1. Cognos简介 Cognos是世界上最大的业务智能软件制造商,它能够帮助用户提取公司数据,然后分析并汇总得出报告.Cognos有许多产品,但最为著名的还是它的PowerPlay联机分析处理(online analytical processing,OLAP)工具,以及Impromptu报告和查询语言工具.Axiant客户/服务器开发系统.在20世纪70年代晚期的midrange系统中,Cognos公司的PowerHouse 4GL(第四代语言)初次亮相. Cognos提供与IBM DB2

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

执行计划,查询类别: 1.即席查询     2.预定义查询 select c.EnglishProductCategoryName,p.EnglishProductName,p.Color,p.Size from Product as p inner join ProductCategory as c on p.ProductSubcategoryKey= c.ProductCategoryKey where p.Size>'1' --查询执行计划是否被缓存 select c.usecounts

adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦 1:mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目. 2:mdrill旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据. 3:mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法. mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式

上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

前言 适用于 即席查询 场景的开源查询引擎有很多,如:Elasticsearch.Druid.Presto.ClickHouse等:每种系统各有利弊,有的擅长检索,有的擅长统计:实践证明,All In One 是行不通的,最好的方式是选取若干个(考虑运维成本,建议 1 ~ 3 个),每个都对应着自身最具优势的场景. 大多数的技术分享会从系统架构.功能扩展或性能优化角度进行讨论,本文不涉及这些内容.本文以 指标多维统计查询 为例,讨论多个查询引擎混合应用场景下的问题思考及相应的解决方案. 指标多维

数字化与数字生态建设,是当前所有企业成长发展的必经之路.随着"加强新型基础设施建设"第一次被写入政府工作报告,5G.人工智能.工业互联网.智慧城市等新型基建彻底激发了数字的价值. 不过与数字世界蓬勃发展伴生而来的,是以指数形态爆炸增长的数据体量.在新基建中扮演重要角色的 5G.物联网.区块链等技术也蕴藏着丰富的诸如人.设备.车辆等流动变化且相互关联的数据,使得数据的来源.种类.结构.关联等因素都变得更为复杂,这也为数据分析的工作增加了不少难度. 并且在数据体量增长和数据种类丰富的同时,

体验魅力Cognos BI 10 系列,第1 部分: 第一次安装吴敏达, 信息管理软件高级技术顾问, IBM简介: 本系列教程旨在帮助您通过实际动手掌握Cognos BI 10.1 的主要功能.在这一部分里教您一步一步如何来安装和部署Cognos BI 10.1 并创建您的第一张简单报表,大约需要花费3 个小时完成整个内容.查看本系列更多内容标记本文!发布日期: 2011 年10 月14 日级别: 初级准备工作IBM Cognos Business Intelligence 10.1 是最新的商

今天一个生成10w条数据的存储过程执行了95s,但是单独执行SQL语句只需要28s,查资料后发现原来这是存储过程的机制导致的,也就是传说中的参数嗅探 网上的一段话: (1)可能是发生了参数嗅探,第一次赋给存储过程的输入参数,会为该存储过程生成一个基于输入参数的执行计划,因此如果第一次输入的参数不具有代表性(例如大部分查询输入的参数都是A值,但第一次执行存储过程时输入的是B值),就有可能比即席查询慢,尽管即席查询需要重新编译执行计划,但选择了更有效率的计划.尝试使用和即席查询一样的参数,来执行存储

SQL Server的查询优化器在select查询执行的时候产生一个高效的查询执行计划.如果优化器不能选择最优的计划,那么就需要检查查询计划.统计信息.支持的索引等,而通过使用提示可以改变优化器选择查询计划的工程,使优化器生成一个更好的执行计划. 1.联接提示 <join_hint> ::=      { LOOP | HASH | MERGE | REMOTE } LOOP | HASH | MERGE 指定查询中的联接应使用循环.哈希或合并. 使用 LOOP |HASH | MERGE J

