【摘要】键值查询是很常见的查询场景，在数据表上建有索引后，即使表中数据记录数巨大（几亿甚至几十亿行），用键值查询出单条记录也会很快，因为建立索引后的复杂度只有 logN 次，10 亿行数据也只要比较 30 次（10 亿约等于 2^30），在现代计算机上也只需要数十毫秒而已。不过，如果需要查询的键值很多，比如多达几千甚...

【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中赋予计算能力后才能计算；开发对接第三方 API 数据接口，需写很多代码才能构造统一对外服务平台接口；这样的模式终将让开...

【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，一般都会使用关系型数据库的分页机制来做，但结果往往也不尽人意；有些情况下甚至底层采用了非关系型数据库，这更会加剧了问题...

【摘要】 手机银行查流水、网上银行查收入、游戏账号查明细、手机营业厅查充值记录等等都属于海量账户查询场景。此场景的特点是：访问人数特别多，全量数据超大，而且不能让用户等待！点击海量账户大并发实时查询解决方案，去乾学院看看在大并发海量账户查询场景中，如何用集算器实现秒级的查询速度!

【摘要】银行自助分析系统用户多，数据量大，系统速度还要求飞快。与此同时，后台数据仓库却已经负担了太多的应用，无法为大量连接提供高性能查询。点击银行业多用户大数据量自助分析提速方案，去乾学院看看集算器如何解决这个矛盾，为自助分析提速! 本文是真实案例，预计阅读时间 3 分钟。

【摘要】当数据量巨大时，使用大批量随机键值集获取对应记录集合，不仅仅考验数据库软件本身，更在于程序员对数据的理解！如何在硬件资源有限的情况下将性能发挥到极致？点击：批量随机键值查询测试，来乾学院一探究竟！本次测试主要针对集算器组表索引实现的批量键值取数性能，并与 Oracle 进行同规模运算对比。

【摘要】庖丁解牛，给人的深刻印象是技艺酷炫！然而酷炫并非是庖丁的原意追求。本质上是对一个复杂的结构进行大量练习后，把细节融入了自己的身体，成为一种本能；流畅自然的动作给观赏者造成酷炫的感受，是一个副产品。数据处理的描述计算、性能优化也是类似的事情。成为数据界的庖丁同样需要两个必要条件：1、大量待解...

集算器不仅有大数据计算，还有诗和远方。最近看到不少写诗机器人的新闻，于是尝试用集算器简单地实现一个。这个实现真的很简单，简单到只有10几行代码，请看实现步骤：

在《秒级展现的百万级大清单报表怎么做》中，我们介绍了无论 RDB 还是非 RDB，润乾报表都能够通过异步线程实现秒级海量大清单报表（以下简称：大报表）。实际业务中，除了查询明细，有时还要展现全量汇总数据，或者查询分组明细和计算分组汇总。本文就将介绍这些带有汇总和分组的大报表的开发方法。

键值查询是很常见的查询场景，在数据表上建有索引后，即使表中数据记录数巨大（几亿甚至几十亿行），用键值查询出单条记录也会很快，因为建立索引后的复杂度只有 logN（以 2 为底）次， 10 亿行数据也只要比较 30 次（10 亿约等于 2^30），在现代计算机上也只需要数十毫秒而已。

将冷热数据分离，仅将当期热数据存放在数据库中，冷数据存储在文件系统或数据库中，通过集算器完成跨源（库）计算，完成多源数据汇总、复杂计算，实现 T+0 全量数据实时查询