1. 概述
1.1 版本
| FineBI 版本 | 调整功能 |
|---|---|
| 7.0 | - |
1.2 应用场景
本文将为用户介绍「抽取数据」和「直连数据」是什么，以及它们之间有什么区别，如何去选择等等。
2. 抽取与直连的介绍
引擎介绍
| 引擎介绍 | |
|---|---|
抽取数据 | 使用抽取数据时， FineBI 将数据库中的数据抽取到 FineBI 中（相当于另存到 FineBI 中），所以数据库中的数据与 FineBI 中的数据不能随时保持同步。需要定期对 FineBI 中的数据进行更新，从而保持和数据库中的数据一致。因为数据需要抽取保存到 FineBI 的引擎中，所以「抽取」版本下，需要用户的本地磁盘拥有足够的空间。 通过缓存数据/构建数据副本的方式，支撑较大数据量的OLAP深度自助分析，加速查询的性能，保障其分析体验，同时尽可能避免对业务数据库的影响，满足用户复杂业务环境下的深度分析需求。 |
| 直连数据 | 使用的是直连数据集时，FineBI 直接使用用户的数据库中的数据计算， FineBl 中的数据与数据库中的数据保持同步。借助客户大数据平台/数仓，满足客户高并发、大数据量前提下的简单自助分析。 |
使用要求
| 使用要求 | |
|---|---|
抽取数据 | 服务器性能满足要求：工程部署推荐环境及配置 |
直连数据 |
|
使用场景
| 使用场景 | |
|---|---|
抽取数据 | 适用于几乎所有场景 |
| 直连数据 | 适用于已有数仓/高性能数据库，由于非技术原因要用直连的客户（如不允许数据在其他系统） |
直连和抽取对比
| 优势 | 劣势 | |
|---|---|---|
抽取数据 |
| 需进行数据同步，实时性稍逊 |
| 直连数据 |
|
|
客户画像
| 客户画像 | |
|---|---|
抽取数据 |
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| 直连数据 | 需同时满足以下几点： |
3. 如何选择抽取与直连
提示:优先推荐抽取数据，它能为你带来更稳定、高效的数据分析体验，同时享受更全面的资源支持与服务保障。
亿级数据量，自助分析场景，推荐使用抽取数据（大部分企业的选择）
结果集数据量是小数据量（千万级及以下），用 抽取数据
结果集数据量是大数据量（亿级及以下），优先推荐 抽取数据
亿级数据量表很多，时效性高，固定看板场景为主，使用直连数据
结果集数据量在亿级以上，且时效性要求高（小时级的更新），推荐使用 直连数据
注：本节描述的数据量均指结果集数据量，即仪表板中使用的直接表的数据量，而不是指基础表。
4. 组件中抽取与直连的计算逻辑
4.1 相同场景的计算逻辑
| 计算逻辑 | 抽取 | 直连 |
| 快速计算过滤对合计值的影响 | 不影响 | 不影响 |
| 快速计算过滤对其他快速计算指标的影响 | 不影响 | 不影响 |
| 快速计算过滤对其他快速计算合计的影响 | 不影响 | 不影响 |
| 维度依据指标过滤/排序 | 依赖合计结果进行过滤/排序 | 依赖合计结果进行过滤/排序 |
| 交叉表过滤逻辑 | 依据过滤条件正常过滤 | 依据过滤条件正常过滤 |
| 过滤器的过滤和表头过滤在同一过滤级别下 | 取两者过滤条件的交集 | 取两者过滤条件的交集 |
| null 和空字符串的过滤逻辑不同 | 选择 null 或空字符串过滤，把 null 和空字符串全部都过滤掉 | 依据数据库的逻辑进行过滤 若数据库逻辑是空过滤空，null 过滤 null ，则结果与抽取不同 |
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