随着对BI应用程度的加深,用户需要连接和管理的数据越来越多,也越来越复杂. Smartbi支持丰富的数据源接入,但一般并不能直接使用接入的业务库直接进行数据分析.所以在报表开发前的取数过程,把需要的数据整合成一个数据集合,可以理解为我们基于数据库获取我们需要的数据,也是数据分析师和最终业务用户进行交互分析前的准备步骤. 不同的角色对数据查询软件有不同的要求: 技术人员希望的数据查询软件:功能强大,类似数据库查询工具:支持多种数据库,支持表.视图.存储过程.数据库函数:开发效率高.功能灵活.易维护

上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦 1:mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目. 2:mdrill旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据. 3:mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法. mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

前言 适用于 即席查询 场景的开源查询引擎有很多,如:Elasticsearch.Druid.Presto.ClickHouse等:每种系统各有利弊,有的擅长检索,有的擅长统计:实践证明,All In One 是行不通的,最好的方式是选取若干个(考虑运维成本,建议 1 ~ 3 个),每个都对应着自身最具优势的场景. 大多数的技术分享会从系统架构.功能扩展或性能优化角度进行讨论,本文不涉及这些内容.本文以 指标多维统计查询 为例,讨论多个查询引擎混合应用场景下的问题思考及相应的解决方案. 指标多维

数字化与数字生态建设,是当前所有企业成长发展的必经之路.随着"加强新型基础设施建设"第一次被写入政府工作报告,5G.人工智能.工业互联网.智慧城市等新型基建彻底激发了数字的价值. 不过与数字世界蓬勃发展伴生而来的,是以指数形态爆炸增长的数据体量.在新基建中扮演重要角色的 5G.物联网.区块链等技术也蕴藏着丰富的诸如人.设备.车辆等流动变化且相互关联的数据,使得数据的来源.种类.结构.关联等因素都变得更为复杂,这也为数据分析的工作增加了不少难度. 并且在数据体量增长和数据种类丰富的同时,

1.即席查询 一.Presto 大数据量.秒级.多数据源的查询引擎[支持各种数据源work的内存级查询] 由coordinator和多个work构成,work对应不同数据源Catalog 特点:基于内存运算,无需map reduce,但连查表可能会产生大量临时数据 安装:server.client.可视化client 优化:列式.Snappy压缩.SQL优化 二.Druid 适用于:按照时间作为索引分片.单表的实时查询与存储系统[按时间和不同维度对各种指标聚合,segment存] 包含:时间列.

执行计划,查询类别: 1.即席查询     2.预定义查询 select c.EnglishProductCategoryName,p.EnglishProductName,p.Color,p.Size from Product as p inner join ProductCategory as c on p.ProductSubcategoryKey= c.ProductCategoryKey where p.Size>'1' --查询执行计划是否被缓存 select c.usecounts

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO

SQLServer查询执行计划分析 - 案例 http://pan.baidu.com/s/1pJ0gLjP 包括学习笔记.书.样例库

oracle分页查询及原理分析(总结) oracle分页查询是开发总为常用的语句之一,一般情况下公司框架会提供只需套用,对于增删改查而言,查是其中最为关键也是最为难的一块,其中就有使用率最高的分页查询.本人菜鸟,不足之处还望各位大神多多指导,谢谢各位看官!!! 假定我们有一个sys_user用户表,具体如下: 字段 user_Id login_name password org_id create_time 注释 用户主键 登陆名 密码 单位id 创建时间 --srcSql,最底层sql sel

TOP-N查询(TOP-N分析):就是获取某一数据集合中的前N条记录,实际应用中经常用到. Oracle中不支持SELECT TOP语句(MySQL中也没用此语句),需要借助ROWNUM伪列来实现TOP-N查询. ROWNUM伪列:是Oracle数据库对查询结果自动添加的一个伪列,编号从1开始.ROWNUM在物理上(查询目标表中)并不存在,是每一次查询过程中动态生成的,所以称为“伪列”.因此,不允许以任何查询基表的名称做为前缀,连接查询中涉及多个物理表,但也只动态生成一个伪列. 1.非排序查询T

MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 最左匹配原则 为什么会有最左前缀呢? 联合索引的存储结构 联合索引字段的先后顺序 b+树可以存储的数据条数 总结 参考 MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 对于联合索引我们知道,在使用的时候有一个最左前缀的原则,除了这些呢,比如字段放置的位置,会不会对索引的效率产生影响呢? 最左匹配原则 联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例: create table

今天主要学习了数据库的多条件查询.attr和prop的区别和分页的实现 一.实现多条件查询 public List<Product> findProductListByCondition(Condition condition) throws SQLException { QueryRunner runner = new QueryRunner(DataSourceUtils.getDataSource()); //定义一个存储实际参数的容器 List<String> list =

8:08:01 青春阳光 2017/4/7 8:08:01 大神在吗? Tp框架查询分页显示与全部查询出来显示运行时间快慢有区别吗? 青春阳光 2017/4/7 8:08:20 还有个问题,上传到public/upload里面的图片过多会影响网站的运行速度吗 8:10:56 易俊 2017/4/7 8:10:56 1.sql语句时间肯定有区别,但是没几百万数据看不出来区别 易俊 2017/4/7 8:11:16 2.不影响 8:12:03 易俊 2017/4/7 8:12:03 只和你页面加载多

​估计看到这篇文章的朋友,都是有使用过Smartbi制作数据可视化图表的.但是不是制作过程跟制作效果并没有让自己那么满意.使用过程也经常遇到一些问题解决不了?那是因为你使用的方法不对.你是否在使用Smartbi制作数据可视化图表前,有先学习他们的视屏课程.有没有先在Smartbi官网的在线文档查询困惑.看是否是自己操作不当.   其实我个人觉得Smartbi还是挺好用的.可以通过连接数据库或者导入excel文件数据来使用.操作方式也是蛮便捷的,基本都是通过拖拽数据的维度和度量到工作区,来形成可视

实际测试: 数据库:70万条数据 查询第10000页,每页10条.row_number() 耗时: 2.2秒rownum 耗时:1.3秒 查询第20000页,每页10条.row_number() 耗时: 4.5秒+rownum 耗时:3.8秒+ 网上看到的说,row_number()效率最高看来是没有经过大数据测试的. 本来还寄希望于row_number()分页代码简洁些,效率高些能优化现在系统的!让人失望了! 个人分析:新的分页方法(row_number() over(order by t.x

--创建测试数据create table Student(S# varchar(10),Sname nvarchar(10),Sage datetime,Ssex nvarchar(10))insert into Student values('01' , N'赵雷' , '1990-01-01' , N'男')insert into Student values('02' , N'钱电' , '1990-12-21' , N'男')insert into Student values('03'