SQLLeader http://www.sqlleader.com/image/mainLogo.jpg http://www.sqlleader.com SQLLeader.com :: MSSQL Community Site ko Copyright 2006-2007 ADConsulting All Right Reserved. 2011-11-18T00:47:00.000 <![CDATA[ SQL Server 2012 Release Candidate is now Available!]]> 이재웅 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005ETC&intSeq=4950 여기는 기술자료를 올리는 게시판입니다.

질문 사항을 올리시려면 질문과 답변 게시판을 이용하시기 바랍니다. ]]> SQL Server 2005 ETC 2011-11-18T00:47:00.000 <![CDATA[ SSAS Operations Guide 2008R2]]> 한대성 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005SSAS&intSeq=4435 Analysis Services 관련 새로운 기술 자료가 SQLCAT 팀에서 나왔습니다.

SSAS Operations Guide 2008R2 이며, 다음 링크에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

MSDN link: The Analysis Services 2008R2 Operations Guide


운 좋게도  Contributor에 저도 올라가 있습니다.~^^

]]> SQL Server 2005 SSAS 2011-06-09T08:47:00.000 <![CDATA[ CLR - 병렬로 쿼리를 처리하기]]> 김종열 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005CLR&intSeq=4370 김종열


Query는 집합적으로 처리하지만 순차적으로 처리하고 있는 구조입니다. 예를 들어 세개의 테이블에 데이터를 넣는다고 가정하면 (물론 순서는 필요없고)  아마도 쿼리는 대략 이러할 것입니다.

INSERT INTO t1 (c1, c2) VALUES (v1, v2)

INSERT INTO t2 (c1, c2) VALUES (v1, v2)

INSERT INTO t3 (c1, c2) VALUES (v1, v2)

그런데 위와 같은 쿼리를 동시에 처리하는 구조를 가지면 어떨까요?

이런 취지로 Procedure를 하나 개발해봤습니다. 이 Procedures는 구분자(세미콜론을 사용했다.)를 기준으로 명령을 배열화 시키고 thread로 처리하는 형식입니다. 보통 쿼리문은 실행했을 때 리턴이 없는 형식이 있는가 하면 리턴 형식이 존재하는 것이 있는데, 이 구조는 리턴을 무시하는 구조입니다.
또한 병렬 구문중 하나가 에러가 나는 구조라면 그 구문만 에러가 나며 다른 건 실행이 됩니다.


다음은 C# 소스입니다.

using System;

using System.Data;

using System.Data.SqlClient;

using System.Data.SqlTypes;

using Microsoft.SqlServer.Server;

using System.Threading;

 

 

public partial class StoredProcedures

{

    public class thWorker

    {

        private string wName;

        public SqlPipe p = SqlContext.Pipe;

        public thWorker(string name)

        {

 

            wName = name;

            p.Send("Start : " + wName);

 

            SqlConnection c = new SqlConnection("context connection=true");

            c.Open();

            SqlCommand db_cmd;

 

            try

            {

                db_cmd = new SqlCommand(wName, c);

                db_cmd.ExecuteNonQuery();

            }

            catch (Exception e)

            {

                p.Send(e.ToString());

            }

            finally

            {

                c.Close();

                p.Send("Finish : " + wName);

            }

 

 

        }

 

        public void mDmy()

        {

            SqlPipe p = SqlContext.Pipe;

            p.Send(wName);

        }

    }

   

    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlProcedure]

    public static int USP_Thread_Proc(string cmd)

    {

        Thread t = null;

        thWorker wth = null;

        string[] strCmd = cmd.Split(';');

        int cmdCount = strCmd.Length;

        Object[] obj = new object[cmdCount];

       

 

        for (int i = 0; i < cmdCount; i++)

        {

 

            wth = new thWorker(strCmd[i]);

 

            t = new Thread(new ThreadStart(wth.mDmy));

            t.Name = "Thread -" + i.ToString() + ":";

            t.Start();

            obj[i] = t;

        }

        for (int i = 0; i < cmdCount; i++)

        {

            t = (System.Threading.Thread)obj[i];

            t.Join();         

        }

        return 0;

    }

 

 

};

위의 코드를 한번 테스트는 아래의 쿼리로 가능합니다.

