Power BI 데이터 세트의 형식 확인
고객용 시나리오를 사용하여 RLS를 적용할 때 앱은 유효 ID를 설정해야 합니다. 유효 ID를 설정하는 방법은 앱에 필요한 Power BI 데이터 세트의 형식에 따라 달라집니다.
4가지 유형의 데이터 세트를 고려할 수 있습니다. 이러한 형식은 모델이 호스트되는 위치와 모델 프레임워크에 따라 결정됩니다. 이 단원의 나머지 부분에서는 이 4가지 유형의 데이터 세트에 대해 설명합니다.
정의상 Power BI 데이터 세트는 Power BI 시각화를 위한 데이터 원본을 나타내는 아티팩트입니다. 일반적으로 데이터 세트는 분석 보고에 최적화된 쿼리 가능 데이터 리소스인 데이터 모델을 나타냅니다.
모델 아키텍처
대부분의 Microsoft 데이터 모델은 테이블 형식입니다. 테이블 형식 모델은 하나 이상의 테이블로 구성됩니다. 다른 Microsoft 데이터 모델은 다차원입니다. 다차원 모델은 이전(아직 관련성이 있는) 기술을 사용하며 차원 및 측정값 그룹으로 구성됩니다. 다차원 모델을 큐브라고 하는 경우가 많습니다.
참고
테이블 형식 모델과 마찬가지로 다차원 모델은 역할을 사용하여 데이터 권한을 적용합니다. 그러나 규칙을 사용하여 필터를 정의하지 않으며 DAX 대신 MDX(Multidimensional Expressions)를 사용합니다. 다차원 모델은 RLS를 적용하지 않지만(다차원 모델은 데이터 행을 저장하지 않기 때문에) (정적 및 동적) 테이블 형식 모델 규칙의 동일한 결과를 생성하는 동등한 요구 사항을 적용합니다.
모델 호스팅
데이터 모델은 내부 호스팅 또는 외부 호스팅입니다. 내부 호스팅 모델은 Power BI 내부에 있고 외부 호스팅 모델은 Power BI 외부에 호스팅됩니다.
내부 호스팅 모델은 Power BI 작업 영역에 상주합니다. Microsoft 외부 호스팅 모델은 Azure Analysis Services 또는 SQL Server Analysis Services에 상주합니다. SQL Server Analysis Services 테이블 형식 모델과 다차원 모델을 모두 호스트할 수 있으며 Power BI가 이러한 모델에 연결하려면 게이트웨이가 필요합니다.
참고
외부 호스팅 모델에 대한 Power BI 연결을 라이브 연결이라고 합니다.
모델 프레임워크
테이블 형식 모델의 각 테이블(계산된 테이블 제외)에는 가져오기, 이중 또는 DirectQuery 스토리지 모드 설정이 있습니다.
스토리지 가져오기 모드를 사용하도록 설정된 모델 테이블은 원본 데이터를 물리적으로 로드하고 저장합니다. 정기적인 데이터 새로 고침을 사용하여 데이터를 최신 상태로 유지합니다. 가져오기 스토리지는 가장 빠른 쿼리 성능을 제공하지만 대량의 데이터가 있는 경우 비효율적이거나 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 사용자가 최신 데이터를 확인하려는 경우 데이터 세트를 자주 새로 고치는 것이 (일일 제한으로 인해) 불가능할 수 있습니다.
반대로 DirectQuery 스토리지 모드를 사용하는 모델은 원본 데이터를 저장하지 않습니다. 대신 모델 테이블을 쿼리할 때 모델은 원본 데이터를 쿼리합니다. 이를 통과 쿼리라고 합니다. DirectQuery 스토리지 모드는 데이터 볼륨이 크거나 최신 데이터에 대해 보고해야 할 때 적합할 수 있습니다.
테이블이 이중 스토리지 모드를 사용하도록 설정된 경우 가져오기 또는 DirectQuery 테이블로 동작할 수 있습니다. 각 쿼리에 대해 모델 쿼리 엔진은 가장 효율적인(가장 빠른) 모드를 결정하여 사용합니다.
요약
유효 ID를 올바르게 설정하려면 어떤 유형의 데이터 세트가 있는지 결정해야 합니다.
가져오기 테이블을 사용하여 내부 호스팅
DirectQuery 테이블을 사용하여 내부 호스팅
외부 호스팅 모델인 Azure Analysis Services
외부 호스팅 모델인 SQL Server Analysis Services