2014-10-31 5 views
0

У меня возникла проблема с созданием выписки с 20-миллиметровыми строками (поскольку это длительный процесс), Я хотел подключиться к Live-соединению, но поскольку проблема связана с дизайном Amazon Redshift или Data Base Проблема. Отчеты занимают много времени для предварительного просмотра на сервере.Каков наилучший способ создания выписки с 20-миллиметровыми строками?

Итак, я собираюсь извлечь данные (строки 20M), как самый быстрый способ создания Extract?

Я последовал за эти действия, которые не работают,

Method 1:

1.Create экстракта с 10 рядами

2.Publish экстракт на сервер

3.Schedule экстракта для полного инкрементного экстракта

Method 2:

1.Create вид

2.Publish вид

3.Schedule зрения для полного обновления

, пожалуйста, руководство меня по этому поводу?

+0

Когда вы говорите, что ни один из методов не работал, какова была настоящая проблема? Были ли ошибки, не правильно ли отредактировал экстракт или что-то еще? – Talvalin

+0

вы можете использовать API Data Data Extract API для создания извлечения программно, чтобы помочь диагностировать, что происходит неправильно. –

+0

@ Talvalin: Ни один из них не работал так, как и в. Экстракт вообще не происходил, графики были успешными на сервере, например: я создал выписку с 1 строкой и запланировал ее, но после того, как график (успешный график) в экстракт все еще был 1 ряд, я ожидал почти 20 М строк. –

ответ

3

Если извлечение не было успешно создано, и вам необходимо диагностировать проблему, вы можете попытаться создать извлечение с помощью скрипта Python или программы Java или C с помощью API Data Data Extract API. Это довольно прямолинейно и может позволить вам больше контролировать ведение журнала и отладки.

Обычно я рекомендую первый метод, но обязательно опубликуйте извлечение на сервере отдельно в качестве источника данных, а затем подключите свои книги к нему через Tableau Server - вместо того, чтобы вставлять извлечение внутри одной конкретной книги. Таким образом вы можете самостоятельно обновлять данные и рабочую книгу.

Кроме того, для получения такого размера попробуйте скрыть поля (столбцы), которые вам не нужны, отфильтруйте нужные вам строки и сверните уровень агрегирования до наивысшей потребности в визуализации , Чем меньше экстракт, тем лучше производительность.

В блоге Tableau есть хорошая серия из трех статей о выдержках данных Tableau. Вот первый из них: http://www.tableausoftware.com/about/blog/2014/7/understanding-tableau-data-extracts-part1

4

Альтернативой ответу Алекса Блакемора является создание пустой выдержки на Tableau Desktop, публикация этого источника данных на сервере Tableau, а затем планирование источника данных для обновления на следующий день.

Publishing and Populating Empty Extracts

Этот метод должен работать. Если это не так, обратитесь в службу поддержки Tableau за дополнительной помощью (при условии, что у вас текущее обслуживание).

+0

Наличие сборки сервера Tableau извлечение полезно, если проблема в том, что слишком долго требуется вытащить извлечение из клиента на сервер. Но это не помогает, если соединение с исходным источником данных не выполняется. В этом случае создание экстракта из сценария Python может дать вам возможность диагностировать проблему –

-1

Использование ресурсов сервера для публикации выписки с использованием метода извлечения count -1.

  1. Создайте свое соединение, выберите экстракт и отредактируйте фильтр в верхние 1 строки.
  2. Сохраните книгу.
  3. Открыть книгу в блокноте и найдите текст count extract = 1
  4. Измените 1 в -1 и сохраните файл.
  5. Откройте книгу в таблице и просто опубликуйте источник данных на сервере.
  6. Перейти на сервер и запустить обновление на сервере.
  7. После завершения подключитесь к выписке из опубликованного ресурса сервера.
  8. Вы должны идти.