테이블 형식 및 다차원 솔루션 비교Comparing tabular and multidimensional solutions

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis ServicesSQL Server Analysis Services는 비즈니스 인텔리전스 의미 체계 모델을 만들기 위한 여러 가지 방식: 테이블 형식, 다차원 및 Powerpivot for SharePoint. SQL Server Analysis Services provides several approaches for creating a business intelligence semantic model: Tabular, Multidimensional, and Power Pivot for SharePoint.

둘 이상의 접근 방식을 사용하면 다양한 비즈니스 및 사용자 요구 사항에 맞게 모델링 환경을 조정할 수 있습니다.Having more than one approach enables a modeling experience tailored to different business and user requirements. 다차원은 다양한 BI 소프트웨어 공급업체에서 수용하는 개방형 표준 기반의 완성도 높은 기술이지만 습득하기 어려울 수 있습니다.Multidimensional is a mature technology built on open standards, embraced by numerous vendors of BI software, but can be hard to master. 테이블 형식은 많은 개발자에게 보다 직관적인 관계형 모델링 접근 방식을 제공합니다.Tabular offers a relational modeling approach that many developers find more intuitive. 파워 피벗은 훨씬 간단한 접근 방식으로, SharePoint를 통해 제공되는 서버 지원과 더불어 Excel에서 시각적 데이터 모델링을 제공합니다.Power Pivot is even simpler, offering visual data modeling in Excel, with server support provided via SharePoint.

모든 모델은 Analysis Services 인스턴스에서 실행되고, 단일 데이터 공급자 집합을 사용하여 클라이언트 도구에서 액세스하며, Excel, Reporting Services, Power BI 및 다른 공급업체의 BI 도구를 통해 대화형 및 정적 보고서에 시각화되는 데이터베이스로 배포됩니다.All models are deployed as databases that run on an Analysis Services instance, accessed by client tools using a single set of data providers, and visualized in interactive and static reports via Excel, Reporting Services, Power BI, and BI tools from other vendors.

테이블 형식 및 다차원 솔루션 SSDT를 사용 하 여 및 독립 실행형에서 실행 되는 기업 BI 프로젝트에 사용 됩니다 Analysis ServicesAnalysis Services 온-프레미스, 인스턴스 및 테이블 형식 모델에는 Azure Analysis Services 서버에는 클라우드입니다.Tabular and multidimensional solutions are built using SSDT and are intended for corporate BI projects that run on a standalone Analysis ServicesAnalysis Services instance on-premises, and for tabular models, an Azure Analysis Services server in the cloud. 두 솔루션 모두 BI 클라이언트와 쉽게 통합되는 고성능 분석 데이터베이스를 제공합니다.Both solutions yield high performance analytical databases that integrate easily with BI clients. 하지만 각 솔루션은 구축, 사용 및 배포되는 방법이 다릅니다.Yet each solution differs in how they are created, used, and deployed. 이 항목에서는 대부분 사용자에게 적합한 접근 방식을 식별할 수 있도록 이 두 가지 유형을 비교합니다.The bulk of this topic compares these two types so that you can identify the right approach for you.

새 프로젝트의 경우 일반적으로 테이블 형식 모델 권장 합니다.For new projects, we generally recommend tabular models. 테이블 형식 모델을 디자인, 테스트 및 배포를 더 빠르게은 인과 최신 셀프 서비스 BI 응용 프로그램으로 더 잘 작동 하 고 클라우드 Microsoft에서 서비스입니다.Tabular models are faster to design, test, and deploy; and will work better with the latest self-service BI applications and cloud services from Microsoft.

모델링 유형에 대한 개요Overview of modeling types

Analysis Services를 처음 접하는 사용자를 위해New to Analysis Services? 다음 표에서는 다양한 모델을 열거하고, 접근 방식을 요약하며, 초기 릴리스 수단을 식별합니다.The following table enumerates the different models, summarizes the approach, and identifies the initial release vehicle.

