일 대 일 관계 지침

  • 아티클

이 문서는 Power BI Desktop을 개발하는 데이터 모델러를 대상으로 합니다. 일 대 일 모델 관계 작업에 대한 지침을 제공합니다. 일 대 일 관계는 양쪽 테이블이 각각 공통 및 고유 값의 열을 포함하는 경우에 만들 수 있습니다.

참고 항목

이 문서에서 모델 관계를 소개하지는 않습니다. 관계, 해당 속성 또는 관계를 구성하는 방법을 잘 모르겠으면 먼저 Power BI Desktop의 모델 관계 문서를 읽어보시는 것이 좋습니다.

별모양 스키마 디자인을 살펴보는 것도 중요합니다. 자세한 내용은 별모양 스키마 및 Power BI에서의 중요도 이해를 참조하세요.

일 대 일 관계를 포함하는 두 가지 시나리오가 있습니다.

  • 중복 제거 차원: 팩트 유형 테이블에서 중복 제거 차원을 파생시킬 수 있습니다.

  • 행 데이터가 여러 테이블에 걸쳐 있음: 단일 비즈니스 엔터티 또는 주제가 두 개 이상의 모델 테이블로 로드됩니다. 해당 데이터는 다른 데이터 저장소에서 원본으로 제공될 수 있기 때문입니다. 이 시나리오는 차원 유형 테이블에 공통적일 수 있습니다. 예를 들어 마스터 제품 세부 정보는 운영 판매 시스템에 저장되고 보조 제품 세부 정보는 다른 원본에 저장됩니다.

    그러나 두 팩트 유형의 테이블을 일 대 일 관계로 연결하는 것은 드문 경우입니다. 팩트 유형 테이블의 차원 및 세분성이 같아야 하기 때문입니다. 또한 각 팩트 유형 테이블에는 모델 관계가 생성될 수 있도록 고유한 열이 필요합니다.

중복 제거 차원

팩트 유형 테이블의 열이 필터링 또는 그룹화에 사용되는 경우 별도의 테이블에서 해당 열을 사용할 수 있게 하는 것을 고려할 수 있습니다. 이러한 방식으로 필터 또는 그룹화에 사용되는 열을 팩트 행을 요약하는 데 사용되는 열과 분리할 수 있습니다. 이러한 분리는 다음과 같은 효과가 있습니다.

  • 스토리지 공간 축소
  • 모델 계산 단순화
  • 쿼리 성능 향상에 기여
  • 보고서 작성자에게 보다 직관적인 필드 창 환경 제공

판매 주문 정보를 두 열에 저장하는 원본 판매 테이블을 살펴보세요.

Table rows for a sales table.

OrderNumber 열에는 주문 번호가 저장되고 OrderLineNumber 열에는 주문 내 줄의 시퀀스가 저장됩니다.

다음 모델 다이어그램에서 주문 번호 및 주문 라인 번호 열이 Sales 테이블에 로드되지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 대신 해당 값을 사용하여 SalesOrderLineID라는 서로게이트 키 열을 만듭니다. (키 값은 주문 번호에 1,000을 곱한 다음 주문 라인 번호를 추가하여 계산됩니다.)

A model diagram contains two tables: Sales and Sales Order. A one-to-one relationship relates the SalesOrderLineID columns.

Sales Order 테이블은 보고서 작성자에게 세 개(Sales Order, Sales Order Line 및 Line Number)의 열이 있는 풍부한 환경을 제공합니다. 계층 구조도 포함됩니다. 이러한 테이블 리소스는 주문 및 주문 라인을 통해 필터링, 그룹화 또는 드릴다운해야 하는 보고서 디자인을 지원합니다.

Sales Order 테이블이 판매 데이터에서 파생되므로 각 테이블에는 정확히 동일한 수의 행이 있어야 합니다. 또한 각 SalesOrderLineID 열 사이에 일치하는 값이 있어야 합니다.

행 데이터가 여러 테이블에 걸쳐 있음

두 개(Product 및 Product Category)의 일 대 일 관계 차원 유형 테이블을 포함하는 예를 살펴보세요. 각 테이블은 가져온 데이터를 나타내며 고유한 값을 포함하는 SKU(Stock-Keeping Unit) 열을 포함합니다.

