기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 지원되는 데이터 형식 및 값 Amazon Quick Sight는 현재 `Date`, `Decimal`, `Integer`및 기본 데이터 형식을 지원합니다`String`. SPICE에서 `Date`, `Decimal-fixed`, `Decimal-float`, `Integer`, `String` 데이터 유형이 지원됩니다. Quick Sight는 부울 값을 정수로 승격하여 허용합니다. 또한 지리공간 데이터 유형을 도출할 수도 있습니다. 지리 공간 데이터 형식에서는 메타데이터를 사용하여 물리적 데이터 형식을 해석합니다. 위도와 경도는 숫자입니다. 모든 다른 지리 공간 범주는 문자열입니다. 데이터 소스로 사용하는 모든 테이블 또는 파일에는 이러한 데이터 형식으로 묵시적으로 변환할 수 있는 필드만 포함되어 있어야 합니다. Amazon Quick Sight는 변환할 수 없는 필드 또는 열을 건너뜁니다. “지원되지 않는 데이터 유형을 사용하기 때문에 필드를 건너뛰었습니다”라는 오류가 발생하는 경우 지원되지 않는 데이터 유형을 제거하거나 재구성하도록 쿼리 또는 테이블을 변경하십시오. ## 문자열 및 텍스트 데이터 문자가 포함된 필드 또는 열을 문자열이라고 합니다. 데이터 유형이 `STRING`인 필드는 처음에 거의 모든 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다. 예로는 계산에 사용할 수 있는 이름, 설명, 전화번호, 계좌 번호, JSON 데이터, 도시, 우편번호, 날짜, 숫자 등이 있습니다. 이러한 유형을 일반적인 의미에서는 텍스트 데이터라고도 하지만 기술적인 의미에서는 그렇지 않습니다. Quick Sight는 데이터 세트 열에서 이진 및 캐릭터 대형 객체(BLOBs 지원하지 않습니다. Quick Sight 설명서에서 "text"라는 용어는 항상 "string data"를 의미합니다. 데이터를 처음 쿼리하거나 가져올 때 Quick Sight는 식별한 데이터를 날짜 및 숫자와 같은 다른 유형으로 해석하려고 합니다. 필드나 열에 할당된 데이터 유형이 올바른지 확인하는 것이 좋습니다. 가져온 데이터의 각 문자열 필드에 대해 Quick Sight는 8바이트의 필드 길이와 UTF-8 인코딩 문자 길이를 사용합니다. Amazon Quick Sight는 UTF-8 파일 인코딩을 지원하지만 UTF-8(BOM 포함)은 지원하지 않습니다. ## 날짜 및 시간 데이터 데이터 유형이 `Date`인 필드에는 시간 데이터도 포함되며, 이를 `Datetime` 필드라고도 합니다. Quick Sight는 [지원되는 날짜 형식을 사용하는 날짜](#supported-date-formats) 및 시간을 지원합니다. Quick Sight는 UTC 시간을 사용하여 날짜 데이터를 쿼리, 필터링 및 표시합니다. 날짜 데이터가 시간대를 지정하지 않으면 Quick Sight는 UTC 값을 가정합니다. 날짜 데이터가 시간대를 지정하면 Quick Sight는 UTC 시간으로 표시되도록 변환합니다. 예를 들어 시간대 오프셋**2015-11-01T03:00:00-08:00**이 같은 날짜 필드는 UTC로 변환되고 Amazon Quick Sight에 로 표시됩니다**2015-11-01T15:30:00**. 가져온 데이터의 각 `DATE` 필드에 대해 Quick Sight는 8바이트의 필드 길이를 사용합니다. Quick Sight는 UTF-8 파일 인코딩을 지원하지만 UTF-8(BOM 포함)은 지원하지 않습니다. ## 숫자 데이터 수치 데이터에는 정수와 소수가 포함됩니다. 데이터 유형이 `INT`인 정수는 소수점 자리가 없는 음수 또는 양수입니다. Quick Sight는 큰 정수와 작은 정수를 구분하지 않습니다. `9007199254740991` 또는 `2^53 - 1` 값을 초과하거나 초과하는 정수는 시각에서 정확하게 또는 올바르게 표시되지 않을 수 있습니다. 데이터 유형이 `Decimal`인 십진수는 소수점 앞 또는 뒤에 최소 한 자리 이상의 소수점 자리를 포함하는 음수 또는 양수입니다. 직접 쿼리 모드를 선택하면 정수가 아닌 모든 십진수 유형이 `Decimal`(으)로 표시되고 기본 엔진이 데이터 원본의 지원되는 동작을 기반으로 데이터 포인트의 정밀도를 처리합니다. 지원되는 데이터 소스에 대한 자세한 내용은 [지원되는 데이터 형식 및 값](#supported-data-types-and-values)을(를) 참조하십시오. 에 데이터 세트를 저장할 때 SPICE십진수 값을 `fixed` 또는 `float`십진수 형식으로 저장하도록 선택할 수 있습니다. `Decimal-fixed` 데이터 형식은 합계 18자리와 소수점 이후 최대 4자리를 허용하는 십진수(`18,4`) 형식을 사용합니다. `Decimal-fixed` 데이터 형식은 정확한 수학 작업을 수행하는 데 적합하지만 Quick Sight는 값이 로 수집될 때 가장 가까운 10,000분의 1 자리로 값을 반올림합니다SPICE. `Decimal-float` 데이터 유형은 약 16자리의 정확한 유효 자릿수를 제공합니다. 유효 자릿수는 소수점 자릿수가 많거나 큰 숫자를 동시에 표시할 수 있도록 소수점 양쪽에 표시할 수 있습니다. 예를 들어 `Decimal-float` 데이터 유형은 숫자 `12345.1234567890` 또는 숫자 `1234567890.12345`을(를) 지원합니다. 예를 들어, `0`과(와) 가까운 아주 작은 숫자로 작업하는 경우 `Decimal-float` 데이터 유형은 `0.123451234512345`의 예시와 같이 소수점 오른쪽으로 최대 15자리까지 입력할 수 있습니다. 이 데이터 형식은 최대 `1.8 * 10^308`까지의 값을 지원하여 데이터 세트에 오버플로 오류가 발생할 가능성을 최소화합니다. `Decimal-float` 데이터 유형은 부정확하며 일부 값이 실제 값 대신 근사값으로 저장됩니다. 