참고

Azure Analysis Services 이상은 1200 호환성 수준의 테이블 형식 모델을 지원 합니다.Azure Analysis Services supports tabular models at the 1200 and higher compatibility levels. 그러나이 항목에서 설명 하는 모든 테이블 형식 모델링 기능 Azure Analysis Services에서 지원 됩니다.However, not all tabular modeling functionality described in this topic is supported in Azure Analysis Services. 만들기 및 Azure Analysis services 테이블 형식 모델 배포도 하지만 동일 온-프레미스의 경우와에 차이점을 이해 해야 합니다.While creating and deploying tabular models to Azure Analysis Services is much the same as it is for on-premises, it's important to understand the differences. 자세한 내용은 참고 Azure Analysis Services 란?To learn more , see What is Azure Analysis Services?

형식Type 모델링 설명Modeling description 릴리스됨Released
테이블 형식Tabular 관계형 모델링 구문(모델, 테이블, 열)입니다.Relational modeling constructs (model, tables, columns). 내부적으로 메타데이터는 OLAP 모델링 구문(큐브, 차원, 측정값)에서 상속됩니다.Internally, metadata is inherited from OLAP modeling constructs (cubes, dimensions, measures). 코드 및 스크립트에는 OLAP 메타데이터가 사용됩니다.Code and script use OLAP metadata. SQL Server 2012 이상(호환성 수준 1050 - 1103) 1SQL Server 2012 and later (compatibility levels 1050 - 1103) 1
SQL Server 2016의 테이블 형식Tabular in SQL Server 2016 관계형 모델링 구문 (모델, 테이블, 열)의 테이블 형식 메타 데이터 개체 정의에 명시 스크립팅 언어 TMSL (Tabular Model)테이블 형식 개체 모델 (TOM) 코드입니다.Relational modeling constructs (model, tables, columns), articulated in tabular metadata object definitions in Tabular Model Scripting Language (TMSL) and Tabular Object Model (TOM) code. SQL Server 2016(호환성 수준 1200)SQL Server 2016 (compatibility level 1200)
SQL Server 2017의에서 테이블 형식Tabular in SQL Server 2017 관계형 모델링 구문 (모델, 테이블, 열)의 테이블 형식 메타 데이터 개체 정의에 명시 스크립팅 언어 TMSL (Tabular Model)테이블 형식 개체 모델 (TOM) 코드입니다.Relational modeling constructs (model, tables, columns), articulated in tabular metadata object definitions in Tabular Model Scripting Language (TMSL) and Tabular Object Model (TOM) code. SQL Server 2017 (호환성 수준 1400)SQL Server 2017 (compatibility level 1400)
다차원Multidimensional OLAP 모델링 구문(큐브, 차원, 측정값)입니다.OLAP modeling constructs (cubes, dimensions, measures). SQL Server 2000 이상SQL Server 2000 and later
Power PivotPower Pivot 원래는 추가 기능이었지만 지금은 Excel에 완전히 통합되어 있습니다.Originally an add-in, but now fully integrated into Excel. 내부 테이블 형식 인프라를 통해서만 지원되는 시각적 모델링입니다.Visual modeling only, over an internal Tabular infrastructure. PowerPivot 모델을 SSDT로 가져와 Analysis Services 인스턴스에서 실행되는 새 테이블 형식 모델을 만들 수 있습니다.You can import a Power Pivot model into SSDT to create a new Tabular model that runs on an Analysis Services instance. Excel 및 PowerPivot BI Desktop을 통해via Excel and Power Pivot BI Desktop

1 은 테이블 형식 메타 데이터 엔진 및 시나리오에 대 한 지원으로 인해 현재 릴리스에서 중요 한 호환성 수준을 더 높은 수준 에서만 사용할 수 있는 기능입니다.1 Compatibility levels are significant in the current release due to tabular metadata engine and support for scenario-enabling features available only at the higher level. 이상 버전에서는 이전 호환성 수준 지원 하지만 새로운 모델을 만들거나 기존 모델을 서버 버전에서 지 원하는 가장 높은 호환성 수준으로 업그레이드 것이 좋습니다.Later versions support earlier compatibility levels, but it is recommended you create new models or upgrade existing models to the highest compatibility level supported by the server version.

