Im Juni 2013, nutzte QlikView seit etwa einem Jahr. In diesen Tagen, Ich arbeitete an einem QlikView-Projekt, bei dem ich die Anzahl der Verkäufe über mehrere Kanäle über mehrere Zeiträume hinweg anzeigen musste (als Beispiel, Täglich, monatlich, jährlich) und im Vergleich zum letzten Jahr.
Ich hatte zwei Transaktionstabellen, drei Mapping-Tabellen (verfügbar in Excel). Ich hatte dieses Projekt innerhalb eines definierten Zeitrahmens erfolgreich abgeschlossen. Trotz dieses, war 2 Probleme mit dem von mir verwendeten Modell:
- Immer wenn eine der Zuordnungsdateien geändert wurde, Ich musste den Reload-Vorgang wiederholen, bei dem nicht nur Excel neu geladen wurde, aber auch die gesamte Transaktionstabelle neu laden. Wenn es ein Problem mit dem Netzwerk oder dem DatenbankEine Datenbank ist ein organisierter Satz von Informationen, mit dem Sie, Effizientes Verwalten und Abrufen von Daten. Einsatz in verschiedenen Anwendungen, Von Unternehmenssystemen bis hin zu Online-Plattformen, Datenbanken können relational oder nicht-relational sein. Das richtige Design ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Gewährleistung der Informationsintegrität, und erleichtert so eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten...., das aufladen würde fehlschlagen.
- Als ich die Anzahl der täglichen Verkäufe gemeldet habe, täglich aufgeladene Vollpensionen, während die daten bis gestern schon bei mir waren. Es war ein zu langsames Verfahren.
Bildquelle: qlik.com
Dies ist bei Verwendung einer QVD-Datei (QlikView-Daten) hat einen großen Unterschied gemacht. Sie können sich diese QVD-Dateien als Zwischenebene vorstellen, damit Ihre Frontend-Abfragen nicht direkt auf den Datenbanken laufen. Die Erstellung dieser QVDs kann außerhalb der Stoßzeiten erfolgen (weniger Netzwerk- und Datenbanklast). Die QVDs sind auch wichtig, um nur die inkrementellen Daten zu laden (Mit anderen Worten, zusätzliche oder geänderte Datensätze).
Was ist eine QVD-Datei??
QVD ist ein QlikView-Format und kann nur in QlikView geschrieben und gelesen werden. Eine einzelne QVD-Datei kann eine einzelne Tabelle speichern und wird im Ladeskript in einer QVW-Datei erstellt.
Eine QVD-Datei besteht aus drei Teilen:
- XML-Header zur Beschreibung von Tabellenfeldern, das Layout nachfolgender Informationen und anderer Metadaten.
- Symboltabellen im bytegefüllten Format.
- Tatsächliche Tabellendaten in einem Bit-aufgefüllten Format.
Vorteile der Verwendung von QVD:
QVD-Dateien bieten viele Vorteile für Ihre QlikView-Anwendungen, Folgendes ist mit eingeschlossen:
- Schnellere Ladezeit: Das Lesen von QVD-Daten ist 10 ein 100 mal schneller als andere Quellen, Mit anderen Worten, Ladezeit reduzieren. Weil die QVD-Erstellung dieselben Algorithmen verwendet, die QlikView verwendet, um Daten im Speicher zu speichern, das Ergebnis dieser Last von QVD ist schneller, im Vergleich zu anderen Formaten.
- Geringere Belastung von Datenbanken und Netzwerken: Sobald die Daten in QVD exportiert wurden, keine erneute Verbindung zu einer externen Datenbank erforderlich. Reduziert die Arbeitsbelastung von Datenbanken und externen Netzwerken. Zur selben Zeit, wenn mehrere QlikView-Skripte dieselben Daten teilen, muss nur einmal aus der Quelldatenbank geladen werden. Die anderen Anwendungen können die gleichen Daten auch über eine QVD-Datei verwenden.
- Inkrementelle QVD-Uploads: Inkrementelle Belastung (nur neue Details laden / aus einer Datenbank modifiziert) kann nur mit QVD durchgeführt werden. Verkürzt die Ladezeit im Vergleich zur vollständigen Aufladung erheblich.
- Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Datenquellen und Datenbanken: Mehrschichtige QVDs werden verwendet, um ein robustes Modell zu erstellen, wenn Daten aus mehreren Datenquellen bezogen werden.
So erstellen Sie ein QVD?
QVDs werden am häufigsten während der Ausführung des QlikView-Ladeskripts mit dem STORE-Befehl erstellt:
Syntax: AUF LAGER
Es empfiehlt sich, eine separate Anwendung zum Erstellen von QVD-Dateien zu verwenden. Diese Schicht wird verwendet, um die gesamte Interaktion mit den Quelldatenbanken abzuwickeln. Und das Ergebnis dieser Interaktion kann schnell aus QVD-Dateien neu geladen werden.
Inkrementelle Lasten: Wie zuvor genannt, inkrementelle Ladevorgänge sind definiert als das Laden nur neuer oder aktualisierter Datensätze aus der Datenbank in einem etablierten QVD. Inkrementelle Lasten sind nützlich, da sie viel schneller laufen als Volllasten, speziell für große Datenbankdatensätze. (Wir werden es im nächsten Beitrag ausführlich besprechen.)
So laden Sie Daten von QVD?
So lesen Sie Daten von QVD, wir müssen eine LOAD-Anweisung schreiben (entspricht dem Befehl zum Laden einer CSV- oder Excel-Datei).
Syntax:
Tabellenname: BELASTUNG Feldliste VON <PfadDateiname.qvd (qvd) >;
QVD-Dateien können in zwei Modi gelesen werden, Standard (Schnell) und superschnell. Der ausgewählte Modus wird automatisch von der QlikView-Skript-Engine bestimmt. Der ultraschnelle Modus kann nur verwendet werden, wenn alle Felder oder eine Teilmenge davon ohne Manipulation gelesen werden müssen (als Beispiel, formelbasierte Feldgenerierung), auch beim Umbenennen der Felder ist möglich.
Abschließende Anmerkungen:
Die QVD-Verwaltung ist einer der wichtigsten Bestandteile jedes QlikView-Anwendungsprojekts. Es kann verwendet werden, um eine logische Datenschicht bereitzustellen und, deshalb, kann als Data Warehouse fungieren, wenn keine a (einer der großen Vorteile von Qlikview im Vergleich zu anderen BI-Tools auf dem Markt).
Die QVD-Erstellung hilft, die Netzwerk- und Datenbanklast zu reduzieren. Sobald ein Basis-QVD generiert wurde, ein inkrementelles Ladeskript kann ausgeführt werden, um nur die neuen oder geänderten Datensätze in das QVD zu laden. Beim inkrementellen Laden werden auch gelöschte Datensätze entfernt. Und folglich, Ihre Anwendung verbraucht weniger Speicherplatz und benötigt weniger Ladezeit.
Wenn Sie QVD in der Vergangenheit verwendet haben, um mehrstufige Datenmodelle zu erstellen, oder planen, eines jetzt in Ihrer Anwendung zu verwenden, Zögern Sie nicht, Ihre Erfahrungen mit mir über die Kommentare unten zu teilen..