IF OBJECT_ID('t1') IS NOT NULL

        DROP TABLE t1

 

CREATE TABLE t1 (a INT, b DATETIME)

GO

 

IF OBJECT_ID('t2') IS NOT NULL

        DROP TABLE t2

IF OBJECT_ID('t3') IS NOT NULL

        DROP TABLE T3

       

SELECT * INTO t2 FROM t1

SELECT * INTO t3 FROM t1

GO

 

 

SELECT * FROM t1

SELECT * FROM t2

SELECT * FROM t3

 

 

--이게 우리가 주목해야 할 부분

EXEC usp_thread_proc 'truncate table t1;truncate table t2;truncate table t3'

EXEC usp_thread_proc 'insert into t1 values(1, getdate());insert into t2 values(1, getdate());insert into t3 values(1, getdate())'

 

 

--시간의차이를확인해주자..

SELECT * FROM t1

SELECT * FROM t2
SELECT * FROM t3

수고하십시오..



]]> SQL Server 2005 CLR 2011-04-08T01:57:00.000 <![CDATA[ CLR - Windows Event Log]]> 김종열 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005CLR&intSeq=4343 김종열


작업을 처리하고 그 기록을 남기는 방법들은 어느 플랫폼, 어느 데이터베이스, 어느 os든간에 관리자라면 필요한 기능일 것이다. 물론 이러한 Log를 데이터베이스에 바로 쌓아도 되겠지만..

큰 프로시져에서 sub procedure를 호출하는 경우라고 가정해보자. Sub procedure에서 실행하며 그 작업들을 데이터베이스에 바로 쌓으려고 하고 있는데 이 sub procedure를 호출한 큰 프로시져에서 transaction 처리로 rollback을 하고 있다면.. 프로시져의 에러를 어떻게 Tracking 해야 할까?

어떤 곳에서는 파일로 처리하는 경우가 있으며, 이 데이터를 데이터베이스에 올려서 처리하기도 할 것이다.

 

그런데 이번에 하고자 하는 것은 이런 과정이 아니라 윈도우 이벤트에 로그를 남기는 작업을 해볼까 한다.

 

먼저 mssql에서 이미 제공하고 있는 procedure, 함수를 이용해서 로그를 남기려면 아래를 사용하면 된다.


 

DECLARE @desc VARCHAR(100)

SET @desc = 'sp...'

RAISERROR (@desc  ,0, 0) with LOG

 

EXEC xp_logevent 50001, @desc, informational

 

***참고 powershell로 새항목 30개 항목에 대해 export하기

Get-eventLog -logname "application" -newest 30 | where-object {$_.Source -like "*MSSQLSERVER*"} | Export-csv c:\DBScript\sqlevent.csv



위의 명령으로 실행하면 응용 프로그램이라는 카테고리에 Log가 쌓이게 된다.

 

그런데 이 로그를 다시 읽으려면 어떻게 해야 하는가? 또는 event log를 지우려면 어떻게 해야 할까? 새로운 이벤트 카테고리(나만의)를 생성해서 다른 것과 섞이지 않게 하려면 어떻게 해야할까? 역시 이런 의문으로 함수를 하나 만들어 작업을 했다.


그런데 이 로그를 다시 읽으려면 어떻게 해야 하는가? 또는 event log를 지우려면 어떻게 해야 할까? 새로운 이벤트 카테고리(나만의)를 생성해서 다른 것과 섞이지 않게 하려면 어떻게 해야할까? 역시 이런 의문으로 함수를 하나 만들어 작업을 했다.

 

솔루션을 하나 만들고 디비를 연결한 다음 아래와 같은 코드를 저장하십시오..

아래의 솔루션에는 event view관련 네 개의 함수로 구성되어 있습니다.

