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아마존에서의 평가 순서 QuickSight
분석을 열거나 업데이트하면 Amazon은 분석을 표시하기 전에 분석에 구성된 모든 항목을 특정 순서로 QuickSight 평가합니다. Amazon은 구성을 데이터베이스 엔진이 실행할 수 있는 쿼리로 QuickSight 변환합니다. 쿼리는 데이터베이스, 서비스형 소프트웨어 (SaaS) 소스 또는 Amazon QuickSight 분석 엔진 (SPICE) 에 연결하든 관계없이 유사한 방식으로 데이터를 반환합니다.
구성이 평가되는 순서를 이해하면 특정 필터 또는 계산이 데이터에 언제 적용되는지를 결정하는 순서를 알 수 있습니다.
다음 그림은 평가 순서를 보여줍니다. 왼쪽 열에는 레벨 인식 계산 창(LAC-W)이나 집계(LAC-A) 함수가 포함되지 않은 경우의 평가 순서가 표시됩니다. 두 번째 열에는 사전 필터(PRE_FILTER
) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 세 번째 열에는 사전 집계(PRE_AGG
) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 마지막 열에는 LAC-A 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 그림 다음에는 평가 순서에 대한 더 자세한 설명이 있습니다. 레벨 인식 계산에 대한 자세한 내용은 Amazon에서 레벨 인식 계산 사용 QuickSight을(를) 참조하십시오.
![Four flowcharts comparing evaluation order for different LAC scenarios in data analysis.](images/order-of-evaluation2.png)
다음 목록은 Amazon이 분석에 구성을 QuickSight 적용하는 순서를 보여줍니다. 데이터 세트에서 설정하는 모든 항목(예: 데이터 세트 수준의 계산, 필터 및 보안 설정)은 분석 외부에서 수행됩니다. 이러한 항목은 모두 기본 데이터에 적용됩니다. 다음 목록은 분석 내부에서 수행되는 항목만 다룹니다.
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LAC-W 사전 필터 수준: 분석 필터 이전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다.
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단순 계산: 집계 또는 창 계산 없이 스칼라 수준에서 계산합니다. 예를 들어
date_metric/60, parseDate(date, 'yyyy/MM/dd'), ifelse(metric > 0, metric, 0), split(string_column, '|' 0)
입니다. -
LAC-W 함수 PRE_FILTER: LAC-W PRE_FILTER 표현식이 비주얼에 포함되는 경우 Amazon은 필터보다 QuickSight 먼저 원래 테이블 수준에서 창 함수를 계산합니다. LAC-W PRE_FILTER 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어
maxOver(Population, [State, County], PRE_FILTER) > 1000
입니다.
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LAC-W PRE_AGG: 집계 전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다.
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분석 중에 추가된 필터: 시각 자료의 집계되지 않은 필드에 대해 생성된 필터는 이 시점에서 적용되며, 이는 WHERE 절과 유사합니다. 예를 들어
year > 2020
입니다. -
LAC-W 함수 PRE_AGG: LAC-W PRE_AGG 표현식이 비주얼에 포함되는 경우 QuickSight Amazon은 집계를 적용하기 전에 창 함수를 계산합니다. LAC-W PRE_AGG 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어
maxOver(Population, [State, County], PRE_AGG) > 1000
입니다. -
상위/하위 N 필터: 상위/하위 N개 항목을 표시하도록 차원에 구성된 필터입니다.
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LAC-A 수준: 시각적 집계 전에 사용자 지정 수준에서 집계를 평가합니다.
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사용자 지정 수준 집계: 시각적 객체에 포함된 LAC-A 표현식이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. Amazon은 위에서 언급한 필터 뒤에 있는 표를 기반으로 QuickSight 계산된 필드에 지정된 차원별로 그룹화하여 집계를 계산합니다. 예를 들어
max(Sales, [Region])
입니다.
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시각적 객체 수준: 시각적 객체 수준에서 집계를 평가하고 나머지 구성을 시각적 객체에 적용하여 집계 후 테이블 계산을 평가합니다.
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시각적 객체 수준 집계: 테이블 형식 테이블(차원이 비어 있는 경우)을 제외하고는 항상 시각적 객체의 집계를 적용해야 합니다. 이 설정을 사용하면 필드 모음의 필드를 기반으로 한 집계가 시각적 객체에 포함된 차원별로 그룹화되어 계산됩니다. 집계를 기반으로 하는 필터가 있으면 HAVING 절과 마찬가지로 이 시점에서 필터가 적용됩니다. 예를 들어
min(distance) > 100
입니다. -
테이블 계산: 시각에서 참조되는 집계 후 테이블 계산(집계 표현식을 피연산자로 사용해야 함)이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. QuickSight Amazon은 시각적 집계 후 윈도우 계산을 수행합니다. 마찬가지로 이러한 계산을 기반으로 구축된 필터가 적용됩니다.
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기타 카테고리 계산: 이 유형의 계산은 선형/막대/파이/도넛형 차트에서만 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 표시 제한을 참조하세요.
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총계 및 소계: 총계 및 소계는 요청 시 도넛형 차트(총계만), 테이블(총계만) 및 피벗 테이블로 계산됩니다.
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