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Dataverse 성능: 가벼운 스키마, 똑똑한 관계, 인덱스로 만드는 확장 가능한 데이터 모델 (AI 더빙)

Oct 31, 2026 · 15m 47s
Dataverse 성능: 가벼운 스키마, 똑똑한 관계, 인덱스로 만드는 확장 가능한 데이터 모델 (AI 더빙)
Description

데이터가 얼마 없는데도 Dataverse 앱이 느린가요? 원인은 대개 데이터 양이 아니라 스키마 설계입니다. 필드가 넘치는 테이블, 비효율적인 관계, 빠진 인덱스. 이번 에피소드에서는 Power Platform과 모델 기반 앱을 위한 확장 가능한...

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데이터가 얼마 없는데도 Dataverse 앱이 느린가요? 원인은 대개 데이터 양이 아니라 스키마 설계입니다. 필드가 넘치는 테이블, 비효율적인 관계, 빠진 인덱스. 이번 에피소드에서는 Power Platform과 모델 기반 앱을 위한 확장 가능한 데이터 모델 설계 방법을 알려드립니다.이번 에피소드에서 배울 내용:거의 쓰지 않는 필드로 가득한 테이블이 양식을 느리게 만드는 이유: 필드 250개, 로딩 12초 사례과도한 정규화와 현실: 조인이 너무 많으면 쿼리 엔진에 부담이 되는 이유다대다 관계와 연쇄 조회는 숨은 병목 – 단순한 조회로 바꿔 로딩 시간을 80% 줄인 사례목표를 정한 인덱싱: 자동 인덱스와 사용자 지정 인덱스, 6초에서 200밀리초 미만으로불 끄기 대신 선제적 아키텍처: Solution Checker와 Power Platform Admin Center의 성능 인사이트빠르고 확장 가능한 모델 기반 앱을 만들고 싶은 Power Platform 메이커, 개발자, 아키텍트를 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/HYaAvq6sSk8🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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Author Mirko Peters M365, Azure & AI
Organization m365 FM
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