Write , Read, Backup, Clear이 넷으로 구성했다. 그리고 Read를 제외한 함수들은 작업의 성공여부 1, 0으로 리턴한다. Read는 지금 탭으로 구분한 데이터에 대해 테이블로 리턴하게 했다.


using System;

using System.Data;

using System.Data.SqlClient;

using System.Data.SqlTypes;

using Microsoft.SqlServer.Server;

using System.Diagnostics;

using System.IO;

using System.Collections;

 

 

public partial class UserDefinedFunctions

{

  

    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction(FillRowMethodName = "FillLog", TableDefinition = "Num nvarchar(20), T1 nVarchar(1000), T2 nVarchar(1000)")]

 

    public static IEnumerable udf_read_log(string cs)

    {

        string[] sItems;

        string sData = "";

        EventLog eLog = new EventLog(cs);

 

        foreach (EventLogEntry entry in eLog.Entries)

        {

             sData += entry.Message + "#";

        }

 

        try

        {

            sItems = sData.Split('#');

            return (sItems);

        }

        catch

        {

            return null;

        }

 

       

    }

 

    private static void FillLog(Object obj, out SqlString Num, out SqlString T1, out SqlString T2)

    {

        string sTemp = Convert.ToString(obj);

        string[] arr_temp = sTemp.Split('\t');

        try

        {

            Num = (SqlString)arr_temp[0];

            T1 = (SqlString)arr_temp[1];

            T2 = (SqlString)arr_temp[2];

        }

        catch

        {

            Num = null;

            T1 = null;

            T2 = null;

        }

    }

 

 

    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction]

    public static SqlInt16 udf_write_log(string message, string cs)

    {

        try

        {

            if (!EventLog.Exists(cs))

            {

                EventLog.CreateEventSource("MSSQL_Trace", cs);

            }

 

            EventLog.WriteEntry(cs, message);

            return 1;

 

        }

        catch (Exception e)

        {

            return 0;

 

        }

 

    }

 

 

    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction]

    public static SqlInt16 udf_clear_log(string cs)

    {

        try

        {

            EventLog elog = new EventLog(cs);

            elog.Clear();

            return 1;

        }

        catch

        {

            return 0;

        }

 

    }

 

 

    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction]

    public static SqlInt16 udf_backup_log(string pString, string cs)

    {

        try

        {

            EventLog eLog = new EventLog(cs);

            StreamWriter sw = new StreamWriter(pString, true);

            foreach (EventLogEntry entry in eLog.Entries)

            {

                sw.WriteLine(entry.Message);

            }

            sw.Close();

            return 1;

        }

        catch

        {

            return 0;

        }

 

    }

};





컴파일하고 소스를 배포하면 해당 디비에서 아래와 같은 코드를 실행하면 된다.

-write

select common.dbo.udf_write_log('123 234  procedurename_', 'mssql_trace');

--success 1 ,  error 0

 

--backup

select common.dbo.udf_backup_log('d:\mssql_trace.bak', 'mssql_trace');

 

--clear_log

select common.dbo.udf_clear_log('mssql_trace');

 

--read

select * from common.dbo.udf_read_log('mssql_trace')




실행하고 난 다음의 windows log모습이다. query의 결과보다 이게 더 궁금할 듯하여 캡쳐 ^^



첨부 : udf_read_log.cs

 ]]> SQL Server 2005 CLR 2011-03-18T00:46:00.000 <![CDATA[ 디폴트 값이 지정된 테이블에 Attunity Provider로 데이터 입력]]> 한대성 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005SSIS&intSeq=4298 Default Value가 지정된 테이블에 Attunity Provider로 데이터 입력할 경우

Microsoft Premier Field Engineer

한대성

 

Attunity Provider는 SQL Server 2008 Enterprise Edition을 사용할 경우에 무료로 제공되는 3rd party Provider이다. 기존의 OLE DB 또는 .NET 대상에 비해 Bulk Insert 처리를 할 수 있다는 큰 장점이 있다. 실제 고객 사례에서 기존의 OLE DB 대상을 사용했을 때에 비해 Attunity Provider를 사용했을 때가 수십 배 빠른 속도를 보인 적도 있다. (OLE DB 대상 – 22분 소요, Attunity 대상 – 27초 소요)

하지만, Oracle 대상 테이블에 Default 열이 지정되어 있는 경우에는 고려해야 할 사항이 있다.

 

 

테스트 환경

다음과 같이 Oracle에 Default Value가 지정된 테이블을 준비한다.

 

BIDS에서 데이터 흐름 작업을 추가한 후, 다음과 같이 간단한 예제 데이터 원본을 생성한다.




 

TEST 1 – Oracle Attunity 대상을 사용하고 Fast Load 옵션을 사용한 경우




 

실행 결과


è  Default 값이 설정된 Not Null 열에 데이터를 입력하려고 할 경우, 아래와 같은 에러가 발생함

[Oracle 대상 [91]] Error: 로드 후 또는 종료 단계에서 빠른 로드 오류가 발생했습니다. Class:       Logical

Status:    0              Code:     0

Note:     

At:           ORAOPRdrpthEngine.c:1128

Text:       Conversion error on column '"DEFAULTCOL"'.              ORA-01400: NULL을 (DEFAULTCOL) 안에 삽입할 수 없습니다

 

 

TEST 2 – Oracle Attunity 대상을 사용하고 Fast Load 옵션을 사용하지 않는 경우




è  동일한 에러 발생 – Attunity Provider를 사용하는 경우, Fast Load 사용 여부와 상관없이 Not Null 열에 대한 검사 작업을 먼저 수행하기 때문에 이와 같은 에러가 발생함

 

 

TEST 3 – OraOledb.Oracle을 이용한 OLE DB 대상을 사용한 경우


è  정상 처리됨. Attunity Provider와는 달리, 행 단위 처리 방식으로 수행됨



 

 

해결 방법

1.       파생열 변환을 이용한 Default 열 추가

- 이 방법의 경우, Default Column에 대해 열을 지정해줘야 하는 단점은 있지만 Attunity Provider를 이용한 Bulk Insert 작업을 수행할 수 있다는 장점이 있다.

a.        파생열 변환(Derived Column)을 추가한 후, 데이터 원본과 연결한다.

b.       파생열 변환 속성을 연 다음, 아래와 같이 Default로 입력할 값을 설정한다. 이 때, 데이터 타입을 맞추는 것이 필요하다. (Type Casts 문을 이용)


c.        다음과 같이, Default Column에 대해서도 매핑을 설정한다.

 



 

 

2.       임시 테이블 사용

-          MSSQL에서 Oracle의 임시 테이블에 Bulk Insert로 처리한 후, Oracle DB 내에서 본 테이블로 이관하는 방식. 임시 테이블 공간을 차지하지만, 처리 성능이 좋은 방법이다.

a.        Oracle에 Default Value가 지정되지 않은 임시 테이블을 생성

b.       MSSQL에서 Attunity Provider를 이용해서 Bulk Insert 처리

c.        SSIS에서 SQL 실행 작업을 이용해서 Oracle의 임시 테이블에서 본 테이블로 Insert하는 SQL 쿼리를 실행

 

3.       Attunity Provider 대신 OLE DB Provider(MSDAORA or OraOLEDB)를 사용해서 처리

-          추가적인 테이블 생성이나 변경 없이 기존 테이블을 그대로 사용할 수 있다는 장점은 있지만, 데이터 양이 많을 경우 처리 속도가 늦을 수 있다.

 

권장 방식은 1번 또는 2번임

-끝-

 

]]> SQL Server 2005 SSIS 2011-02-08T00:01:00.000 <![CDATA[ ProcessAdd 방식으로 차원을 처리할 때 고려 사항]]> 한대성 http://www.sqlleader.com/mboard.asp?exec=view&strBoardID=SS2005SSAS&intSeq=4297

ProcessAdd 방식으로 차원을 처리할 때 고려 사항

Microsoft Premier Field Engineer

한대성

 

차원을 처리하는 방법은 다음과 같이 몇 가지 방법이 있다.

•              ProcessFull – 차원을 다시 전체 처리한다. 이 때, 차원을 참조하는(차원을 사용하는) 측정값 그룹은 미처리 상태(Unprocessed)로 되기 때문에 다시 처리해 주는 작업이 필요하다.

•              ProcessData – 차원의 데이터만 재 처리한다.

•              ProcessIndexes – 차원의 인덱스만 재 처리한다.

•              ProcessUpdate – 차원의 변경된 데이터에 대한 처리(삽입, 변경, 삭제) 작업을 한다.

•              ProcessAdd – 차원에 새로 추가된 데이터에 대한 처리(삽입) 작업을 한다.

