Leistung optimieren: Wählen Sie die beste Datenquelle für die Pivot-Tabelle

TL;DR: Syncfusion Pivot Table stellt eine Verbindung zu mehreren Datenquellen her und ist damit ein vielseitiges Tool für die Datenanalyse. Die Auswahl der richtigen Datenquelle ist entscheidend für die Leistung. In diesem Leitfaden werden verschiedene Optionen untersucht und Tipps zur Auswahl der besten Option gegeben.

Syncfusion Pivot Table ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenanalyse und -visualisierung. Eine seiner herausragenden Funktionen ist die Möglichkeit, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen, was es zu einer vielseitigen Wahl für Unternehmen und Entwickler macht. Die Wahl der richtigen Datenquelle für Ihre Pivot-Tabelle ist entscheidend für die Gewährleistung optimaler Leistung und Benutzerfreundlichkeit.

Lassen Sie uns die verschiedenen Datenquellen erkunden, die Sie mit Syncfusion Pivot Table verbinden können, ihre Vorteile und wie Sie diejenige auswählen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Grundlegendes zur Syncfusion-Pivot-Tabelle

Bevor Sie sich mit Datenquellen befassen, ist es wichtig zu verstehen, was die Syncfusion-Pivot-Tabelle ist und wie sie funktioniert. Die Syncfusion Pivot Table ist eine Komponente für die Plattformen ASP.NET MVC, ASP.NET Core, TypeScript, JavaScript, Angular, React, Vue und Blazor. Es ermöglicht Ihnen, interaktive Tabellen für die Datenanalyse zu erstellen und bietet Funktionen wie Datenfilterung, Sortierung, Gruppierung und Aggregation.

Faktoren, die bei der Auswahl einer Datenquelle für eine Pivot-Tabelle zu berücksichtigen sind

Sehen wir uns einige der wichtigen Faktoren an, die bei der Auswahl einer Datenquelle für unsere Pivot-Tabelle berücksichtigt werden müssen:

Datenvolumen und Komplexität

Die Größe Ihrer Daten kann sich auf die Leistung auswirken. Für große Datensätze sind möglicherweise leistungsfähigere Datenbanken oder optimierte Speicherlösungen erforderlich. Beispielsweise könnten JSON- oder CSV-Dateien für kleine bis mittlere Datensätze ausreichend sein. Erwägen Sie bei größeren Datensätzen die Verwendung relationaler und NoSQL-Datenbanken oder OLAP-Systeme. OLAP-Systeme bieten die notwendigen Fähigkeiten für komplexe Datenanalysen und mehrdimensionale Daten. Für eine einfachere Analyse können JSON- oder CSV-Dateien praktisch sein.

Leistungsanforderungen

Berücksichtigen Sie die Leistungsanforderungen Ihrer App. Datenbanken bieten im Allgemeinen eine bessere Leistung für umfangreiche Datenoperationen im Vergleich zu dateibasierten Datenquellen. Für eine schnelle und unkomplizierte Analyse können jedoch JSON- und CSV-Dateien ausreichen.

Einfache Integration

Bewerten Sie, wie einfach die Datenquelle in Syncfusion Pivot Table integriert werden kann. Relationale Datenbanken und JSON/XML-Dateien verfügen in der Regel über gut etablierte Integrationsmethoden, während einige NoSQL-Datenbanken und RESTful-APIs möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration erfordern.

Datenzugriff in Echtzeit

Wenn Ihre App Echtzeit-Datenzugriff erfordert, verwenden Sie RESTful-APIs oder Datenbanken mit Echtzeitfunktionen. Dateibasierte Datenquellen wie Excel und CSV sind statisch und erfordern manuelle Aktualisierungen.

Sicherheit und Compliance

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gewählte Datenquelle den Sicherheits- und Datenschutzanforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Datenbanken bieten häufig robuste Sicherheitsfunktionen, während dateibasierte Datenquellen möglicherweise zusätzliche Maßnahmen zum Schutz sensibler Informationen erfordern.

Best Practices für die Auswahl einer Datenquelle für die Pivot-Tabelle

Sehen wir uns einige der Best Practices für die Auswahl einer Datenquelle für eine Pivot-Tabelle an:

Bewerten Sie Ihren Anwendungsfall

Verstehen Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer App und wählen Sie eine Datenquelle aus, die diesen Anforderungen entspricht. Berücksichtigen Sie den Datentyp, die erforderlichen Vorgänge und die Benutzererwartungen. Erwägen Sie NoSQL-Datenbanken für Webanwendungen, die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit erfordern. Relationale Datenbanken wie SQL Server sind eine gute Wahl für herkömmliche Geschäftsanwendungen, die strukturierte Daten verwenden.

