【报表查询性能】

1. 数据量大或并发多导致的查询性能低下，BI 界面拖拽响应很慢

• 通过集算器编写更为简单高效的算法加速计算进程，提升查询性能

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• 采用集算器可控存储和索引机制，为 BI（CUBE）提供高速的数据存储

2.T+0 实时全量查询报表涉及数据量大，影响生产系统运行，而分库后又难以实施跨库混合运算

• 将冷热数据分离，仅将当期热数据存放在数据库中，冷数据存储在文件系统或数据库中，通过集算器完成跨源（库）计算，完成多源数据汇总、复杂计算，实现 T+0 全量数据实时查询

• 集算器提供不同数据库的基本 SQL 翻译功能，数据分库（同构异构均可）后，仍然可以使用通用 SQL 进行跨库查询

3. 数据关联运算太多，十几甚至几十个表 JOIN，性能恶劣

• 集算器重新定义关联运算，可以根据计算特征选用不同且高效的关联算法提升多表关联性能

• 一对多的主外键表可采用指针式连接提高性能

• 一对一的同维表和多对一的主子表可采用有序归并提升性能

4. 数据源 SQL 复杂，嵌套层次多，数据库优化路径不可控，运算性能低

• 集算器采用过程计算，分步实施计算简化实现代码，无需嵌套

• 过程中可以复用中间结果，性能更高

5. 报表从数据库中取数量大，JDBC 传输性能低

• 集算器通过（多线程）并行计算与数据库建立多个连接并行取数提升取数性能

• 可将量大的冷数据事先存储在库外文件系统中，集算器基于文件直接查询计算，避免通过 JDBC 取数

6. 清单式大报表难以及时呈现，采用数据库分页方式翻页效率很差

• 集算器将计算和呈现做成两个异步线程，取数线程发出 SQL 将数据缓存到本地交给呈现线程快速展现报表，此外取数线程只涉及一个事务不会出现数据不一致，保证数据准确性

