정규화는 데이터 중복을 줄이고 무결성을 높이도록 데이터를 구조화하는 과정입니다. 비정규화는 그 반대예요. 두 접근 방식 모두 장점이 있으며, 상황에 따라 더 적합한 경우가 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링의 기본 요소를 소개합니다. 스타 스키마와 같은 핵심 설계 항목부터 데이터 탐색과 변환을 지원하는 Fabric의 다양한 기능까지 폭넓게 살펴봅니다.
Microsoft Fabric에서 스타 스키마를 구현할 때 고려해야 할 구체적인 요소를 자세히 알아봅니다. 팩트/차원 테이블 생성, 점진적으로 변하는 차원 관리 및 기타 특수 차원 시나리오, 데이터 정규화와 비정규화를 다룹니다.
현재 연습
데이터 변환과 탐색의 핵심 영역을 심층적으로 학습합니다. 데이터 정제, 필터링, 집계, 병합을 중심으로 살펴봅니다.
Fabric 솔루션의 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 도구와, Fabric 인프라 및 개별 항목에서 성능 개선을 구현하는 방법을 배웁니다. 여기에는 Delta Lake 테이블 최적화도 포함됩니다.