Testen Sie Leistung und Skalierbarkeit

Führen Sie Leistungstests durch, um sicherzustellen, dass die ausgewählte Datenquelle die erwartete Last bewältigen kann. Berücksichtigen Sie außerdem zukünftige Skalierbarkeitsanforderungen und wählen Sie eine Lösung, die mit Ihrer App wachsen kann.

Stellen Sie die Datenqualität sicher

Datenqualität ist für eine genaue Analyse von größter Bedeutung. Wählen Sie Datenquellen, die es Ihnen ermöglichen, hohe Datenqualitätsstandards einzuhalten, einschließlich Validierung und Fehlerprüfung.

Planen Sie die Datenintegration

Entwickeln Sie einen klaren Plan für die Integration Ihrer Datenquelle mit Syncfusion Pivot Table. Erwägen Sie die Verwendung von Middleware oder ETL-Tools (Extract, Transform, Load), um den Integrationsprozess zu optimieren. JSON- und CSV-Daten sind praktisch für schnelle Einrichtung und Benutzerfreundlichkeit. Relationale Datenbanken und OLAP-Systeme erfordern mehr Einrichtung und Wartung, bieten aber größere Funktionen.

Wie funktioniert die Syncfusion Pivot Table mit verschiedenen Datenquellen?

Die flexiblen und robusten Datenbindungsfunktionen erleichtern die Arbeit von Syncfusion Pivot Table mit verschiedenen Datenquellen. Es unterstützt mehrere Datenquellen, darunter:

• JSON-Daten: Ideal für kleine bis mittlere Datensätze, JSON ist leicht und einfach zu verarbeiten.
• OLAP (Online Analytical Processing): Geeignet für große Datensätze und komplexe Datenanalyse.
• Relationale Datenbanken: SQL-Datenbanken wie MySQL, SQL Server und PostgreSQL bieten robuste Datenspeicher- und Abfragefunktionen.
• NoSQL-Datenbanken: NoSQL-Datenbanken wie MongoDB bieten ein flexibles Schemadesign für unstrukturierte Daten.
• Webdienste: Webdienste wie RESTful-APIs und OData-Dienste sind hilfreich für die Echtzeit-Datenintegration und dynamische Aktualisierungen.
• CSV-Dateien: Einfach für kleinere Datensätze und schnelle Einrichtung.

JSON-Daten

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein leichtes Datenaustauschformat. Syncfusion Pivot Table kann problemlos JSON-Daten nutzen, was besonders nützlich für Web-Apps ist, bei denen Daten häufig im JSON-Format von APIs abgerufen werden.

Vorteile

• Benutzerfreundlichkeit: JSON ist einfach zu lesen, zu schreiben und zu analysieren, was es zu einer beliebten Wahl für Web-Apps macht.

• Flexibilität: JSON kann verschiedene Datenstrukturen verarbeiten, einschließlich verschachtelter Objekte und Arrays.

• Leichtgewicht: JSON ist kompakt und reduziert die über das Netzwerk übertragene Datenmenge.

Überlegungen

• Leistung: Der Umgang mit großen Datensätzen in JSON kann ineffizient und langsam sein.

• Eingeschränkte Skalierbarkeit: JSON ist nicht ideal für große oder komplexe Datensätze.

Wann zu verwenden

• Kleine bis mittlere Datensätze.

• Apps, bei denen Benutzerfreundlichkeit und schnelle Einrichtung im Vordergrund stehen.

• Prototyping und Tests.

Hier ist ein Codebeispiel für die Integration von JSON-Daten in unsere Pivot-Tabelle.

JSON-Daten lokal binden

var localData = [
    { Product: 'Bike', Country: 'USA', Sales: 100 },
    { Product: 'Car', Country: 'Canada', Sales: 200 }
];

var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
    dataSourceSettings: {
        dataSource: localData,
        rows: [{ name: 'Product' }],
        columns: [{ name: 'Country' }],
        values: [{ name: 'Sales' }],
        filters: []
    }
});
pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');

JSON-Daten über Remote-Link (extern) binden

var pivotGridObj = new ej.pivotview.PivotView({
    dataSourceSettings: {
        url: 'https://cdn.syncfusion.com/data/sales-analysis.json',
        expandAll: false,
        rows: [
            { name: 'EnerType', caption: 'Energy Type' }
        ],
        columns: [
            { name: 'EneSource', caption: 'Energy Source' }
        ],
        values: [
            { name: 'PowUnits', caption: 'Units (GWh)' },
            { name: 'ProCost', caption: 'Cost (MM)' }
        ],
        filters: []
    }
});
pivotGridObj.appendTo('#PivotTable');

CSV-Dateien

Dateien mit kommagetrennten Werten (CSV) sind ein Standardformat zum Exportieren und Importieren von Daten. Syncfusion Pivot Table kann CSV-Dateien analysieren und als Datenquelle verwenden, was die Analyse von Daten aus Tabellenkalkulationen oder anderen tabellarischen Datenquellen erleichtert.

