기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Quick Sight의 평가 순서 분석을 열거나 업데이트할 때 표시하기 전에 Amazon Quick Sight는 분석에 구성된 모든 항목을 특정 순서로 평가합니다. Amazon Quick Sight는 구성을 데이터베이스 엔진이 실행할 수 있는 쿼리로 변환합니다. 쿼리는 데이터베이스, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 소스 또는 Amazon Quick Sight 분석 엔진()에 연결하든 상관없이 유사한 방식으로 데이터를 반환합니다[SPICE](spice.md). 구성이 평가되는 순서를 이해하면 특정 필터 또는 계산이 데이터에 언제 적용되는지를 결정하는 순서를 알 수 있습니다. 다음 그림은 평가 순서를 보여줍니다. 왼쪽 열에는 레벨 인식 계산 창(LAC-W)이나 집계(LAC-A) 함수가 포함되지 않은 경우의 평가 순서가 표시됩니다. 두 번째 열에는 사전 필터(`PRE_FILTER`) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 세 번째 열에는 사전 집계(`PRE_AGG`) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 마지막 열에는 LAC-A 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 그림 다음에는 평가 순서에 대한 더 자세한 설명이 있습니다. 레벨 인식 계산에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 레벨 인식 계산 사용](level-aware-calculations.md)을(를) 참조하십시오. ![DEFAULT, LAC-W PRE_FILTER, LAC-W PRE_AGG 및 LAC-A에 대한 평가 순서를 보여주는 4개의 열.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/order-of-evaluation2.png) 다음 목록은 Amazon Quick Sight가 분석에서 구성을 적용하는 순서를 보여줍니다. 데이터 세트에서 설정하는 모든 항목(예: 데이터 세트 수준의 계산, 필터 및 보안 설정)은 분석 외부에서 수행됩니다. 이러한 항목은 모두 기본 데이터에 적용됩니다. 다음 목록은 분석 내부에서 수행되는 항목만 다룹니다. 1. **LAC-W 사전 필터 수준: 분석 필터** 이전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다. 1. **단순 계산**: 집계 또는 창 계산 없이 스칼라 수준에서 계산합니다. 예를 들어 `date_metric/60, parseDate(date, 'yyyy/MM/dd'), ifelse(metric > 0, metric, 0), split(string_column, '|' 0)`입니다. 1. **LAC-W 함수 PRE\_FILTER**: LAC-W PRE\_FILTER 표현식이 시각적 객체와 관련된 경우 Amazon Quick Sight는 먼저 원래 테이블 수준에서 창 함수를 계산한 다음 필터를 실행합니다. LAC-W PRE\_FILTER 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어 `maxOver(Population, [State, County], PRE_FILTER) > 1000`입니다. 1. **LAC-W PRE\_AGG**: 집계 전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다. 1. **분석 중에 추가된 필터**: 시각 자료의 집계되지 않은 필드에 대해 생성된 필터는 이 시점에서 적용되며, 이는 WHERE 절과 유사합니다. 예를 들어 `year > 2020`입니다. 1. **LAC-W 함수 PRE\_AGG**: LAC-W PRE\_AGG 표현식이 시각적 객체와 관련된 경우 Amazon Quick Sight는 집계가 적용되기 전에 창 함수를 계산합니다. LAC-W PRE\_AGG 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어 `maxOver(Population, [State, County], PRE_AGG) > 1000`입니다. 1. **상위/하위 N 필터**: 상위/하위 N개 항목을 표시하도록 차원에 구성된 필터입니다. 1. **LAC-A 수준**: 시각적 집계 전에 사용자 지정 수준에서 집계를 평가합니다. 1. **사용자 지정 수준 집계**: 시각적 객체에 포함된 LAC-A 표현식이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. Amazon QuickSight는 위에서 언급한 필터 뒤에 있는 표를 기반으로 계산된 필드에 지정된 차원별로 그룹화하여 집계를 계산합니다. 예를 들어 `max(Sales, [Region])`입니다. 1. **시각적 객체 수준**: 시각적 객체 수준에서 집계를 평가하고 나머지 구성을 시각적 객체에 적용하여 집계 후 테이블 계산을 평가합니다. 1. **시각적 객체 수준 집계**: 테이블 형식 테이블(차원이 비어 있는 경우)을 제외하고는 항상 시각적 객체의 집계를 적용해야 합니다. 이 설정을 사용하면 필드 모음의 필드를 기반으로 한 집계가 시각적 객체에 포함된 차원별로 그룹화되어 계산됩니다. 집계를 기반으로 하는 필터가 있으면 HAVING 절과 마찬가지로 이 시점에서 필터가 적용됩니다. 예를 들어 `min(distance) > 100`입니다. 1. **테이블 계산**: 시각에서 참조되는 집계 후 테이블 계산(집계 표현식을 피연산자로 사용해야 함)이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. Amazon Quick Sight는 시각적 집계 후 창 계산을 수행합니다. 마찬가지로 이러한 계산을 기반으로 구축된 필터가 적용됩니다. 1. **기타 카테고리 계산**: 이 유형의 계산은 선형/막대/파이/도넛형 차트에서만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits) 단원을 참조하십시오. 1. **총계 및 소계**: 총계 및 소계는 요청 시 도넛형 차트(총계만), 테이블(총계만) 및 피벗 테이블로 계산됩니다.