모델 기능Model Features

다음 표에는 모델 수준에서의 기능 가용성이 요약되어 있습니다.The following table summarizes feature availability at the model level. 사용하고 싶은 기능이 빌드하려는 모델 유형에서 제공되는지 알아보려면 다음 목록을 검토하세요.Review this list to ensure that the feature you want to use is available in the type of model you plan to build.

다차원Multidimensional 테이블 형식Tabular
동작Actions Yes 아니요No
AggregationsAggregations Yes 아니요No
계산된 열Calculated Column 아니요No Yes
계산 측정값Calculated Measures Yes Yes
계산된 테이블Calculated Tables 아니요No 1Yes1
사용자 지정 어셈블리Custom Assemblies Yes 아니요No
사용자 지정 롤업Custom Rollups Yes 아니요No
기본 멤버Default Member Yes 아니요No
표시 폴더Display folders Yes 1Yes1
Distinct CountDistinct Count Yes 예(DAX를 통해)Yes (via DAX)
드릴스루Drillthrough Yes 예 (클라이언트 응용 프로그램에 따라 다름)Yes (depends on client application)
계층 구조Hierarchies Yes Yes
KPIKPIs Yes Yes
연결된 개체Linked objects Yes 예(연결된 테이블)Yes (linked tables)
M 식M expressions 아니요No 1Yes1
다 대 다 관계Many-to-many relationships Yes 더 (이지만 양방향 교차 필터 1200 이상 호환성 수준에서)No (but there is bi-directional cross filters at 1200 and higher compatibility levels)
명명된 집합Named sets Yes 아니요No
비정형 계층 구조Ragged Hierarchies Yes 1Yes1
부모-자식 계층 구조Parent-child Hierarchies Yes 예(DAX를 통해)Yes (via DAX)
파티션Partitions Yes Yes
큐브 뷰Perspectives Yes Yes
행 수준 보안Row-level Security Yes Yes
개체 수준 보안Object-level Security Yes 1Yes1
반가산적 측정값Semi-additive Measures Yes Yes
TranslationsTranslations Yes Yes
사용자 정의 계층User-defined Hierarchies Yes Yes
쓰기 저장(writeback)Writeback Yes 아니요No

1 참조 Compatibility Level for Tabular Analysis Services의 모델링 호환성 수준 간의 기능 차이점에 대 한 정보에 대 한 합니다.1 See Compatibility Level for Tabular models in Analysis Services for information about functional differences between compatibility levels.

데이터 고려 사항Data Considerations

테이블 형식 및 다차원 모델의 외부 원본에서 가져온된 데이터를 사용 합니다.Tabular and multidimensional models use imported data from external sources. 가져와야 하는 데이터의 양 및 형식은 데이터에 가장 적합한 모델 유형을 결정할 때 주요 고려 사항일 수 있습니다.The amount and type of data you need to import can be a primary consideration when deciding which model type best fits your data.

압축Compression

테이블 형식 및 다차원 솔루션 모두에는 데이터를 가져오는 데이터 웨어하우스에 비해 Analysis Services 데이터베이스 크기를 줄여 주는 데이터 압축 기술이 사용됩니다.Both tabular and multidimensional solutions use data compression that reduces the size of the Analysis Services database relative to the data warehouse from which you are importing data. 실제 압축 비율은 기본 데이터의 특성에 따라 크게 달라지기 때문에 쿼리에서 데이터를 처리하고 사용한 후에 솔루션에 필요한 디스크 및 메모리의 양은 정확하게 예측할 수는 없습니다.Because actual compression will vary based on the characteristics of the underlying data, there is no way to know precisely how much disk and memory will be required by a solution after data is processed and used in queries.

