在開始本文之前，請閱讀這篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能詳細(xì)介紹：商業(yè)智能BI明星產(chǎn)品：一篇文章帶你走進(jìn)Qlik

本文主要探討Qlik的性能，我們將從數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)使用和如何運(yùn)用On-demand應(yīng)用程序管理大數(shù)據(jù)這6個方面為大家揭秘，為什么有數(shù)據(jù)分析需求的用戶尤其是企業(yè)用戶最終都選擇了Qlik，Qlik的性能為什么優(yōu)于其他同類產(chǎn)品。

眾所周知，為業(yè)務(wù)用戶提供輕松探索大數(shù)據(jù)的能力一直是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，中間數(shù)據(jù)暫存步驟和延遲，用戶訪問限制以及無法跨供應(yīng)商和技術(shù)擴(kuò)展是經(jīng)常遇到的問題。Qlik關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)索引改變了這一點(diǎn)，將我們獨(dú)一無二的關(guān)聯(lián)引擎的強(qiáng)大功能引入海量數(shù)據(jù)集，識別數(shù)據(jù)源中的所有關(guān)系，以便用戶可以發(fā)現(xiàn)其最強(qiáng)大的連接，這是Qlik Sense針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景提供的性能支持。結(jié)合其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，大數(shù)據(jù)最有價值，將大數(shù)據(jù)放在整個業(yè)務(wù)的上下文中，映射每個數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系，這可以讓用戶更深入地探索并發(fā)現(xiàn)更大的見解。但并不是所有的BI工具都具有這樣的能力支撐大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，Qlik繞過繁瑣的數(shù)據(jù)暫存和準(zhǔn)備，無論平臺或架構(gòu)如何，都可以直接訪問大數(shù)據(jù)源，從而讓每個人都能夠訪問始終保持最新的數(shù)據(jù)，由此，IT部門可以將重點(diǎn)放在推動大數(shù)據(jù)ROI上。

數(shù)據(jù)訪問

企業(yè)在工業(yè)應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)量龐大冗雜，經(jīng)年累月后形成海量的企業(yè)數(shù)據(jù)，從而形成工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。一般的BI工具往往需要極高的性能才能與大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行集成與整合，從而訪問數(shù)據(jù)。在Qlik中，您可使用Direct Discovery 訪問大數(shù)據(jù)集。Direct Discovery 可讓您從具有簡單星型模型結(jié)構(gòu)的特定SQL源加載大數(shù)據(jù)集，并將它們和內(nèi)存中數(shù)據(jù)組合。可以選擇內(nèi)存中數(shù)據(jù)和Direct Discovery 數(shù)據(jù)，以使用Qlik Sense關(guān)聯(lián)顏色( 綠色、白色和灰色) 查看數(shù)據(jù)集之間的相關(guān)性，特定可視化可將來自兩個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)一起分析，從而幫助用戶在海量數(shù)據(jù)中快速獲取數(shù)據(jù)規(guī)律，形成數(shù)據(jù)洞察。

您可以在您的大數(shù)據(jù)存儲庫中部署Qlik的獨(dú)一無二的關(guān)聯(lián)引擎，允許用戶在保留數(shù)據(jù)的同時，自由地向任何方向探索并完全訪問所有底層細(xì)節(jié)。

數(shù)據(jù)加載

企業(yè)用戶根據(jù)分析需求不同，往往需要加載不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，但是就整個業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，用戶只需要提取其中幾個字段數(shù)據(jù)而已，由此Qlik支持手動添加數(shù)據(jù)并可自由選擇字段，讓您能夠避免加載不相關(guān)的數(shù)據(jù)從而影響性能。

在性能考量方面，Qlik還通過松散耦合表來打破循環(huán)，解決循環(huán)引用的問題。如果Qlik Sense在執(zhí)行加載腳本時發(fā)現(xiàn)循環(huán)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將會顯示一個警告對話框，并設(shè)置一個或多個表格為松散耦合。Qlik Sense通常會嘗試設(shè)置循環(huán)中的最長表格成為松散耦合表，因?yàn)樗墙灰妆砀瘢ǔＲ彩菓?yīng)該作松散處理的表格。在數(shù)據(jù)模型查看器中，松散耦合表通過連接到其他表格的紅色虛線表示。

