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【摘要】 企业为了降低报表的冗余和减少重复报表开发，一般会通过提炼指标的办法来试图解决报表标准化的难题，然而中国式复杂报表并不会消失，即便在酷炫的可视化泛滥的年代，复杂报表仍然是中基层员工的最 ..
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【摘要】 随着信息化建设的快速发展，可视化大屏需求越来越普及，然而大屏的背后意味着多样性数据源，传统的解决办法总是需要如下一些工作：ETL 工具先抽取清洗 DW 中的数据；文本文件需导入数据库 ..
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【摘要】 随着数据量的持续增长，并发访问越来越密集；以及业务种类的不断丰富，报表需求还在不断增加，数据库需要不断扩容来应对这些变化。然而，仅仅对数据库本身扩容难免陷入高成本低成效的窘境，企业应 ..
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【摘要】 银行数据查询业务中，经常会碰到数据量很大的清单报表。由于用户输入的查询条件可能很宽泛，因此会从数据库中查出几百上千万甚至过亿行的记录，比如银行流水记录；为了避免内存溢出，一般都会使用 ..
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【摘要】 应用系统软件项目中有一个普遍现象，就是报表总也做不完。不管是领导需要的宏观数据统计重点的变化，还是业务部门的计算口径的变化，都会造成报表需求的频繁变更。报表项目组就要不断修改现有报表 ..
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【摘要】 随着产权交易所业务的发展和 IT 系统的建设，出现了多个系统同时运行，互不连通的问题。由于新老系统采用独立的数据库存储，数据格式、标准、规范都不相同，跨源计算变成了一大难题，常见办法 ..
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【摘要】 商业银行对员工的绩效考核标准一般分为 4 个方面：柜员的销售业务量、客户服务、内部流程、学习成长等。一般本质上具有如下特征：多样性数据源，数据来自银行的多个业务系统定时推送的文件数据 ..
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【摘要】 零售行业门店多、客户多、库存多，经常面临的问题：1、各个业务系统之间彼此不相关联，造成信息孤岛，很难从数据中发现隐藏的问题或商机。2、日积月累，报表查询越来越慢，甚至影响业务，如市场 ..
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【摘要】 有了固定报表工具之后，这类格式复杂、指标参数任意组合的需求并不难实现，只是原始数据量一大，查询就会非常慢，用户体验变的极差，当多并发请求时，甚至还会对正常业务产生影响！而集算器面对这 ..
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【摘要】 内存计算的本质就是为了高性能 (包括一定的高并发)，以此应对实时查询等问题！当前技术手段要么太贵、要么体系沉重；而集算器不仅算的更快，且体积更小、更轻！同时具备高度的集成性与灵活性！ ..
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【摘要】 由于数据量或计算复杂度原因，经常需要在数据库中创建中间表，但中间表会带来很多问题！若采用专业的数据计算引擎，又会带来怎样的好处呢？去乾学院看个究竟吧！${article} [图片][ ..
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【摘要】 多样性数据源普遍存在，且本身没有计算能力，常规手段总是需要建设专门的数据仓库及 ETL 转入工作，增加额外工作量，且实时性也不好。若采用专业的数据计算引擎，这些不足将迎刃而解！去乾学 ..
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【摘要】 基于数据库系统的 T+0 全量实时查询，在数据量很大时一般只能进行数据库扩容（包括分库手段），成本高昂；如果采用文件系统和生产数据库混合运算，就可以实现低成本高性能的 T+0 查询！ ..
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【摘要】 无论存储过程还是 JAVA 程序实现的数据计算层，都会存在很多不足和不方便！若采用专业的数据计算引擎，又会带来怎样的好处呢？去乾学院看个究竟吧！${article} [图片][图片] ..
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【摘要】 基于数据库系统的 T+0 全量实时查询，在数据量很大时一般只能进行数据库扩容（包括分库手段），成本高昂；如果采用文件系统和生产数据库混合运算，就可以实现低成本高性能的 T+0 查询， ..
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【摘要】 无需构建前置数据 (仓) 库，用更低的成本就可以轻松应对项目中各类大数据集报表查询的难题！让我们一起去乾学院看个究竟吧：${article}！ 一 问题背景 绝大多数的应用系统中，一 ..
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【摘要】 当有了报表工具之后 (固定报表)，一些中国式复杂样式、指标参数任意组合的报表并不难实现，只是当原始数据量一大，查询响应就会非常慢，用户体验变差，当多并发请求时，还会对正常业务产生影响 ..
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【摘要】 当有了报表工具之后 (固定报表)，一些中国式复杂样式、指标参数任意组合的报表并不难实现，只是当原始数据量一大，查询响应就会非常慢，用户体验变差，当多并发请求时，还会对正常业务产生影响 ..
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报表开发离不开 SQL。简单 SQL 更多，但通常只需片刻即可完成；真正耗时的，是那些逻辑繁琐、步骤繁多的 SQL，数量虽相对少，却往往成为报表开发中效率最低的瓶颈，让报表开发人员倍感吃力。 ..
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12 按规则扩展出多条记录 这类任务是指按分隔符拆分字符串、按区间展开日期、按固定数量等规则，将一条记录扩展成多条记录。SQL要用JOIN语句+嵌套结构或递归结构来实现，代码复杂易错。 例1 ..
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11 时间日期序列的计算 这类任务是指成员是时间和日期的有序集合的计算。除了常见的困难比如有序计算之外，SQL在生成时间日期序列方面也不方便，通常要借助辅助表或递归语句来实现，结构复杂代码繁琐 ..
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10 字符串集合的有序计算 这类任务是指字符串序列内或序列间的计算，常用于不规范数据的整理。SQL的基础数据类型（结果集）是无序集合，实现此类计算有天然障碍；涉及到记录级或字段级的序列时，SQ ..
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9 分组后的集合 运算 这类任务是指分组后的交集、并集、差集、合集等集合运算。SQL不支持显式集合，只适合处理简单场景下的集合计算，复杂的场景下代码会很难写，尤其是分组内或分组间的集合计算。 ..
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8 多层 Json 的计算 这类任务是指对多层次多维度Json串的计算、生成和解析。大部分SQL只支持二维结构的记录集合，必须用函数把多层Json降为二维结构，才能进行计算，如果层级较多，代码 ..
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7 各种行列转换和逆转换 这类任务经常在报表输出时出现，难点在于转换后的列名是动态未知的。大部分SQL转置时必须写出列名，通常要改用存储过程动态生成列名，再动态执行SQL，结构很复杂。 例1 ..
