데이터 집합 관리

랜딩, 저장소, 변환, 데이터 마트 및 복제 데이터 작업에 포함된 데이터 집합을 관리하여 변환을 만들고 데이터를 필터링하고 열을 추가할 수 있습니다.

포함된 데이터 집합은 디자인 보기에 있는 데이터 집합 아래에 나열됩니다. 열 선택기()를 사용하여 표시할 열을 선택할 수 있습니다.

변환 규칙 및 명시적 변환

전역 및 명시적 변환을 모두 수행할 수 있습니다.

변환 규칙

일치하는 모든 데이터 집합에 적용할 범위에서 %를 와일드카드로 사용하는 변환 규칙을 만들어 전역 변환을 수행할 수 있습니다.

• 규칙을 클릭한 다음 규칙 추가를 클릭하여 새 변환 규칙을 만듭니다.

  자세한 내용은 데이터 집합을 변환하는 규칙 만들기을 참조하십시오.

변환 규칙은 영향을 받는 특성에서 진한 보라색 모서리로 표시됩니다.

명시적 변환

명시적 변환은 다음과 같은 경우에 만들어집니다.

• 편집을 사용하여 열 특성을 변경하는 경우

• 데이터 집합에서 이름 바꾸기를 사용하는 경우

• 열을 추가하는 경우

명시적 변환은 전역 변환을 재정의하고 영향을 받는 특성에 밝은 자주색 모서리로 표시됩니다.

데이터 집합 필터링

필요한 경우 데이터를 필터링하여 행의 하위 집합을 만들 수 있습니다.

• 필터를 클릭합니다.

자세한 내용은 데이터 집합 필터링를 참조하십시오.

데이터 집합 이름 바꾸기

데이터 집합의 이름을 바꿀 수 있습니다.

• 데이터 집합에서 을 클릭한 다음 이름 바꾸기를 클릭합니다.

열 추가

필요한 경우 행 수준 변환이 있는 열을 추가할 수 있습니다.

• 열 추가를 클릭합니다.

자세한 내용은 데이터 집합에 열 추가을 참조하십시오.

열 편집

열을 선택하고 편집을 클릭하여 열 속성을 편집할 수 있습니다.

• 이름

• 키

  열을 기본 키로 설정합니다. 키 열에서 선택하거나 선택 취소하여 키를 설정할 수도 있습니다.

• Null 허용

• 데이터 유형

  열의 데이터 유형을 설정합니다. 일부 데이터 유형의 경우 길이와 같은 추가 속성을 설정할 수 있습니다.

열 제거

데이터 집합에서 하나 이상의 열을 제거할 수 있습니다.

• 제거할 열을 선택하고 제거를 클릭합니다.

제거된 열을 보려면 제거된 열 표시를 클릭합니다. 제거된 열은 취소선이 표시된 텍스트로 나타납니다. 제거된 열을 선택하고 되돌리기를 클릭하여 검색할 수 있습니다.

열에 대한 명시적 변경 내용 되돌리기

하나 이상의 열에 대한 모든 명시적 변경 내용을 되돌릴 수 있습니다.

• 변경 내용을 되돌릴 열을 선택하고 되돌리기를 클릭합니다.

전역 변환 규칙의 변경 내용은 되돌릴 수 없습니다.

추가된 열을 되돌리면 제거됩니다.

데이터 집합 설정

데이터 집합에 대한 설정을 변경할 수 있습니다. 기본 설정은 데이터 자산의 설정을 상속하는 것이지만 설정을 명시적으로 켜기 또는 끄기로 변경할 수도 있습니다.

• 데이터 집합에서 을 클릭한 다음 설정을 클릭합니다.

데이터 보기

데이터 파이프라인을 설계할 때 데이터 샘플을 보고 데이터의 형태의 확인하고 유효성 검사할 수 있습니다.

다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

• Qlik 관리 콘솔의 테넌트 수준에서 데이터 보기가 활성화되었습니다.

  설정 > 기능 제어 > 데이터 통합에서 데이터 보기를 활성화합니다.

• 데이터 연결이 있는 공간에서 데이터 볼 수 있음 역할이 할당됩니다.

• 데이터 프로젝트가 있는 공간에서 볼 수 있음 역할이 할당됩니다.

설계 보기의 데이터 집합 탭에서 샘플 데이터를 보려면 다음 단계를 따르십시오.

• 물리적 개체에서 데이터 보기를 클릭합니다.