이로 인해 일부 특정 값을 저장하고 반환할 때 약간의 오차가 발생할 수 있습니다. `Decimal-float` 데이터 형식에는 다음과 같은 고려 사항이 적용됩니다. + 사용 중인 데이터 세트가 Amazon S3 데이터 소스에서 가져온 경우, SPICE은(는) `Decimal-float` 십진수 유형을 모든 10진수 값에 할당합니다. + 사용 중인 데이터 세트를 데이터베이스에서 가져온 경우 SPICE은(는) 데이터베이스에서 값에 할당된 10진수 유형을 사용합니다. 예를 들어 데이터베이스의 값에 고정 소수점 숫자 값이 할당되는 경우 SPICE의 값은 `Decimal-fixed` 입력 값이 됩니다. `Decimal-float` 데이터 유형으로 변환할 수 있는 필드가 포함된 기존 SPICE 데이터 세트의 경우 ** 데이터 세트 편집** 페이지에 팝업이 나타납니다. 기존 데이터 세트의 필드를 `Decimal-float` 데이터 유형으로 변환하려면 **필드 업데이트**를 선택합니다. 변환하지 않으려면 **필드 업데이트 금지**를 선택하세요. 데이터 세트를 저장하고 게시할 때까지 **데이터 세트 편집** 페이지를 열 때마다 **필드 업데이트** 팝업이 나타납니다. ## 외부 데이터 소스에서 지원되는 데이터 유형 다음 표에는 Amazon Quick Sight에서 다음 데이터 소스를 사용할 때 지원되는 데이터 유형이 나열되어 있습니다. **** | 데이터베이스 엔진 또는 원본 | 숫자 데이터 유형 | 문자열 데이터 유형 | Datetime 데이터 형식 | 부울 데이터 형식 | | --- | --- | --- | --- | --- | | **Amazon Athena, Presto, Starburst, Trino** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Amazon Aurora**, **MariaDB** 및 **MySQL** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | | **Amazon OpenSearch Service** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Oracle** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | 비트 | | **PostgreSQL** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Apache Spark** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Snowflake** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Microsoft SQL Server** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | ### 지원되는 날짜 형식 Amazon Quick Sight는이 섹션에 설명된 날짜 및 시간 형식을 지원합니다. Amazon Quick Sight에 데이터를 추가하기 전에 날짜 형식이 호환되는지 확인하세요. 지원되지 않는 형식을 사용해야 하는 경우 [지원되지 않는 날짜 또는 사용자 지정 날짜 사용](using-unsupported-dates.md)을(를) 참조하십시오. 지원되는 형식은 다음과 같이 데이터 소스 유형에 따라 달라집니다. | 데이터 소스 | 클럭 | 날짜 형식 | | --- | --- | --- | | 파일 업로드 Amazon S3 소스 아테나 Salesforce | 24시간 및 12시간 시계 모두 | 지원되는 날짜 및 시간 형식은 Joda API 설명서에 설명되어 있습니다. Joda 날짜 형식의 전체 목록은 Joda의 웹 사이트에서 [Class DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html)을 참조하십시오. 메모리(SPICE)에 저장된 데이터 세트의 경우 Amazon Quick Sight는 `Jan 1, 0001 00:00:00 UTC` \$1 범위의 날짜를 지원합니다`Dec 31, 9999, 23:59:59 UTC`. | | 관계형 데이터베이스 소스 | 24시간제만 해당 | 다음 데이터 및 시간 형식: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | ### 지원되지 않는 데이터 값 필드에 Amazon Quick Sight가 필드에 할당하는 데이터 유형을 준수하지 않는 값이 포함된 경우 해당 값이 포함된 행은 건너뜁니다. 다음과 같은 소스 데이터를 예로 들 수 있습니다. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 003 Unknown 18.17 004 3/8/2009 86.02 ``` Amazon Quick Sight는 날짜 필드**Sales Date**로 해석되고 날짜가 아닌 값이 포함된 행을 삭제하므로 다음 행만 가져옵니다. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 004 3/8/2009 86.02 ``` 경우에 따라 데이터베이스 필드에 JDBC 드라이버가 소스 데이터베이스 엔진에 대해 해석할 수 없는 값이 포함될 수 있습니다. 이러한 경우 행을 가져올 수 있도록 해석할 수 없는 값이 null로 대체됩니다. 이러한 문제가 발생하는 것으로 알려진 경우는 MySQL 날짜, 날짜/시간 및 타임스탬프 필드의 값이 모두 0인 경우밖에 없습니다(예: **0000-00-00 00:00:00**). 다음과 같은 소스 데이터를 예로 들 수 있습니다. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 0000-00-00 00:00:00 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02 ``` 이 경우 다음 데이터를 가져옵니다. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 (null) 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02 ```