Είναι η λειτουργία μερικής επαναφόρτωσης στο qlikview;
Είναι η λειτουργία μερικής επαναφόρτωσης στο qlikview;

Βίντεο: Είναι η λειτουργία μερικής επαναφόρτωσης στο qlikview;

Βίντεο: Είναι η λειτουργία μερικής επαναφόρτωσης στο qlikview;
Βίντεο: QlikView за 8 шагов... 2024, Νοέμβριος
Anonim

Μερική επαναφόρτωση χρησιμοποιείται όποτε θέλετε απλώς να προσθέσετε κάποια νέα δεδομένα χωρίς επαναφόρτωση όλα τα άλλα τραπέζια. Ας υποθέσουμε στο δικό σας Qlikview αρχείο έχετε 10 πίνακες που έχουν εκατομμύρια εγγραφές, εάν θέλετε έναν νέο πίνακα τότε πρέπει να προσθέσετε το σενάριο, εάν δώσετε κανονικό φορτώνω πάλι θα φορτώνω πάλι και τα 10 τραπέζια και το νέο τραπέζι.

Εδώ, τι είναι η μερική επαναφόρτωση στο QlikView;

Μερική επαναφόρτωση είναι το ισχυρό χαρακτηριστικό στο QlikView που βοηθούν στην προσθήκη/αντικατάσταση δεδομένων QlikView Εφαρμογές χωρίς επαναφόρτωση την πλήρη εφαρμογή. Χρησιμοποιώντας δηλώσεις”με την προσθήκη/αντικατάσταση, εκτελέστε μόνο και όλους τους υπόλοιπους πίνακες που απομένουν QlikView Η μνήμη διατηρείται.

Ομοίως, τι είναι η λειτουργία Pick στο QlikView; ο Διαλέγω () λειτουργία είναι ένα QlikView γραφή λειτουργία Το ο Διαλέγω () λειτουργία λειτουργεί ακριβώς όπως το INDEX() λειτουργία του Excel. ο Διαλέγω () λειτουργία μπορεί να χρησιμοποιηθεί με σενάριο και διεπαφή χρήστη. Αυτό λειτουργία επιστρέφει την nη έκφραση και επίσης συμβολοσειρά στη λίστα.

Επιπλέον, τι είναι το buffer load QlikView;

Φόρτωση buffer στο QlikView Το Χρησιμοποιούμε Φορτίο buffer QlikView δήλωση για να μετατρέψετε ένα αρχείο σε αρχείο QVD ή να δημιουργήσετε και να διατηρήσετε ένα αρχείο ως QVD στο Του QlikView μνήμη για μελλοντική χρήση. Τέτοια αρχεία δημιουργούνται χρησιμοποιώντας α Ρυθμιστής πρόθεμα και συνήθως αποθηκεύεται στην καθορισμένη από το χρήστη τοποθεσία που επιλέγεται από τις Προτιμήσεις χρήστη > Τοποθεσίες.

Τι είναι το αυξητικό φορτίο στο QlikView;

Αυξητικό φορτίο ορίζεται ως η δραστηριότητα του φόρτωση μόνο νέα ή ενημερωμένα αρχεία από τη βάση δεδομένων σε καθιερωμένο QVD. Αυξητικά φορτία είναι χρήσιμα επειδή λειτουργούν πολύ αποτελεσματικά σε σύγκριση με πλήρη φορτία , ιδιαίτερα για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Συνιστάται: