校园门户网站开发需求,h5制作软件有中文版吗,郑州做网站远辰,怎么做链接推广产品简介#xff1a;在规划中#xff0c;Quick BI制定了产品竞争力建设的三大方向#xff0c;包括Quick#xff08;快#xff09;能力、移动端能力和集成能力。针对其中的产品“报表查看打开慢”“报表开发数据同步慢”等性问题开展专项战役——Quick战役#xff0c;以实现展…简介在规划中Quick BI制定了产品竞争力建设的三大方向包括Quick快能力、移动端能力和集成能力。针对其中的产品“报表查看打开慢”“报表开发数据同步慢”等性问题开展专项战役——Quick战役以实现展现快、计算快为使用者提供顺滑体验为目标。
“Quick”是产品始终追求的目标
Quick BI数据可视化分析平台在2021年二次入选了Gartner ABI魔力象限这是对产品本身能力强有力的认证。在不断夯实B I的可视化体验和权限管控能力之外推进Quick BI的全场景数据消费能力让数据在企业内最大限度的流转起来。
在规划中Quick BI制定了产品竞争力建设的三大方向包括Quick快能力、移动端能力和集成能力。针对其中的产品“报表查看打开慢”“报表开发数据同步慢”等性问题开展专项战役——Quick战役以实现展现快、计算快为使用者提供顺滑体验为目标。
双引擎成就Quick全新体验
无论是开发者还是阅览者若想要在使用Quick BI的过程中获得流畅快速的体验可能在这两个方面进行优化
在数据报表开发的过程中大量级数据需要在一定范围的时间内响应即计算要快
面对报表的查看者首屏打开和下拉加载的时间需要在一定范围内完成即展现要快。
Quick BI推出计算引擎和渲染引擎以双引擎的方式为产品全力加速。
1、计算引擎Quick引擎
包含原有直连模式新增加速模式、抽取模式、智能缓存模式用户按照不同场景的不同需求通过配置开关进行模式的选择。在数据集开发和数据作品制作的过程中获得加速体验可以有效提升用户报表的数据查询速度减少用户的数据库查询压力。 实时加速
基于 MPP 内存计算引擎查询中实时从数据库调/读取数据并在计算引擎的内存中进行计算有效提升用户数据计算的性能适用于对数据时效有高要求的情况。
抽取模式
把数据库或数仓的数据抽取到Quick引擎的高性能列式存储引擎中支持全量模式和增量模式分析计算负载直接在Quick BI引擎中进行充分利用Quick引擎性能的同时降低用户数仓的负担适用于没有独立数仓或数仓负载过重的情况。
智能缓存
提供的2种缓存模式都可以直接返回结果提升用户查询速度减少数据库访问次数。
数据集缓存
将用户已经查询过的结果缓存在 Quick BI 高速缓存组件内一段时间内完全一致的查询可以直接返回查询结果。
智能预计算
算法根据用户的历史查询记录对数据集的查询进行预聚合提前计算出用户所需的结果保存在高性能存储中。一旦用户查询命中则直接返回结果。
2、渲染引擎
负责取得肉眼可见页面的内容包括图像、图表等并进行数据信息整理以及计算网页的显示方式然后输出并展现。由于BI场景的报表仪表板、电子表格、门户等内容相当复杂渲染引擎的加速可以非常直接的影响Quick BI报表的打开速度优化用户的报表阅览体验。渲染引擎的加速动作无需进行任何配置无声地服务整个分析流程。
渲染引擎进行了如下整体升级
资源js/css/ajax等加载优化包括预加载、按需加载、任务调度、TreeShaking等前端计算执行优化数据流节流、懒数据策略、mutable改造、深克隆等计算优化等可视化升级底层可视化统一桑基图等大数据量下解析优化、渲染次数收敛等移动端升级包体积优化压缩前20.6M减少至5.6M、图表预加载、资源本地化缓存等查询链路优化支持 MaxCompute 加速查询、登录层优化、防止配置查询缓存穿透、缓存优化等性能工具升级SQL诊断支持 MaxCompute 数据源并支持 SQL 诊断工具的国际化等利用五种机制整体提升渲染引擎作业效果
任务调度机制
支持在各段加载和执行流程中利用组件或函数控制CPU时间和网络占用优先级从而将首屏内容的展示时间点缩短至少了30%。
截流渲染机制