Vorteile

• Einfachheit: Einfach zu erstellen, zu lesen und zu bearbeiten.
• Portabilität: CSV-Dateien werden weithin unterstützt und können problemlos geteilt werden.
• Schnelle Einrichtung: Ideal für schnelle Einrichtungen und kleine Datensätze.

Überlegungen

• Leistung: Nicht geeignet für große Datensätze oder komplexe Abfragen.
• Eingeschränkte Funktionalität: Es fehlen erweiterte Funktionen und Datentypen.

Wann zu verwenden

• Kleine Datensätze für schnelle Analysen oder Prototyping.
• Datenmigrations- oder Import-/Exportszenarien.
• Einfache Apps mit minimalem Datenmanipulationsbedarf.

Hier ist ein Codebeispiel für die Integration von CSV-Daten mit Pivot Table.

CSV-Daten lokal binden

var csvdata =
  'Region,Country,Item Type,Sales Channel,Total Revenue,Total Cost,Total Profit\r\nMiddle East and North Africa,Libya,Cosmetics,Offline,3692591.20,2224085.18,1468506.02\r\nNorth America,Canada,Vegetables,Online,464953.08,274426.74,190526.34\r\nMiddle East and North Africa,Libya,Baby Food,Offline,387259.76,241840.14,145419.62\r\nAsia,Japan,Cereal,Offline,683335.40,389039.42,294295.98';
var pivotObj = new ej.pivotview.PivotView({
  dataSourceSettings: {
    dataSource: getCSVData(),
    type: 'CSV',
    expandAll: false,
    formatSettings: [
      { name: 'Total Cost', format: 'C0' },
      { name: 'Total Revenue', format: 'C0' },
      { name: 'Total Profit', format: 'C0' },
    ],
    drilledMembers: [{ name: 'Item Type', items: ['Baby Food'] }],
    rows: [{ name: 'Country' }, { name: 'Region' }],
    columns: [{ name: 'Sales Channel' }, { name: 'Item Type' }],
    values: [
      { name: 'Total Profit' },
      { name: 'Total Cost' },
      { name: 'Total Revenue' },
    ],
    filters: [],
  },
  height: 290,
  width: '100%',
});
pivotObj.appendTo('#PivotTable');
function getCSVData() {
  var dataSource = [];
  var jsonObject = csvdata.split(/\r?\n|\r/);
  for (var i = 0; i < jsonObject.length; i++) {
    dataSource.push(jsonObject[i].split(','));
  }
  return dataSource;
}

CSV-Daten über Remote-Link (extern) binden

var pivotObj = new ej.pivotview.PivotView({
    dataSourceSettings: {
        url: 'https://bi.syncfusion.com/productservice/api/sales',
        type: 'CSV',
        expandAll: false,
        enableSorting: true,
        formatSettings: [{ name: 'Total Cost', format: 'C0' }, { name: 'Total Revenue', format: 'C0' }, { name: 'Total Profit', format: 'C0' }],
        drilledMembers: [{ name: 'Item Type', items: ['Baby Food'] }],
        rows: [
            { name: 'Region' },
            { name: 'Country' }
        ],
        columns: [
            { name: 'Item Type' },
            { name: 'Sales Channel' }
        ],
        values: [
            { name: 'Total Cost' },
            { name: 'Total Revenue' },
            { name: 'Total Profit' }
        ],
        filters: []
    },
    height: 300,
    width: '100%'
});
pivotObj.appendTo('#PivotTable');

OLAP-Daten (Online Analytical Processing).

OLAP-Cubes ermöglichen eine komplexe Datenanalyse und werden häufig in Business-Intelligence-Apps verwendet. Syncfusion Pivot Table unterstützt OLAP-Datenquellen und ermöglicht so eine mehrdimensionale Datenanalyse mit umfangreichen, hierarchischen Datenstrukturen. OLAP-Datenquellen bieten aufgrund vorab aggregierter Daten oft schnellere Antworten auf Abfragen.

Vorteile

• Leistung: OLAP ist für schnelle Abfragen und Datenanalysen konzipiert, auch bei großen Datensätzen.
• Komplexe Analyse: Unterstützt komplexe Berechnungen, Aggregationen und mehrdimensionale Datenanalyse.
• Skalierbarkeit: OLAP-Systeme können problemlos riesige Datenmengen verarbeiten.

Überlegungen

• Komplexität: Das Einrichten und Warten eines OLAP-Systems kann komplex sein und spezielle Kenntnisse erfordern.
• Kosten: Die Implementierung und Wartung von OLAP-Lösungen kann teuer sein.

