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这个产品能支持多大数据量?

经常有用户会问这个问题,你家的产品能处理多大数据量?似乎是这个值越大产品就越牛。这个问题,其实没多大意义。能处理多大的数据量,还有个很关键的因素是期望的响应时间,在脱离这个因素单纯谈大数据产品的数据处理量,就不知道怎么回答了。考虑只有单台机器的简单情况。如果是希望秒级响应的OLAP式汇总,那么GB级…

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最简单的大数据性能估算方法

大数据的性能是个永恒的话题。不过,在实际工作中我们发现,许多人都不知道如何进行最简单的性能估算,结果经常被大数据厂商忽悠:)。这个办法我在以往的文章中也提到过,不过没有以这个题目明确地点出来。其实很简单,就是算一下这些数据从硬盘上取出来用的时间。除了个别按索引取数的运算外,绝大多数运算都会涉及对数据…

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【报表制作技巧】玩转报表排名

排名分析是常见的分析方法,主要是通过排名让使用者了解当前业务维度下数据记录的次序,多用于业绩考核和对比分析。虽然排名的需求看着很简单,但实际操作时会发现有常常并不容易实现,这是因为排名的花样实在不少。今天我就来带大家玩转排名,开外挂分分钟搞定需求下班去浪!一般来讲,常见的排名方式有以下几类:单级排名…

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大清单报表应当怎么做?

在数据查询时,有时会碰到数据量很大的清单报表。用户输入的查询条件很宽泛,可能会从数据库中查出几百上千万行甚至过亿的记录。如果等着把这些记录全部检索出来再生成报表呈现,那需要很长时间,用户体验恶劣;而且报表一般采用内存运算机制,大多数情况下也装不下这么多数据。所以,我们一般都是使用分页呈现的方式,尽量…

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动态列报表的制作

在数据信息系统中,常常会看到这样一类报表需求,它们往往格式简单,一般为列表式明细报表,但是要显示的列很多。而不同终端用户在不同时刻关心的数据又不同,这样就要求报表能够让他们随心所欲的选择要显示的列,以便直观地查看数据。最终效果如下图所示:那怎么实现这种需求呢?多做几个典型报表,根据用户不同进行不同的…

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集算器(仓库版)发布,黑科技获得用户好评

2018年5月16日,集算器(仓库版)携带多项黑科技正式发布。在发布之前的应用验证中,仓库版就已经用实力赢得了用户的好评。北京银行用户在评价仓库版时表示:在数据分析实践中,高并发访问、大数据量计算造成的系统响应时间过长的问题,始终没有得到很好的解决。集算器(仓库版)的出现,彻底解决了这个难题!用集算…