1. 概述编辑
1.1 版本
| FineBI 版本 | 调整功能 |
|---|---|
| 6.0 | - |
| 6.0.2 | 直连数据和抽取数据部分计算逻辑统一，详情参见本文第 4 节 |
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. 抽取与直连的介绍编辑
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。 |
| 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 | 服务器性能满足抽取的相关要求：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 | 1）千万数据复杂血缘自助分析
2）使用多个数据库中的数据做联合分析 |
| 直连数据 | 1）大数据量简单自助分析
2）用户量和并发比较高，需要能够线性扩展 3）对于实时性要求较高 4）对于数据安全性要求较高 5）数据量不大，并且觉得抽取比较麻烦 |
直连和抽取对比
| 对比 | |
|---|---|
抽取数据 | 受数据量限制，无法完全支撑亿级以上数据量 数据需要从数仓、业务库全量抽取到 FineBI 服务器，可能有客户不希望数据再全量抽取一份 |
| 直连数据 |
|
客户画像
| 客户画像 | |
|---|---|
抽取数据 | 一般适用于小型企业，数据量不大，需要自助分析且预算不高 |
| 直连数据 | 一般适用于大型企业，自己大数据平台建设完善，比较看重数据安全，不希望数据重新抽取一份，对数据实时性要求高 |
3. 如何选择抽取与直连编辑
3.1 亿级数据量表不多的情况下，统一推荐使用抽取数据
小数据量（千万级及以下），用 抽取数据
大数据量（亿级及以下），优先推荐 抽取数据
3.2 亿级数据量表较多的情况下，推荐使用直连数据
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
3.3 直连数据注意事项
1）如果直连数据库是 OLAP 类型的高性能数据库（如：StarRocks、Doris、Hologres 、Vertica、GaussDB200），可支持简单自助分析。
简单自助分析场景是指：
①自助数据集复杂计算步骤数（左右合并、从其他表添加列、新增汇总列、新增公式列-DEF函数、行转列、列转行的总步骤数）≤2
②限制直连数据集血缘层数上限为 3 层
③如使用主题模型，自助数据集中就不能有复杂计算步骤）
2）如果直连数据库是其他数据库，仅支持自助数据集添加一个复杂计算步骤且血缘上限为 3 层。
4. 组件中抽取与直连的计算逻辑编辑
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 |
| 快速计算对其他快速计算指标的影响 | 不影响 | 不影响 |
| 快速计算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，依赖合计行 | 依赖于自动配置的 | 依赖于自动配置的 |
| 交叉表过滤逻辑 | 过滤具体各自 | 过滤具体各自 |
| 过滤器的过滤和表头过滤的层级被拉平 | 过滤器的过滤先过滤，然后再执行表头上的过滤 | 过滤器的过滤先过滤和行表头上的过滤为同一级 |
| null 和空字符串的过滤逻辑不同 | 选择一个，全部都过滤掉 | 不同的过滤逻辑，空过滤空，null 过滤 null |