Power BI Desktop의 복합 모델 사용Use composite models in Power BI Desktop

이전에는 Power BI Desktop에서 DirectQuery를 보고서에 사용할 때 해당 보고서에 대해 DirectQuery 또는 가져오기 등 다른 데이터 연결이 허용되지 않았습니다.Previously in Power BI Desktop, when you used a DirectQuery in a report, no other data connections, whether DirectQuery or import, were allowed for that report. 복합 모델을 사용하면 해당 제한이 제거됩니다.With composite models, that restriction is removed. 둘 이상의 DirectQuery 또는 가져오기 데이터 연결의 데이터 연결을 보고서에 원하는 조합으로 원활하게 포함할 수 있습니다.A report can seamlessly include data connections from more than one DirectQuery or import data connection, in any combination you choose.

Power BI Desktop의 복합 모델 기능은 다음 세 가지 관련 기능으로 구성됩니다.The composite models capability in Power BI Desktop consists of three related features:

  • 복합 모델: 보고서에 DirectQuery 연결 또는 가져오기를 비롯한 여러 데이터 연결을 다양한 조합으로 포함할 수 있습니다.Composite models: Allows a report to have multiple data connections, including DirectQuery connections or import, in any combination. 이 문서에서는 복합 모델에 대해 자세히 설명합니다.This article describes composite models in detail.

  • 다 대 다 관계: 복합 모델을 사용하면 테이블 간에 다 대 다 관계를 설정할 수 있습니다.Many-to-many relationships: With composite models, you can establish many-to-many relationships between tables. 이 방법은 테이블의 고유한 값에 대한 요구 사항을 제거합니다.This approach removes requirements for unique values in tables. 또한 관계 설정 목적으로만 새 테이블을 도입하는 것과 같은 이전 해결 방법을 제거합니다.It also removes previous workarounds, such as introducing new tables only to establish relationships. 자세한 내용은 Power BI Desktop의 다 대 다 관계 적용을 참조하세요.For more information, see Apply many-many relationships in Power BI Desktop.

  • 스토리지 모드: 이제 백 엔드 데이터 원본을 쿼리하는 시각적 개체를 지정할 수 있습니다.Storage mode: You can now specify which visuals query back-end data sources. 쿼리가 필요 없는 시각적 개체는 DirectQuery를 기반으로 하는 경우에도 가져옵니다.Visuals that don't require a query are imported even if they're based on DirectQuery. 이 기능은 성능을 개선하고 백 엔드 로드를 줄이는 데 도움이 됩니다.This feature helps improve performance and reduce back-end load. 이전에는 슬라이서와 같은 간단한 시각적 개체도 백 엔드 원본에 대한 쿼리를 시작했습니다.Previously, even simple visuals, such as slicers, initiated queries to back-end sources. 자세한 내용은 Power BI Desktop의 스토리지 모드 관리를 참조하세요.For more information, see Manage storage mode in Power BI Desktop.

복합 모델 사용Use composite models

복합 모델을 사용하면 Power BI Desktop 또는 Power BI 서비스를 사용할 때 다양한 종류의 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.With composite models, you can connect to different kinds of data sources when you use Power BI Desktop or the Power BI service. 다음과 같은 몇 가지 방법으로 이러한 데이터 연결을 만들 수 있습니다.You can make those data connections in a couple of ways:

  • 데이터를 가져오는 가장 일반적인 방법인 Power BI로 데이터를 가져옵니다.By importing data to Power BI, which is the most common way to get data.
  • DirectQuery를 사용하여 원래의 원본 리포지토리에 있는 데이터에 직접 연결합니다.By connecting directly to data in its original source repository by using DirectQuery. DirectQuery에 대한 자세한 정보는 Power BI의 DirectQuery 사용을 참조하세요.To learn more about DirectQuery, see Use DirectQuery in Power BI.

