多维数据集数据聚合性能笔记

最新推荐文章于 2024-11-20 09:28:59 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-20 09:28:59 发布 · 226 阅读 · 0
文章标签：

#数据库

本文探讨了使用SQLServer2005 Analysis Services处理30万条事实表数据的方法,通过合理设计维度及层次来提升drillthroughtodetail性能,预计此方案在100万数据级别内有效。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

30万数据,聚合15分钟,实际真实的业务系统数据,SQLServer 2005 Analysis Services.

这个多维数据集的情况是事实表中数据有30万,拥有三个维度,其中有两个维度有三个层次.为了满足dirllthroughtodetail的需要,事实表同时也作为了维表.这一条在现在来看很愚蠢,因为这样会使聚合数据几何级别增长,相当于又乘了一个30万.但从实际的运行效果看,在这个数据量级别还是可以接受的,查询和drillthroughttodetail性能都是很不错的.个人预计这样的方法数据上限大概在100万,超过这个数据级别的聚合和查询性能就要出问题.

大量数据的钻细节到数据仓库查比较实际,处理好维度层次是难点.dundas这样的公司没有做这个功能,可能主要就是考虑在这.

在此做一个记录,以备后查.

构建一个高效的数据聚合系统：支持多维度数据汇总
windowshht的博客
09-25 349
数据聚合系统的核心功能是从多个数据源收集数据，进行清洗和转换，然后根据不同的维度进行汇总和分析。数据收集：支持多种数据源，如数据库、API、文件等。数据清洗：处理缺失值、重复数据和异常值。数据转换：将数据转换为统一的格式，便于后续处理。数据汇总：根据不同的维度进行数据汇总，如时间、地理位置、产品类别等。数据分析：提供多种分析工具和可视化功能，帮助用户理解数据。通过本文的介绍，我们了解了如何设计和实现一个支持多维度数据汇总的数据聚合系统。该系统可以帮助我们从多个维度分析数据，从而做出更明智的决策。
mysql 多维数据集_BI笔记之---增量方式处理多维数据集
weixin_34318945的博客
02-11 374
本文将模拟一个数据仓库系统，其中有用户数据，产品数据以及订单数据。根据这些数据结构建立多维数据集，并且以增量更新的方式对其进行处理。之所以强调增量的方本文将模拟一个数据仓库系统，其中有用户数据，产品数据以及订单数据。根据这些数据结构建立多维数据集，并且以增量更新的方式对其进行处理。之所以强调增量的方式，是考虑到事实表中数据的增长，假设以后增长到几十亿，全量处理就变得很不现实，所以方案中着重演示以增...
Hive OLAP多维聚合函数
王佩的优快云博客
08-07 3832
OLAP多维聚合函数 Hive OLAP多维聚合函数是增强版的Group By语句。一般和Group By同时使用，用来进行多维分析。本文总结Hive三种常用的多维聚合函数:With Cube 任意维度聚合、Grouping Sets 指定维度聚合、With Rollup 层级维度聚合。 测试数据 -- 建表 create table student_scores( id int,...
深度解析：分布式数据库如何实现多维度数据聚合
2401_85763639的博客
11-14 484
多维度数据聚合是分布式数据库的一项关键功能，它使得企业能够从不同角度分析和理解数据。通过数据分片、物化视图和Rollup等技术，分布式数据库能够有效地支持复杂的多维度聚合查询。本文提供的代码示例和技术分析，希望能为读者在实际应用中提供参考和帮助。
多维数据模型：OLAP的基石
AI天才研究院
12-31 1703
1.背景介绍 多维数据模型(Multidimensional Data Model)是一种用于表示和查询数据的数据结构，它允许用户以多维的方式查看和分析数据。这种模型主要用于在数据仓库中进行数据分析和报告。OLAP(Online Analytical Processing)是一种在数据仓库中进行实时分析的技术，它基于多维数据模型。 多维数据模型可以用来表示数据的各个维度，例如时间、地理位置、产...
利用Python进行数据分析学习笔记以及自己寻找数据集做的练习
08-16
本资源“利用Python进行数据分析学习笔记以及自己寻找数据集做的练习”旨在帮助你掌握如何用Python进行高效的数据处理、分析和可视化。 首先，你需要了解Python的基础语法，包括变量、控制流（如if语句和for循环）...
Python数据分析实战：学习笔记与数据集实践
它提供了高性能的多维数组对象以及相关工具，可以用于存储和处理大型数据集。NumPy的数组（ndarray）是一个快速的n维数组对象，它包括了强大的数学函数库，可以进行向量化计算而无需显式循环，大大提高了代码的执行...
多维数据表达式MDX笔记
qq_26777585的博客
05-02 511
#####概述 1. MDX(Multidimensional Expression)支持多维对象和数据的定义和操作。不是SQL的拓展。 2. MDX查询都要求有se...