【报表查询开发】

7. 报表开发没完没了，占用程序员的过多工作量，找不到低成本高效率的应对手段

• 集算器帮助报表开发彻底工具化，不仅报表呈现层工具化，报表数据计算层也工具化，从而降低报表开发难度，报表实现更快更简单

• 对人员要求更低，无需专业程序员

• 报表业务不稳定导致报表没完没了不可能消灭，集算器提供了最低成本的应对

8. 业务人员取数需求多，敏捷 BI 并不管用，技术部门应对这些需求费时费力

• 集算器作为完备计算引擎，支持过程计算开发快捷

• 算法实现简单，适合一般技术人员使用

• 提供可视化编程环境，即装即用使用简单

• 通过多源支持，基于 Excel/TxT/DB 直接计算无需入库

9. 数据源 SQL 或存储过程过于复杂，嵌套或步骤多，调试开发都很困难

• 集算器通过过程计算，分步编程简化算法开发难度，算法短小、分步同时降低了维护难度，极大改善上千行 SQL 编写调试和维护困难的情况

10.SQL（存储过程）语法涉及数据库方言，难以移植

• 集算器作为库外通用计算引擎，可以编写不依赖数据库的通用算法，数据库发生变化时无需更改核心算法，易于移植

11. 复杂过程运算用 SQL 很难写，需要大量外部 Java 计算，开发效率低

• 集算器提供了完备的结构化数据计算能力，解决了 JAVA 集合运算困难的问题，无需再用 JAVA 编写

• 集算器还很方便集成到现有应用中，与应用完美结合

12.Java 和 SQL 编写的数据源与报表模板分开存储，程序耦合性太强，还难以做到热切换

• 集算器可作为报表独立的计算层，数据准备算法和报表模板一起存储，共同管理，可与应用分开部署，降低应用的耦合度

• 解释执行的集算器脚本可实现热切换

13. 涉及 MySQL 等开源数据库，窗口函数等许多高级语法不支持，开发困难

• 集算器作为完备计算引擎，提供了丰富的结构化数据运算函数，改善 MySQL 无法使用窗口函数导致的编码困难

14. 某些数据库（如 Vertica）对存储过程支持不好，难以实现复杂过程

• 集算器作为完备结构化数据计算引擎，可以充当通用库外存储过程，提供不依赖于数据库的强计算能力和易移植特性

15. 涉及 NOSQL 数据、文本、Excel 等，无法使用 SQL 运算

• 集算器提供直接针对文件使用 SQL 查询的功能

• 还可以编写脚本读取 NoSQL、文本、Excel 数据，实施计算，实现复杂度与 SQL 相当或更低

16. 涉及 Web 或 IOT 等实时数据，有 json/xml 格式需要处理，事先导入数据库不仅效率低又影响实时性

• 集算器提供了对 JSON/XML 这类分层数据的支持，基于这类数据计算不仅编码简单，而且性能高实时性好

【ETL 开发与性能】

17.ETL 工具不能直接解决复杂业务逻辑，还要大量编写脚本，而 ETL 工具的脚本功能常常弱于 SQL，开发困难

• 集算器具备强计算能力，非常擅长复杂计算，可以辅助或替代现有 ETL 工具实现复杂业务逻辑，实现复杂度远远低于硬编码 ETL 计算脚本

18.SQL（存储过程）缺乏调试机制，开发效率低

• 集算器支持过程计算，提供可视化编程环境，每步的计算结果所见即所得，还提供设置断点、单步执行、执行到光标等编辑调试功能，开发效率极高

19. 存储过程步骤多，代码长，几百甚至上千行，大量使用临时表，性能低下而且难以维护

• 相对存储过程需要反复读写磁盘使用中间结果，集算器提供丰富的运算，大量减少中间结果落地，性能更高

• 集算器采用过程计算，提供丰富函数类库，实现算法短小精悍易于维护

• 集算器脚本可以脱离数据库编写和运行，减少数据库安全隐患

20. 涉及 NoSQL、文本、Excel 等数据库外数据，无法使用 SQL，只能硬编码，开发效率太低且难以维护

• 集算器提供通过 SQL 针对文件的查询功能

• 还可以针对 NoSQL、文本和 Excel 直接进行多源混合计算，编码效率远高于硬编码

21. 涉及多数据库和非数据库的整合，SQL 无法跨数据源计算，需要事先汇总到单库，ETL 做成 ELT 和 LET，数据库臃肿且性能差

• 集算器作为完备计算引擎可以实现真正的 ETL，基于多源混合计算能力先将多源数据进行清洗（E）传输（T），将整理好数据加载（L）到目标数据库，避免汇总到单库带来的时间、空间和管理上的过多开销

22. 复杂运算要用库外的 Java 开发或编写 UDF 才能完成，人工成本高昂

• 集算器采用过程计算，分步编写代码，提供丰富的类库和方法，开发简单易维护，大大降低编码难度，提升实施效率

【数据仓库与部署】

23. 生产库和分析库在一起，大数据运算可能影响生产系统运行，分库又难以做到实时全量计算

• 集算器可基于生产库和分析库进行混合计算，量小的实时热数据从生产库查，将对生产系统的影响降到最低，量大的历史冷数据从分析库查，两部分数据混合计算实现全量数据实时计算

24. 数据量变大，数据仓库性能变低，总要扩容，成本高昂

• 集算器允许将量大且不再变化的历史数据从数据库导出到文件系统存储，借助集算器完备的数据计算能力，直接基于文件系统计算，同时支持与数据库混合计算，从而降低数据库扩容压力，实施成本低