다음은 두 테이블의 부분 모델 다이어그램입니다.

A model diagram contains two tables. The design is described in the following paragraph.

첫 번째 테이블의 이름은 Product이며 세 개(Color, Product 및 SKU) 열이 포함되어 있습니다. 두 번째 테이블의 이름은 Product Category이며 두 개(Category 및 SKU및) 열이 포함되어 있습니다. 일 대 일 관계가 두 SKU 열을 연결합니다. 이 관계는 일 대 일 관계가 항상 그렇듯이 양방향으로 필터링됩니다.

관계 필터 전달의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 되도록 모델 다이어그램이 테이블 행을 표시하도록 수정되었습니다. 이 문서의 모든 예제는 이 데이터를 기반으로 합니다.

참고 항목

Power BI Desktop 모델 다이어그램에는 테이블 행을 표시할 수 없습니다. 이 문서에서는 명확한 예제로 설명을 지원하기 위해 표시한 것입니다.

The model diagram now reveals the table rows. The row details are described in the following paragraph.

두 테이블의 행 세부 정보는 다음 글머리 기호 목록에 설명되어 있습니다.

  • Product 테이블에는 다음 3개의 행이 있습니다.
    • SKU CL-01, Product T-shirt, Color Green
    • SKU CL-02, Product Jeans, Color Blue
    • SKU AC-01, Product Hat, Color Blue
  • Product Category 테이블에는 다음 2개의 행이 있습니다.
    • SKU CL-01, Category Clothing
    • SKU AC-01, Category Accessories

Product Category 테이블에는 제품 SKU CL-02에 대한 행이 포함되어 있지 않습니다. 이 문서의 뒷부분에서 이 누락된 행의 결과를 설명합니다.

필드 창에서 보고서 작성자는 Product 및 Product Category의 두 테이블에서 제품 관련 필드를 찾습니다.

The Fields pane shows both tables expanded, and the columns are listed as fields with Product and Product category called out.

두 테이블의 필드가 테이블 시각적 개체에 추가될 때 어떤 일이 발생하는지 알아보겠습니다. 이 예제에서 SKU 열의 원본은 Product 테이블입니다.

A table visual includes four columns: SKU, Product, Color, and Category. The Category value for product SKU CL-02 is BLANK.

제품 SKU CL-02의 Category 값이 BLANK라는 점인 이유는 이 제품의 Product Category 테이블에 행이 없기 때문입니다.

권장 사항

행 데이터가 여러 모델 테이블에 걸쳐 있을 경우 가능하면 일 대 일 모델 관계를 만들지 않는 것이 좋습니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 이 디자인에서는

  • 필요한 것보다 많은 테이블을 나열하여 필드 창이 혼잡해질 수 있습니다.
  • 관련 필드가 여러 테이블로 분산되기 때문에 보고서 작성자가 이들을 찾기 어려울 수 있습니다.
  • 계층 구조를 만드는 기능이 제한됩니다. 해당 수준이 동일한 테이블의 열을 기반으로 해야 하기 때문입니다.
  • 테이블 사이에 전체 행과 일치하는 항목이 없는 경우 예기치 않은 결과가 생성됩니다.

구체적인 권장 사항은 일대일 관계가 원본 그룹 내인지 또는 교차 원본 그룹인지에 따라 달라집니다. 관계 평가에 대한 자세한 내용은 Power BI Desktop의 모델 관계(관계 평가)를 참조하세요.

원본 그룹 내 일대일 관계

테이블 사이에 일대일 원본 그룹 내 관계가 있는 경우 데이터를 단일 모델 테이블로 통합하는 것이 좋습니다. 이 동작은 파워 쿼리 쿼리를 병합하여 수행합니다.

다음 단계는 일 대 일 관계 데이터를 통합하고 모델링하는 방법을 제공합니다.

