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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 이 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.

Direct Query 사용 사례
사용 사례 목적 및 설명
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.

정보 메모Qlik CloudDirect Query 기능은 QlikView의 Direct Query 문과 다릅니다. 자세한 내용은 Direct Query를 참조하십시오.

지원되는 기능

Direct Query 앱은 인 메모리 앱과 기능이 다릅니다.

Direct Query는 다음을 지원합니다.

  • 데이터 연결 유형:

    정보 메모Direct Query에서 Qlik 데이터 게이트웨이 - 직접 액세스 데이터 연결을 사용할 수 없습니다.
    • Amazon Redshift

    • Azure SQL

    • Azure Synapse Analytics

    • Databricks

    • Google BigQuery

    • Microsoft SQL Server

    • PostgreSQL

    • Snowflake

    • 정보 메모데이터 연결에서 스칼라 함수의 하위 집합이 지원됩니다.
  • 인 메모리 데이터 분석 에뮬레이션:

    • 집합 분석의 하위 집합.

    • 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.

    • 기본 집계 유형:

      • 합계

      • 개수

      • 최소

      • 최대

      • Avg

      • Only

    • 기본 데이터베이스에서 제공하는 기능 및 작업 집합을 기반으로 하는 사전 및 사후 집계 계산.

  • 테이블 관계 유형:

    • 내부 조인

    • 전체 외부 조인

  • 반복 모델링 및 대시보드 만들기

  • 시각화 기능:

    • 표준 차트:

      • 막대형 차트

      • 글머리 기호 차트

      • 버튼

      • 콤보 차트

      • 컨테이너

      • 필터 창

      • 게이지

      • KPI

      • 꺾은선형 차트

      • 메코 차트

      • 원형 차트

      • 스캐터 차트

      • 테이블

      • 텍스트 및 이미지

      • 폭포형 차트

    • 대시보드 번들:

      • 비디오 플레이어

      • 변수 입력

    • 시각화 번들:

      • 깔때기형

      • 다중 KPI

      • 방사형

      • Sankey 워드 클라우드

  • 필드 검색 기능의 하위 집합:

    • 특수 기호가 없는 검색 문자열(예: 패턴 검색의 경우 "*" 및 "?", 표현식 기반 검색의 경우 "=")은 전체 문자열 값에 대한 접두사 검색으로 해석됩니다.

    • 패턴 검색 기호 및 기능:

      • "*" - 0개 이상의 기호

      • "?" - 임의의 단일 기호

    • 범위 기반 검색(">", "<", ">=", "<=" 기반):

      • 수치의 경우 수치를 기준으로 하한/상한을 검출합니다. 예를 들어, >10<100<100>10과 같습니다. 둘 다 [SearchedField] > 10 AND [SearchedField] < 100으로 해석됩니다.

      • 다른 데이터 유형의 경우 검색 조건에서 순서대로 하한/상한 경계가 감지됩니다. 예를 들어, >Value1<Value2<Value2>Value1과 다릅니다. 두 번째 경우에서 Value2는 하위 경계에 해당한다고 가정하고 [SearchedField] < Value2 OR [SearchedField] > Value1로 해석됩니다.

    • 표현식이 Direct Query 제한을 충족한다고 가정하는 표현식 기반 검색.

    정보 메모인 메모리 검색 기능의 전체 목록은 선택 또는 시각화 내 검색을 참조하십시오.

자세한 정보

 

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