DirectQuery를 사용하는 경우 복합 모델에서는 다음 중 하나 또는 둘 다를 수행하는 Power BI 모델(예: 단일 .pbix Power BI Desktop 파일)을 만들 수 있습니다.When you use DirectQuery, composite models make it possible to create a Power BI model, such as a single .pbix Power BI Desktop file, that does either or both of the following actions:

  • 하나 이상의 DirectQuery 원본의 데이터를 결합합니다.Combines data from one or more DirectQuery sources.
  • DirectQuery 원본의 데이터와 가져오기 데이터를 결합합니다.Combines data from DirectQuery sources and import data.

예를 들어, 복합 모델을 사용하면 다음과 같은 유형의 데이터를 결합하는 모델을 빌드할 수 있습니다.For example, by using composite models, you can build a model that combines the following types of data:

  • 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 판매 데이터.Sales data from an enterprise data warehouse.
  • 부서별 SQL Server 데이터베이스의 판매 대상 데이터.Sales-target data from a departmental SQL Server database.
  • 스프레드시트에서 가져온 데이터입니다.Data that's imported from a spreadsheet.

둘 이상의 DirectQuery 원본의 데이터를 결합하거나 DirectQuery와 가져오기 데이터를 결합하는 모델을 복합 모델이라고 합니다.A model that combines data from more than one DirectQuery source or that combines DirectQuery with import data is called a composite model.

서로 다른 원본에서 테이블을 가져온 경우에도 평소와 같이 테이블 간에 관계를 만들 수 있습니다.You can create relationships between tables as you always have, even when those tables come from different sources. 교차 원본인 관계는 실제 카디널리티에 관계없이 다 대 다 카디널리티로 생성됩니다.Any relationships that are cross-source are created with a cardinality of many-to-many, regardless of their actual cardinality. 일 대 다, 다 대 일 또는 일 대 일로 변경할 수 있습니다.You can change them to one-to-many, many-to-one, or one-to-one. 어떤 카디널리티를 설정하건 교차 원본 관계의 동작은 각기 다릅니다.Whichever cardinality you set, cross-source relationships have different behavior. DAX(Data Analysis Expressions) 함수를 사용하여 many 쪽에서 one 쪽의 값을 검색할 수 없습니다.You can't use Data Analysis Expressions (DAX) functions to retrieve values on the one side from the many side. 동일한 원본 내의 다 대 다 관계와 성능 영향을 비교해서 확인할 수도 있습니다.You may also see a performance impact versus many-to-many relationships within the same source.

참고

복합 모델의 컨텍스트 내에서 모든 가져온 테이블은 실제 기본 데이터 원본과 관계없이 실질적으로 단일 원본입니다.Within the context of composite models, all imported tables are effectively a single source, regardless of the actual underlying data sources.

복합 모델의 예Example of a composite model

복합 모델의 예로는 DirectQuery를 사용하여 SQL Server의 회사 데이터 웨어하우스에 연결된 보고서를 고려해 보세요.For an example of a composite model, consider a report that has connected to a corporate data warehouse in SQL Server by using DirectQuery. 이 경우 데이터 웨어하우스에는 다음 이미지와 같이 국가, 분기Bike(제품) 별 영업 데이터가 포함됩니다In this instance, the data warehouse contains Sales by Country, Quarter, and Bike (Product) data, as shown in the following image:

복합 모델에 대한 관계 보기

이 시점에서 이 원본의 필드를 사용하여 단순한 시각적 개체를 빌드할 수 있습니다.At this point, you could build simple visuals by using fields from this source. 다음 이미지는 선택한 분기에 대한 ProductName별 총 매출을 보여줍니다.The following image shows total sales by ProductName, for a selected quarter.

데이터 기반 시각적 개체

그러나 각 제품에 할당된 제품 관리자에 대한 데이터가 마케팅 우선 순위와 함께 Office Excel 스프레드시트에 있는 경우에는 어떻게 될까요?But what if you have data in an Office Excel spreadsheet about the product manager who's assigned to each product, along with the marketing priority? 제품 관리자에서 판매액을 보려는 경우 이 로컬 데이터를 회사 데이터 웨어하우스에 추가하지 못할 수 있습니다.If you want to view Sales Amount by Product Manager, it might not be possible to add this local data to the corporate data warehouse. 아니면 잘해야 몇 달이 걸릴 수도 있습니다.Or it might take months at best.

