데이터베이스 수준에서 데이터 파악
데이터베이스 설계의 특정 요소가 Tableau 성능이 미치는 영향을 이해하면 데이터베이스 팀과 협력하여 데이터베이스 수준에서 데이터를 최적화할 때 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
참조 무결성 지원 사용
참조 무결성을 지원하는 데이터베이스에서는 Tableau 참조 무결성 가정 기능을 사용하여 내부 조인의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 조인을 사용하면 데이터베이스 서버의 처리 때문에 시간이 걸리고 리소스가 소비됩니다. 데이터 원본의 여러 테이블을 조인하는 경우 Tableau에서는 조인 선별이라고 하는 기능을 사용하며, 이 기능은 일반적으로 사용자가 볼 수 없습니다. 조인 선별은 조인에 정의된 모든 테이블이 아니라 관련 테이블만 쿼리합니다. 조인 선별은 테이블 사이에 참조 무결성이 정의된 경우에만 실행됩니다. 자세한 내용은 조인을 위한 참조 무결성 가정을 참조하십시오.
데이터베이스 사용 권한이 임시 테이블 만들기를 지원하는지 확인
사용자에게 temp 테이블이라고도 하는 임시 테이블을 만들고 삭제할 수 있는 데이터베이스 사용 권한이 부여되어 있으며, 환경에 쿼리를 실행할 수 있는 충분한 스풀 공간이 있습니까? Tableau에서는 성능을 향상시키고 기능을 추가하기 위해 임시 테이블을 만듭니다. 이러한 임시 테이블은 연결과 관련된 정보를 일시적으로 유지합니다. 데이터베이스의 임시 테이블 만들기가 제한되어 있으면 통합 문서와 뷰의 전체적인 성능이 저하될 수 있습니다.
테이블 인덱스 만들기
관계형 데이터베이스의 테이블을 인덱싱합니다. 데이터 집합을 인덱싱하려면 자주 필터링하는 필드를 식별하고 인덱스에 추가해야 합니다. 컨텍스트 필터로 자주 사용하는 필드가 있는 경우 주 인덱스로 설정하는 것이 좋습니다. 데이터 행 수가 200,000개를 초과하는 Access 테이블로 작업하는 경우 테이블에 인덱스를 설정하는 것이 좋습니다. Access 온라인 도움말에서 "색인"을 검색하여 이 작업을 수행하는 방법을 확인할 수 있습니다. 공식적으로 Access 데이터베이스에는 2GB 데이터(약 1-2백만 개 행)를 저장할 수 있지만 이 제한보다 훨씬 낮아도 성능이 저하됩니다.
많은 DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 환경에 쿼리를 분석하여 성능 향상에 도움이 되는 인덱스를 추천해 주는 관리 도구가 포함되어 있습니다.
데이터 분할
대규모 데이터베이스 테이블을 여러 개의 작은 테이블로 분할하면 성능이 향상되는 경우가 많습니다. 예를 들어 데이터의 특정 하위 집합을 처리하는 Access 테이블 클러스터를 만들 수 있습니다.
데이터베이스 서버 사용
많은 양의 데이터가 있는 경우 Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server 등과 같은 데이터베이스 서버에 데이터를 저장하는 것이 좋습니다. Tableau Professional Edition은 이러한 큰 데이터베이스 서버에 연결할 수 있습니다.