近年来,越来越多的NoSql产品不断的以技术革命的者的身份跳出来:“你看哥是多么的快,你们关型型数据库真是战五渣阿”.是的,高性能的场景下NoSql真的很出彩.而我们关系型数据库只能在墙角哭泣"是的,没错,他们真的好快”. 但是他们为啥哪么快?用了雷政富光环了吗?我们从了解数据库引挚执行过程来了解一些基础知识,看看我们关系型数据库到底慢在哪?我只粗懂一些SqlServer,只能从SqlServer讲起.但是SQLServer是一个非常复杂的软件.我们将通过一个查询的执行过程让你对SQlServe

mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目.旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据.mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法.mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式存储.以及内存cache等技术,使得数据扫描的速度大为增加.mdrill是分布式的,它以并行的方

1. 问题描述 手工修改了DB中的测试数据,但是返回报表看,数据还没有更新 2. 问题分析 这是因为Cognos为了查询效率设计了高速缓存的选项 3. 解决方案 方法1:在数据包端禁用高速缓存,那么所有引用此数据包的报表都将禁用本地高速缓存. 设置方法-进入FrameWork-项目-编辑控制规则 方法2:在report studio 端禁用高速缓存,此方法只针对当前开发的报表. 设置方法-进入报表开发界面-查询-使用本地高速缓存设置为否 PS:禁用高速缓存,可能对系统性能有影响哦,会增加重新连接

场景:在开发报表初期,往往我们遇到过这种问题,我们手工修改了DB中的测试数据,但是返回报表看,数据还没有更新,难道是设计出问题了?NO,不要慌,这是因为Cognos为了查询效率设计了高速缓存的选项. 高速缓存的优点:可以加快查询速度,实现效率. 高速缓存的缺点:在发送一些即时的数据的时候,可能会产生一定的偏差 禁用高速缓存的两种办法: 方法1:在数据包端禁用高速缓存,那么所有引用此数据包的报表都将禁用本地高速缓存. 设置方法-进入FrameWork-项目-编辑控制规则 方法2:在report s

请求体查询 简易 查询 -query-string search- 对于用命令行进行即席查询(ad-hoc)是非常有用的. 然而,为了充分利用查询的强大功能,你应该使用 请求体 search API, 之所以称之为请求体查询(Full-Body Search),因为大部分参数是通过 Http 请求体而非查询字符串来传递的. 请求体查询 -下文简称 查询-不仅可以处理自身的查询请求,还允许你对结果进行片段强调(高亮).对所有或部分结果进行聚合分析,同时还可以给出 你是不是想找 的建议,这些建议可以

表A:批次信息表, 表B:实际批次明细表, Mysql版本:5.6.36 两表之间的数据体量差异:表B是表A的10000倍. 经过结转,表B通常保留 1千5百万数据.表A就是1千多条数据. 计算近24小时时段,24个批次中最大的一批.由于指标量是每天随时间推移而变大,因此需要取每个小时最后一批,即是该时段最终指标.减去上一小时指标量即为当前时段内的指标考核量. 原SQL逻辑是 先用两个表A左连接,连接时将批次时间的Hour + 1使批次正好错一个小时.得到当前时段与上一时段的批次. 再与表B关联

随着对BI应用程度的加深,用户需要连接和管理的数据越来越多,也越来越复杂. Smartbi支持丰富的数据源接入,但一般并不能直接使用接入的业务库直接进行数据分析.所以在报表开发前的取数过程,把需要的数据整合成一个数据集合,可以理解为我们基于数据库获取我们需要的数据,也是数据分析师和最终业务用户进行交互分析前的准备步骤. 不同的角色对数据查询软件有不同的要求: 技术人员希望的数据查询软件:功能强大,类似数据库查询工具:支持多种数据库,支持表.视图.存储过程.数据库函数:开发效率高.功能灵活.易维护

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如

在没认清现状前,企业当然不能一言不合就上BI. BI不同于一般的企业管理软件,不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS,或用于提高企业效率的OA.BPM.BI的本质应该是通过展现数据,用于加强企业各环节的管控,帮助快速制定科学的决策. 在选型BI之前,是否认清了眼下的问题? 多数选型BI的公司通常是出于以下几种需求. 1.领导厌倦了看常规报表或进入各业务系统看数据,希望给到直观明了的指标数据: 2.业务错综复杂,难以理清规律,对数据分析和数据挖掘的需求越来越明显: 3.以IT部门来驱动的数