DirectQuery를 사용하는 대신 데이터 웨어하우스에서 해당 판매 데이터를 가져올 수 있습니다.It might be possible to import that sales data from the data warehouse, instead of using DirectQuery. 그런 다음, 판매 데이터를 스프레드시트에서 가져온 데이터와 결합할 수 있습니다.And the sales data could then be combined with the data that you imported from the spreadsheet. 그러나 해당 방법은 처음부터 DirectQuery를 사용하도록 한 이유 때문에 불합리적입니다.However, that approach is unreasonable, for the reasons that lead to using DirectQuery in the first place. 이유는 다음과 같습니다.The reasons could include:

  • 보안 규칙의 일부 조합이 기본 원본에 적용됩니다.Some combination of the security rules enforced in the underlying source.
  • 최신 데이터를 볼 수 있어야 합니다.The need to be able to view the latest data.
  • 데이터의 순수한 규모입니다.The sheer scale of the data.

여기에 복합 모델이 도입되었습니다.Here's where composite models come in. 복합 모델에서는 DirectQuery를 사용하여 데이터 웨어하우스에 연결한 다음, 추가 원본에 데이터 가져오기를 사용할 수 있습니다.Composite models let you connect to the data warehouse by using DirectQuery and then use Get data for additional sources. 이 예제에서는 먼저 회사 데이터 웨어하우스에 대한 DirectQuery 연결을 설정합니다.In this example, we first establish the DirectQuery connection to the corporate data warehouse. 데이터 가져오기를 사용하여 Excel을 선택한 다음, 로컬 데이터가 포함된 스프레드시트로 이동합니다.We use Get data, choose Excel, and then navigate to the spreadsheet that contains our local data. 마지막으로 제품명, 할당된 판매 관리자우선 순위가 포함된 스프레드시트를 가져옵니다.Finally, we import the spreadsheet that contains the Product Names, the assigned Sales Manager, and the Priority.

탐색기 창

필드 목록에는 SQL Server의 원래 Bike 테이블과 새 ProductManagers 테이블이라는 두 개의 테이블이 표시됩니다.In the Fields list, you can see two tables: the original Bike table from SQL Server and a new ProductManagers table. 새 테이블에는 Excel에서 가져온 데이터가 포함됩니다.The new table contains the data that's imported from Excel.

테이블의 필드 보기

마찬가지로 Power BI Desktop의 관계 보기에 이제 ProductManagers라는 추가 테이블이 표시됩니다.Similarly, in the Relationship view in Power BI Desktop, we now see an additional table called ProductManagers.

테이블의 관계 보기

이제 이 테이블을 모델의 다른 테이블과 연결해야 합니다.We now need to relate these tables to the other tables in the model. 항상 그렇듯이 SQL Server에서 Bike 테이블과 가져온 ProductManagers 테이블 간의 관계를 만듭니다.As always, we create a relationship between the Bike table from SQL Server and the imported ProductManagers table. 즉, Bike[ProductName]ProductManagers[ProductName] 간의 관계입니다.That is, the relationship is between Bike[ProductName] and ProductManagers[ProductName]. 앞에서 설명한 것처럼 원본 간의 모든 관계는 기본적으로 다 대 다 카디널리티로 설정됩니다.As discussed earlier, all relationships that go across source default to many-to-many cardinality.

“관계 만들기” 창

이제 이 관계를 설정했으므로 예상대로 Power BI Desktop의 관계 보기에 표시됩니다.Now that we've established this relationship, it's displayed in the Relationship view in Power BI Desktop, as we would expect.

