【视频特辑】数据分析不卡顿,十亿数据0.3秒搞定!看看Quick引擎是如何做到的吧~

本文涉及的产品
智能商业分析 Quick BI,专业版 50license 1个月
简介: 报表加载慢、分析卡顿导致思路被打断...常常会给数据分析师造成很大困扰。 不如试试Quick引擎,十亿数据只需0.3秒就可以完成数据分析!

image.png

【点击查看视频】


如何选择适合的Quick引擎加速模式?

在数据分析查询的过程当中,遇到以下场景,可以试试Quick引擎的加速功能。


(1)比较固定的查询模版

比如用于大屏展示的仪表板,这类偏固定展示类的的报表、或者是报表上的筛选项较少,以及筛选项变化范围比较小的数据应用场景, 推荐开启数据集上的缓存功能。用户可以自行设置缓存的有效期,在有效期内,相同的查询会命中缓存,直接返回有效期内第一次查询的结果。

对于该类报表,缓存模式是 Quick BI 最简单有效的加速方式,直接命中缓存,会在毫秒级时间内返回查询结果。


(2)数据源查询缓慢,同时对数据实时性要求不高,能接受天级别的数据

如果对历史数据进行分析,比如到前一天的数据。这类数据分析需求,可以开启抽取加速。抽取加速默认全表加速,允许用户同步 T-1 的数据,到 Quick 引擎的高性能存储及分析模块中,后续的查询和计算会直接在 Quick 引擎里进行, 在有效提升查询性能的同时,也可以避免查询下发到客户的数据库,减少客户数据库的性能压力。

同时,抽取加速也可以开启智能预计算模式,会对用户的查询历史进行分析, 提前对可能的查询进行预聚合。用户的查询如果命中,则会直接返回聚合结果。 开启 Quick 引擎的抽取加速后,可以做到亿级数据,亚秒级响应。


(3)客户数仓(如 MaxCompute、Hive)查询缓慢,但是对数据实时性有较高要求

有些用户数据量较大,使用了 MaxCompute 或者 Hive 等作为数据源, 查询性能较低,但同时又需要对当天的最新数据进行分析。这类用户可以在数据集的 Quick 引擎里开启实时加速,通过引擎内置的 MPP 内存计算引擎,对数据进行实时的内存计算,从而达到加速的目的。

目录
相关文章
|
2月前
|
数据挖掘 PyTorch TensorFlow
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
某A保险公司的 数据图表和数据分析
某A保险公司的 数据图表和数据分析
61 0
某A保险公司的 数据图表和数据分析
|
3月前
|
数据采集 DataWorks 数据挖掘
提升数据分析效率:DataWorks在企业级数据治理中的应用
【8月更文第25天】本文将探讨阿里巴巴云的DataWorks平台如何通过建立统一的数据标准、规范以及实现数据质量监控和元数据管理来提高企业的数据分析效率。我们将通过具体的案例研究和技术实践来展示DataWorks如何简化数据处理流程,减少成本,并加速业务决策。
458 54
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
53 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
🔍揭秘Python数据分析奥秘,TensorFlow助力解锁数据背后的亿万商机
【9月更文挑战第11天】在信息爆炸的时代,数据如沉睡的宝藏,等待发掘。Python以简洁的语法和丰富的库生态成为数据分析的首选,而TensorFlow则为深度学习赋能,助你洞察数据核心,解锁商机。通过Pandas库,我们可以轻松处理结构化数据,进行统计分析和可视化;TensorFlow则能构建复杂的神经网络模型,捕捉非线性关系,提升预测准确性。两者的结合,让你在商业竞争中脱颖而出,把握市场脉搏,释放数据的无限价值。以下是使用Pandas进行简单数据分析的示例:
45 5
|
3月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
DataFrame探索之旅:如何一眼洞察数据本质,提升你的数据分析能力?
【8月更文挑战第22天】本文通过电商用户订单数据的案例,展示了如何使用Python的pandas库查看DataFrame信息。首先导入数据并使用`head()`, `columns`, `shape`, `describe()`, 和 `dtypes` 方法来快速概览数据的基本特征。接着,通过对数据进行分组操作计算每位顾客的平均订单金额,以此展示初步数据分析的过程。掌握这些技能对于高效的数据分析至关重要。
41 2
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
"揭秘数据质量自动化的秘密武器:机器学习模型如何精准捕捉数据中的‘隐形陷阱’,让你的数据分析无懈可击?"
【8月更文挑战第20天】随着大数据成为核心资源,数据质量直接影响机器学习模型的准确性和效果。传统的人工审查方法效率低且易错。本文介绍如何运用机器学习自动化评估数据质量,解决缺失值、异常值等问题,提升模型训练效率和预测准确性。通过Python和scikit-learn示例展示了异常值检测的过程,最后强调在自动化评估的同时结合人工审查的重要性。
97 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
从数据小白到AI专家:Python数据分析与TensorFlow/PyTorch深度学习的蜕变之路
【9月更文挑战第10天】从数据新手成长为AI专家,需先掌握Python基础语法,并学会使用NumPy和Pandas进行数据分析。接着,通过Matplotlib和Seaborn实现数据可视化,最后利用TensorFlow或PyTorch探索深度学习。这一过程涉及从数据清洗、可视化到构建神经网络的多个步骤,每一步都需不断实践与学习。借助Python的强大功能及各类库的支持,你能逐步解锁数据的深层价值。
67 0
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 算法
GitHub星标68K!Python数据分析入门手册带你从数据获取到可视化
Python作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python 无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用 Python 便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。
|
3月前
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【python】python省市水资源数据分析可视化(源码+数据)【独一无二】
【python】python省市水资源数据分析可视化(源码+数据)【独一无二】
下一篇
无影云桌面