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【摘要】 业务发展过程中，新报表不断、老报表要改，报表开发没完没了；为报表准备数据的 SQL 长达数 K，写起来难，维护更难；数据量大，报表呈现太慢，搞不好还溢出，用户抱怨；应用与报表高耦合， ..
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【摘要】 总是有大批 TXT/CSV/XLS 要处理，而现有的一些技术又存在很多不足：JAVA 代码繁琐对人员要求高；SQL 计算封闭，无法计算库外数据；Python 外围开源包安装配置麻烦， ..
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【摘要】 JOIN 是 SQL 中用于多表关联的运算，无论从程序员编写还是数据库实现角度来看，JOIN 都是 SQL 中最难的运算。SQL 对 JOIN 的定义确实非常简单，就是对两个集合 ( ..
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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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第一次看到 SQLazy 这个名字，不少人心里一合计：SQL 还能 lazy？这工具靠谱吗？我们起这名字时就知道会被问。 名字里全是懒，我们天天挂嘴边的却是可审计、零幻觉、合规，听起来自相矛盾 ..
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我们造了一个编译器，让你不必再赌 AI 的正确率了。不是因为模型不够准，而是行业一直让它做不该做的事。 你有没有遇到过 AI 给的 SQL 能跑、能过检查，上线后才发现边界错了一行，却不报错？ ..
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AI已能产出可运行的 SQL，但可运行不等于可审计。 在复杂查询上，公开评测显示最先进模型在 BIRD-bench 等基准上的执行准确率常在六成左右徘徊，远未达到可直接评审通过的程度。典型偏差 ..
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为什么我不信任 AI 生成的 SQL 了，不是因为它不通，而是因为它太通——能过语法检查、能执行，却可能在不注意的地方漏洞百出。 你有没有遇到过 AI 给的 SQL 通过了语法检查、执行不报错 ..