새 관계 보기

이제 필드 목록의 필드 중 하나를 사용하여 시각적 개체를 만들 수 있습니다.We can now create visuals by using any of the fields in the Fields list. 이 방법은 여러 원본의 데이터를 원활하게 혼합합니다.This approach seamlessly blends data from multiple sources. 예를 들어, 각 제품 관리자의 총 SalesAmount가 다음 이미지에 표시됩니다.For example, the total SalesAmount for each Product Manager is displayed in the following image:

필드 창

다음 예제는 제품 또는 고객과 같이 다른 곳에서 가져온 일부 추가 데이터로 확장되는 차원 테이블의 일반적인 경우를 표시합니다.The following example displays a common case of a dimension table, such as Product or Customer, that's extended with some extra data imported from somewhere else. 테이블에 DirectQuery를 사용하여 다양한 원본에 연결할 수도 있습니다.It's also possible to have tables use DirectQuery to connect to various sources. 예제를 계속 진행하기 위해 CountryPeriodSales Targets가 별도의 부서별 데이터베이스에 저장된다고 가정합니다.To continue with our example, imagine that Sales Targets per Country and Period are stored in a separate departmental database. 일반적으로 다음 이미지와 같이 데이터 가져오기를 사용하여 해당 데이터에 연결할 수 있습니다.As usual, you can use Get data to connect to that data, as shown in the following image:

탐색기 창

이전에 수행한 작업처럼 새 테이블과 모델의 다른 테이블 간에 관계를 만든 다음, 테이블 데이터를 결합하는 시각적 개체를 만들 수 있습니다.As we did earlier, we can create relationships between the new table and other tables in the model and then create visuals that combine the table data. 새로운 관계를 설정한 관계 보기를 다시 살펴보겠습니다.Let's look again at the Relationships view, where we've established the new relationships:

여러 테이블이 있는 관계 보기

다음 이미지는 새 데이터 및 생성된 관계를 기반으로 합니다.The next image is based on the new data and relationships we created. 왼쪽 아래의 시각적 개체에서는 판매액대상이 표시되고 편차 계산에서는 차이가 표시됩니다.The visual at the lower left shows total Sales Amount versus Target, and the variance calculation shows the difference. 판매액대상 데이터는 서로 다른 두 SQL Server 데이터베이스에서 가져옵니다.The Sales Amount and Target data come from two different SQL Server databases.

더 많은 데이터를 보여주는 이미지

스토리지 모드 설정Set the storage mode

복합 모델의 각 테이블에는 테이블이 DirectQuery를 기반으로 하는지 가져오기를 기반으로 하는지 나타내는 스토리지 모드가 있습니다.Each table in a composite model has a storage mode that indicates whether the table is based on DirectQuery or import. 스토리지 모드는 속성 창에서 보고 수정할 수 있습니다.The storage mode can be viewed and modified in the Property pane. 스토리지 모드를 표시하려면 필드 목록에서 테이블을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음, 속성을 선택합니다.To display the storage mode, right-click a table in the Fields list, and then select Properties. 다음 이미지는 SalesTargets 테이블의 스토리지 모드를 보여줍니다.The following image shows the storage mode for the SalesTargets table.

각 테이블의 도구 설명에서도 스토리지 모드를 볼 수 있습니다.The storage mode can also be viewed on the tooltip for each table.

스토리지 모드를 표시하는 도구 설명

DirectQuery의 일부 테이블과 일부 가져오기 테이블을 포함하는 Power BI Desktop 파일( .pbix 파일)의 경우 상태 표시줄에 혼합이라는 스토리지 모드가 표시됩니다.For any Power BI Desktop file (a .pbix file) that contains some tables from DirectQuery and some import tables, the status bar displays a storage mode called Mixed. 상태 표시줄에서 해당 용어를 클릭하여 모든 테이블을 가져오기로 쉽게 전환할 수 있습니다.You can click that term in the status bar and easily switch all tables to import.

스토리지 모드에 대한 자세한 내용은 Power BI Desktop의 스토리지 모드 관리를 참조하세요.For more information about storage mode, see Manage storage mode in Power BI Desktop.

참고

Power BI Desktop 및 Power BI 서비스에서 혼합 스토리지 모드를 사용할 수 있습니다.You can use Mixed storage mode in Power BI Desktop and in the Power BI service.

계산된 테이블Calculated tables

DirectQuery를 사용하는 모델에 계산된 테이블을 추가할 수 있습니다.You can add calculated tables to a model that uses DirectQuery. 계산된 테이블을 정의하는 DAX(데이터 분석 식)는 가져온 테이블이나 DirectQuery 테이블 또는 둘의 조합을 참조할 수 있습니다.The Data Analysis Expressions (DAX) that define the calculated table can reference either imported or DirectQuery tables or a combination of the two.

