시각적 개체 유형별 데이터 요소 제한 및 전략 적용Apply data-point limits and strategies by visual type

적용 대상: 적용됨.비즈니스 사용자를 위한 Power BI 서비스 적용됨.디자이너 및 개발자를 위한 Power BI 서비스 적용됨.Power BI Desktop 적용되지 않음.Pro 또는 Premium 라이선스 필요 APPLIES TO: Applies to.Power BI service for business users Applies to.Power BI service for designers & developers Applies to.Power BI Desktop Does not apply to.Requires Pro or Premium license

Power BI에서 시각적 개체를 렌더링할 경우 시각화가 빠르고 정확해야 합니다.When rendering a visual in Power BI, the visualization must be quick and accurate. 이를 위해 각 시각적 개체 유형의 기본 알고리즘을 구성해야 합니다.That requires underlying algorithms configured for each visual type. Power BI의 시각적 개체는 다양한 규모의 데이터 세트를 처리할 수 있을 정도의 유연성이 있어야 합니다.Visuals in Power BI must be flexible enough to handle different sizes of datasets. 일부 데이터 세트에는 몇 개의 데이터 요소만 있는 반면, 다른 데이터 세트에는 페타바이트 단위의 데이터 요소가 있습니다.Some datasets have only a handful of data points, while other datasets have petabytes of data points. 이 문서에서는 Power BI에서 시각화를 렌더링하는 데 사용하는 전략을 설명합니다.This article explains the strategies used by Power BI to render visualizations.

데이터 감소 전략Data reduction strategies

모든 시각적 개체는 분석되는 대규모일 수 있는 데이터를 처리하기 위해 하나 이상의 ‘데이터 감소 전략’을 사용합니다. Every visual employs one or more data reduction strategies in order to handle the potentially large volumes of data being analyzed. 간단한 테이블에서도 클라이언트에 전체 데이터 세트를 로드하지 않기 위한 전략을 사용합니다.Even a simple table employs a strategy to avoid loading the entire dataset to the client. 사용되는 감소 전략은 시각적 개체 유형에 따라 다릅니다.The reduction strategy being used varies by visual type. 각 시각적 개체는 서버에 전송된 데이터 요청을 생성하는 과정 중에 지원되는 ‘데이터 감소 전략’ 중에서 선택합니다. Each visual selects from the supported data reduction strategies as part of generating the data request sent to the server.

각 시각적 개체는 전체 데이터 양에 영향을 주는 이러한 전략의 매개 변수를 제어합니다.Each visual controls the parameters on those strategies to influence the overall amount of data.

전략Strategies

각 전략에는 시각화되는 데이터의 셰이프 및 형식을 기반으로 하는 기본값이 있습니다.For each strategy, there are defaults based on the shape and type of data being visualized. 그러나 Power BI 서식 지정 창에서 기본값을 재정의하여 적합한 사용자 환경을 제공할 수 있습니다.But the defaults can be overridden, in the Power BI Formatting pane, to provide the right user experience.

  • 데이터 창 (구분): 사용자가 전체 데이터 세트의 조각을 점진적으로 로드하여 시각적 개체에서 데이터를 스크롤할 수 있도록 합니다.Data Windowing (Segmentation): Allow users to scroll through the data in a visual by progressively loading fragments of the overall dataset.
  • TopN : 처음 N개 항목만 표시합니다.TopN : Show only the first N items
  • 간단한 샘플 : 사이에 있는 처음, 마지막 및 N개 균등 분산 항목을 표시합니다.Simple Sample : Show the first, last, and N evenly distributed items in between.
  • BottomN : 마지막 N개 항목만 표시합니다.BottomN : Show only the last N items. 자주 업데이트되는 데이터를 모니터링하는 데 유용합니다.Useful for monitoring frequently updated data.
  • 고밀도 샘플링 - 이상값 및/또는 곡선 셰이프를 더욱 잘 준수하는 향상된 샘플링 알고리즘입니다.High-density sampling - An improved sampling algorithm that better respects outliers and/or the shape of a curve.
    • 범주화된 선 샘플링 - 축에서 Bin의 이상값을 기반으로 하는 샘플 데이터 요소입니다.Binned line sampling - Sample data points based on outliers in bins across an axis
    • 겹치는 요소 샘플링 - 이상값을 보존하기 위해 겹치는 값을 기반으로 하는 샘플 데이터 요소입니다.Overlapping points sampling - Sample data points based on overlapping values to preserve outliers

통계Statistics

특정 모델은 특정 열의 값 수에 대한 통계를 제공할 수 있습니다.Certain models can provide statistics about the number of values for certain columns. 해당 정보가 있으면 해당 정보를 이용하여 시각적 개체가 전략의 값 수를 명시적으로 재정의하지 않는 경우 여러 계층 구조에서 향상된 분산을 제공합니다.When such information is present, we leverage that information to provide better balancing across multiple hierarchies, if a visual does not explicitly override the count of values for a strategy.

