BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по FineBI, обучение FineBI, практические задачи » Инкрементное обновление данных FineBI

Инкрементное обновление данных FineBI

В данном материале вы узнаете, как настроить инкрементальное обновление данных таблиц в FineBI.

 

Введение

Когда в базах данных хранятся большие объемы данных – полное обновление данных таблицы может занимать достаточно долгое время в BI системе. Решением этой проблемы может стать инкрементное обновление данных, при котором будут добавляться только новые данные, что появились с момента предыдущего обновления.

 

Инкрементальное обновление

Если в базе данных есть таблица, новые данные будут добавляться каждый день. В настоящее время пользователи могут использовать "инкрементные обновления" для обновления только новых данных, добавляемых каждый день в FineBI. Это избавляет от необходимости обновлять всё целиком, экономя время обновления и ресурсы обновления.

Таблицы данных, соответствующие следующим условиям, больше подходят для постепенного обновления:

  • В таблице есть поле "отметка времени", которое можно использовать для сравнения с "временем обновления" для достижения инкрементных обновлений.
  • Исторические данные не изменятся.

 

  

 

Если объем данных в одной таблице относительно невелик или она обновляется только раз в месяц, можно использовать весь объем обновлений.

Существует два способа инкрементного обновления: инкрементное добавление и инкрементное удаление.

 

  • Постепенное добавление

Обычно используется в ситуациях, когда необходимо регулярно добавлять данные.

 

  • Постепенное удаление

Пользователи могут удалять ненужные данные с помощью "инкрементного удаления". Однако постепенное удаление редко используется само по себе. При обычных обстоятельствах оно используется для изменения данных.

 

Используйте комбинацию "инкрементное увеличение" и "инкрементное удаление", например, сначала удалите часть данных в FineBI, а затем добавьте данные из базы данных в FineBI.

 

Подготовка подключения к базе данных приложения FineBI

Для использования инкрементального обновления необходимо подключение к базе данных. В рамках демонстрации FineBI в приложениях используется база данных MySQL. Подробнее о подключении к базам данных вы можете ознакомиться в других статьях нашего сайта.

 

Настройка инкрементального обновления

1 Перейдите в раздел Data Preparation и выберите режим работы Spider.

 

2 Добавьте таблицу данных из созданного подключения к базе, перейдите в раздел «Data Preparation», выберите существующий или создайте новый каталог данных Business Package, кликните «Add Table > Database Table».

 

3 Загрузите данные таблицы, кликнув на появившееся окно «Update Data». По завершению загрузки откройте вкладку «Update Information» и выберите «Single Table Update».

 

4 В появившемся диалоговом окне выберете опцию обновления «Full Update Firstly, incremental update thereafter».

 

5 В этом же окне, в нижней части, выберем первую опцию «Incremental Addition» и в области SQL напишем условие для выполнения инкрементального обновления. В примере ниже, загружаются данные, у которых в поле date указана дата большая, чем дата последнего обновления. 

 

Пример скрипта SQL:

SELECT * FROM test where date> str_to_date('last update time','%Y-%m-%d %H:%i:%s')

 

В скрипте параметр 'last update time' является системным и обновляется автоматически FineBI. Он представляет из себя строку и его нужно приводить к типу даты. Функции приведения типов могут отличаться у различных баз данных.

 

Выполнение обновления

По результатам инкрементального обновления данных, можно отследить количество добавленные строк данных в графике обновлений Update Information.

В первый раз, данные обновлялись полностью и затем выполнилось инкрементальное обновление, в результате чего, в поле Number of data entries добавилась ровно одна строка, удовлетворяющая условию SQL.  

Для автоматизации процесса инкрементального обновления необходимо указать расписание обновления таблицы или каталога данных.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Добавление плагинов на сервер FineBI
Следующая статья →
Настройка подключений FineBI к базам данных
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • В «Пивоваренной компании «Балтика» аналитическая платформа Loginom применяется для моделирования процессов или построения отчетов, в том числе для формирования рекомендаций по корректировке плана промоактивностей.
     
  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  • ИНВИТРО
    ИНВИТРО – крупнейшая частная медицинская компания в России, специализирующаяся на лабораторной диагностике и оказании других медицинских услуг.
     
    ИНВИТРО располагает 9 самыми современными лабораторными комплексами и крупнейшей в Восточной Европе сетью более чем из 900 медицинских офисов. Страны присутствия — Россия, Украина, Казахстан, Беларусь.
     
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.