계산된 테이블은 항상 가져오며 테이블을 새로 고칠 때 해당 데이터가 새로 고쳐집니다.Calculated tables are always imported, and their data is refreshed when you refresh the tables. 계산된 테이블이 DirectQuery 테이블을 참조하는 경우 DirectQuery 테이블을 참조하는 시각적 개체는 항상 기본 원본의 최신 값을 표시합니다.If a calculated table refers to a DirectQuery table, visuals that refer to the DirectQuery table always show the latest values in the underlying source. 또는 계산된 테이블을 참조하는 시각적 개체는 계산된 테이블을 마지막으로 새로 고친 시점의 값을 보여줍니다.Alternatively, visuals that refer to the calculated table show the values at the time when the calculated table was last refreshed.

보안 의미Security implications

복합 모델에는 일부 보안 의미가 있습니다.Composite models have some security implications. 한 데이터 원본에 전송된 쿼리는 다른 원본에서 검색된 데이터 값을 포함할 수 있습니다.A query sent to one data source can include data values that have been retrieved from another source. 이전 예제에서 제품 관리자(판매액) 을 보여주는 시각적 개체는 SQL 쿼리를 판매 관계형 데이터베이스로 보냅니다.In the earlier example, the visual that shows (Sales Amount) by Product Manager sends an SQL query to the Sales relational database. 해당 SQL 쿼리에는 제품 관리자 및 관련 제품의 이름이 포함될 수 있습니다.That SQL query might contain the names of Product Managers and their associated Products.

보안 의미를 표시하는 스크립트

따라서 스프레드시트에 저장된 정보가 이제 관계형 데이터베이스로 전송되는 쿼리에 포함됩니다.Consequently, information that's stored in the spreadsheet is now included in a query that's sent to the relational database. 이 정보가 기밀인 경우에는 보안 의미를 고려해야 합니다.If this information is confidential, you should consider the security implications. 특히 다음 사항을 고려하세요.In particular, consider the following points:

  • 추적 또는 감사 로그를 볼 수 있는 데이터베이스의 관리자는 원래 원본에 있는 데이터에 대한 사용 권한 없이도 이 정보를 볼 수 있습니다.Any administrator of the database who can view traces or audit logs could view this information, even without permissions to the data in its original source. 이 예제에서는 관리자가 Excel 파일에 대한 사용 권한이 필요합니다.In this example, the administrator would need permissions to the Excel file.

  • 각 원본에 대한 암호화 설정을 고려해야 합니다.The encryption settings for each source should be considered. 암호화된 연결을 통해 한 원본에서 정보를 검색한 다음, 암호화되지 않은 연결을 통해 다른 원본으로 전송되는 쿼리에 실수로 이 정보가 포함되는 것을 방지하려고 합니다.You want to avoid retrieving information from one source by an encrypted connection and then inadvertently including it in a query that's sent to another source by an unencrypted connection.

보안에 미치는 영향을 고려했는지 확인할 수 있도록 복합 모델을 만들 때 Power BI Desktop에 경고 메시지가 표시됩니다.To allow confirmation that you've considered any security implications, Power BI Desktop displays a warning message when you create a composite model.

비슷한 이유로 신뢰할 수 없는 원본에서 전송된 Power BI Desktop 파일을 열 때 주의하세요.For similar reasons, be careful when you open a Power BI Desktop file that's sent from an untrusted source. 파일에 복합 모델이 포함되는 경우 파일을 여는 사용자의 자격 증명을 사용하여 한 원본에서 검색하는 정보는 쿼리의 일부로 다른 데이터 원본으로 보내집니다.If the file contains composite models, information that someone retrieves from one source by using the credentials of the user who opens the file would be sent to another data source as part of the query. 이 정보는 Power BI Desktop 파일의 악의적인 작성자가 볼 수 있습니다.The information could be viewed by the malicious author of the Power BI Desktop file. 여러 원본이 포함된 Power BI Desktop 파일을 처음 열면 Power BI Desktop에 경고가 표시됩니다.When you initially open a Power BI Desktop file that contains multiple sources, Power BI Desktop displays a warning. 이 경고는 네이티브 SQL 쿼리가 포함된 파일을 열 때 표시되는 경고와 비슷합니다.The warning is similar to the one that's displayed when you open a file that contains native SQL queries.