BI笔记之---增量方式处理多维数据集
哥本哈士奇的博客
03-18 1014
本文将模拟一个数据仓库系统，其中有用户数据，产品数据以及订单数据。根据这些数据结构建立多维数据集，并且以增量更新的方式对其进行处理。 之所以强调增量的方式，是考虑到事实表中数据的增长，假设以后增长到几十亿，全量处理就变得很不现实，所以方案中着重演示以增量方式处理多维数据集的方案。 增量处理多维数据集的关键是要将事实数据分为两部分处理，一个是增量事实表，一个是历史事实表，多维数据集第一次处理
Python做多维度分类的聚合运算、环比、同比
LYY1045691954的博客
10-31 3629
目录1.目标：2.背景：3.观察数据：4.计算步骤、思路5.总体聚合运算6.多维度分类的聚合运算学习产出： 1.目标： 按月求三个重要指标： 用户数 销量 销售额 在每个维度的总和，或者每个分类的环比、同比。 2.背景： 一家国外品牌的自行车生产公司，在中国拥有三个代理商帮助销售其品牌产品，该品牌的自行在中国车十分畅销，在各个地区都有其用户。 该场景下的维度有： 时间维度 产品维度 地区维度 代理商维度 消费者维度 以月为单位就算，计算各维度中某分类的总和、同比、环比 3.观察数据： 每一行.
数据中台方法论：数据汇聚
最新发布
大数据指北
11-20 1315
数据中台方法论：数据汇聚
数据聚合与分组操作（数据分析）
qq_42433311的博客
03-25 7725
第10章 数据聚合与分组操作 对数据集进行分类，并在每一组上应用一个聚合函数或转换函数，这通常是数据分析工作流中的一个重要部分。在载入、合并、准备数据集之后，你可能需要计算分组统计或者数据透视表用于报告或可视化的目的。pandas提供一个灵活的groupby接口，允许你以一种自然的方式对数据集进行切片、切块和总结。 在本章，你将学习如何： ·使用一个或多个键（以函数、数组或DataFrame列名的形式）将pandas对象拆分为多块 · 计算组汇总统计信息，如计数、...
2.3.11 hadoop体系之离线计算-Hive数据仓库-MaxCompute SQL多维聚合求PV和UV
敲代码的乔帮主
07-29 566
1.写在前面 最近遇到一个问题，需要对多个维度的多个组合聚合查询。比如我们的日志流量中有用户id，商铺id，用户和商铺又可以属于不同的类别，当需要统计，不同类别人群在不同类别商铺中的消费情况的时候，就需要用到这个知识。 2.数据构造 我们模拟构造一个cube_demo表，表中有三个字段，id，国家，性别，我们想要统计不同国家，不同性别的PV和UV。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS cube_demo LIFECYCLE 3 AS SELECT ...
laravel mysql表优化_Laravel 数据库性能优化实战（三）：聚合统计查询性能优化
weixin_29605297的博客
01-27 571
Laravel 数据库性能优化实战(三)：聚合统计查询性能优化由 学院君 创建于2个月前, 最后更新于 2个月前版本号 #1304 views2 likes2 collects前面学院君已经简单演示了在 Laravel 项目中如何通过索引、渴求式加载和指定查询字段优化数据库查询性能，今天我们来看一个聚合统计查询优化的例子。在很多应用的后台管理面板中，都会有类似下面这种根据不同状态进行聚合统计数据渲...
clickhouse 多维数据聚合求每个维度的数量
qq_26395737的博客
08-05 1769
clickhouse groupArray、arrayReduce、arrayMap、arraySort、arraySum、arrayFilter 多维聚合
高维多数据聚类（sklearn.cluster.affinityPropagation）和降维（manifold.LocallyLinearEmbedding）
莲君
04-25 3361
一 、聚类 cluster.affinityPropagation 适合高维、多数据快速聚类 不需要指定最终聚类族的个数 对数据的初始值不敏感 对初始相似度矩阵数据的对称性没有要求 和k-centers聚类方法相比，其结果的平方差误差较小 原理：在开始时，将所有节点都看成是聚类中心，通过在样本对之间发消息知道收敛来创建聚类。然后使用少量实例样本作为聚类中心来描述数据集，聚类中心时数据集种最能代...
数据聚合方法：DAGGER
wangyifan123456zz的博客
03-21 4625
罗斯等人[2011]提出了一种名为DAGGER的元算法，该算法试图在学习策略诱导的状态分布下收集专家演示。模仿学习的策略方法[萨顿和巴托，1998]：专家提供正确的行动，但例子的输入分布来自学习者自己的行为。 图显示了DAGGER模仿学习方法的概述。 最简单的DAGGER形式如下。 在第一次迭代时，策略通过专家演示的行为克隆初始化，导致策略π1Lπ_1^Lπ1L​。 随后，该策略被用来收集轨迹数据集，这些新获得的轨迹和演示的轨迹被聚合成数据集DDD，用于训练策略π2Lπ_2^Lπ2L​。 在迭代nnn，使用
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值