여러 Analysis Services 개발자들은 일반적으로 다차원 데이터베이스에 필요한 기본 저장소 크기를 원본 데이터 크기의 1/3 정도로 예상합니다.An estimate used by many Analysis Services developers is that primary storage of a multidimensional database will be about one third size of the original data. 테이블 형식 데이터베이스에서는 대부분의 데이터가 사실 값 데이터로부터 가져온 데이터인 경우 특히 압축 효율을 1/10까지 높일 수 있습니다.Tabular databases can sometimes get greater amounts of compression, about one tenth the size, especially if most of the data is imported from fact tables.

모델의 크기 및 리소스 편차(메모리 내 또는 디스크)Size of the model and resource bias (in-memory or disk)

Analysis Services 데이터베이스의 크기는 이를 실행하는 데 사용할 수 있는 리소스에 의해서만 제한됩니다.The size of an Analysis Services database is constrained only by the resources available to run it. 또한 모델 유형 및 저장소 모드는 데이터베이스가 증가할 수 있는 크기에 양향을 줍니다.The model type and storage mode will also play a role in how large the database can grow.

테이블 형식 데이터베이스는 메모리 내에서 실행되거나, 외부 데이터베이스에 쿼리 실행을 오프로드하는 DirectQuery 모드에서 실행됩니다.Tabular databases run either in-memory or in DirectQuery mode that offloads query execution to an external database. 테이블 형식 메모리 내 분석 데이터베이스 뿐 아니라 모든는 데이터 뿐만 아니라 쿼리를 지원 하기 위해 생성 하는 추가적인 데이터 구조로 로드할 충분 한 메모리를가지고 있어야 의미 있는 메모리에 저장 됩니다.For tabular in-memory analytics, the database is stored entirely in memory, which means you must have sufficient memory to not only load all the data, but also additional data structures created to support queries.

SQL Server 2016에서 수정 된 DirectQuery는 이전 보다 제한 적고 성능이 향상에 있습니다.DirectQuery, revamped in SQL Server 2016, has fewer restrictions than before, and better performance. 저장소 및 쿼리 실행에 백 엔드 관계형 데이터베이스를 활용하면 이전보다 더 적합하게 대규모 테이블 형식 모델을 구축할 수 있습니다.Leveraging the backend relational database for storage and query execution makes building a large scale Tabular model more feasible than was previously possible.

지금까지 프로덕션 환경에서 가장 큰 데이터베이스는 각 하나 해당 용도에 최적화 되어 전용된 하드웨어에서 독립적으로 실행 하는 처리 및 쿼리 워크 로드로 다차원입니다.Historically, the largest databases in production are multidimensional, with processing and query workloads running independently on dedicated hardware, each one optimized for its respective use. 테이블 형식 데이터베이스가 이를 빠르게 따라잡고 있으며, DirectQuery의 새로운 발전이 격차를 더욱 해소하도록 도와줍니다.Tabular databases are catching up quickly, and new advancements in DirectQuery will help close the gap even further.

오프 로드 하는 다차원 데이터 저장소 및 쿼리 실행이 ROLAP를 통해 사용할 수 있습니다.For multidimensional offloading data storage and query execution is available via ROLAP. 쿼리 서버에서 행 집합을 캐시하고 오래된 행 집합을 페이징할 수 있습니다. 메모리 및 디스크 리소스의 효율적이고 균형 있는 사용은 종종 고객을 다차원 솔루션으로 안내합니다.On a query server, rowsets can be cached, and stale ones paged out. Efficient and balanced use of memory and disk resources often guide customers to multidimensional solutions.

부하가 클 때는 Analysis Services의 데이터 캐싱, 저장, 스캔 및 쿼리에 따라 어느 솔루션 유형이든 디스크 및 메모리 요구 사항이 모두 증가할 수 있습니다.Under load, both disk and memory requirements for either solution type can be expected to increase as Analysis Services caches, stores, scans, and queries data. 메모리 페이징 옵션에 대한 자세한 내용은 Memory Properties을 참조하세요.For more information about memory paging options, see Memory Properties. 크기 조정에 대한 자세한 내용은 High availability and Scalability in Analysis Services을 참조하세요.To learn more about scale, see High availability and Scalability in Analysis Services.

