로 클라우드 데이터베이스에 직접 액세스Direct Query
Direct Query를 사용하여 메모리에 데이터를 가져오거나 로드할 필요 없이 SQL 데이터베이스를 읽습니다.
Direct Query를 사용하면 사용자가 개별 요구 사항에 맞게 다양한 방법으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. Direct Query를 통해 데이터에 액세스하면 사용자가 기본 데이터 소스에 데이터를 보관할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 인 메모리 Qlik Cloud 앱이 제공하는 유연성을 통해 데이터와 상호 작용할 수 있는 속도가 빨라집니다.
일반적으로 가능할 때마다 데이터를 Qlik Cloud로 가져오는 것이 좋습니다. 인 메모리 Qlik Cloud 앱을 사용하면 환경을 더 잘 사용자 지정하고 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 데이터를 가져와서 목표를 달성할 수 없는 상황에 처한 경우 Direct Query가 적합한 솔루션일 수 있습니다. 간소화된 기능으로 인해 Direct Query 앱은 신규 사용자가 완전한 기능을 갖춘 빠른 인 메모리 앱을 만들기 위한 첫 번째 단계를 밟는 데 도움이 될 수도 있습니다.
데이터 모델 관리자를 사용하여 테이블과 필드를 선택하고 이들 간의 관계를 정의하는 데 도움이 되는 Direct Query 앱을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Direct Query 앱 만드는 중를 참조하십시오.
로드 스크립트에서 사용자 지정 SQL을 사용하여 Direct Query 앱의 데이터 모델을 정의할 수도 있습니다. 이를 통해 데이터 모델을 구축하는 동안 변수와 Qlik 표현식을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 SQL을 사용하여 Direct Query 앱 만들기를 참조하십시오.
Direct Query 사용 사례 예
다음과 같은 경우 인 메모리 앱 대신 Direct Query 사용을 고려할 수 있습니다.
사용 사례 | 목적 및 설명 |
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빅 데이터 소스 | Direct Query는 2,000만 개 이상의 행이 있는 앱의 경우 초기화가 더 빠르고 리소스 집약도가 낮습니다. 이는 앱이 주로 모니터링 또는 상태 보고에 사용되며 몇 가지만 선택하거나 전혀 선택하지 않는 경우 매우 유용할 수 있습니다. |
효율적인 인 메모리 앱 | Direct Query는 영향을 받는 모든 테이블에 적용된 필터링을 통해 데이터 조각을 Qlik Cloud 엔진으로 빠르고 쉽게 추출하는 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 템플릿 앱으로 Direct Query 앱 설정 내보내기를 참조하십시오. |
쓰기 저장에 대한 Direct Query | 기본 데이터베이스 데이터를 수정하도록 Qlik Application Automation 기반 쓰기 저장이 설정된 경우 Direct Query가 수정된 데이터베이스 결과를 직접 표시할 수 있습니다. 인 메모리 앱의 동일한 기능을 사용하려면 사용자가 수정된 테이블을 다시 가져와야 합니다. |
새로운 데이터베이스 및 테이블을 탐색하는 경우 | Direct Query는 새롭거나 익숙하지 않은 데이터베이스 및 테이블을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 기본 데이터 소스에서 데이터를 가져와야 하는지 여부에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. |
자습서
Qlik Sense 앱 사용 방법에 대한 자습서는 자습서 - 시작 시 필요한 기본 정보을 참조하십시오.
Direct Query에 대한 자습서는 다음을 참조하십시오.
지원되는 기능
Direct Query 앱은 인 메모리 앱과 기능이 다릅니다.
Direct Query는 다음을 지원합니다.
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데이터 연결 유형:
정보 메모Direct Query에서 Qlik 데이터 게이트웨이 - 직접 액세스 데이터 연결을 사용할 수 없습니다.-
Amazon Redshift
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Azure SQL
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Azure Synapse Analytics
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Databricks
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Google BigQuery
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Microsoft SQL Server
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PostgreSQL
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Snowflake
정보 메모데이터 연결에서 스칼라 함수의 하위 집합이 지원됩니다. -
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인 메모리 데이터 분석 에뮬레이션:
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집합 분석의 하위 집합.
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임의의 복잡한 모델에 대한 다중 테이블 차트. 인 메모리 앱에 대한 기존 모델 요구 사항은 여전히 유효합니다. 예를 들어, 테이블 간의 연관 루프는 허용되지 않습니다.
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기본 집계 유형:
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합계
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개수
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최소
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최대
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Avg
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Only
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기본 데이터베이스에서 제공하는 기능 및 작업 집합을 기반으로 하는 사전 및 사후 집계 계산.
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테이블 관계 유형:
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내부 조인
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전체 외부 조인
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반복 모델링 및 대시보드 만들기
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시각화 기능:
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표준 차트:
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막대형 차트
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글머리 기호 차트
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버튼
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콤보 차트
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컨테이너
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필터 창
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게이지
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KPI
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꺾은선형 차트
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맵
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메코 차트
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원형 차트
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스캐터 차트
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테이블
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텍스트 및 이미지
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폭포형 차트
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대시보드 번들:
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비디오 플레이어
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변수 입력
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시각화 번들:
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깔때기형
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다중 KPI
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방사형
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Sankey 워드 클라우드
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필드 검색 기능의 하위 집합:
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특수 기호가 없는 검색 문자열(예: 패턴 검색의 경우 "*" 및 "?", 표현식 기반 검색의 경우 "=")은 전체 문자열 값에 대한 접두사 검색으로 해석됩니다.
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패턴 검색 기호 및 기능:
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"*" - 0개 이상의 기호
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"?" - 임의의 단일 기호
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범위 기반 검색(">", "<", ">=", "<=" 기반):
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수치의 경우 수치를 기준으로 하한/상한을 검출합니다. 예를 들어, >10<100은 <100>10과 같습니다. 둘 다 [SearchedField] > 10 AND [SearchedField] < 100으로 해석됩니다.
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다른 데이터 유형의 경우 검색 조건에서 순서대로 하한/상한 경계가 감지됩니다. 예를 들어, >Value1<Value2는 <Value2>Value1과 다릅니다. 두 번째 경우에서 Value2는 하위 경계에 해당한다고 가정하고 [SearchedField] < Value2 OR [SearchedField] > Value1로 해석됩니다.
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표현식이 Direct Query 제한을 충족한다고 가정하는 표현식 기반 검색.
정보 메모인 메모리 검색 기능의 전체 목록은 선택 또는 시각화 내 검색을 참조하십시오. -