Czy funkcja częściowego przeładowania jest dostępna w qlikview?
Czy funkcja częściowego przeładowania jest dostępna w qlikview?

Wideo: Czy funkcja częściowego przeładowania jest dostępna w qlikview?

Wideo: Czy funkcja częściowego przeładowania jest dostępna w qlikview?
Wideo: QlikView Tutorials | QlikView Hierarchies - Part 1 2024, Listopad
Anonim

Częściowe przeładowanie jest używany, gdy chcesz tylko dodać nowe dane bez przeładowanie wszystkie inne stoły. Załóżmy, że w twoim Qlikview plik masz 10 tabel, które mają miliony rekordów, jeśli chcesz jedną nową tabelę to musisz dodać skrypt, jeśli podasz normalny przeładować to będzie przeładować wszystkie 10 stołów i nowy stół.

Co to jest częściowe ponowne ładowanie w QlikView?

Częściowe przeładowanie jest potężną funkcją w QlikView które pomagają dodawać / zastępować dane do QlikView Aplikacje bez przeładowanie kompletny wniosek. Using” instrukcje z opcją Add/Replace otrzymują tylko Executed i wszystkie pozostałe tabele w QlikView Pamięć jest zachowywana.

Podobnie, czym jest funkcja Pick w QlikView? ten Wybierać () funkcjonować jest QlikView scenariusz funkcjonować . ten Wybierać () funkcjonować działa tak samo jak INDEX() funkcjonować Excela. ten Wybierać () funkcjonować może być używany ze skryptem i interfejsem użytkownika. Ten funkcjonować zwraca n-te wyrażenie, a także łańcuch z listy.

Co więcej, co to jest ładowanie buforu QlikView?

Ładowanie bufora w QlikView . Używamy Ładowanie bufora QlikView oświadczenie o przekształceniu pliku w plik QVD lub o utworzeniu i utrzymaniu pliku jako QVD w QlikView pamięć do wykorzystania w przyszłości. Takie pliki są tworzone za pomocą Bufor prefiks i zwykle przechowuje się w lokalizacji zdefiniowanej przez użytkownika, wybranej w Preferencjach użytkownika > Lokalizacje.

Co to jest obciążenie przyrostowe w QlikView?

Obciążenie przyrostowe definiuje się jako działalność Ładowanie tylko nowe lub zaktualizowane rekordy z bazy danych do ustalonego QVD. Obciążenia przyrostowe są przydatne, ponieważ działają bardzo wydajnie w porównaniu z pełnymi masa , szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych.

Zalecana: