PowerBI 将要解锁增量刷新(Incremental refresh)功能,这是一个令人期待的更新,使得PowerBI可以加载大数据集,并能减少数据的刷新时间和资源消耗,该功能目前处于预览状态,只对 Power BI Premium 版本开放预览. 增量刷新只是加快了数据集刷新的速度,对于具有潜在数十亿行的大型数据集,可能还是不适合Power BI Desktop,因为它通常受用户桌面PC上可用资源的限制,以及系统的限制. 因此,这些数据集通常在导入时被过滤,以适应Power BI Desk

Power BI的增量刷新功能现在已经对Pro用户开通,但由于种种限制,很多人依然无法使用无这个功能,所以,每一次刷新,都要彻底更新数据集.这对于量级比较大的数据集来说,着实是一件耗费时间的事情. 拿我的亲身经历举个例子,我有一份报表涵盖了客户近3年的销售情况,由于客户的业务流量比较大,数据集的每一次手动刷新都在15分钟左右,而计划刷新更是会延迟到35分钟左右,严重影响到报表的日常使用. 不过呢,聪明如我( 偷笑 ),我还是发掘到了一个十分简单的”增量刷新”解决方案,使用一个DAX函数就可以实现

1.创建DBLINK -- Drop existing database link drop public database link LQPVPUB; -- Create database link CONNECT using "LQPVPUB" 2.创建物化视图日志(远程主机操作) CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON dm_basicmodel WITH PRIMARY KEY INCLUDING NEW VALUES; 3.创建物化视图 CREATE

① 源数据库建立物化视图日志 drop MATERIALIZED VIEW LOG ON ORG_BASEINFO/ CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON ORG_BASEINFOwith rowid,PRIMARY KEYincluding new values /drop MATERIALIZED VIEW LOG ON ORG_MOREINFO/CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON ORG_MOREINFOwith rowid,PRIMA

现有需求:将oracle数据库中的数据准实时同步至某ftp服务器中,以便前端应用能定时从ftp服务器目录中取增量数据 方法:将加工脚本写为存储过程,然后利用shell脚本执行该存储过程并将增量数据导出为txt文件并传送到ftp服务器,利用crontab定时每5分钟执行一次shell脚本,从而实现oracle库中数据持续增量刷新到ftp服务器 其中crontab以及ftp和存储过程的编写并没有难度,shell脚本的功能稍稍复杂,现在将脚本记录下以备后查

SSAS的部署方式在哥本哈士奇的博客:BI笔记之--- SSAS部署的几种方式已经介绍了四种方式,在这里再介绍一种比较常用的快速部署方式. 环境约定:SQL Server 2008 R2 示例库:AdventureWorksDW2008R2 程序代码:Adventure Works DW 2008 SE 项目工程文件 编译Adventure Works DW 2008 SE项目工程文件,编译完成后,在项目文件的根目录下会生成\bin目录,编译会生成4个文件,如下图所示: 将该目录下的4个文件(缺

1.on demand:用户需要刷新的时候刷新,这里就要求用户自己动手去刷新数据了(也可以使用job定时刷新) refresh [fast|complete|force] 视图刷新的方式: complete:全部刷新. 相当于重新执行一次创建视图的查询语句.   fast: 增量刷新. 假设前一次刷新的时间为t1,那么使用fast模式刷新物化视图时,只向视图中添加t1到当前时间段内,主表变化过的数据.为了记录这种变化, 建立增量刷新物化视图还需要一个物化视图日志表.create material

oracle 物化视图刷新失败可能原因: 1.视图未建立物化视图日志 2.基表为授权给用户 1.物化视图语法 create materialized view [view_name] refresh [fast|complete|force] [ on [commit|demand] | start with (start_time) next (next_time) ] as {创建物化视图用的查询语句} 以上是Oracle创建物化视图(Materialized View,以下简称MV)时的常

Power BI Desktop 5月份功能摘要 本月Power BI Desktop除了许多报表功能的更新,Power BI对条件格式进行了重大改进,可以对报表的任何字段(包括字符串和日期)进行条件格式设置:数据钻取也进行了一次重大功能提升,能够将所有切片器传输到目标页面:数据的刷新方式也支持数据增量刷新,实现企业级可扩展性. 全新的 Power BI Desktop为我们带来了哪些令人振奋的功能?让我们具体看下: 报表 支持不同字段条件格式设置 本次更新对条件格式化体的验有重大改进,即可对报

Power BI Premium的设计是为了满足拥有大量数据的大公司的需求.微软已经重新构建了Power BI的架构,以允许大量的“只读”用户.Premium用户还可以利用很多新功能. Power BI Premium 什么是Power BI Premium?Power BI Premium是一项新的基于容量的产品,包括: 灵活地在整个企业范围内发布报告,而不要求每个用户单独授权收件人. Power BI服务中专用容量的规模和性能更高. 使用Power BI Report Server维护内部部

杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset

微软商业应用峰会Power BI客户案例,今年的客户案例相比前2年不同,主要是大客户,基本都是行业Top公司. 选取零售,医药制造,教育,医疗IT等行业龙头.沃尔玛,拜耳,滑铁卢大学的分享内容非常棒,值得仔细学习. https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/announcing-the-amazing-power-bi-customer-stories-sessions-at-the-microsoft-business-applications-summ

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

来源于:http://www.cnblogs.com/Ronger/archive/2012/03/28/2420962.html 近期根据项目业务需要对oracle的物化视图有所接触,在网上搜寻关于这方面的资料,便于提高,整理内容如下: 物化视图是一种特殊的物理表,"物化"(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处.1.物化视图的

相关帖子思考和跟踪 本文转自Ronger 物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处.1.物化视图的类型:ON DEMAND.ON COMMIT 二者的区别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性:

物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询. 这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处. 物化视图的类型:ON DEMAND.ON COMMIT 二者的区别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性: 而ON COMMIT是说,一旦基表有了C

总结一下Oracle数据库表级别的复制同步 一.通过触发器进行表的复制 原理,是监听表上都某一字段进行的DML操作,然后得到DML操作的数据,重新在另一个表上执行DML操作. 优点: 简单,编写一个触发器就可以,不需要过多的配置. 易修改,遇到了问题很好定位. 缺点:表大的话是有性能问题,如果表中含有blob列,是无法监听到其改变的,而且整个insert 必须先insert 一个空的blob,再进行update操作,而且很有可能出现数据不为空,blob为空的情况. 二.通过Stream进行表同步

一.Oracle物化视图语法 create materialized view [view_name]refresh [fast|complete|force][on [commit|demand] | start with (start_time) next (next_time)]as{创建物化视图用的查询语句} 以上是Oracle创建物化视图(Materialized View, 以下简称MV)时常用的语法,各参数的含义如下: 1.refresh [fast|complete|force]

一．    物化视图概述 Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表.物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照. 物化视图可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果,这样,在执行查询时,就可以避免进行这些耗时的操作,而从快速的得到结果.物化视图有很多方面和索引很相似:使用物化视图的目的是为了提高查询性能:物化视图对应用透明,增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性:物化视图需要占用存储

原文地址:http://www.cnblogs.com/Ronger/archive/2012/03/28/2420962.html 物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的.普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询.这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处.1.物化视图的类型:ON DEMAND.ON COMMIT 二者的区别在于刷新方法的不同,ON DEMAND顾名思义,仅在该物化视