一旦循環(huán)引用出現(xiàn)，用戶還可以通過分配一個唯一的相同名稱命名字段來編輯數(shù)據(jù)加載腳本，從而提升加載數(shù)據(jù)的性能。

數(shù)據(jù)存儲

Qlik平臺自動將數(shù)據(jù)壓縮到原始大小的10%，并將其存儲在服務(wù)器上，而不是本地機(jī)器上——即使有數(shù)百萬行數(shù)據(jù)，也能提供快速響應(yīng)速率。對于許多Qlik客戶來說，單是這個容量就足以滿足他們對大數(shù)據(jù)的需求。

Qlik開放、高效的架構(gòu)通過在任何大數(shù)據(jù)源和分析之間提供直接鏈接來加速實(shí)現(xiàn)價值的速度，從而無需創(chuàng)建和管理中間數(shù)據(jù)存儲庫。Qlik Associative Big Data Index密切監(jiān)控任何更新的數(shù)據(jù)源，以便用戶可以確信他們正在分析完整，最新的數(shù)據(jù)視圖。該產(chǎn)品允許在多個應(yīng)用程序中重復(fù)使用單個數(shù)據(jù)集和索引，無論用戶在何處使用數(shù)據(jù)，都可以保持同步。

數(shù)據(jù)計(jì)算

Qlik具有非常高效的專利緩存算法，可以有效地消除以前計(jì)算的計(jì)算時間。換句話說，如果您使用工具欄中的“后退”按鈕，或者您碰巧做出之前做出的選擇，則通常會立即得到結(jié)果，無需計(jì)算。Qlik提供的“計(jì)算”意味著邏輯推理和圖表計(jì)算，或者實(shí)際上是任何地方的任何表達(dá)，這意味著存儲選擇的中間和最終結(jié)果。

對于每個對象或數(shù)據(jù)集和選擇或數(shù)據(jù)子集和表達(dá)式的組合，Qlik計(jì)算標(biāo)識上下文的數(shù)字指紋，這用作查找ID并與計(jì)算結(jié)果一起存儲在緩存中。Qlik的緩存是全局的，它用于所有用戶和所有文檔。緩存條目不屬于一個特定文檔或僅屬于一個用戶，因此，如果用戶進(jìn)行了另一個用戶已經(jīng)做出的選擇，則使用緩存。如果您在兩個不同的應(yīng)用程序中擁有相同的數(shù)據(jù)，則可以為兩個文檔使用一個緩存條目。緩存有效地加速了Qlik計(jì)算性能，基本上它是一種根據(jù)CPU時間交換內(nèi)存的方法：如果在服務(wù)器中放入更多內(nèi)存，則可以重復(fù)使用更多計(jì)算，從而減少CPU時間。

在應(yīng)用程序?qū)用妫?/span>Qlik的計(jì)算性能支撐數(shù)據(jù)的全局聯(lián)動，用戶可以將一個Qlik應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)劃分為多個應(yīng)用程序，通過篩選、鉆取等操作將影響相關(guān)工作表數(shù)據(jù)，從而使數(shù)據(jù)更易于管理。在將數(shù)據(jù)劃分為多個應(yīng)用程序之后，這些應(yīng)用程序被鏈接在一起，這樣就可以在應(yīng)用程序之間跳轉(zhuǎn)，同時仍然保持以前的任何篩選或選擇。

數(shù)據(jù)使用

Qlik Sense旨在幫助用戶快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型，以便有效地處理數(shù)據(jù)。由此，Qlik將不使用任何循環(huán)引用合理地規(guī)范化星型模型和雪花模型，即將每個實(shí)體保存在單獨(dú)的表格中的模型作為目標(biāo)。在許多情況下，通過在加載腳本中創(chuàng)建更豐富的數(shù)據(jù)模型或在圖表表達(dá)式中執(zhí)行聚合可以解決一個任務(wù)，如聚合。作為一般規(guī)則，如果在加載腳本中保存數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，您將會體驗(yàn)到更好的性能。