성능 의미Performance implications

DirectQuery를 사용할 때는 주로 사용자에게 좋은 환경을 제공할 충분한 리소스가 백 엔드 원본에 있는지 확인하기 위해 항상 성능을 고려해야 합니다.When you use DirectQuery, you should always consider performance, primarily to ensure that the back-end source has sufficient resources to provide a good experience for users. 좋은 환경이란 시각적 개체가 5초 이내로 새로 고쳐진다는 것을 의미합니다.A good experience means that the visuals refresh in five seconds or less. 성능에 대한 추가 조언은 Power BI에서 DirectQuery를 사용하는 방법을 참조하세요.For more performance advice, see About using DirectQuery in Power BI.

복합 모델을 사용하면 추가 성능 고려 사항이 추가됩니다.Using composite models adds additional performance considerations. 단일 시각적 개체는 여러 원본에 쿼리를 보낼 수 있으며, 이는 한 쿼리에서 두 번째 원본으로 결과를 전달하는 경우가 많습니다.A single visual can result in sending queries to multiple sources, which often pass the results from one query across to a second source. 이 상황에서는 다음과 같은 실행 형식이 발생할 수 있습니다.This situation can result in the following forms of execution:

  • 많은 리터럴 값을 포함하는 SQL 쿼리: 예를 들어, 선택한 ‘제품 관리자’ 집합의 총 ‘판매액’을 요청하는 시각적 개체는 먼저 해당 제품 관리자가 관리하는 ‘제품’을 찾아야 합니다.An SQL query that includes a large number of literal values: For example, a visual that requests total Sales Amount for a set of selected Product Managers would first need to find which Products were managed by those product managers. 이 시퀀스는 WHERE 절에 모든 제품 ID가 포함된 SQL 쿼리를 시각적 개체가 보내기 전에 수행해야 합니다.This sequence must happen before the visual sends an SQL query that includes all of the product IDs in a WHERE clause.

  • 하위 수준의 세분성으로 쿼리하고 데이터가 나중에 로컬로 집계되는 SQL 쿼리: 제품 관리자의 필터 조건을 충족하는 제품의 수가 증가함에 따라 모든 제품을 WHERE 절에 포함하는 것은 비효율적이거나 불가능해질 수 있습니다.An SQL query that queries at a lower level of granularity, with the data later being aggregated locally: As the number of Products that meet the filter criteria on Product Manager grows large, it can become inefficient or unfeasible to include all products in a WHERE clause. 대신 제품의 하위 수준에서 관계형 원본을 쿼리한 다음, 로컬로 결과를 집계할 수 있습니다.Instead, you can query the relational source at the lower level of Products and then aggregate the results locally. 제품의 카디널리티가 1백만 개 제한을 초과하면 쿼리가 실패합니다.If the cardinality of Products exceeds a limit of 1 million, the query fails.

  • 여러 SQL 쿼리, 값별로 그룹당 하나: 집계에서 DistinctCount를 사용하고 다른 원본의 열로 그룹화할 때 외부 원본이 그룹을 정의하는 많은 리터럴 값의 효율적인 전달을 지원하지 않는 경우 값별로 그룹당 하나의 SQL 쿼리를 보내야 합니다.Multiple SQL queries, one per group by value: When the aggregation uses DistinctCount and is grouped by a column from another source, and if the external source doesn't support efficient passing of many literal values that define the grouping, it's necessary to send one SQL query per group by value.

    스프레드시트에서 가져온 제품 관리자별 SQL Server 테이블에서 CustomerAccountNumber의 고유 개수를 요청하는 시각적 개체는 SQL Server로 전송되는 쿼리에서 Product Managers 테이블의 세부 정보를 전달해야 합니다.A visual that requests a distinct count of CustomerAccountNumber from the SQL Server table by Product Managers imported from the spreadsheet would need to pass in the details from the Product Managers table in the query that's sent to SQL Server. 예를 들어 Redshift 같은 다른 원본에서는 이 작업을 수행할 수 없습니다.Over other sources, Redshift, for example, this action is unfeasible. 대신 쿼리가 실패하는 실제적인 제한까지 판매 관리자당 하나의 SQL 쿼리가 전송됩니다.Instead, there would be one SQL query sent per Sales Manager, up to some practical limit, at which point the query would fail.

