怎样实现 T+0 的实时报表?
T+0 报表的难点在哪里
目前有什么手段
报表本身的多数据集
数据库的跨库查询
JAVA 编码
更好的方法
SPL 支持各类数据源
A | ||
---|---|---|
1 | =cold=db1.cursor(“select * from orders where odate<?”,date(now())) | / 冷数据从历史库中取,昨天及以前的数据 |
2 | =hot=db2.cursor(“select * from orders where odate>=?”,date(now())) | / 热数据从生产库中取,今天的数据 |
3 | =[cold,hot].conjx() | |
4 | =A3.groups(area,customer;sum(amout):amout) |
开发简单,性能好
from (select name
from (select name,
rank() over(partition by subject order by score DESC) ranking
from score_table)
where ranking<=10)
group by name
having count(*)=(select count(distinct subject) from score_table)
用 SPL,则按思路过程写出计算就行,写起来简单,还容易理解,性能也比 SQL 要更好,而且在 SPL 中, 这样的高性能函数和算法还有很多,谁都可以直接用,不需要非得高手才能写出性能好的算法了
A | |
---|---|
1 | =score_table.group(subject) |
2 | =A1.(~.rank(score).pselect@a(~<=10)) |
3 | =A1.(~(A2(#)).(name)).isect() |
说到性能,还要提到开源 SPL 有自己的存储,它提供了高效的二进制文件存储方式,文件存储具备很多优势,不仅读取效率更高,还可以有效利用文件压缩、并行等机制提速,同时还不会像数据库那样容易受到容量的限制,在一些传统的历史库无法保证计算性能和时效的情况下,甚至可以用 SPL 的二进制文件存储当做历史库来提升性能了
低耦合热切换
总结
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