支持Redux类数据流体系以配置化方式控制单位时间组件渲染次数组件平均渲染次数减少90%以上。
按需计算机制
按需加载和执行JS逻辑组件及其资源利用LazyObject思路即使用时初始化执行而非定义时进行按需调用LazyCache思路即命中时计算和缓存而非实时进行数据流模型计算节省约30%的CPU时间以及40%的网络占用。
预加载机制
通过将原本串行依赖的流程逻辑按不同时机并行如当页面拉取JS资源时同时拉取后端数据在空闲时预加载下一屏内容根据历史使用习惯预先加载后续可能访问的内容达到瞬时查看的效果。
资源本地化缓存机制
将js等资源本地化的形式加上根据不同设备移动端等的资源管理策略有效解决系统内存释放导致的缓存失效弱网环境导致的资源加载缓慢等问题。
经过一系列核心能力的升级和特定场景的针对性优化操作平均FPS每秒传输帧数可达55左右较复杂报表下首屏加载时间也从最初18秒降至3秒以内中等简单报表2秒内结合Quick引擎还可以支持10亿级数据量的报表3秒内展现。
典型场景下的性能体验全面提升
1、数据开发视角的场景方案
1报表展示的数据在一定时间内固定不变
有些客户对数据需要每天进行一次汇总并通过 Quick BI 的可视化图表以日报形式展示出来。这些展示的数据在下一次汇总之前都不会发生变化同时这些汇总数据比较固定不需要阅览报表的人主动更改查询条件。
如是场景推荐开启数据集上的缓存功能。用户可以自行设置缓存的有效期在有效期内相同的查询会命中缓存直接将该周期内第一次查询的结果毫秒级返回。以上述场景为例用户可以开启 12 小时的缓存这样日报只会在第一次打开时进行数据查询之后一整天的时间一旦客户点击打开报表就会立刻展现。 2报表数据存在较多变化对非实时数据进行分析
以大促为例商家在活动结束后对大促期间的销量、营业额以及营销投放效果进行复盘。数据分析包含很多维度比如类目、地区、部门等等。商家的分析师或者决策者在查看报表时往往会对维度进行调整、变更、钻取来获得更加深入的洞察。这个场景下用户数据查询的动作多变上述的缓存策略往往很难命中。
此时可以在数据集的 Quick 引擎中开启抽取加速。抽取加速默认全表加速允许用户同步T-1 的数据到 Quick 引擎高性能存储及分析模块中后续的查询和计算会直接在 Quick 引擎中进行减少用户数据库的性能压力。抽取加速可以做到亿级数据亚秒级响应。
与此同时还可以开启智能预计算模式 会对用户的查询历史进行分析 提前对可能的查询进行预聚合。用户的查询如果命中则会直接返回聚合结果。 3用户数据源查询慢但对数据实时性有要求
有的用户数仓里的数据每天都在实时变化。以仓储管理为例仓库里每天货物的进出是动态的这些数据会实时落到数据库里而客户希望能够通过 Quick BI 的报表对这些动态数据进行分析。显然上面提到的缓存方案以及抽取加速都无法达成这个目的。
对于这类用户来说他们可以在数据集的 Quick 引擎里开启实时加速 通过引擎内置的 MPP 内存计算引擎对数据进行实时的内存计算从而达到加速的目的。
开启了 Quick 引擎的实时加速可以做到亿级数据秒级响应。 4用户查询依赖维度值的获取
企业如果需要以产品类目为维度对销售记录进行分析。这个时候就会用到 Quick BI 的查询控件以下拉列表的方式对“类目”这个维度的值进行展示和选择。
以服装公司为例共有100 个产品类目销售记录上千万条。这个时候从完整的销售记录里获取类目值效率太低。可以使用 Quick BI 提供的维值加速方案 将类目的维度表配置进维值加速功能此时100 个类目仅对应 100 行数据而不再是原来的上千万条。
再获取类目下拉列表时就会直接从维度表中读取大大提升下拉列表里维度值的获取效率。 2、Quick BI阅览者视角的加速效果
1即席分析表格
500W单元格秒级渲染完毕60 FPS操作流畅 2报表首屏打开
基于双引擎在1亿行数据20个图表组件常规聚合类查询下进行标准测试一个标准复杂报表可在2秒内展现 原文链接
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