Optimumkan Prestasi: Pilih Sumber Data Terbaik untuk Jadual Pangsi

TL;DR: Syncfusion Pivot Table bersambung kepada berbilang sumber data, menjadikannya alat serba boleh untuk analisis data. Memilih sumber data yang betul adalah penting untuk prestasi. Panduan ini meneroka pilihan yang berbeza dan menawarkan petua tentang memilih yang terbaik.

Jadual Pangsi Syncfusion ialah alat yang berkuasa untuk analisis dan visualisasi data. Salah satu ciri menonjolnya ialah keupayaan untuk menyambung ke pelbagai sumber data, menjadikannya pilihan serba boleh untuk perniagaan dan pembangun. Memilih sumber data yang betul untuk Jadual Pangsi anda adalah penting untuk memastikan prestasi dan kebolehgunaan optimum.

Mari terokai sumber data berbeza yang boleh anda sambungkan ke Jadual Pangsi Syncfusion, faedahnya dan cara memilih sumber data yang paling sesuai dengan keperluan anda.

Memahami Jadual Pangsi Penyegerakan

Sebelum menyelami sumber data, adalah penting untuk memahami maksud Jadual Pangsi Syncfusion dan cara ia berfungsi. Jadual Pangsi Syncfusion ialah komponen untuk platform ASP.NET MVC, ASP.NET Core, TypeScript, JavaScript, Angular, React, Vue dan Blazor. Ia membolehkan anda membuat jadual interaktif untuk analisis data, menawarkan ciri seperti penapisan data, pengisihan, pengumpulan dan pengagregatan.

Faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih sumber data untuk Jadual Pangsi

Mari lihat beberapa faktor penting yang perlu dipertimbangkan semasa memilih sumber data untuk Jadual Pangsi kami:

Kelantangan dan kerumitan data

Saiz data anda boleh menjejaskan prestasi. Set data yang besar mungkin memerlukan pangkalan data yang lebih berkuasa atau penyelesaian storan yang dioptimumkan. Contohnya, fail JSON atau CSV mungkin mencukupi untuk set data kecil hingga sederhana. Untuk set data yang lebih besar, pertimbangkan untuk menggunakan pangkalan data Relational dan NoSQL atau sistem OLAP. Sistem OLAP menyediakan keupayaan yang diperlukan untuk analisis data yang kompleks dan data berbilang dimensi. Untuk analisis yang lebih mudah, fail JSON atau CSV boleh menjadi praktikal.

Keperluan prestasi

Pertimbangkan keperluan prestasi apl anda. Pangkalan data umumnya menawarkan prestasi yang lebih baik untuk operasi data berskala besar berbanding sumber data berasaskan fail. Walau bagaimanapun, fail JSON dan CSV mungkin mencukupi untuk analisis cepat dan mudah.

Kemudahan integrasi

Nilai betapa mudahnya sumber data boleh disepadukan dengan Jadual Pangsi Syncfusion. Pangkalan data perhubungan dan fail JSON/XML biasanya mempunyai kaedah penyepaduan yang mantap, manakala sesetengah pangkalan data NoSQL dan API RESTful mungkin memerlukan konfigurasi tambahan.

Akses data masa nyata

Jika apl anda memerlukan akses data masa nyata, gunakan API RESTful atau pangkalan data dengan keupayaan masa nyata. Sumber data berasaskan fail seperti Excel dan CSV adalah statik dan memerlukan kemas kini manual.

Keselamatan dan pematuhan

Pastikan sumber data pilihan anda mematuhi keperluan keselamatan dan privasi organisasi anda. Pangkalan data selalunya menyediakan ciri keselamatan yang teguh, manakala sumber data berasaskan fail mungkin memerlukan langkah tambahan untuk mendapatkan maklumat sensitif.

Amalan terbaik untuk memilih sumber data untuk Jadual Pangsi

Mari lihat beberapa amalan terbaik untuk memilih sumber data untuk Jadual Pangsi:

Nilaikan kes penggunaan anda

Fahami keperluan khusus apl anda dan pilih sumber data yang sejajar dengan keperluan tersebut. Pertimbangkan jenis data, operasi yang diperlukan dan jangkaan pengguna. Pertimbangkan pangkalan data NoSQL untuk apl web yang memerlukan ketersediaan dan kebolehskalaan yang tinggi. Pangkalan data perhubungan seperti Pelayan SQL ialah pilihan yang baik untuk apl perniagaan tradisional yang menggunakan data berstruktur.

Ujian prestasi dan kebolehskalaan

Menjalankan ujian prestasi untuk memastikan sumber data yang dipilih boleh mengendalikan beban yang dijangkakan. Selain itu, pertimbangkan keperluan kebolehskalaan masa hadapan dan pilih penyelesaian yang boleh berkembang dengan apl anda.

Memastikan kualiti data

Kualiti data adalah penting untuk analisis yang tepat. Pilih sumber data yang membolehkan anda mengekalkan standard kualiti data yang tinggi, termasuk pengesahan dan semakan ralat.

Rancang untuk penyepaduan data

Bangunkan pelan yang jelas untuk menyepadukan sumber data anda dengan Jadual Pangsi Syncfusion. Pertimbangkan untuk menggunakan alat middleware atau ETL (Extract, Transform, Load) untuk menyelaraskan proses penyepaduan. Data JSON dan CSV adalah mudah untuk persediaan pantas dan kemudahan penggunaan. Pangkalan data perhubungan dan sistem OLAP memerlukan lebih banyak persediaan dan penyelenggaraan tetapi menawarkan keupayaan yang lebih besar.