PowerPivot for Excel의 인위적인 파일 크기 제한은 2GB입니다. 이러한 크기 제한은 PowerPivot for Excel에서 만든 통합 문서를 SharePoint에 업로드할 수 있도록 보장하기 위해 파일 업로드 크기에 대해 설정된 최대 제한 크기입니다.Power Pivot for Excel has an artificial file size limit of 2 gigabytes, which is imposed so that workbooks created in Power Pivot for Excel can be uploaded to SharePoint, which sets maximum limits on file upload size. 독립 실행형 Analysis Services 인스턴스에서 PowerPivot 통합 문서를 테이블 형식 솔루션으로 마이그레이션하는 주요 이유 중 하나는 이러한 파일 크기 제한을 해결하기 위한 것입니다.One of the main reasons for migrating a Power Pivot workbook to a tabular solution on a standalone Analysis Services instance is to get around the file size limitation. 최대 파일 업로드 크기를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 최대 파일 업로드 크기 구성(SharePoint용 파워 피벗)을 참조하세요.For more information about configuring maximum file upload size, see Configure Maximum File Upload Size (Power Pivot for SharePoint).

지원되는 데이터 원본Supported Data Sources

테이블 형식 모델은 관계형 데이터 원본, 데이터 피드 및 일부 문서 형식에서 데이터를 가져올 수 있습니다.Tabular models can import data from relational data sources, data feeds, and some document formats. 또한 ODBC 공급자에 게 테이블 형식 모델에 대 한 OLE DB를 사용할 수 있습니다.You can also use OLE DB for ODBC providers with tabular models. 1400 호환성 수준에서 테이블 형식 모델 데이터 원본에서 가져올 수 있는 다양 한 크게 증가 시 키를 제공 합니다.Tabular models at the 1400 compatibility level offer a significant increase in the variety of data sources from which you can import from. 최신 가져올 데이터의 데이터를 쿼리하고 가져오기 M 쿼리 수식 언어를 사용 하 여 SSDT의 기능 소개 때문입니다.This is due to the introduction of the modern Get Data data query and import features in SSDT utilizing the M formula query language.

다차원 솔루션에서는 OLE DB 기본 및 관리 공급자를 사용하여 관계형 데이터 원본으로부터 데이터를 가져올 수 있습니다.Multidimensional solutions can import data from relational data sources using OLE DB native and managed providers.

각 모델로 가져올 수 있는 외부 데이터 원본 목록을 보려면 다음 항목을 참조하십시오.To view the list of external data sources that you can import to each model, see the following topics:

쿼리 및 스크립팅 언어 지원Query and Scripting Language Support

Analysis Services에는 MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL 및 TMSL이 포함되어 있습니다.Analysis Services includes MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL, and TMSL. 이러한 언어에 대한 지원은 모델 유형별로 다를 수 있습니다.Support for these languages can vary by model type. 쿼리 및 스크립팅 언어 요구 사항을 고려해야 하는 경우 다음 목록을 검토하세요.If query and scripting language requirements are a consideration, review the following list.

  • 테이블 형식 모델 데이터베이스는 DAX 계산, DAX 쿼리 및 MDX 쿼리를 지원합니다.Tabular model databases support DAX calculations, DAX queries, and MDX queries. 이는 모든 호환성 수준에서 적용됩니다.This is true at all compatibilities levels. 스크립트 언어는 ASSL (XMLA)를 통한 호환성 수준 1050-1103 및 TMSL (XMLA)에 대 한 호환성 수준 1200 이상에 대 한 합니다.Script languages are ASSL (over XMLA) for compatibility levels 1050-1103, and TMSL (over XMLA) for compatibility level 1200 and higher.

  • 파워 피벗 통합 문서에서는 계산에 DAX를 사용하고, 쿼리에 DAX 또는 MDX를 사용합니다.Power Pivot workbooks use DAX for calculations, and DAX or MDX for queries.

  • 다차원 모델 데이터베이스는 MDX 계산, MDX 쿼리, DAX 쿼리 및 ASSL을 지원 합니다.Multidimensional model databases support MDX calculations, MDX queries, DAX queries, and ASSL.

  • 데이터 마이닝 모델은 DMX와 ASSL을 지원합니다.Data mining models support DMX and ASSL.

  • Analysis Services PowerShell은 테이블 형식 및 다차원 모델과 데이터베이스에 지원됩니다.Analysis Services PowerShell is supported for Tabular and Multidimensional models and databases.

    모든 데이터베이스는 XML/A를 지원합니다.All databases support XML/A. 자세한 내용은 쿼리 및 식 언어 참조(Analysis Services)Analysis Services 개발자 설명서를 참조하세요.See Query and Expression Language Reference (Analysis Services) and Analysis Services Developer Documentation for more information.

보안 기능Security Features

모든 Analysis Services 솔루션은 데이터베이스 수준에서 보안이 유지될 수 있습니다.All Analysis Services solutions can be secured at the database level. 보다 세부적인 보안 옵션은 모드마다 다릅니다.More granular security options vary by mode. 세부적인 보안 설정이 솔루션의 요구 사항인 경우 다음 목록을 검토하여 원하는 보안 수준이 작성하려는 솔루션 유형에서 지원되는지 확인하세요.If granular security settings are requirement for your solution, review the following list to ensure the level of security you want is supported in the type of solution you want to build:

  • 테이블 형식 모델 데이터베이스에는 역할 기반 권한을 사용 하 여 행 수준 보안을 사용할 수 있습니다.Tabular model databases can use row-level security, using role-based permissions.

  • 다차원 모델 데이터베이스에는 차원 및 셀 수준의 보안을 역할 기반 권한을 사용 하 여 사용할 수 있습니다.Multidimensional model databases can use dimension and cell-level security, using role-based permissions.

  • Power PivotPower Pivot 통합 문서는 SharePoint 사용 권한을 통해 파일 수준에서 보안이 유지됩니다. workbooks are secured at the file level, using SharePoint permissions.

    Power PivotPower Pivot 통합 문서는 테이블 형식 모드 서버에 복원될 수 있습니다. workbooks can be restored to a Tabular mode server. 파일 복원 되 면 행 수준 보안을 포함 하 여 모든 테이블 형식 모델링 기능을 사용할 수 있도록 SharePoint에서 분리 됩니다.Once the file is restored, it is decoupled from SharePoint, allowing you to use all tabular modeling features, including row-level security.

디자인 도구Design Tools

데이터 모델링 역량 및 기술 전문성은 분석 모델을 작성하는 사용자 간에 크게 다를 수 있습니다.Data modeling skills and technical expertise can vary widely among users who are tasked with building analytical models. 도구 친숙성 또는 사용자 전문성이 솔루션의 고려 사항인 경우 다음과 같은 모델 생성 환경을 비교하세요.If tool familiarity or user expertise is a consideration for your solution, compare the following experiences for model creation.

모델링 도구Modeling Tool 사용 방법How Used
SQL Server Data Tools(SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) 데이터 마이닝 솔루션 및 테이블 형식, 다차원, 만들 하려면 사용 합니다.Use to create tabular, multidimensional, and data mining solutions. 이 제작 환경에서는 Visual Studio 셸을 사용하여 작업 영역, 속성 창 및 개체 탐색을 제공합니다.This authoring environment uses the Visual Studio shell to provide workspaces, property panes, and object navigation. Visual Studio를 이미 사용 중인 기술 사용자는 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램을 생성할 때 대부분 이 도구를 선호합니다.Technical users who already use Visual Studio will most likely prefer this tool for building business intelligence applications.
Power PivotPower Pivot for Excel for Excel 나중에 SharePoint용 Power PivotPower Pivot 이 설치된 SharePoint 팜에 배포할 Power PivotPower Pivot 통합 문서를 만드는 데 사용됩니다.Use to create a Power PivotPower Pivot workbook that you later deploy to a SharePoint farm that has an installation of Power PivotPower Pivot for SharePoint. Excel용 Power PivotPower Pivot 에는 Excel에서 열리는 별도의 응용 프로그램 작업 영역이 있습니다. Power PivotPower Pivot for Excel has a separate application workspace that opens over Excel. 사용되는 시각적 요소(탭 페이지, 모눈 레이아웃 및 수식 표시줄)는 Excel과 동일합니다.It uses the same visual metaphors (tabbed pages, grid layout, and formula bar) as Excel. Excel에 능숙한 사용자는 SQL Server Data Tools(SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT)에서 이 도구를 사용하는 것을 선호할 것입니다.Users who are proficient in Excel will prefer this tool over SQL Server Data Tools(SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT).