자세한 내용은 Analysis Services의 새로운 기능을 참조하세요.For more information, see What's new in Analysis Services

동적 제한Dynamic limits

위의 전략 외에도 그룹화 열의 2개 계층 구조(축과 범례 또는 범주와 계열)가 있는 시각적 개체는 ‘동적 제한’이라는 하나의 추가 전략을 사용합니다. In addition to the strategies above, visuals with two hierarchies of grouping columns (axis and legend, or category and series) use one additional strategy called dynamic limits. 동적 제한은 데이터 요소를 더 잘 분산하도록 설계되었습니다.Dynamic limits are designed to better balance data points.

동적 제한은 정적 제한보다 스파스 데이터 요소에 더 효과적인 선택입니다.Dynamic limits provide a better selection of points for sparse data than static limits would. 예를 들어 시각적 개체는 총 1000개 요소가 포함된 100개 범주 및 10개 계열을 선택하도록 구성될 수 있습니다.For example, a visual could be configured to select 100 categories and 10 series with a total of 1000 points. 그러나 실제 데이터에는 50개 범주 및 20개 계열이 포함됩니다.But the actual data has 50 categories and 20 series. 쿼리 런타임에 동적 제한은 모든 20개 계열을 선택하여 요청된 1000개 요소를 채웁니다.At query runtime, dynamic limits selects all 20 series to fill up the 1000 points requested.

동적 제한은 다음 설명과 같이 서버가 가능할 때 자동으로 적용됩니다.Dynamic limits are automatically applied when the server is capable as detailed below:

  • 서버의 SuperDax 기능을 활용하는 온-프레미스 SSAS 버전 2016 이상의 Power BI Desktop에서In Power BI Desktop with On-premises SSAS version 2016 or higher leveraging the SuperDax capabilities of the server

  • 가져온 모델, 직접 쿼리 서비스 실시간 연결 또는 AS PaaS 실시간 연결을 사용할 경우 데스크톱 및 Power BI 서비스에서.In Desktop and Power BI service when using an imported model, Direct Query, live connect to the service, or live connect to AS PaaS.

  • Power BI 서비스에서 온-프레미스 SSAS에 온-프레미스 게이트웨이를 통해 연결할 경우에는 동적 제한을 사용할 수 없습니다.In Power BI Service, when connecting through an on-premises gateway to on-premises SSAS, we cannot use dynamic limits. 온-프레미스 게이트웨이는 온-프레미스 SSAS와 다른 결과 세트 구조를 반환하는 동적 제한 전략을 완전히 지원하지 않습니다.The on-premises gateway does not fully support the dynamic limits strategy that returns a different structure of result sets from the on-premises SSAS.

시각적 개체 유형별 전략 및 데이터 요소 제한Strategies and data point limits by visual type

영역 차트Area chart

선 샘플링 작동 방식 참조See How line sampling works

가로 막대형/세로 막대형 차트Bar/column chart

  • 범주별 모드인 경우When in categorical mode
    • 범주: 한 번에 500개 행의 창을 사용하여 가상화Categories: Virtualization by using Window of 500 rows at a time
    • 계열: 상위 60Series: Top 60
    • 스칼라 모드인 경우(동적 제한을 사용할 수 있음)When in scalar mode (could use dynamic limits)
      • 최대 요소: 10,000Max points: 10,000
      • 범주: 500개 값 샘플Categories: Sample of 500 values
      • 계열: 상위 20개 값Series: Top 20 values

카드(다중 행)Card (multirow)

  • 값: 한 번에 200개 행의 창을 사용하여 가상화Values: Virtualization by using Window of 200 rows at a time

콤보 차트Combo chart

세로 막대형 차트와 동일한 전략을 사용합니다.Uses the same strategies as column chart. 콤보 차트 의 선은 꺾은선형 차트 에서 사용하는 고밀도 알고리즘을 사용하지 않습니다.Notice that the line in the combo chart does not use the high-density algorithm that the line chart uses.

Power BI 시각적 개체Power BI visuals

최대 30,000개를 가져올 수 있지만 어떤 전략을 사용할지는 시각적 개체 작성자의 마음입니다.Can get up to 30,000 but it is up to the visual authors to indicate what strategies to use. 기본 제한은 1,000개이지만 시각적 개체 생성자가 이를 최대 30,000개까지로 변경할 수 있습니다.The default limit is 1,000 but the visual creator can change that, up to a maximum of 30,000.

도넛형Doughnut

  • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500
  • 그룹: 상위 500Group: Top 500
  • 세부 정보: 상위 20Details: Top 20

등치 지역도 단계구분도Filled map choropleth

등치 지역도에는 통계 또는 동적 제한을 사용할 수 있습니다.The filled map can use statistics or dynamic limits. Power BI는 동적 제한, 통계 및 마지막 구성의 순서로 감소를 사용하려고 시도합니다.Power BI tries to use reduction in the following order: dynamic limits, statistics, and lastly configuration.

