되는지 여부를 결정하는 한 가지 요인이 있습니다. 계산 열에 둘 이상의 테이블이 포함된 경우 DAX를 사용합니다. 그렇지 않으면 쿼리 편집기는 새 열을 처리하도록 최적화되어 있습니다.
데이터베이스에서 계산 열을 만들 때 다른 열과 유사한 압축의 이점을 얻을 수 있습니다. DAX를 사용하여 계산 열을 만든 경우에는 측정값보다 더 잘 작동하며 매번 사용할 때마다 계산되고 다시 계산됩니다. 이 프로세스는 성능을 저하시킬 수 있습니다.
계산 개선은 과학보다 예술에 가까운 경우가 있지만 계산 성능을 향상시키는 데 도움이 되는 여러 가지 방법(변수, 반복기 함수 방지 및 DAX Studio)을 사용할 수 있습니다.
변수 사용
변수는 상호 의존성 계산 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 계산에서 변수를 참조하는 경우 계산을 사용할 때마다 변수를 계산하는 대신 변수는 한 번만 계산됩니다. 또한 변수를 사용하면 계산 사이에 상호 의존성이 줄어듭니다.
참고
변수를 사용은 계산을 중첩하기 때문에 많은 Tableau 사용자의 출발점이 됩니다.
반복기 함수 피하기
반복기 함수를 유용하게 사용할 수 있습니다. 그러나 열 형식 스토리지를 사용하고 있으므로 데이터의 모든 행을 평가하는 계산이 성능에 도달합니다. 성능을 최적화하기 위해 반복기 함수를 사용하기 전에 대안을 검토해야 합니다.
DAX Studio를 사용하여 성능 개선
성능 또는 구문을 향상시키려는 경우 DAX Studio를 사용할 수 있습니다. DAX 스튜디오는 Power BI와 완전히 통합되어 계산의 성능을 평가하는 데 도움이 될 수 있는 외부 도구입니다.