데이터 관리 - 테이블 형식
PlaidCloud의 데이터 계층은 테이블(행과 열로 구성된 정형 데이터)과 뷰(테이블에 대한 저장된 쿼리)를 중심으로 구성됩니다. 둘 다 프로젝트 안에 있으며 Lakehouse 엔진을 기반으로 동작하므로, 별도의 구성 변경 없이 작은 참조 테이블부터 수십억 행 규모의 분석 데이터 세트까지 확장할 수 있습니다.
이 섹션의 내용
섹션 제목: “이 섹션의 내용”- 테이블과 뷰 — 각각이 무엇인지, 언제 무엇을 사용하는지, 서로 어떻게 연동되는지
- 테이블 탐색기 — 프로젝트의 테이블 탐색 및 검사
- Currency 데이터 유형 — 금액 값에 사용하는 정확한 반각 열 유형과 Numeric 대신 선택해야 하는 경우
- Vector 데이터 유형 — 미리 계산한 임베딩을 프로젝트 테이블에 저장하고, 예상 너비를 선언하고, 가장 가까운 행 검색
- 테이블 스냅샷 — 스냅샷 기록 탐색, 과거 스냅샷 시점의 데이터 보기, 테이블 되돌리기 및 복원
- 데이터 게시 — 프로젝트 테이블을 대시보드, BI 도구, 다운스트림 시스템에서 사용할 수 있도록 하고 성능 지침 검토
- 대용량 이력 테이블에서 최신 레코드 선택 — 성능을 고려한 해결 방법이 있는 일반적인 패턴
- 지오코딩 API — Google 또는 Mapbox 지오코딩 통합을 PlaidCloud의 REST 지오코딩 엔드포인트로 마이그레이션
- 이동 시간 라우팅 API — 옵트인 미리 보기: REST를 통한 이동 시간 등시선과 이동 시간 기준 최근접 순위 지정
데이터의 출처
섹션 제목: “데이터의 출처”테이블은 일반적으로 워크플로가 채웁니다. 워크플로는 데이터를 가져와 변환하고 결과를 다시 기록하는 자동화된 파이프라인입니다. 구성 방법은 워크플로를, 사용할 수 있는 모든 단계 유형은 워크플로 단계 참조를 참조하십시오.
외부 시스템을 데이터 소스로 연결하는 방법은 연결(가이드) 및 커넥터(참조)를 참조하십시오.