Bagaimanakah Jadual Pangsi Syncfusion berfungsi dengan sumber data yang berbeza?

Keupayaan pengikatan data yang fleksibel dan mantap memudahkan keupayaan Jadual Pangsi Syncfusion untuk berfungsi dengan pelbagai sumber data. Ia menyokong berbilang sumber data, termasuk:

• Data JSON: Sesuai untuk set data kecil hingga sederhana, JSON ringan dan mudah digunakan.
• OLAP (Pemprosesan Analitik Dalam Talian): Sesuai untuk set data yang besar dan analisis data yang kompleks.
• Pangkalan data perhubungan: Pangkalan data SQL seperti MySQL, SQL Server dan PostgreSQL menyediakan storan data dan keupayaan pertanyaan yang mantap.
• Pangkalan data NoSQL: Pangkalan data NoSQL seperti MongoDB menyediakan reka bentuk skema yang fleksibel untuk data tidak berstruktur.
• Perkhidmatan Web: Perkhidmatan Web, seperti API RESTful dan perkhidmatan OData, berguna untuk penyepaduan data masa nyata dan kemas kini dinamik.
• Fail CSV: Mudah untuk set data yang lebih kecil dan persediaan pantas.

data JSON

JSON (JavaScript Object Notation) ialah format pertukaran data yang ringan. Jadual Pangsi Syncfusion boleh menggunakan data JSON dengan mudah, yang amat berguna untuk apl web di mana data sering diambil dalam format JSON daripada API.

Kelebihan

• Kemudahan penggunaan: JSON mudah dibaca, ditulis dan dihuraikan, menjadikannya pilihan popular untuk apl web.

• Fleksibiliti: JSON boleh mengendalikan pelbagai struktur data, termasuk objek dan tatasusunan bersarang.

• Ringan: JSON padat, mengurangkan data yang dihantar melalui rangkaian.

Pertimbangan

• Prestasi: Mengendalikan set data yang besar dalam JSON boleh menjadi tidak cekap dan perlahan.

• Skalabiliti Terhad: JSON tidak sesuai untuk set data yang besar atau kompleks.

Bila nak guna

• set data kecil hingga sederhana.

• Apl yang memudahkan penggunaan dan persediaan pantas menjadi keutamaan.

• Prototaip dan ujian.

Berikut ialah contoh kod untuk menyepadukan data JSON dengan Jadual Pangsi kami.

Mengikat data JSON melalui setempat

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');

Mengikat data JSON melalui pautan jauh (luaran)

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');

Fail CSV

Fail nilai dipisahkan koma (CSV) ialah format standard untuk mengeksport dan mengimport data. Jadual Pangsi Syncfusion boleh menghuraikan fail CSV dan menggunakannya sebagai sumber data, menjadikannya mudah untuk menganalisis data daripada hamparan atau sumber data jadual lain.

Kelebihan

• Kesederhanaan: Mudah dibuat, dibaca dan dimanipulasi.
• Kemudahalihan: Fail CSV disokong secara meluas dan mudah dikongsi.
• Persediaan pantas: Sesuai untuk persediaan pantas dan set data kecil.

Pertimbangan

• Prestasi: Tidak sesuai untuk set data besar atau pertanyaan kompleks.
• Fungsi terhad: Tiada ciri lanjutan dan jenis data.

Bila nak guna

• set data kecil untuk analisis pantas atau prototaip.
• Senario pemindahan data atau import/eksport.
• Apl ringkas dengan keperluan manipulasi data yang minimum.

Berikut ialah contoh kod untuk menyepadukan data CSV dengan Jadual Pangsi.

Mengikat data CSV melalui setempat

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;
}

Mengikat data CSV melalui pautan jauh (luaran)

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');

Data OLAP (Pemprosesan Analitikal Dalam Talian).

Kiub OLAP membenarkan analisis data yang kompleks dan biasanya digunakan dalam apl risikan perniagaan. Syncfusion Pivot Table menyokong sumber data OLAP, membolehkan analisis data berbilang dimensi dengan struktur data berhierarki yang kaya. Sumber data OLAP selalunya memberikan respons pertanyaan yang lebih pantas disebabkan oleh data pra-agregat.

Kelebihan

• Prestasi: OLAP direka untuk pertanyaan pantas dan analisis data, walaupun dengan set data yang besar.
• Analisis kompleks: Menyokong pengiraan kompleks, pengagregatan dan analisis data berbilang dimensi.
• Skalabiliti: Sistem OLAP boleh mengendalikan set data besar-besaran dengan mudah.

Pertimbangan

• Kerumitan: Menyediakan dan menyelenggara sistem OLAP boleh menjadi rumit dan memerlukan pengetahuan khusus.
• Kos: Penyelesaian OLAP boleh menjadi mahal untuk dilaksanakan dan diselenggara.

Bila nak guna

• Data data yang besar dengan keperluan analisis yang kompleks.
• Apl perisikan perniagaan dan pergudangan data.
• Senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kebolehskalaan.

Berikut ialah contoh kod untuk menyepadukan data OLAP dengan Jadual Pangsi.

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

Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan Prestasi: Pilih Sumber Data Terbaik untuk Jadual Pangsi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!