  1. 쿼리 병합: 두 쿼리를 결합할 경우 각 쿼리에서 데이터의 완전성을 고려해야 합니다. 하나의 쿼리에 전체 행 집합(예: 마스터 목록)이 포함된 경우 다른 쿼리와 병합합니다. 기본 조인 유형인 왼쪽 우선 외부 조인을 사용하도록 병합 변환을 구성합니다. 이 조인 유형을 사용하면 첫 번째 쿼리의 모든 행을 유지하고 두 번째 쿼리의 일치하는 행으로 보충합니다. 두 번째 쿼리의 모든 필수 열을 첫 번째 쿼리로 확장합니다.

  2. 쿼리 로드 사용 안 함: 두 번째 쿼리의 로드를 비활성화해야 합니다. 그러면 결과를 모델 테이블로 로드하지 않습니다. 이 구성은 데이터 모델 저장소 크기를 줄이고 필드 창을 깔끔하게 정리하는 데 도움이 됩니다.

    이 예제에서 보고서 작성자는 이제 필드 창에 Product라는 단일 테이블을 찾을 수 있습니다. 이 테이블이 모든 제품 관련 필드를 포함합니다.

    The Fields pane shows both tables expanded, and the columns are listed as fields with Product called out.

  3. 누락된 값 바꾸기: 두 번째 쿼리에 일치하지 않는 행이 있는 경우 해당 행에서 파생된 열에 NULL이 표시됩니다. 해당하는 경우 NULL을 토큰 값으로 대체하는 것이 좋습니다. 보고서 작성자가 열 값을 기준으로 필터링하거나 그룹화하는 경우 보고서 시각적 개체에 BLANK가 표시될 수 있기 때문에 누락 값을 바꾸는 것이 특히 중요합니다.

    다음 테이블 시각적 개체에서 제품 SKU CL-02의 범주가 이제 [Undefined]로 표시됩니다. 쿼리에서 null 범주가 이 토큰 텍스트 값으로 바꼈습니다.

    A table visual includes four columns: SKU, Product, Color, and Category. The Category value for product SKU CL-02 is now labeled

  4. 계층 구조 만들기: 현재 통합된 테이블의 열 간에 관계가 존재하는 경우 계층 구조를 만드는 것이 좋습니다. 그러면 보고서 작성자가 시각적 개체 드릴링 기회를 빠르게 식별할 수 있습니다.

    이 예제에서 보고서 작성자는 이제 두 가지 수준(Category 및 Product)이 있는 계층 구조를 사용할 수 있습니다.

    The Fields pane shows both tables expanded, and the columns are listed as fields with Products called out.

개별 테이블이 필드를 구성하는 데 도움이 되는 경우에도 단일 테이블로 통합하는 것이 좋습니다. 필드를 계속 구성할 수는 있지만, 대신 표시 폴더를 사용합니다.

이 예제에서는 보고서 작성자가 Marketing 표시 폴더에서 Category 필드를 찾을 수 있습니다.

The Fields pane shows the Category field within a display folder named Marketing.

모델에서 일대일 원본 그룹 내 관계를 정의하기로 결정하는 경우, 가능하면 연결된 테이블에 일치하는 행이 있어야 합니다. 일대일 원본 그룹 내 관계는 일반 관계로 평가되므로 데이터 무결성 문제는 보고서 시각적 개체에 BLANK로 표시될 수 있습니다. (이 문서에 나오는 첫 번째 테이블 시각적 개체에서 BLANK 그룹화의 예를 볼 수 있습니다.)

교차 원본 그룹 일대일 관계

테이블 사이에 일대일 교차 원본 그룹 관계가 있는 경우 데이터 원본에서 데이터를 미리 통합하지 않는 한 대체 모델 디자인이 없습니다. Power BI는 일 대 일 모델 관계를 제한된 관계로 평가합니다. 따라서 연결된 테이블에 일치하는 행이 있어야 합니다. 쿼리 결과에서 일치하지 않는 행이 제거되기 때문입니다.

두 테이블의 필드가 테이블 시각적 개체에 추가되고 테이블 간에 제한된 관계가 있는 경우 어떻게 되는지 살펴보겠습니다.

A table visual includes four columns: SKU, Product, Color, and Category. The table has two rows only.

테이블에 2개의 행만 표시됩니다. Product Category 테이블에 일치하는 행이 없으므로 제품 SKU CL-02가 누락되었습니다.

관련 콘텐츠

이 문서와 관련된 보다 자세한 내용을 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요.