데이터 통합 서비스는 처리할 데이터 양을 줄이기 위해 최적화 방법을 적용합니다. 매핑을 실행할 때 데이터 통합 서비스가 매핑에 적용할 수 있는 최적화 방법을 결정하는 최적화 수준을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 통합 서비스는 초기 선택 최적화를 사용하여 필터를 소스에 더 가깝게 이동할 수 있고, 푸시다운 최적화를 사용하여 변환 논리를 데이터베이스에 푸시할 수 있으며, 비용 기반 최적화 방법을 사용하여 조인 처리 순서를 변경할 수 있습니다.

데이터 통합 서비스가 한 매핑에 동시에 여러 최적화 방법을 적용할 수 있습니다. 예를 들어 일반 최적화 수준을 선택하면 데이터 통합 서비스가 초기 예측, 조건자 최적화, 초기 선택, 분기 잘라내기 또는 푸시인 최적화 방법을 적용합니다.

분할 옵션이 있는 경우 데이터 통합 서비스는 매핑에 대한 병렬도를 최대화할 수 있습니다. 데이터 통합 서비스는 매핑에 대한 분할 전략을 동적으로 결정합니다. 분할 전략에는 파티션 지점의 위치, 각 파이프라인 단계에 대한 최적의 파티션 수 및 각 파티션 지점 간에 데이터를 가장 잘 재분배할 분할 유형이 포함됩니다. 분할에 대한 자세한 내용은 Partitioned Mappings Overview를 참조하십시오.