银行业多用户大数据量自助分析提速方案

原创 于 2019-03-05 16:33:04 发布 · 411 阅读 · 0 ·
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#技术优化 #银行业

针对银行自助分析系统中用户多、数据量大、查询速度慢的问题，本文介绍了一种提速方案。通过使用集算器，有效缓解后台数据仓库的负担，实现高性能查询，提升自助分析效率。
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【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。


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给 BIRT 的 SQL 数据集传多值参数
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但预览结果看不到数据，原因在于JDBC因为“预防SQL注入”的安全问题，禁止了这种多值参数的传值方式。arg1相当于第一个问号，然后看结果，能查出数据来了。
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SQL 多字段条件查询
02-02 1215
SPL语言从理论模型上做了大量的这类创新，能极大的提高描述计算的能力，可以想象掌握了 SPL 语言的你，一个人维护的。=A2.select(pos(~.array().concat(","),"北京 ")!（可以理解为 JAVA 里的数组，只是这个数组比较广义，元素可以是任意数据类型）；还可以依次类推，~[-1] 是前一条记录,~[3] 是当前记录后面的第三条记录;=A2.select((~.销售额 -~[1]. 销售额 )>100000)pos(~.array().concat(","),"北京 ")
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SQL 分组条件深入剖析
01-19 2459
才导致自然而然的解题思路，能说的出，想得明白，但就是写不出相应的计算机语言。这一系列设计上的缺陷，造成了 SQL 的编写、维护、性能调优都成倍的增加工作量。集算器的 SPL 语言从根源上弃用了 SQL 背后的关系代数理论，发明新的离散数据集理论解决程序员描述计算的困难。追根溯源，上面 SQL 反映出来的问题，它缺少单纯的分组动作，不能显式的表达每个小分组，进而对每个小分组的更细致操作就无法直观表达。1、 按设备分组，找到每个设备下Ready的个数c1；2、 按设备分组，找到每个设备下所有状态的个数c2；
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多步骤复杂 SQL 优化实例
01-18 922
稍微复杂点的查询需求，写SQL就会是个烧脑的过程，除了证明我们人脑很聪明，逻辑思维能力强之外，剩余的就全是缺点，每个人经常用不同于其他人思路的方式绕行到同一个结果上，个性化这么强的编程方式，导致编写SQL、阅读SQL、调试SQL都很困难，维护成本也大大增高。在程序员编程描述计算这件事上，集算器 SPL 语言通过创新的数学理论模型《离散数据集》，大大改善《关系代数》（SQL背后的数学模型）在描述计算时的困难。简单的说是对有序计算更彻底的集合运算提倡分步等多方面创新，达到。
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集算器读写 json
01-17 301
在 json 文件中有上述内容，欲将其中的 results 取出并输出成新的 json 文件。A2：将 A1 的 results 字段导出成 json 字符串。A1: 读取 json 文件成字符串，导入为序表。A3：输出 json 串到文件中。
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解析 json，整理分散数据入库
01-16 881
根据 B5.SERVICES 记录里的字段数量循环，每个字段的名字可以在 C7 获得，每个字段的值可在 C8 取到。到此我们可以获得开篇所述“GROUPNAME”值、”SERVICES”中的键编号和“SERVICES”的值。“GROUPNAME”值、”SERVICES”中的键编号对应了数据库表 _groups 的 Groupname 和 ID。“LIST”中包含多个子孙记录，主要目标是”GROUPNAME”、”SERVICES”。“SERVICES”每个值对应数据库表 Services 中的一条记录。
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用集算器比较字符串相似性
01-13 574
1、有 1001 个数字串（每个数字串长度不等，都是 0~9 之内），每一个数字串都和另外 1000 个中找出相同数最多和不同数最多的数字串（等于 1001 个数字数字串都要找一次）如果只有第 1 行数字串含有 1，而第 1001 行数字串没有，算是不同数有 1 个；D7：计算 A4 与 diff 的差为 same 的值，循环并总是存下最大值，循环 2 结束。B5：循环 2，遇到成员 1 时候跳过，取成员 2 与成员 1 比较数字字符。B4：循环 1 的变量，初始为 0，记录比较的结果不同数与相同数。
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行转列，动态列枚举分组
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Mongodb 不直接支持行转列，枚举分组做起来也很麻烦，要把数据读出来再用 Java、Php 等编程语言来实现；以下例子不使用 MongoDB 展现，如果使用 MongoDB 需要用 SPL 的 mongo_open()函数连接数据库，用 mongo_shell() 函数查询原始数据结构。B8、C8：根据 subs 循环，将 A4 中单个学校各科的学生成绩统计出来并按顺序拼接成序列。A5、B5、A6：生成结果表，结构是 school、sub1_5、sub1_4…sub1_1、sub2_5、sub2_4…
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MongoDB 导出数据成 csv
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将 MongoDB 中的多层数据导出为结构化二维数据，实现这种算法要考虑大数据的处理，结构化数据计算，用 python 实现存在一定难度。
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动态 json 转化序表
01-10 910
A1：将 json 文件读成文本，导入成序表。可以看出 A1 此时相当于按照 custName 分组的目标结果表。A2：用对 A1 用 news 函数解析出 custCars 序表，合并到 A1。
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01-09 1055
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文本中按规则分组区段随机抽样
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提问者需要将两表的一些列进行合并，将 B 表的一些列更新到 A 表。题目中已经给出了 MERGE 语句的写法，难点在于他需要合并的列数是动态的。A2、A3：查询 A 表、B 表，设置 id 为序表主键。A4：按 id 合并两表去重，保留 B 中的记录。A2：查询 B 表中要更新到 A 表的字段。
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