Արդյո՞ք qlikview- ում մասնակի բեռնման գործառույթ է:
Արդյո՞ք qlikview- ում մասնակի բեռնման գործառույթ է:

Video: Արդյո՞ք qlikview- ում մասնակի բեռնման գործառույթ է:

Video: Արդյո՞ք qlikview- ում մասնակի բեռնման գործառույթ է:
Video: С чего начать обучение Qlik Sense? Кто такие разработчики, аналитики и архитекторы? 2024, Մայիս
Anonim

Մասնակի վերաբեռնում օգտագործվում է ամեն անգամ, երբ ցանկանում եք ավելացնել նոր տվյալներ առանց վերաբեռնում մնացած բոլոր սեղանները: Ենթադրենք ձեր Qlikview ֆայլ ունեք 10 աղյուսակ, որն ունի միլիոնավոր գրառումներ, եթե ցանկանում եք մեկ նոր աղյուսակ, ապա պետք է ավելացնել սցենարը, եթե տալիս եք նորմալ վերաբեռնել դա կլինի վերաբեռնել բոլոր 10 սեղանները և նոր սեղանը:

Այստեղ ի՞նչ է մասնակի վերաբեռնումը QlikView-ում:

Մասնակի վերաբեռնում մեջ հզոր հատկանիշ է QlikView որոնք օգնում են ավելացնել / փոխարինել տվյալները QlikView Դիմումներ առանց վերաբեռնում ամբողջական դիմումը: Օգտագործելով» հայտարարությունները «Ավելացնել/Փոխարինել» հետ միայն կատարվում են, իսկ մնացած բոլոր աղյուսակները մուտքագրվում են QlikView Հիշողությունը պահպանվում է:

Նմանապես, ի՞նչ է Pick ֆունկցիան QlikView-ում: Այն Ընտրել () գործառույթը է QlikView սցենար գործառույթը . Այն Ընտրել () գործառույթը աշխատում է նույնը, ինչ INDEX- ը () գործառույթը Excel- ի. Այն Ընտրեք () գործառույթը կարող է օգտագործվել սցենարի և ինտերֆեյսի հետ: Սա գործառույթը վերադարձնում է ցուցակի n -րդ արտահայտությունը և տողը:

Ավելին, ինչ է բուֆերային բեռը QlikView:

Բուֆերային բեռ QlikView- ում . Մենք օգտագործում ենք QlikView բուֆերային բեռ հայտարարություն՝ ֆայլը QVD ֆայլի վերածելու կամ ֆայլ ստեղծելու և պահպանելու համար որպես QVD in QlikView- ի հիշողություն ապագա օգտագործման համար: Նման ֆայլերը ստեղծվում են օգտագործելով a Բուֆեր նախածանցը և սովորաբար պահվում է օգտատիրոջ կողմից սահմանված վայրում, որն ընտրված է Օգտատիրոջ նախապատվություններ > Տեղադրություններ:

Ի՞նչ է ավելացող բեռը QlikView-ում:

Լրացուցիչ բեռ սահմանվում է որպես գործունեություն բեռնում տվյալների բազայից միայն նոր կամ թարմացված գրառումներ `հաստատված QVD- ի մեջ: Լրացուցիչ բեռներ օգտակար են, քանի որ դրանք շատ արդյունավետ են աշխատում լրիվի համեմատ բեռների հատկապես տվյալների մեծ հավաքածուների դեպքում:

Խորհուրդ ենք տալիս: