대규모 데이터 세트로 작업할 때 성능 개선을 위해 Sheets의 데이터를 참조하세요. 다음의 기능 개선 제안을 따르세요.
- 계산 속도
- 안정성
- CPU 사용량
가능한 경우 동일한 시트의 데이터 참조하기
작업 중인 스프레드시트에 있는 데이터를 참조하세요. 이렇게 하면 다음과 같은 가져오기 함수보다 빠릅니다.
- IMPORTRANGE
- IMPORTDATA
- IMPORTXML
- IMPORTHTML
IMPORTRANGE()를 사용하여 다른 스프레드시트에서 데이터를 가져오면 스프레드시트 간 데이터를 참조하는 가져오기 함수는 다음의 경우에도 인터넷을 통해 처리됩니다.
- 스프레드시트의 소유자가 본인입니다.
- 스프레드시트를 동일한 브라우저에서 열었습니다.
- 스프레드시트가 동일한 드라이브에 있습니다.
이 방법을 사용하려면 데이터를 요청하고 가져올 때 왕복이 필요합니다. 지연이 발생하거나 연결이 간헐적으로 끊겨 로드 속도가 느려질 수 있습니다.
다른 스프레드시트에서 내 스프레드시트로 직접 데이터를 옮기고 데이터를 참조하면(동일한 스프레드시트에 있는 다른 탭 포함) 데이터를 가져오는 과정이 인터넷이 아닌 로컬에서 진행됩니다. 이 방법은 시간을 절약할 수 있지만, 비교적 정적이고 확정적인 데이터로 작업하여 변경될 여지가 거의 없는 경우(예: 인벤토리 기록, 이전 데이터)에만 적용할 수 있습니다.
데이터를 수동으로 이동하려면 다음 단계에 따라 다른 스프레드시트에서 내 스프레드시트로 기존 데이터를 복사하세요.
- 하단에서 시트 이름 옆에 있는 아래쪽 화살표 다음으로 복사 기존 스프레드시트를 클릭합니다.
- 이 시트를 복사할 스프레드시트를 선택합니다.
도움말: Drive 보기에서 복사할 스프레드시트를 찾을 수 없는 경우 스프레드시트의 웹 주소를 하단 표시줄에 붙여 넣으세요.
열린 범위 참조 대신 닫힌 범위 사용하기
열린 범위 스프레드시트는 범위의 시작과 끝을 특정 행이나 열로 지정하지 않는 경우를 의미합니다. 예: A:B는 A열과 B열의 모든 셀을 포함하는 범위를 의미합니다.
닫힌 범위 참조란 범위의 시작과 끝을 특정 행이나 열로 지정한 경우를 의미합니다.
예: A1:B6, A1:C100
열린 범위: A:B
닫힌 범위: A1:B6
예: A열의 합계를 계산할 때 행 10,000개 중 처음 10개에만 값이 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다.
- SUM 함수에서 SUM(A:A)라는 열림 범위 참조를 사용하면 컴퓨터는 열린 범위 참조에 빈 셀이 있더라도 10,000개의 행을 모두 읽습니다. Google Sheets가 모든 셀을 검토하여 비어 있지 않은지 확인합니다.
- 닫힌 참조인 SUM(A1:A10)을 사용하면 컴퓨터가 A1~A10행만 읽기 때문에 Sheets의 계산 역시 더 빨라집니다.
휘발성 함수를 효율적으로 참조하기
TODAY(), RAND(), RANDBETWEEN(), NOW()는 휘발성 함수입니다. 최신 상태를 유지하기 위해 변경되고 빈번하게 새로고침되기 때문입니다. 이러한 함수는 기본적으로 정적이지 않습니다. 예를 들어 TODAY()는 매일 새로고침됩니다.
예: B열의 각 행은 A열의 각 행에서 데이터를 읽습니다. 즉, B열에서 결과를 계산하면 A열에 있는 모든 셀이 새로고침됩니다.
NOW() 및 TODAY()와 같이 동일한 결과를 제공하는 휘발성 함수를 참조할 때는 절대 참조를 사용하여 한 번만 참조해야 합니다. 이 경우 B열은 A2셀만 기준으로 하여 결과를 계산합니다. 불필요한 종속 항목을 삭제하면 Sheets의 실행 속도가 더 빨라집니다.
가능하면 긴 연쇄 참조 피하기
연쇄 참조를 사용하면 시트의 속도가 느려집니다. 예를 들어 다음 사례에서 A2는 A1의 데이터를 읽고, A3는 A2의 데이터를 읽는 패턴이 계속됩니다. 데이터가 연쇄되므로 A10의 값을 계산할 때 Google Sheets는 이전 값(A1에서 A9)이 모두 계산될 때까지 기다린 후 A10의 값을 반환합니다.
셀을 채울 때 연쇄 계산을 피하려면 절대 참조를 사용하세요. 이 경우 A2는 A1에서 데이터를 읽고 A3도 A1에서 데이터를 읽어옵니다. A1이 계산되고 사용 가능하므로 A2~A10은 A1의 값을 직접 가져옵니다. 결과는 동일하지만 계산 속도는 더 빠릅니다.