  • 최대 요소: 10000Max points: 10000
  • 범주: 상위 500Categories: Top 500
  • 계열(X 및 Y가 둘 다 있는 경우): 상위 20Series (when both X and Y are present): Top 20

깔때기형Funnel

  • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500
  • 범주: 상위 3,500Categories: Top 3,500

KPIKPI

  • 추세 축Trend axis
  • 하위 3,500Bottom 3,500

꺾은선형 차트Line chart

선 샘플링 작동 방식 참조See How line sampling works

꺽은선형 차트, 고밀도Line chart, high density

고밀도 샘플링 참조See High density sampling

Map

  • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500

구성에 따라 지도에 다음을 포함할 수 있습니다.Depending on the configuration, a map can have:

  • 위치: 상위 3,500Location: Top 3,500
  • 위치, 크기: 상위 3,500Location, Size: Top 3,500
  • 위치, 위도 및 경도 집계(+/-Size): 상위 3,500Location, Latitude, and Longitude aggregates (+/-Size): Top 3,500
  • 위도, 경도: 고밀도 분산형 참조Latitude, Longitude: see High density scatter
  • 위도, 경도, 크기: 상위 3,500Latitude, Longitude, Size: Top 3,500
  • 범례, 위도, 경도: 고밀도 분산형 참조Legend, Latitude, Longitude: see High density scatter
  • 범례, 위도, 경도, 크기: 상위 233개 범례, 상위 15개 위도 및 경고(통계 또는 동적 제한을 사용할 수 있음)Legend, Latitude, Longitude, Size: Top 233 legends, Top 15 latitude and longitude (could use statistics or dynamic limits)
  • 위치, 범례, 위도 및 경도를 집계로(+/-Size): 상위 233개 위치, 상위 15개 범례(통계 또는 동적 제한을 사용할 수 있음)Location, Legend, Latitude, and Longitude as aggregates (+/-Size): Top 233 locations, Top 15 legends (could use statistics or dynamic limits)

행렬Matrix

  • 행: 한 번에 500개 행의 창을 사용하여 가상화Rows: Virtualization by using Window of 500 rows at a time
  • 열: 상위 100개 그룹화 열Columns: Top 100 grouping columns
  • 값: 여러 값이 데이터 감소 계산에 포함되지 않음Values: multiple values do not count against the data reduction

PowerApps 시각적 개체PowerApps visual

최대 30,000개를 가져올 수 있지만 어떤 전략을 사용할지는 시각적 개체 작성자의 마음입니다.Can get up to 30,000 but it is up to the visual authors to indicate what strategies to use. 기본 제한은 1,000개이지만 시각적 개체 생성자가 이를 최대 30,000개까지로 변경할 수 있습니다.The default limit is 1,000 but the visual creator can change that, up to a maximum of 30,000.

방사형 계기Radial gauge

감소 전략 없음No reduction strategy

슬라이서Slicer

  • 값: 한 번에 200개 행의 창을 사용하여 가상화Values: Virtualization by using Window of 200 rows at a time

분산형 차트(고밀도)Scatter chart (high density)

고밀도 분산형 참조See High density scatter

원형Pie

  • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500
  • 그룹: 상위 500Group: Top 500
  • 세부 정보: 상위 20Details: Top 20

R 및 Python 시각적 개체R & Python visuals

150,000개 행으로 제한됨.Limited to 150,000 rows. 150,000개 이상의 행이 선택되면 상위 150,000개 행만 사용됨If more than 150,000 rows are selected, only the top 150,000 rows are used

리본 차트Ribbon chart

  • 범주별 모드인 경우When in categorical mode
    • 범주: 한 번에 500개 행의 창을 사용하여 가상화(데이터 창)Categories: Virtualization (data windowing) by using Window of 500 rows at a time
    • 계열: 상위 60Series: Top 60
    • 스칼라 모드인 경우(동적 제한을 사용할 수 있음)When in scalar mode (could use dynamic limits)
      • 최대 요소: 10,000Max points: 10,000
      • 범주: 500개 값 샘플Categories: Sample of 500 values
      • 계열: 상위 20개 값Series: Top 20 values

도형 맵(미리 보기)Shape map (Preview)

도형 맵에는 통계 또는 동적 제한을 사용할 수 있습니다.The shape map can use statistics or dynamic limits.

  • 최대 요소: 1,500Max points: 1,500
  • 범주: 상위 500Categories: Top 500

테이블Table

  • 값: 한 번에 500개 행의 창을 사용하여 가상화(데이터 창)Values: Virtualization (data windowing) by using Window of 500 rows at a time

트리 맵(통계 또는 동적 제한을 사용할 수 있음)Tree map (could use statistics or dynamic limits)

  • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500
  • 그룹: 상위 500Group: Top 500
  • 세부 정보: 상위 20Details: Top 20

폭포 차트Waterfall chart

  • 범주 버킷만 있는 경우When there is only the category bucket
    • 최대 요소: 3,500Max points: 3,500
    • 범주 전용 - 상위 3,500Category only - top 3,500
  • 범주 및 분류가 둘 다 있는 경우When both category and breakdown are present
    • 범주: 한 번에 30개 행의 창을 사용하여 가상화(데이터 창)Category: Virtualization (data windowing) by using Window of 30 rows at a time
    • 분석 결과 - 상위 200개 값Breakdown - Top 200 values

다음 단계Next steps

시각화 형식Visualization types