큐브 속성 시트: 합계 탭

[합계] 탭에서는 큐브 합계 데이터의 저장 및 생성을 제어하는 다양한 매개변수를 지정합니다. 합계 탭에는 두 개의 하위 탭이 있습니다.

규칙 하위 탭

[규칙] 하위 탭에서는 큐브의 각차원에 대한 합계 연산자를 식별합니다.

합계 순서 및 방식

이 표에는 큐브 차원이 나열됩니다. 각 차원에 대한 연산자를 선택하십시오.

합계 연산자
연산자 설명
평균 데이터 값을 더하고 그 합계를 더한 데이터 값의 수로 나눕니다.
첫번째 비NA 데이터 값 첫번째 실제 데이터 값입니다.
평균 계층 데이터 값을 더하고 그 합계를 차원 계층의 하위 수로 나눕니다. 비NA 하위만 계산하는 AVERAGE와 달리 HAVERAGE는 각 하위에 값이 있든 없든 관계없이 상위의 모든 논리적 하위를 계산합니다.
첫번째 계층 요소 값이 NA인 경우에도 계층의 첫번째 데이터 값입니다.
마지막 계층 요소 값이 NA인 경우에도 계층의 마지막 데이터 값입니다.
가중 평균 계층 비NA 하위 데이터 값에 해당 가중치 값을 곱하고 그 결과를 가중치 합계로 나눕니다. WAVERAGE와 달리 HWAVERAGE는 해당 하위 값이 NA인 경우에도 분모 합계에 가중치 값을 포함합니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
첫번째 가중 항목 계층 값이 NA인 경우에도 계층의 첫번째 데이터 값에 해당 가중치 값을 곱한 결과입니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
마지막 가중 항목 계층 값이 NA인 경우에도 계층의 마지막 데이터 값에 해당 가중치 값을 곱한 결과입니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
마지막 비NA 데이터 값 마지막 실제 데이터 값입니다.
최대값 각 상위의 하위 중에서 가장 큰 데이터 값입니다.
최소값 각 상위의 하위 중에서 가장 작은 데이터 값입니다.
비가법적 이 차원에 대해 데이터를 합계하지 않습니다. 연산자 변수에만 이 키워드를 사용하십시오. 그렇지 않으면 효과가 없습니다.
표준 합계 각 데이터 값에 가중치 객체 값을 더한 다음 데이터 값을 더합니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
합계 데이터 값을 더합니다(기본값).
가중 평균 각 데이터 값에 가중치 계수를 곱하고 데이터 값을 더한 다음 그 결과를 가중치 계수의 합계로 나눕니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
첫번째 가중 항목 첫번째 비NA 데이터 값에 해당 가중치 값을 곱한 결과입니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
마지막 가중 항목 마지막 비NA 데이터 값에 해당 가중치 값을 곱한 결과입니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.
가중 합계 각 데이터 값에 가중치 계수를 곱한 다음 데이터 값을 더합니다. 기준 필드에서 가중치 객체를 식별합니다.

합계 계층

합계되는 각 차원에 대해 계층을 하나 이상 선택합니다. 계층을 생략하면 해당 합계 값이 저장되지 않고 항상 질의에 대한 응답으로 계산됩니다. 이 경우 런타임 성능이 저하되므로 자주 사용하지 않는 경우에만 계층을 생략해야 합니다.

미리 계산 하위 탭

[미리 계산] 하위 탭에서는 데이터 유지 관리 중 미리 계산되어 큐브에 저장될 값과 질의에 대한 응답으로 요청 시 계산되는 값을 결정하는 메소드를 식별합니다.

비용 기반 합계

이 메소드를 사용하면 OLAP 엔진이 미리 계산할 데이터 중 가장 비용이 적은 영역을 식별합니다.

분할 영역 또는 최하위 분할 영역 퍼센트

큐브 또는 하위 분할 영역의 텍스트 상자에 퍼센트(0 - 100)를 입력합니다. 이 값은 선택한 큐브 분할 레벨의 상한값입니다. 나중에 시간과 디스크 공간의 제약 문제가 발생할 때 이 퍼센트 값을 조정하여 런타임 성능의 균형을 유지할 수 있습니다. 데이터베이스를 튜닝하려면 런타임 성능 및 유지 관리 통계를 다양한 미리 계산 비율로 추적해야 합니다.

값을 0으로 설정하면 합계 값이 생성되지 않고 런타임 시 질의에 응답 집합을 제공하도록 계산됩니다. 사전 합계 결과가 0%이면 유지 관리 시간이 가장 빠르고 저장 영역 공간을 가장 적게 차지하지만 질의 응답 시간은 가장 느립니다. 값을 100으로 설정하면 모든 합계 값이 생성되어 간단히 질의에 대한 응답으로 인출됩니다. 사전 합계 결과가 100%이면 유지 관리 시간은 가장 길고 저장 영역 공간은 가장 많이 차지하지만 질의 응답 시간은 가장 빠릅니다. 대부분의 DBA는 이러한 두 극한값 사이의 값을 선택하여 질의에 대한 성능 요구 사항과 데이터 유지 관리 창의 제약 사이에서 균형을 유지합니다.

값을 1로 설정하면 1%의 합계 값만 생성되지만 합계를 저장하고 추적하기 위한 데이터 구조도 생성됩니다. 따라서 이 작은 백분율을 계산하는 시간이 상대적으로 길어집니다.

최상위 분할 영역 퍼센트

큐브가 분할되면 최상위 분할 영역을 큐브의 나머지가 아닌 다른 퍼센트 값으로 설정할 수 있습니다. 최상위 분할 영역은 일반적으로 가장 큰 분할 영역이며 많은 응용 프로그램이 처음 질의하는 대상이 됩니다. 여기에는 분할 레벨보다 높은 레벨도 포함됩니다.

레벨 기반 합계

각 차원에 대해 미리 계산할 레벨을 선택합니다. 기본 레벨은 항상 선택되어야 합니다.

차원

각 차원을 선택하여 해당 레벨을 표시합니다.

레벨

계산할 레벨을 선택하고 생성 프로세스의 일부로 저장합니다.

저장된 데이터의 레벨을 식별하는 최상의 방법은 각 레벨의 차원 요소 비율을 확인하고 즉시 계산될 요소 비율을 10:1 미만으로 유지하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 모든 응답 집합이 빨리 반환될 수 있습니다. 데이터는 큐브에 저장되어 있거나, 10개 이하의 값을 단일 숫자로 롤업하여 계산할 수 있습니다. 10개 값을 롤업하는 데 시간이 오래 걸리지는 않지만 잘 설계된 응용 프로그램은 반환 집합을 분석자가 쉽게 검사할 수 있는 데이터 양으로 제한합니다. 레벨이 액세스되는 빈도를 고려하여 이 비율을 수정할 수 있습니다.

더 느린 동적 차원은 데이터가 저장 공간에 분산되어 있으므로 합계하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 데이터 유지 관리에 최적화하는 경우 더 빠른 동적 차원을 모두 합계한 다음 더 느린 동적 차원에 대해 생략 레벨 합계를 사용합니다.

관련 항목

큐브 생성

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