Adakah fungsi tambah nilai separa dalam qlikview?
Adakah fungsi tambah nilai separa dalam qlikview?

Video: Adakah fungsi tambah nilai separa dalam qlikview?

Video: Adakah fungsi tambah nilai separa dalam qlikview?
Video: С чего начать обучение Qlik Sense? Кто такие разработчики, аналитики и архитекторы? 2024, Mungkin
Anonim

Muat Semula Separa digunakan apabila anda hanya mahu menambah beberapa data baharu tanpa memuat semula semua jadual lain. Katakan dalam anda Qlikview fail anda mempunyai 10 jadual yang mempunyai berjuta-juta rekod, jika anda mahukan satu jadual baru maka anda perlu menambahkan skrip, jika anda memberikan normal Tambah nilai ia akan Tambah nilai semua 10 jadual dan jadual baru.

Di sini, apakah muat semula separa dalam QlikView?

Muat Semula Separa adalah ciri kuat dalam QlikView yang membantu untuk menambah / menggantikan data kepada QlikView Permohonan tanpa memuat semula permohonan yang lengkap. Menggunakan pernyataan dengan Tambah / Ganti hanya dieksekusi dan semua jadual yang tersisa masuk QlikView Ingatan dikekalkan.

Begitu juga, apakah fungsi Pick di QlikView? The Pilih () fungsi ialah QlikView skrip fungsi . The Pilih () fungsi berfungsi sama seperti INDEX() fungsi daripada Excel. The Pilih () fungsi boleh digunakan dengan skrip dan antara muka pengguna. ini fungsi mengembalikan ungkapan ke-n dan juga rentetan dalam senarai.

Selain itu, apakah itu beban penimbal QlikView?

Beban Buffer di QlikView . Kami guna Beban penampan QlikView pernyataan untuk menukar fail kepada fail QVD atau mencipta dan mengekalkan fail sebagai QVD dalam QlikView's ingatan untuk kegunaan masa depan. Fail tersebut dibuat menggunakan a Penampan awalan dan biasanya disimpan di lokasi yang ditentukan pengguna yang dipilih melalui Pilihan Pengguna> Lokasi.

Apakah beban tambahan di QlikView?

Beban tambahan ditakrifkan sebagai aktiviti memuatkan hanya rekod baharu atau kemas kini daripada pangkalan data ke dalam QVD yang telah ditetapkan. Beban tambahan berguna kerana ia berjalan dengan sangat berkesan jika dibandingkan dengan penuh bebanan , terutamanya untuk set data yang besar.

Disyorkan: