【视频特辑】数据分析不卡顿,十亿数据0.3秒搞定!看看Quick引擎是如何做到的吧~

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如何选择适合的Quick引擎加速模式?

在数据分析查询的过程当中,遇到以下场景,可以试试Quick引擎的加速功能。


(1) 比较固定的查询模版

比如用于大屏展示的仪表板,这类偏固定展示类的的报表、或者是报表上的筛选项较少,以及筛选项变化范围比较小的数据应用场景, 推荐开启数据集上的缓存功能。用户可以自行设置缓存的有效期,在有效期内,相同的查询会命中缓存,直接返回有效期内第一次查询的结果。

对于该类报表,缓存模式是 Quick BI 最简单有效的加速方式,直接命中缓存,会在毫秒级时间内返回查询结果。


(2) 数据源查询缓慢,同时对数据实时性要求不高,能接受天级别的数据

如果对历史数据进行分析,比如到前一天的数据。这类数据分析需求,可以开启抽取加速。抽取加速默认全表加速,允许用户同步 T-1 的数据,到 Quick 引擎的高性能存储及分析模块中,后续的查询和计算会直接在 Quick 引擎里进行, 在有效提升查询性能的同时,也可以避免查询下发到客户的数据库,减少客户数据库的性能压力。

同时,抽取加速也可以开启智能预计算模式,会对用户的查询历史进行分析, 提前对可能的查询进行预聚合。用户的查询如果命中,则会直接返回聚合结果。 开启 Quick 引擎的抽取加速后,可以做到亿级数据,亚秒级响应。


(3) 客户数仓(如 MaxCompute、Hive)查询缓慢,但是对数据实时性有较高要求

有些用户数据量较大,使用了 MaxCompute 或者 Hive 等作为数据源, 查询性能较低,但同时又需要对当天的最新数据进行分析。这类用户可以在数据集的 Quick 引擎里开启实时加速,通过引擎内置的 MPP 内存计算引擎,对数据进行实时的内存计算,从而达到加速的目的。

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