데이터 샘플이 표시됩니다. 행 수를 사용하여 샘플에 포함할 데이터 행 수를 설정할 수 있습니다.

데이터 집합과 테이블 간을 변경하려면 다음 안내를 따르십시오.

• 데이터의 논리적 표현을 보려면 데이터 집합를 선택합니다.

• 데이터베이스의 물리적 표현을 테이블과 뷰로 보려면 물리적 개체를 선택합니다.

  뉴스 메모물리적 표현이 아직 만들어지지 않은 경우에는 이 옵션을 사용할 수 없습니다.

다음 두 가지 방법으로 샘플 데이터를 필터링할 수 있습니다.

• 을 사용하여 검색할 샘플 데이터를 필터링합니다.

  예를 들어, ${OrderYear}>2023 필터를 사용하고 행 수가 10으로 설정된 경우 2024년 주문 10개의 샘플을 가져오게 됩니다.

• 특정 열을 기준으로 샘플 데이터를 필터링합니다.

  이는 기존 샘플 데이터에만 영향을 미칩니다. 을 사용하여 2024년 주문만 포함하고 열 필터를 2022년 주문을 표시하도록 설정한 경우 결과는 빈 샘플입니다.

특정 열을 기준으로 데이터 샘플을 정렬할 수도 있습니다. 정렬은 기존 샘플 데이터에만 영향을 미칩니다. 을 사용하여 2024년 주문만 포함하고 역순으로 정렬한 경우 샘플 데이터에는 여전히 2024년 주문만 포함됩니다.

데이터 보기에서 열을 숨길 수 있습니다.

• 열에서 을 클릭한 다음 열 숨기기를 클릭하여 단일 열을 숨깁니다.

• 임의의 열에서 를 클릭한 다음 열 표시를 클릭하여 여러 열을 숨깁니다. 이를 통해 보기의 모든 열에 대한 가시성을 제어할 수 있습니다.

데이터 집합 유효성 검사 및 조정

데이터 작업에 포함된 모든 데이터 집합의 유효성을 검사할 수 있습니다.

모든 유효성 검사 오류와 설계 변경 내용을 보려면 유효성 검사 및 조정을 확장합니다.

데이터 집합 유효성 검사

• 데이터 집합 유효성 검사를 클릭하여 데이터 집합의 유효성을 검사합니다.

유효성 검사에는 다음을 확인하는 것이 포함됩니다.

• 모든 테이블에는 기본 키가 있습니다.

• 누락된 특성이 없습니다.

• 중복된 테이블 또는 열 이름이 없습니다.

또한 소스와 비교하여 설계 변경 내용 목록을 얻을 수 있습니다.

• 추가된 테이블 및 열

• 삭제된 테이블 및 열

• 이름이 변경된 테이블 및 열

• 변경된 기본 키 및 데이터 유형

모든 유효성 검사 오류와 설계 변경 내용을 보려면 유효성 검사 및 조정을 확장합니다.

• 유효성 검사 오류를 수정한 다음 데이터 집합의 유효성을 다시 검사합니다.

• 변경된 기본 키 또는 데이터 유형을 제외하고 대부분의 설계 변경 내용은 자동으로 조정될 수 있습니다. 이 경우 데이터 집합을 동기화해야 합니다.

데이터 집합 준비

가능한 경우 데이터 손실 없이 설계 변경을 조정하도록 데이터 집합을 준비할 수 있습니다. 데이터 손실 없이 조정할 수 없는 설계 변경 내용이 있는 경우 데이터 손실이 있는 소스에서 테이블을 다시 만들 수 있습니다.

이를 위해서는 작업을 중지해야 합니다.

• 을 클릭한 다음 준비를 클릭합니다.

데이터 집합이 준비되면 저장소 작업을 다시 시작하기 전에 데이터 집합의 유효성을 검사합니다.

데이터 집합 다시 만들기

소스에서 데이터 집합을 다시 만들 수 있습니다. 데이터 집합을 다시 만들면 데이터 자산에서 데이터 손실이 발생합니다. 소스 데이터가 있으면 소스에서 다시 로드할 수 있습니다.

이를 위해서는 작업을 중지해야 합니다.

• 을 클릭한 다음 다시 만들기를 클릭합니다.

제한 사항

• Google BigQuery에서 열을 삭제하거나 이름을 바꾸면 테이블이 다시 만들어져 데이터가 손실됩니다.