25. 中央数据仓库支撑了过多应用，并发过多导致性能不可控，前端用户体验差

• 集算器易于应用集成，可将数据仓库中的部分计算和数据移植到应用层借助集算器计算能力实施数据存储和计算，分担数据仓库压力

26. 数据仓库中有大量非原始数据的中间表，冗余严重，而且年代久远非常难管理

• 集算器支持将数据库的中间表移植到 I/O 性能更高的文件系统，降低数据库冗余，集算器直接基于文件计算，性能更高，还方便实施并行计算，进一步提升效率

• 中间表在库外采用文件系统的树状结构进行分类管理，优于数据库的线性结构，管理方便

27. 很多业务应用中都要部署单独的数据集市或前置数据库，成本高昂

• 集算器的强计算能力 + 数据缓存 + 数据网关 + 多源混算可以替代单独数据集市或前置数据库，成本低廉

【Hadoop 大数据平台】

28.Hadoop 集群规模不大，只有几个或十几个节点，管理的数据并不多，难以发挥其优势，但维护却很复杂

• 集算器作为轻量级大数据解决非常适合几个到几十个节点的集群规模，相对 hadoop 集算器资源利用率更高，节约资源，同样的计算指标需要硬件更少，同样的硬件计算效率更高

29.Hadoop 难以完成需要的计算，结果又在旁边部署传统数据库来实施计算，结构累赘且效率低

• 集算器可将 hadoop 作为数据源，实现 hadoop 难以完成的计算

• 同时支持实时查询，避免部署 RDB 带来的 ETL 时间成本高，数据实时性差，商用 RDB 价格成本高等问题

30.Hadoop/Spark 提供的计算接口不够用，复杂运算还要写 UDF，开发效率低

• 集算器计算引擎具备复杂计算实现简单、效率高的特点，适合使用 hadoop 或 spark 却还经常需要编写 UDF 的场景，极大提升开发效率

31.Hadoop/Spark 存储和调度过于自动化，难以控制数据分布和任务安排以获得最优性能

• 集算器提供灵活的数据分布和计算分布，可以根据数据特征、计算特征和硬件特征实施个性化大数据计算从而获得最高性能，解决了 hadoop/spark 过于透明导致无法实施高性能计算的难题

32.Spark 内存耗用太大，硬件成本太高，很多运算超过内存范围还无法实施

• 集算器提供内存和外存两种计算方式，由于采用高效计算模型，内存计算时效率更高、内存利用率更低，从而降低成本

• 当内存容量不够或无需全内存计算时，集算器采用外存计算从而减轻对内存容量的依赖，硬件成本更低

33. 试图用 HBase 解决大数据查询问题，但效果很差

• 集算器借助高性能计算和高性能数据存储特征，优化所以体系，很好解决了 Hbase 等 KV 数据库批量查询效率低下的难题

【Python 等桌面数据开发】

34.Python 并非专门为结构化数据计算设计，开源包贡献者不同，风格不统一，复杂过程编写并不简单

• 集算器专为结构化数据计算设计，支持过程化计算，提供了丰富的结构化数据集算函数，提供即装即用的可视化编辑调试环境，非常适合进行桌面数据分析，随装随用，随用随走

35. 涉及 Excel/json 等非库数据，Python 等开源技术虽然接口丰富，但版本混乱，难以驾驭

• 集算器具备完备的数据计算能力，作为商业软件，提供了丰富的接口处理 Excel/JSON 等非库数据，即装即用，避免了 Python 等开源技术版本混乱、使用困难

36.Python 缺乏自有大数据，几乎不能写并行程序，无法充分利用多 CPU 能力

• 集算器提供了多线程并行计算和分布式计算能力，通过简单的脚本即可实现并行计算，可充分利用多 CPU 核能力实施高性能计算

37.Python 代码难以和 Java 集成，算法需要嵌入到生产系统时常常还要重写

• 集算器可作为计算中间件无缝嵌入应用系统，桌面数据分析编写的脚本可直接移植到生产系统中，无需重写

分享标题：数据分析用它就够了|37个场景告诉你为什么
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