哪个多维分析产品的性能最好

针对多维分析性能瓶颈,本文介绍了一种高性能解决方案。通过采用集算器作为计算引擎,利用多线程并行机制、压缩列式存储、预关联及预汇总等技术,实现了高效能的多维分析后台。此外,方案还考虑了专业数据仓库任务过载的问题,提出增加前端数据仓库以优化BI后台性能。

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多维分析性能的好坏取决于后台相应速度,最好的解决方案是后台采用高性能数据库。
目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源,系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。
分析来说,普通库一般是行存,数据量小还可以,一旦数据量大就很难提供给多维分析高性能;专业数仓多数采用列存,性能问题不大,但是价格也比较美(ang)丽(gui),建设维护成本非常高,买了以后甚至用不起来;自带数据源不够专业且相对封闭,一般性能也不高(否则就可以专业做数据引擎了)。

所以,看似想要性能最好的产品只能花重金,事实上以往也别无选择。但是,现在润乾报表的多维分析解决了这个矛盾,详细功能可参考润乾报表多维分析功能漫游,后台采用集算器作为计算引擎,多线程并行机制、压缩列式存储、预关联及创新的预汇总等方案提供高性能多维分析后台,高性能多维分析方案中也做了对比分析,关键的价格也没那么贵。
同时,润乾的多维分析为半开源,前端操作风格、展现样式、页面布局等全部开源,更加方便的让用户定制开发前端,后台闭源。

另外,集算器作为数据计算中间件产品,可以独立承担轻量级多维分析后台的作用,相当于中小型数据仓库或者数据集市,所以其他多维分析产品也可以集成集算器作为后台,让产品获得高性能,详细了解该方案及使用方式可参考轻量级可嵌入多维分析后台

还有一点,即使采用了专业数据仓库,但由于数据仓库上任务太重,也会导致性能出现问题。这时候需要有前端数据仓库(数据仓库和应用之间),并提供路由能力(这要求可编程,一般数据库不支持),用计算路由的方法优化 BI 后台也详细阐述了采用集算器增加数据前置层后的解决方案。

【关键字】BI 多维分析,多维分析性能,高性能多维分析,多维分析和数据仓库,多维分析高性能后台,多维分析性能优化

内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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