Wann zu verwenden

• Große Datensätze mit komplexen Analyseanforderungen.
• Business Intelligence- und Data Warehousing-Apps.
• Szenarien, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern.

Hier ist ein Codebeispiel für die Integration der OLAP-Daten mit der Pivot-Tabelle.

var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
    dataSourceSettings: {
            catalog: 'Adventure Works DW 2008 SE',
            cube: 'Adventure Works',
            providerType: 'SSAS',
            enableSorting: true,
            url: 'https://bi.syncfusion.com/olap/msmdpump.dll',
            localeIdentifier: 1033,
            rows: [{ name: '[Customer].[Customer Geography]'],
            columns: [{ name: '[Product].[Product Categories]'},
                { name: '[Measures]'}],
            values: [{ name: '[Measures].[Customer Count]'},
                { name: '[Measures].[Internet Sales Amount]']
    }
});
pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');

Relational databases

Relational databases are one of the most common data sources for our Pivot Table. They store data in tables, making it easy to retrieve and manipulate data using SQL queries. Popular relational databases include MySQL, PostgreSQL, SQL Server, and Oracle.

Advantages

• Structured data: Data is organized in a tabular format, ideal for Pivot Tables.
• Scalability: Suitable for handling large volumes of data.
• ACID compliance: Ensures data integrity and consistency.

Considerations

• Complexity: Requires knowledge of SQL for data retrieval.
• Performance: This may require optimization for large datasets.

When to use

• Medium to large datasets.
• Apps requiring robust data storage and complex queries.
• Scenarios where data integrity and relationships are essential.

NoSQL databases

NoSQL databases such as MongoDB offer a flexible schema and are designed to handle unstructured data, making them a good choice for certain types of data analysis.

Advantages

• Flexibility: Schema-less design allows for easy modification of data structures.
• Scalability: Excellent for handling large-scale, distributed data.

Considerations

• Query complexity: Can be more complex to query than relational databases.
• Consistency: May sacrifice consistency for availability and partition tolerance (CAP theorem).
• Connectivity: We may require specific connectors or APIs for integration.

Web Services or remote data

Data can be fetched from remote servers using web services or APIs. Syncfusion Pivot Table can connect to remote data sources via RESTful services, making it ideal for apps that analyze data from various endpoints. It involves retrieving data from remote servers or databases.

Advantages

• Real-time data: Enables real-time data integration and dynamic updates.
• Scalability: Can handle large and distributed datasets.
• Flexibility: Easily integrate with various services and APIs.

Considerations

• Complexity: Requires developing and maintaining RESTful APIs.
• Latency: Network latency can impact performance.

When to use

• Apps needing real-time data updates.
• Integrating data from multiple sources or external APIs.
• Scenarios requiring high flexibility and scalability.

Here’s a code example for connecting an API service to our Pivot Table.

var data = new ej.data.DataManager({
    url: 'https://bi.syncfusion.com/northwindservice/api/orders',
    adaptor: new ej.data.WebApiAdaptor(),
    crossDomain: true,
  });
  data.defaultQuery = new ej.data.Query().take(8);

  var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
    dataSourceSettings: {
      dataSource: data,
      expandAll: true,
      filters: [],
      columns: [{ name: 'ProductName' }],
      rows: [{ name: 'ShipCountry' }, { name: 'ShipCity' }],
      formatSettings: [{ name: 'UnitPrice', format: 'C0' }],
      values: [{ name: 'Quantity' }, { name: 'UnitPrice' }],
    },
    height: 350,
    width: '100%',
    gridSettings: { columnWidth: 120 },
  });
  pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');

References

For more details, refer to the following references:

• Connecting to PostgreSQL in Pivot Table
• Connecting to Microsoft SQL Server in Pivot Table
• Connecting to Oracle in Pivot Table
• Connecting to Elasticsearch in Pivot Table
• Connecting to Snowflake in Pivot Table
• Server-Side Pivot Engine in Pivot Table

Conclusion

Thanks for reading! In this blog, we’ve explored the various options, benefits, and best practices for choosing the right data source for the Syncfusion Pivot Table, ensuring optimal performance and usability.

If you’re already a Syncfusion user, the latest version of Essential Studio is available on the License and Downloads page. We offer our new users a 30-day free trial to explore all our components’ features and capabilities.

If you need further assistance, contact us via our support forum, support portal, or feedback portal. We’re always here to help you!

Related blogs

• Easily Group Data into Ranges in Web Applications Using Pivot Table
• Optimize Memory Management in JavaScript Pivot Table: Best Practices and Tips
• Easily Perform CRUD Actions in Blazor Pivot Table with SQL Database & Entity Framework
• Efficient Report Management: Save and Load Reports in Vue Pivot Table with SQL Server and Node.js Express Server

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeistung optimieren: Wählen Sie die beste Datenquelle für die Pivot-Tabelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!