 

 

BIDS에서 차원을 만들거나, SSMS에서 처리 작업을 수행할 때의 기본 방식은 ProcessUpdate이다. 이 방식은 차원의 데이터가 추가되거나, 속성 값이 변경되거나 삭제되는 경우에 이에 대한 반영을 하게 된다. 이 차원을 참조하는 측정값 그룹에 대한 재 처리 작업도 특별히 필요하지 않다. (단, 업데이트인 경우, 인덱스 및 집계가 삭제되기 때문에 별도로 인덱스를 만들어주거나 Lazy Pocessing 기능을 이용해서 자동으로 인덱스 및 집계를 만들어 주도록 해서 성능을 개선시켜야 한다.)

 

SSAS Performance Guide에 보면, ProcessAdd에 대해 다음과 같은 설명이 있다.

ProcessAdd optimizes ProcessUpdate in scenarios where you only need to insert new members. ProcessAdd does not delete or update existing members. The performance benefit of ProcessAdd is that you can use a different source table or data source view named query that restrict the rows of the source dimension table to only return the new rows. This eliminates the need to read all of the source data. In addition, ProcessAdd also retains all indexes and aggregations (flexible and rigid).

Note: ProcessAdd is only available as an XMLA command.

만약, 차원 테이블에 값 변경 없이 새로운 데이터만 들어오는 경우에는 ProcessUpdate 대신 ProcessAdd가 더 낫다라는 것이다. 또한, ProcessAdd는 일반 사용자 UI 화면에서는 처리할 수 없으며, XMLA 명령으로만 가능하다라는 것이다.

 

이 처리 방식에 약간의 문제가 있다.

 

우선 다음과 같이 간단한 차원 테이블을 하나 만들어보자.

use tempdb

go

 

create table DimensionMember

(

      member_id int not null primary key,

      gen_type char(1) not null

)

go

 

이 차원 테이블을 이용해서 BIDS에서 간단히 다음과 같이 차원을 만들어보자.

 


Analysis Services 서버에 배포한 다음, SSMA에서 다음과 같이 처리 작업을 수행해 보자.



상단에 있는 Script 버튼을 클릭하면 이 처리 작업에 대한 XML/A Script를 생성시킬 수 있다.

<Batch xmlns="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine">

  <Parallel>

    <Process xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ddl2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2" xmlns:ddl2_2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2/2" xmlns:ddl100_100="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2008/engine/100/100" xmlns:ddl200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200" xmlns:ddl200_200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200/200">

      <Object>

        <DatabaseID>ProcessTest</DatabaseID>

        <DimensionID>Dimension Member</DimensionID>

      </Object>

      <Type>ProcessUpdate</Type>

      <WriteBackTableCreation>UseExisting</WriteBackTableCreation>

    </Process>

  </Parallel>

</Batch>

 

이제, 이 테이블에 다음과 같은 데이터를 입력하고, 처리 작업을 한 후, 차원 데이터를 살펴보자.

insert into DimensionMember values (1, 'M')

go

 

insert into DimensionMember values (2, 'M')

go

 

 

 


 

Member ID 값이 다른 남(M) 데이터 2개가 들어갔으며, ProcessUpdate 처리 시 위와 같이 정상적으로 처리가 되었다.

 

이제, 여기에 데이터를 하나 더 추가한 다음, 처리 방식으로 ProcessUpdate 대신 ProcessAdd로 해 보자.

insert into DimensionMember values (3, 'M')

go

 

<Batch xmlns="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine">

  <Parallel>

    <Process xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ddl2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2" xmlns:ddl2_2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2/2" xmlns:ddl100_100="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2008/engine/100/100" xmlns:ddl200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200" xmlns:ddl200_200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200/200">

      <Object>

        <DatabaseID>ProcessTest</DatabaseID>

        <DimensionID>Dimension Member</DimensionID>

      </Object>

      <Type>ProcessAdd</Type>

      <WriteBackTableCreation>UseExisting</WriteBackTableCreation>

    </Process>

  </Parallel>

</Batch>

 

다음과 같은 에러가 발생한다.

