【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...

比如，source和target是两个不同的数据源，callrecordA是source中的物理表，有1万条记录，callrecordB是target中的物理表，无记录，现在需要将callrecordA中的数据同步到callrecordB中。

比如，source和target是两个不同的数据源，callrecordA是source中的物理表，有1万条记录，callrecordB是target中的物理表，无记录，现在需要将callrecordA中的数据同步到callrecordB中。

【摘要】主子表是数据库最常见的关联关系之一，最典型的包括合同和合同条款、订单和订单明细、保险保单和保单明细、银行账户和账户流水、电商用户和订单、电信账户和计费清单或流量详单。当主子表的数据量较大时，关联计算的性能将急剧降低，在增加服务器负载的同时严重影响用户体验。作为面向过程的结构化数据计算语言...

【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！优化体系结构 - 数据外置减少中间表

【摘要】存在问题：跨库的数据汇总运算开发复杂、效率低。产生的原因：单库的大表数据量巨大，条件限制又不能做分布式数据库，而大多数应用程序都严重依赖数据库的计算能力，但是跨库时数据库的计算能力常常不给力！解决方案：建议采用专业计算引擎，不依赖于数据库的计算能力。降低跨库数据运算的开发复杂度、提升开发...

中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表。报表系统中的中间表是普遍存在的。那么，这些中间表是如何出现的？为什么中间表会越来越多？中间表会给项目组带来什么样的困扰，如何解决这些困扰？这里我们就尝试探讨一下这个问题。

但是，这三种选择都有各自的问题。普通数据库一般都是行式存储，很难获得多维分析希望的高性能，只适用较小数据量。专业数据仓库有不少是列式存储的，性能问题不大，但是价格都比较昂贵，建设、扩展和维护成本也都非常高。BI 系统自带的数据源都比较封闭，只能为自家的 BI 前端提供支持，无法为多个不同厂家的前端提供数...

BI 系统的常见结构是：前端是 BI 应用，负责多维分析的用户操作和结果呈现；后台是数据库 / 数据仓库，负责数据计算和存储。前端和后台之间用 SQL 作为接口。

跨库数据表的运算，一直都是一个说难不算太难，说简单却又不是很简单的、总之是一个麻烦的事。大量的、散布在不同数据库中的数据表们，明明感觉要把它们合并起来，再来个小小的计算，似乎也就那么回事……但真要做起来，需要这又忘了那的，却又不像仅仅就那么回事？        想要给这些小麻烦们，来一个快刀斩乱麻式的、嘁...

例如：从性能和成本考虑，往往会限制生产库的容量，同时将历史数据分库存放，由ETL定期把生产库中新产生的数据同步到历史库中，同步周期根据数据的生成量，可能是1天、一周或者一个月。如果多维分析系统仅仅连上历史库取数，那么用户就只能对历史数据做分析，也就是实现T+1、T+7、T+30的多维分析。如果想要实现T+0的实时...

JSON作为一种轻量级的数据交换格式，因其易于读写和交互的特点，已逐渐成为主流的数据类型之一。常见的编程语言大多都对 JSON 的读取与解析提供了接口，但是接下来如何把多层 JSON 数据经过筛选、计算并展开成二维数据，就需要开发人员去头疼了。本文就为大家分享一下如何利用集算器 SPL（结构化处理语言）轻松解决 JSON...