이러한 각각의 사례에는 성능에 대한 고유한 의미가 있으며 정확한 세부 정보는 각 데이터 원본에 따라 달라집니다.Each of these cases has its own implications on performance, and the exact details vary for each data source. 두 원본을 조인하는 관계에 사용되는 열의 카디널리티가 수천 개로 낮게 유지되지만 성능에 영향을 미치지 않아야 합니다.Although the cardinality of the columns used in the relationship that joins the two sources remains low, a few thousand, performance shouldn't be affected. 이 카디널리티가 증가함에 따라 결과 성능에 미치는 영향에 더 많은 주의를 기울여야 합니다.As this cardinality grows, you should pay more attention to the impact on the resulting performance.

또한 다 대 다 관계의 사용은 세부 값을 로컬로 집계하는 대신 각 합계 또는 소계 수준에 대한 기본 원본에 개별 쿼리를 보내야 함을 의미합니다.Additionally, the use of many-to-many relationships means that separate queries must be sent to the underlying source for each total or subtotal level, rather than aggregating the detailed values locally. 합계가 있는 간단한 테이블 시각적 개체는 하나가 아닌 두 개의 SQL 쿼리를 보냅니다.A simple table visual with totals would send two SQL queries, rather than one.

제한 사항 및 고려 사항Limitations and considerations

복합 모델의 이 릴리스에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.This release of composite models presents a few limitations:

현재 SQL, Oracle 및 Teradata 데이터 원본에 연결하는 복합 모델에 대해서만 증분 새로 고침이 지원됩니다.Currently, incremental refresh is supported for composite models connecting to SQL, Oracle, and Teradata data sources only.

다음 Live Connect 다차원 원본은 복합 모델과 함께 사용할 수 없습니다.The following Live Connect multi-dimensional sources can't be used with composite models:

  • SAP HANASAP HANA
  • SAP Business WarehouseSAP Business Warehouse
  • SQL Server Analysis ServicesSQL Server Analysis Services
  • Power BI 데이터 세트Power BI datasets
  • Azure Analysis ServicesAzure Analysis Services

DirectQuery를 사용하여 이러한 다차원 원본에 연결하는 경우 다른 DirectQuery 원본에 연결하거나 가져오기 데이터와 결합할 수 없습니다.When you connect to these multi-dimensional sources by using DirectQuery, you can't connect to another DirectQuery source or combine it with import data.

복합 모델을 사용하면 DirectQuery의 기존 제한 사항이 여전히 적용됩니다.The existing limitations of DirectQuery still apply when you use composite models. 이러한 제한 사항 중 대부분은 테이블의 스토리지 모드에 따라 테이블별로 적용됩니다.Many of these limitations are now per table, depending upon the storage mode of the table. 예를 들어 가져오기 테이블에서 계산된 열은 다른 테이블을 참조할 수 있지만, DirectQuery 테이블에서 계산된 열은 여전히 동일한 테이블의 열만 참조할 수 있습니다.For example, a calculated column on an import table can refer to other tables, but a calculated column on a DirectQuery table can still refer only to columns on the same table. 다른 제한 사항은 모델 내의 테이블이 DirectQuery인 경우 모델에 전체적으로 적용됩니다.Other limitations apply to the model as a whole, if any of the tables within the model are DirectQuery. 예를 들어 QuickInsights 및 Q&A 기능은 모델 내의 테이블에 DirectQuery의 스토리지 모드가 있는 경우 모델에서 사용할 수 없습니다.For example, the QuickInsights and Q&A features aren't available on a model if any of the tables within it has a storage mode of DirectQuery.

다음 단계Next steps

복합 모델 및 DirectQuery에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.For more information about composite models and DirectQuery, see the following articles: