如何实现海量数据清单和分组报表

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
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#数据清单 #分组报表 #大数据 #数据库分页

本文档介绍了一种高效处理海量数据清单的方法，并详细解释了如何创建分组报表，以便于数据分析和呈现。通过阅读本文，您将学会如何优化数据处理流程，以及如何利用分组报表提升数据洞察力。
秒级展现的百万级大清单报表怎么做-------大数据量报表性能问题解决-------海量数据报表的快速展现打印导出
terry_chengq的博客
07-01 907
秒级展现的百万级大清单报表怎么做 原文地址：http://c.raqsoft.com.cn/article/1570700820741?r=CGQ 数据查询业务中，有时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，常见的包括银行流水记录，物流明细等。呈现时如果等着把这些记录全部检索出来再生成报表，那会需要很长时间，用户体验自然会非常恶劣。而且，报表一般采用内存运算机制，大多数情况下内存里也装不下这么多数据。所以，我们一般都会使用..
可视化平台FineReport的普通报表及填报报表案例展示、数据连接、数据集概述、报表类型介绍
m0_63845988的博客
12-19 2724
本文介绍了finereport的普通报表及填报报表案例展示、数据连接、数据集概述、报表类型介绍。报表代码附在文章顶部。
海量数据排序
Sunnylunch-blog
11-27 2366
排序分为内部排序和外部排序两大类，若要排序的元素很多，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则此类排序就称为外部排序。针对外部排序这种问题，下面我们来介绍一种方法。   由于要排序的数据量很大，不可能一次性加载到内存，所以我们就采取"分而治之"的方法。先将大文件分割成若干的小文件，使得小文件中的数据能够完全加载到内存。然后分别将每个小文件加载到内存并使用快速排序使之有序，将有序的序列再放回到小文
时序数据库如何支持秒级上亿数据的查询分组和聚合运算
java、c++、机器学习方向King
06-05 8271
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162499&idx=1& sn=ca43c74ef541bd16a1d2450db6479c63&chksm=8b49316db c3eb87b9b1b8049429c820ed557fd2b735c5a486350db3ef0d0c7735f8171ba28a9&scene=
海量清单与分组报表的实现
chaochao52001的博客
02-19 195
【摘要】 报表业务中，有时会碰到数据量很大的清单报表，数据量往往达到成百上千万，报表查询效率很低。通过数据库分页的方式可以获得一定的性能提升，但数据库翻页的效率会比较差，而且容易出现数据不一致。本文将介绍一种将取数和呈现使用两个异步线程的查询机制，既能获得高效的查询效率，同时又很好地解决了数据库分页存在的问题。 ...
百万级分组大报表开发与呈现
FM78_优快云的博客
10-08 264
在《秒级展现的百万级大清单报表怎么做》（http://c.raqsoft.com.cn/article/1535506545563?r=shiguang），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。 ...
数据准备 ——报表开发中的深层次问题
xiaohuihui_1992的博客
07-05 1811
前言 现在企业的报表开发大部分都使用报表工具完成，成熟的报表工具提供了丰富的显示设置、图表类型、导出打印等功能可以简化报表开发，非常方便。但在实际报表开发中还是经常碰到一些非常棘手的深层次问题，即使是已经熟练使用报表工具的开发老手也会很挠头。 为什么有了报表工具还会出现这些问题呢？ 报表开发，看起来就是将数据按照指定格式的表格或图形呈现出来，这也是报表工具一直以来很擅长的环节。但是，原始数据经常并不适合直接呈现，需要先做一些复杂的处理，这就是数据准备环节。 从报表工具的眼光上看，数据准备属于报表之外
报表工具选型对比系列 - 大报表
Raqsoft
06-29 436
有些报表查询出的数据行数可达千万甚至上亿，这类报表通常被叫做大报表，大多数情况下都是些清单明细数据报表，也有少量分组报表。 针对大报表，如果像常规报表一样，将数据一次性全取再交给前端呈现是不可行的。一是等待时间太长，用户体验差；二是很可能导致内存溢出造成应用崩溃。 那么，目前的报表产品是如何解决这一问题的呢？本文将调研并测试几款报表产品的大报表解决方案，还是针对这三款产品：润乾报表、帆软报表、Smartbi，均为最新版本。 首先了解下各家的解决方式或机制。 解决机制 帆软 帆软提供两种引擎，行式
润乾报表CookBook与使用
Raqsoft
05-31 862
1. 数据源相关 1.1 报表工具连接文本数据 1.2 报表工具连接非关系数据库（待补充） 1.3 报表异构数据源关联混算 1.4 报表工具 json 数据源 1.5 报表工具连 sap hana 1.6 报表工具连 Mongondb Mongondb 计算 报表工具连 Mongondb 1.7 报表工具连 sap dw（待补充） 1.8 报表工具连 hive 1.9 报表工具访问阿里云 1.10 报表工具访问 Hbase 1.11 报表工具访问 Spark...
计算机二级Access考试重点：报表设计与控件应用
报表不仅承担着数据展示的基本功能，更具备强大的数据处理能力，如分组、汇总、小计、计算等，能够将大量原始数据转化为结构清晰、逻辑严谨、视觉友好的输出结果，广泛应用于清单生成、订单打印、统计报告等实际业务...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 435
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 349
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1072
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 286
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 118
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
国产时序数据库哪个靠谱
weixin_43836476的博客
12-04 154
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时
Hive教程
士心凡
12-04 562
记得加EXTERNAL，记得定义分隔符ROW FORMAT，最重要的是一定要加。忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY替代。ORMAT，最重要的是**一定要加**。2. **写入 (Insert):** 忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。3. **查询 (Select):** 永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY` 替代。
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