Tableau 통합 문서 성능 검사 목록
비주얼리제이션 및 대시보드 구축을 시작하기 전에 Tableau Desktop, Tableau Cloud 및 Tableau Server에서 통합 문서의 성능에 영향을 줄 수 있는 선택 사항을 알고 싶을 것입니다.
이 검사 목록은 통합 문서 성능과 관련하여 고려해야 할 사항을 알 수 있도록 만들어졌습니다. 모든 환경이 다르며 통합 문서 성능에 대한 간단한 정답이 없다는 것을 기억하십시오. 아래 항목은 탐색할 영역입니다. 주어진 항목이 사용자의 환경에 적용되지 않거나 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 특정 사례에 도움이 되는 항목을 항상 테스트하십시오.
자세한 내용: 이 항목의 범위를 벗어나는 보다 심층적인 관련 정보는 다음을 참조하십시오.
Tableau 도움말의 통합 문서 성능 최적화(링크가 새 창에서 열림)(링크가 새 창에서 열림) 항목
tableau.com의 효율적인 통합 문서 디자인(링크가 새 창에서 열림) 백서
Designing Efficient Workbooks(링크가 새 창에서 열림)(효율적인 통합 문서 설계)(1시간) 및 Best Practices for Dashboard Performance(링크가 새 창에서 열림)(대시보드 성능을 위한 최상의 방법)(50분) 무료 동영상 프레젠테이션
InterWorks 블로그(링크가 새 창에서 열림)의 The Tableau Performance Optimization Flowchart(링크가 새 창에서 열림)(Tableau 성능 최적화 순서도) 및 The Tableau Performance Checklist(링크가 새 창에서 열림)(Tableau 성능 검사 목록)
일반 팁
이 일반적인 고려 사항의 목록은 통합 문서 최적화에 접근하는 방법을 배우는 시작 위치입니다. 이 목록은 효율적인 통합 문서 디자인(링크가 새 창에서 열림) 백서의 TL;DR 페이지에서 가져온 것입니다.
데이터가 깨끗하고 질문 구조와 보다 정확하게 일치할수록 통합 문서가 더 빠르게 실행되고 여러분의 인생이 행복해질 것입니다. 분석에 필요한 데이터에만 연결하십시오.
추출은 대부분의 통합 문서를 더 빠르게 실행되게 만들 수 있는 빠르고 쉬운 방법입니다. 실시간 데이터가 필요 없고 수십억 개의 데이터 행을 처리하지 않는 경우 추출을 시도해야 합니다.
대다수의 느린 대시보드는 잘못된 디자인, 특히 단일 대시보드에 차트가 너무 많거나 한 번에 너무 많은 데이터를 표시하려고 해서 발생합니다. 간결함을 유지하십시오. 사용자가 모든 항목을 표시한 후 필터링하도록(안내형 분석) 만드는 대신 세부 정보까지 증분식으로 드릴다운할 수 있도록 만드십시오.
참조하는 필드와 반환하는 레코드의 세분 수준을 모두 고려하여 필요하지 않은 데이터는 작업하지 마십시오. 필터를 사용하고, 사용하지 않는 필드를 숨기고, 집계하십시오.
데이터를 줄이는 동안 필터를 효율적으로 사용해야 합니다.
문자열과 날짜는 느리고 숫자와 부울은 빠릅니다.
비효율적인 통합 문서를 위한 특별한 방책은 없습니다. 먼저 성능 기록 프로그램을 통해 시간이 어떻게 사용되는지 파악하십시오. 오랜 시간 실행되는 쿼리가 있습니까? 쿼리가 많습니까? 계산이 느립니까? 렌더링이 복잡합니까? 통찰력을 사용하여 노력을 올바른 방향으로 집중하십시오.
다른 필요한 것 없이, 최신 버전으로 업그레이드하면 성능이 향상될 수 있습니다.
데이터 원본에서 느리면 Tableau Desktop에서 느립니다. Tableau Desktop에서 느리면 (거의 항상) Tableau Server에서 느립니다.
성능 조정은 사용자의 환경, 데이터, 분석 및 통합 문서의 맥락에서 고도로 개별화됩니다. 한 상황에서 작동하는 것이 다른 상황에서는 작동하지 않을 수 있습니다. 반복적인 테스트를 통해 특정 사례에서 작동하는지 확인하십시오.
데이터 원본 및 구조
Tableau Desktop에서 데이터에 연결하기 전에 분석 구조와 일치하도록 데이터를 준비하십시오. Tableau Prep(링크가 새 창에서 열림)은 데이터를 준비할 때 도움이 되는 도구입니다.
참조 무결성(링크가 새 창에서 열림) 지원을 사용하도록 설정합니다.
관계형 데이터베이스의 테이블을 인덱싱합니다.
데이터베이스 사용 권한이 임시 테이블 만들기를 지원하는지 확인합니다.