Qlik將分析應(yīng)用于您的所有數(shù)據(jù)源，無論大小，映射每個可能的數(shù)據(jù)關(guān)系，允許任何用戶無限制地快速瀏覽和搜索海量數(shù)據(jù)。通過將大數(shù)據(jù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)源相結(jié)合，用戶可以更廣泛地了解他們的業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)使用其他現(xiàn)代BI工具無法找到的意外見解。這樣可以更輕松地在單一平臺內(nèi)實(shí)現(xiàn)各種用例，例如設(shè)備運(yùn)維分析，客戶細(xì)分和運(yùn)營分析等。

On-demand管理大數(shù)據(jù)

Qlik針對大數(shù)據(jù)用戶需求，提供On-Demand 應(yīng)用程序，讓您能夠在Qlik Sense Enterprise 中放心地加載和分析大數(shù)據(jù)源。如果嘗試一次分析整個大數(shù)據(jù)存儲，則效率會非常低。但是，為了進(jìn)行有代表性的可視化，所有的數(shù)據(jù)都必須是可探索的。Qlik Sense On-demand 應(yīng)用程序讓用戶能夠聚合大數(shù)據(jù)存儲的視圖并允許他們識別和加載數(shù)據(jù)的相關(guān)子集，以進(jìn)行詳細(xì)分析。On-demand應(yīng)用程序擴(kuò)展了數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的潛在用例，使業(yè)務(wù)用戶能夠?qū)Ω蟮臄?shù)據(jù)源進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。它允許用戶首先選擇他們感興趣的數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)有關(guān)的見解，然后以交互方式生成On-demand應(yīng)用程序，使用該應(yīng)用程序可以使用完整的Qlik內(nèi)存功能分析數(shù)據(jù)。

Qlik Sense通過選擇應(yīng)用程序管理大數(shù)據(jù)源的加載，這些應(yīng)用程序提供大數(shù)據(jù)的聚合視圖，還使用戶能夠放大和分析更細(xì)粒度的數(shù)據(jù)。嵌入在每個選擇應(yīng)用程序中的是On-demand應(yīng)用程序?qū)Ш芥溄樱赶蛞粋€或多個模板應(yīng)用程序，用作創(chuàng)建On-demand應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。導(dǎo)航鏈接和模板應(yīng)用程序的屬性使您能夠嚴(yán)格控制加載到On-demand應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)的形狀和數(shù)量。您還可以從模板應(yīng)用程序重復(fù)生成應(yīng)用程序，以跟蹤頻繁更改的數(shù)據(jù)集。雖然根據(jù)選擇應(yīng)用程序中的選擇過濾數(shù)據(jù)，但是從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源動態(tài)加載On-demand應(yīng)用程序內(nèi)容，可以多次生成相同的On-demand應(yīng)用程序，以便在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時對數(shù)據(jù)進(jìn)行全新分析。

On-Demand 應(yīng)用程序可幫助業(yè)務(wù)用戶和IT部門以多種方式在大數(shù)據(jù)環(huán)境中獲取價值，On-Demand 應(yīng)用程序?yàn)橛脩籼峁百徫锴鍐巍笔降捏w驗(yàn)，讓他們能夠交互式用數(shù)據(jù)子集( 諸如時間段、客戶細(xì)分市場或地理位置) 自己填充其應(yīng)用程序，并且在托管于內(nèi)存中的潛在子集上提供了完整的Qlik Sense功能。On-Demand 應(yīng)用程序讓IT 部門能夠控制應(yīng)用程序可以有多大，并根據(jù)數(shù)據(jù)量或維度選擇調(diào)用應(yīng)用程序，且提供對于非SQL 數(shù)據(jù)源的訪問權(quán)限，諸如SAP HANA 中的Teradata Aster、MapR、SAP BEx 和PLACEHOLDER 函數(shù)。On-Demand 應(yīng)用程序允許可自定義的SQL 和加載腳本生成，且在所有情況下都允許區(qū)域權(quán)限。

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