FineBI 中的“蜘蛛网表”

这是一个非常核心的概念！用最通俗易懂的方式解释一下 FineBI 中的“蜘蛛网表”。

一、核心比喻：预加工的“熟食菜”

想象一下数据分析的过程：

• 传统方式（实时查询）：就像你每次点菜，厨师都要从切菜、炒菜开始做（数据库每次都要执行复杂的关联、聚合计算）。人多了或者菜复杂了，上菜就慢。
• 蜘蛛网表方式：就像餐厅提前把最受欢迎的菜（比如红烧肉、宫保鸡丁）炒好一大份，放在保温柜里。客人一点，直接装盘就上桌，速度极快。

蜘蛛网表就是这个“提前炒好、放在保温柜里的菜”。 它是FineBI为了极致加速而预先计算并存储好的一张结果表。

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二、官方定义与核心思想

蜘蛛网表（Spider Chart Table）是FineBI特有的一种预计算、宽表式的数据加速引擎。它的核心思想是：

“用空间换时间” —— 通过预先消耗存储空间（磁盘）和计算资源（CPU/内存），将可能需要频繁计算的数据结果提前计算好并存储起来。当用户真正查询时，系统可以直接从这张结果表中快速读取数据，而无需进行实时的、耗时的关联、聚合等计算。

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三、它是如何工作的？（关键过程）

1. 选择数据源：你基于一个或多个有关联关系的业务包（比如销售事实表、产品维度表、客户维度表）来创建分析。
2. 创建加速：当你觉得这个看板很重要、但查询速度有点慢时，你可以在对应数据表的设置中，点击“启用蜘蛛网表加速”。
3. 预计算：FineBI引擎会在后台（通常是在你设定的夜间业务低峰期）自动执行以下操作：
   • 关联（Join）：将所有你可能用到的关联表全部连接起来。
   • 聚合（Aggregate）：按照所有可能的维度组合（如：年-月-日、地区-产品类别等）预先计算好各种度量（如：销售总额、订单数量）。
   • 生成宽表：最终生成一张包含所有维度字段和度量字段的、非常宽的扁平化结果表。这就是“蜘蛛网表”，它就像一张大网，覆盖了所有常见的查询路径。
4. 快速查询：当用户在前端打开基于这个蜘蛛网表的仪表板时，FineBI不会再去原始数据库里进行复杂的实时计算，而是直接从这个预计算好的结果表中读取数据，因此速度非常快，通常是亚秒级响应。

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四、优缺点

优点：

• 极致的查询速度：这是最主要的目的，用户体验提升巨大。
• 减轻数据库压力：复杂的计算从数据库转移到了FineBI的加速引擎，降低了对业务数据库的查询压力。
• 支持高并发：因为响应极快，可以轻松应对大量用户同时查看报表的场景。

缺点：

• 数据非实时：蜘蛛网表是定期更新的（如每天凌晨更新），因此它展示的是上一次更新时的数据快照，无法反映最新时刻的数据变化。不适用于实时监控场景。
• 占用存储空间：由于预计算了所有维度组合，这张表会非常庞大，占用较多的磁盘空间。
• 维护成本：需要为其设置更新计划，并监控更新是否成功。

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五、适用场景

1. 核心高管看板：老板们经常看的、固定的KPI指标看板，要求打开速度必须快。
2. 面向大量用户的报表：如全员都需要查看的销售业绩看板、运营日报等。
3. 计算非常复杂的报表：包含多层嵌套计算、复杂关联的报表，实时计算很慢，非常适合用蜘蛛网表提前算好。
4. 对实时性要求不高的场景：如日级、周级更新的报告。

总结

蜘蛛网表 ≠ 一个你需要手动创建的表，而是FineBI提供的一种“一键加速”功能背后的技术实现。

你可以把它理解为FineBI为了让你快速拿到分析结果，而自动在后台为你提前准备好的“标准答案”。你只需要告诉它哪些问题（哪些表）需要准备答案，它就会在夜深人静的时候默默算好，等你白天来问时，它就能瞬间把答案给你。