更新于 20191216
降费提速
A. 高性能在线计算
B. 高性能离线跑批
C. 高性能多维分析
省时提效
D. 报表数据源
E. Java 计算
F. 数据整理
G. 中台应用
H.数据微服务
I.边缘计算
舍我其谁
J. 跨库计算
K. 多样数据源
L. 算法外置
M. 临时计算
【方案说明】海量数据下的高并发查询、多维分析、自助分析等在线应用,需要及时响应才能到达极速体验。传统经验是扩充数据库节点,摆放前置数据库或 ES 服务,采用这些方法将会承担昂贵的软硬件成本,承担前置数据库因数据不全无法胜任全量查询或 ES 无法关联查询的风险。集算器将数据冷热分离、按列压缩存储热数据,可编程路由结合 SPL 高效算法,只需少量硬件,就能实现各种关联和复杂条件的快速查询。
【技术案例】
1. 海量账户大并发实时查询解决方案
2. 产权交易所统一数据集市案例
3. 银行业自助分析前置服务器方案
4. 实时报表 T+0 的实现方案
5. SAP 系统大数据量资产负债表的性能优化案例
6. 生产制造业库龄计算案例
【代码示例】
1. 用计算路由的方法优化 BI 后台性能
2. 超大数据下大批量随机键值的查询优化方案
3. SPL 组表进一步优化 JOIN 性能
4. 批量随机键值查询测试
5. 漏斗转换计算
6. 集算器组表实现轻量级全文检索服务 New!
【案例讲解】
1. 大批量 - 大客群交集统计 New!
2. 高并发
本文发布于:2024-01-28 11:48:51,感谢您对本站的认可!
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