클라이언트 응용 프로그램 지원Client Application Support

일반에서 테이블 형식 및 다차원 솔루션 (MSOLAP, AMOMD, ADOMD) Analysis Services 클라이언트 라이브러리 중 하나 이상을 사용 하 여 클라이언트 응용 프로그램을 지원 합니다.In-general, tabular and multidimensional solutions support client applications using one or more of the Analysis Services client libraries (MSOLAP, AMOMD, ADOMD). 예를 들어, Excel, Power BI Desktop 및 사용자 지정 응용 프로그램입니다.For example, Excel, Power BI Desktop, and custom applications.

Reporting Services를 사용하는 경우 보고서 기능의 가용성은 버전 및 서버 모드에 따라 다릅니다.If you are using Reporting Services, report feature availability varies across editions and server modes. 따라서 작성하려는 보고서 유형은 설치하려고 선택하는 서버 모드에 영향을 줄 수 있습니다.For this reason, the type of report that you want to build might influence which server mode you choose to install.

SharePoint에서 실행되는 Reporting Services 제작 도구인 Power ViewPower View는 SharePoint 2010 팜에 배포된 보고서 서버에서 사용할 수 있습니다. Power ViewPower View, a Reporting Services authoring tool that runs in SharePoint, is available on a report server that is deployed in a SharePoint 2010 farm. 이 보고서에 사용할 수 있는 데이터 원본 유형은 Analysis Services 테이블 형식 데이터베이스 또는 Power PivotPower Pivot 통합 문서뿐입니다.The only type of data source that can be used with this report is an Analysis Services tabular model database or a Power PivotPower Pivot workbook. 따라서 이 보고서 유형에 사용되는 데이터 원본을 호스팅할 테이블 형식 모드 서버 또는 SharePoint용 Power PivotPower Pivot 서버가 있어야 합니다.This means that you must have a tabular mode server or a Power PivotPower Pivot for SharePoint server to host the data source used by this type of report. 다차원 모델은 Power ViewPower View 보고서의 데이터 원본으로 사용할 수 없습니다.You cannot use a multidimensional model as a data source for a Power ViewPower View report. Power PivotPower Pivot 보고서에 대한 데이터 원본으로 사용하려면 Power ViewPower View BI 의미 체계 모델 연결 또는 Reporting Services 공유 데이터 원본을 만들어야 합니다.You must create a Power PivotPower Pivot BI Semantic Model connection or a Reporting Services shared data source to use as the data source for a Power ViewPower View report.

보고서 작성기 및 보고서 디자이너는 SharePoint용 Power PivotPower Pivot 에서 호스트되는 Power PivotPower Pivot 통합 문서를 포함하여 모든 Analysis Services 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.Report Builder and Report Designer can use any Analysis Services database, including Power PivotPower Pivot workbooks that are hosted on Power PivotPower Pivot for SharePoint.

Excel 피벗 테이블 보고서는 모든 Analysis Services 데이터베이스에서 지원됩니다.Excel PivotTable reports are supported by all Analysis Services databases. Excel 기능은 테이블 형식 데이터베이스를 사용하든 다차원 데이터베이스를 사용하든 Power PivotPower Pivot 통합 문서를 사용하든 동일합니다. 단, 쓰기 저장은 다차원 데이터베이스에만 지원됩니다.Excel functionality is the same whether you use a tabular .database, multidimensional database, or Power PivotPower Pivot workbook, although Writeback is only supported for multidimensional databases.

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