CBoard数据源管理:聚合下推与Kylin JDBC连接
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更新于2024-08-08
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"该资源主要介绍了CBoard,一个开源的BI仪表板平台,支持交互式多维报告设计和数据分析。其后端框架基于Spring+MyBatis,前端使用AngularJS1和Bootstrap。从0.3版本开始,CBoard增加了对数据源聚合下推的支持,特别是针对Python3.5的学习者。"
在描述中,提到了CBoard数据源管理的几个关键点:
1. 测试数据源连通性:用户在配置完数据源后,可以通过测试按钮验证CBoard与数据源之间的连接是否正常,这有助于确保后续的数据查询功能能够顺利执行。
2. 是否使用连接池:0.3版本引入了一个新配置,允许用户选择是否通过Druid连接池来连接数据源。连接池能有效管理数据库连接,提高系统性能,特别是在高并发访问时。
3. 数据源聚合:0.3版本之后,CBoard支持聚合下推到数据源,这意味着复杂的聚合操作可以在数据源层面完成,而不是全部由CBoard处理,这可以显著减少数据传输量和提升查询速度。例如,对于Kylin数据源,用户可以选择使用JDBC方式连接,并利用Kylin的预聚合能力。
- Kylin数据源:CBoard添加了对Kylin JDBC的依赖,使得直接连接Kylin成为可能。通过指定驱动和JDBC URL,用户可以配置CBoard与Kylin的连接。此外,CBoard提供了两种聚合选项:一是直接在Kylin上进行聚合下推,二是利用CBoard自身的JVM聚合器,将预聚合结果缓存到CBoard服务器上,进行二次聚合。
4. 聚合下推原理:聚合下推是性能优化的重要手段,它将计算任务推送到数据存储层执行,减少网络传输的数据量,减少内存占用,提高整体查询效率。具体的实现细节通常会在性能优化章节中详细说明。
5. 数据源管理注意事项:对于非数据源聚合的连接,用户需要注意数据集或查询结果集的大小,避免因大数据量导致的性能问题。
6. 内容大纲:资源还包括了多个部分,涵盖了从快速开始、配置项到性能调优等多个方面,旨在帮助用户全面了解和使用CBoard。这些部分包括但不限于数据源和数据集的管理、图表和看板的设计、权限控制以及系统性能优化等。
7. CBoard特点:CBoard具有简洁美观的界面,轻量级的架构,以及实时数据刷新功能(但请注意,刷新级别是按立方体级别,而非整个仪表板)。此外,CBoard还支持自定义数据提供者,便于扩展和适应不同的数据需求。
总结来说,CBoard是一个强大的BI工具,其0.3版本及以上引入的数据源聚合下推功能极大地提升了查询效率,同时提供了丰富的配置选项和管理功能,使得用户可以高效地进行数据可视化和分析。通过学习Python3.5,开发者可以更好地利用这些特性构建和优化自己的BI解决方案。
2022-02-17 上传
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郑天昊
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