기본 데이터베이스 드라이버를 사용하여 연결합니다.
가능한 경우 라이브 데이터 원본 대신 추출에 연결합니다.
Tableau로 가져오는 데이터의 양을 분석에 필요한 데이터로 제한합니다.
집계된 추출과 추출 필터를 사용하는 것이 좋습니다.
추출을 만들기 전에 추출을 최적화하고 사용되지 않는 필드를 숨깁니다.
사용자 지정 SQL을 사용하지 않습니다.
조인, 혼합 또는 교차 데이터베이스 조인을 사용해야 하는 시기를 식별합니다.
가능한 한 조인을 제한합니다. 여러 데이터 원본을 사용하여 각 유형의 분석이 적절하게 설계된 조인에서 구축되도록 합니다.
혼합하기 전에 집계하는 것이 좋습니다.
관련 항목 및 리소스
뷰 및 대시보드 작성
간결함을 유지하십시오. 대규모 통합 문서를 개별 파일로 분리하고 대시보드에서 더 적은 수의 시트를 사용하는 것이 좋습니다.
뷰에서 마크 수를 줄입니다. 필요한 필드만 추가하고 필터는 적절하게 사용합니다.
뷰를 작성할 때 자동 업데이트를 해제합니다. Tableau에서 작업을 수행하기 전에 여러 단계를 설정합니다.
가능하면 대시보드의 여러 시트에서 동일한 세부 수준을 사용하여 쿼리 일괄 처리를 사용하십시오.
가능한 경우 안내형 분석과 필터 동작을 사용하여 사용되는 필터 수를 제한합니다.
고정 크기 대시보드를 사용합니다. 그러면 서로 다른 창 크기에 맞게 다시 렌더링할 필요가 없습니다.
사용자 지정 지오코딩은 통합 문서의 크기를 엄청나게 증가시킬 수 있습니다.
관련 항목 및 리소스
필터링
필터링은 통합 문서 및 대시보드의 성능을 저하시키는 가장 일반적인 원인 중 하나입니다.
추출 및 데이터 원본 필터를 사용하여 Tableau로 가져오는 데이터의 양을 제한합니다.
데이터 원본이 인덱싱될 때 필터가 더 효율적입니다.
컨텍스트 필터는 뷰의 다른 필터보다 먼저 평가되므로 작업 순서를 강제하는 데 사용해야 하지만 더 이상 쿼리 성능을 향상시키는 데 도움이 되지 않습니다.
불연속형 항목을 필터링하기 위해 이 항목만 유지 및 제외를 사용하면 성능이 저하될 수 있습니다.
주에 있는 모든 도시 대신 주를 필터링하는 것처럼, 여러 지점을 요약하는 범주형 차원 값을 필터링하는 것이 보다 효율적입니다.
값 범위를 기준으로 필터링하는 것이 불연속형 값의 거대한 항목화된 목록을 필터링하는 것보다 빠릅니다.
교차 데이터베이스 필터는 값이 업데이트될 때 여러 쿼리를 요구할 수 있습니다. 필터에서 적용 단추 표시 옵션을 사용하도록 설정하여 사용자가 선택을 마친 후 필터를 적용할 수 있게 합니다.
관련된 값만 필터 옵션은 다른 필터가 변경될 때마다 쿼리를 만듭니다. 안내형 분석을 사용하는 대시보드에서는 대신 필터 동작을 사용해 보십시오.
여러 워크시트에 필터를 적용하면 여러 쿼리가 만들어집니다.
필터에서 적용 단추 표시 옵션을 사용하도록 설정합니다. 이렇게 하면 사용자가 적용을 클릭하여 다중 선택 필터에 대해 단일 쿼리를 실행할 수 있습니다.
계산
부울 및 정수는 문자열 및 날짜보다 빠릅니다.
MIN 및 MAX 함수는 AVG 및 ATTR 함수보다 빠르게 실행됩니다.
가능하면 계산 대신 기본 Tableau 기능(그룹, 집합, 구간차원, 사용자 지정 날짜 필드, 결합된 필드 및 별칭)을 사용합니다.
가능하면, 특히 날짜에서 매우 복잡한 수동 계산을 만드는 대신 CONTAINS 및 DATEPARSE 또는 MAKEDATE와 같은 최적화된 함수를 사용합니다.
COUNTD는 가장 느린 함수 유형 중 하나이므로 가능하면 사용하지 마십시오.
테이블 계산의 성능이 나쁜 경우 LOD 식을 통해 표현할 수 있는지 확인합니다. 반대의 경우도 살펴보십시오.
관련 항목 및 리소스
기타 제안
Tableau Server에 게시해도 성능이 향상되지 않습니다. Tableau Desktop에서 먼저 통합 문서를 조정하십시오.
성능 기록 프로그램을 사용하여 집중적으로 조정할 위치를 식별합니다.
Tableau 제품의 최신 버전으로 업그레이드합니다.