SQL Join을 넘어 Power BI Relationship 기반 데이터 모델링 최적화 전략

Context

전통적인 SQL 방식의 Join은 매 쿼리마다 테이블을 물리적으로 결합하는 일회성 구조. 보고서 생성 시마다 반복적인 결합 연산이 필요하여 모델 관리 효율성이 낮음. 데이터 간 관계 정의 부재 시 시각화 도구에서 필터링 및 데이터 집계 불가.

Technical Solution

• 일회성 결합 방식의 Join 대신 영구적 연결 구조인 Relationship 정의를 통한 모델링 효율화
• Dimension 테이블에서 Fact 테이블로 향하는 단방향 필터링 설정을 통한 데이터 무결성 및 쿼리 성능 확보
• One-to-Many Cardinality 설정을 통해 고객-거래 내역과 같은 계층적 데이터 구조 명시
• 복잡한 Snowflake Schema 대신 중심 Fact 테이블에 Dimension 테이블을 직접 연결하는 Star Schema 설계 적용
• 불필요한 테이블 계층 제거를 통한 쿼리 경로 단순화 및 분석 처리 속도 개선

Key Takeaway

데이터 모델링의 핵심은 단순한 연결이 아닌 분석 목적에 맞는 최적의 스키마 설계와 명확한 관계 정의에 있음. 복잡한 계층 구조보다 단순한 Star Schema가 유지보수성과 쿼리 성능 면에서 유리함.