Power BI 스토리지 모드 선택 가이드: Import, DirectQuery, Direct Lake 비교

By Mirko Peters · 2026-10-22

Power BI의 Import, DirectQuery, Direct Lake 스토리지 모드를 비교하여 보고서 성능, 데이터 최신성, 인프라 비용을 최적화하는 방법을 알아봅니다.

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적절한 Power BI 스토리지 모드를 선택하면 보고서가 로드되는 속도와 기본 데이터 수치의 최신성이 함께 결정됩니다. Import, DirectQuery, Direct Lake의 운영상 차이, 비용 영향, 데이터 규모 한계를 이해하면 비즈니스 인텔리전스의 정확성을 해치지 않으면서 성능을 최적화할 수 있습니다.

핵심 요약

• 스토리지 모드는 테이블 단위로 설정되므로, 개발자는 서로 다른 데이터 소싱 전략을 결합한 유연한 복합 모델을 만들 수 있습니다.
• Import 모드는 메모리 압축을 통해 높은 성능을 제공하지만, 데이터를 갱신하려면 예약된 새로 고침에 의존해야 합니다.
• DirectQuery는 사용자가 작업할 때마다 원본 데이터베이스를 직접 조회하여 실시간 데이터 접근을 제공합니다. 다만 원본 시스템의 성능 한계를 그대로 물려받습니다.
• Direct Lake는 Delta 테이블을 OneLake에서 전체 데이터 복사 없이 직접 읽어, Microsoft Fabric 안에서 빠른 성능을 제공합니다.
• 엔터프라이즈급 시맨틱 모델을 설계할 때는 쿼리 성능, 데이터 최신성, 라이선스 비용의 균형을 맞추는 것이 필수입니다.

Power BI 스토리지 모드 이해하기

모든 Power BI 시맨틱 모델은 데이터를 가져와 저장하는 방식이 필요합니다. 스토리지 모드 설정은 데이터를 모델에 물리적으로 복사할지, 외부 데이터베이스에서 필요할 때마다 가져올지, 또는 분석용 파일 스토리지에서 직접 읽을지를 결정합니다. 스토리지 모드는 시맨틱 모델 전체가 아니라 개별 테이블 단위로 설정되므로, 보고서 설계자는 사업 부서의 요구에 맞게 여러 방식을 혼합하여 사용할 수 있습니다.

잘못된 스토리지 모드를 선택하면 대시보드 로드가 느려지거나, 데이터 새로 고침이 실패하거나, 메모리 사용량이 과도하게 늘어나는 경우가 많습니다. 합리적인 아키텍처 결정을 내리려면 데이터가 어떻게 증가하는지, 얼마나 자주 변경되는지, 그리고 사용자가 성능에 대해 무엇을 기대하는지를 함께 평가해야 합니다.

Import 모드의 작동 방식과 장단점

Import 모드는 초보자에게 기본값이자 가장 일반적인 방식입니다. Import 모드를 사용하면 Power BI는 원본 데이터의 사본을 가져와 강하게 압축하고(종종 10:1 압축률을 달성합니다), Power BI 서비스 내부의 메모리(RAM)에 직접 적재합니다.

데이터가 전부 메모리에 있으므로 보고서 시각 개체가 매우 빠르게 렌더링됩니다. 사용자는 외부 데이터베이스 연결을 기다리지 않고도 데이터를 나누어 보고 필터링할 수 있습니다. 그러나 가장 큰 단점은 데이터 최신성입니다. 가져온 수치는 마지막 예약 새로 고침 시점만큼만 최신입니다. 공유 Power BI 용량에서는 하루 최대 8회까지 새로 고칠 수 있고, Premium 용량에서는 하루 최대 48회까지 가능합니다. 비즈니스에서 1분 미만의 업데이트가 필요하다면 Import 모드만으로는 충분하지 않습니다.

실시간 요구를 위한 DirectQuery

DirectQuery는 정반대의 방식으로, 모델에 데이터를 전혀 복사하지 않습니다. 대신 시맨틱 모델에는 테이블, 관계, 측정값 같은 메타데이터만 남습니다. 사용자가 보고서 시각 개체를 열거나 슬라이서를 클릭할 때마다 Power BI는 그 상호 작용을 기본 관계형 데이터베이스로 직접 보내는 실시간 쿼리로 변환합니다.

이 방식은 데이터가 항상 실시간 상태임을 보장하며, 메모리 제약으로 인해 생기는 파일 크기 제한도 없앱니다. 하지만 DirectQuery에는 큰 성능 저하가 따릅니다. 기본 데이터베이스가 느리면 보고서도 함께 느려집니다. 또한 DAX 계산은 원본 데이터베이스가 네이티브로 해석할 수 있는 범위로 제한되며, 여러 보고서 사용자가 동시에 많이 사용하면 원본 시스템에 과부하가 걸릴 수 있습니다.

Direct Lake: Fabric의 강점

Microsoft Fabric 전용으로 도입된 Direct Lake는 Import 모드의 속도와 DirectQuery의 실시간 최신성 사이의 간극을 메워 줍니다. Direct Lake는 Fabric의 통합 분석 데이터 저장소인 OneLake에 저장된 Delta 테이블을 읽고, 쿼리에 필요한 특정 열만 요청 시 메모리에 직접 로드합니다.

Direct Lake의 가장 큰 특징은 새로 고침 방식입니다. 전체 데이터 복사와 다시 로드가 필요한 Import 모드와 달리, Direct Lake 새로 고침은 메타데이터(Microsoft가 "framing"이라고 부르는 과정)만 업데이트하므로 몇 초 만에 끝납니다. 이를 통해 매일 밤 데이터를 중복 저장하는 부담 없이 메모리 수준의 성능을 얻을 수 있습니다. 다만 Direct Lake는 유료 Microsoft Fabric 용량 구독이 필요하므로, 무료 업그레이드가 아니라 엔터프라이즈급 솔루션이라는 점에 유의해야 합니다.

최적의 성능을 위한 복합 모델 구축

시맨틱 모델 전체에 하나의 스토리지 모드만 선택해야 하는 것은 아닙니다. 하나의 모델에서 서로 다른 스토리지 유형을 결합하면 Microsoft가 말하는 복합 모델을 만들 수 있습니다. 대표적이고 매우 효과적인 패턴은 제품 목록이나 고객 범주처럼 작고 안정적인 차원 테이블은 즉각적인 필터링을 위해 Import 모드에 두고, 거래 로그처럼 규모가 크고 빠르게 증가하는 팩트 테이블은 DirectQuery에 두거나 Direct Lake를 활용하는 것입니다.

이 하이브리드 전략은 보고서 작성자에게 두 방식의 장점을 모두 제공합니다. 캐시된 차원 테이블 덕분에 사용자 인터페이스가 빠르게 반응하고, 원본의 실시간 트랜잭션 데이터도 함께 활용할 수 있습니다. 아키텍처 설계 단계에서 신중하게 계획하면 불필요한 인프라 비용을 피하면서도 데이터를 빠르게 제공할 수 있습니다.

결론

Import, DirectQuery, Direct Lake 중 무엇을 선택할지는 결국 조직의 규모, 예산, 실시간 데이터 요구 사항에 따라 달라집니다. 스토리지 모드를 비즈니스 데이터의 운영 주기에 맞추면 안정적이고 반응성 좋은 분석 환경을 구축할 수 있습니다. 견고한 시맨틱 모델 설정에 대해 더 알고 싶다면 전체 에피소드를 들어 보시고, Microsoft 클라우드에 대한 매일의 인사이트를 원하시면 팟캐스트를 구독하세요.

자주 묻는 질문

같은 Power BI 모델에서 Import 테이블과 DirectQuery 테이블을 함께 사용할 수 있나요?

예. Power BI는 복합 모델을 지원하므로 같은 시맨틱 모델 안에서 개별 테이블마다 서로 다른 스토리지 모드를 설정할 수 있습니다.

Import 방식의 Power BI 모델은 얼마나 자주 새로 고침할 수 있나요?

공유 용량에서는 예약된 새로 고침을 하루 최대 8회까지 실행할 수 있습니다. Premium 또는 Fabric 용량에서는 하루 최대 48회까지 예약할 수 있습니다.

Direct Lake에는 특별한 라이선스 등급이 필요한가요?

예. Direct Lake에는 Microsoft Fabric 용량 구독이 필요합니다. 반면 Import와 DirectQuery는 표준 Power BI 무료 또는 Pro 라이선스로 운영할 수 있습니다.

DirectQuery 모드에서 DAX 계산은 어떻게 되나요?

DirectQuery의 DAX 수식은 기본 원본 데이터베이스가 이해하는 네이티브 쿼리로 변환될 수 있어야 하므로, 일부 복잡하거나 반복적인 함수의 사용이 제한됩니다.