<return xmlns="urn:schemas-microsoft-com:xml-analysis">

  <results xmlns="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/xmla-multipleresults">

    <root xmlns="urn:schemas-microsoft-com:xml-analysis:empty">

      <Exception xmlns="urn:schemas-microsoft-com:xml-analysis:exception" />

      <Messages xmlns="urn:schemas-microsoft-com:xml-analysis:exception">

        <Warning WarningCode="1092550658" Description="Errors in the OLAP storage engine: A duplicate attribute key has been found when processing: Table: 'dbo_DimensionMember', Column: 'gen_type', Value: 'M'. The attribute is 'Gen Type'." Source="Microsoft SQL Server 2008 R2 Analysis Services" HelpFile="" />

        <Error ErrorCode="3239837698" Description="Server: The operation has been cancelled." Source="Microsoft SQL Server 2008 R2 Analysis Services" HelpFile="" />

      </Messages>

    </root>

  </results>

</return>

 

단순히 데이터 추가만 되는 경우라면, ProcessUpdate 대신 ProcessAdd가 더 좋다고 했는데, 이러한 에러가 발생한다. 결론은 “By Design”이기 때문이다.

 

ProcessUpdate로 처리를 하게 되면, 우선 Key 특성이 아닌 GenType이 먼저 처리된다. 이 때, 다음과 같은 쿼리가 수행된다.

SELECT

                                DISTINCT

                [dbo_DimensionMember].[gen_type] AS [dbo_DimensionMembergen_type0_0]

                                FROM [dbo].[DimensionMember] AS [dbo_DimensionMember]

 

그런 다음, Key 특성인 MemberID 특성이 처리된다.

SELECT

                                DISTINCT

                [dbo_DimensionMember].[member_id] AS [dbo_DimensionMembermember_id0_0],[dbo_DimensionMember].[gen_type] AS [dbo_DimensionMembergen_type0_1]

                                FROM [dbo].[DimensionMember] AS [dbo_DimensionMember]

 

Profiler에서 보면 위의 순서대로 쿼리가 호출된 것을 확인할 수 있다.


 

그런데, ProcessAdd로 처리하게 되면 다음과 같이 하나의 쿼리만 수행된다.

SELECT

                                DISTINCT

                [dbo_DimensionMember].[gen_type] AS [dbo_DimensionMembergen_type0_0]

                                FROM [dbo].[DimensionMember] AS [dbo_DimensionMember]

 

 

 


즉, 쿼리 하나로 차원 테이블의 모든 데이터를 다 읽어와서 각 특성 별로 처리하는 방식이라는 것이다.

 

참고로 이와 같은 처리 방식은 차원을 처리할 때, ProcessGroup을 By Attribute (기본값임) 대신 By Table로 했을 때와 동일한 형태이다.



이렇게 설정하는 이유는 각 차원 별로 개별 쿼리를 실행하는 것이 아니라, 하나의 쿼리로 모든 특성을 처리해서 쿼리를 읽어오는 시간을 줄이기 위함이다. (가급적 사용하지 않는다.)

 

어쨌든, ProcessUpdate로 처리하면 각 특성 별로 SELECT distinct 쿼리를 수행해서 Unique한 집합을 만들어서 이를 사용하는 방식인데, ProcessAdd로 처리하면 차원의 데이터를 모두 읽어서 처리하기 때문에, 테이블의 Primary Key인 MemberID에 대해서는 Unique하지만, GenType인 경우에는 Unique하지 않기 때문에 에러가 발생하는 것이다.

 

그럼 어떻게 처리해야 할까?

1)       차원의 ErrorConfiguration 속성 중, Duplicate key의 속성을 ReportAndStop에서 IgnoreError로 변경한다.



단, 이렇게 하면 차원의 모든 특성에 대해서 적용되기 때문에, 실수로 중복 데이터가 발생한 경우에도 무시되기 때문에 잘못된 데이터가 발생할 수 있다. (Data Double Mapping이나, 중복 매핑 등)

 

2)       다른 방법은, 이와 같이 특성 별로 Unique하지 않는 경우에는 ProcessAdd를 사용하지 말고 그냥 ProcessUpdate를 사용하는 것이다. ProcessAdd가 처리 속도는 조금 개선될 수는 있지만 여러 고려 사항들이 많기