ETF-, Investmentfonds- und Beteiligungsdaten: Analytische Inhalte abrufen
- Claude Paugh
- vor 4 Tagen
- 2 Min. Lesezeit
Ich habe in einem früheren Beitrag erwähnt, dass einer der Gründe, warum ich Couchbase ausprobieren wollte, der integrierte Analysedienst war. Der Zugriff erfolgt über das linke Menü der Benutzeroberfläche, direkt unter der Option „Suchen“.
Die Analytics-Konsole ist der Abfragekonsole sehr ähnlich, mit Ausnahme der Bedienfelder auf der rechten Seite. Hier können Sie Datenstrukturen aus lokalen oder entfernten Couchbase-Clustern als Quellen verknüpfen. Der Analytics-Dienst kopiert die Originaldaten und ermöglicht deren Indizierung getrennt von der Originalquelle.
Wie Sie links sehen können, besteht zwischen der „lokalen“ Site und der Quelle eine 1:1-Übereinstimmung. Auf der Site können Sie die Daten in Teilmengen aufteilen, ich habe mich jedoch entschieden, mit dem vollständigen Satz zu beginnen.
Analyseansichten bestehen aus SQL++-Abfragen, genau wie relationale Datenbanken Ansichten unterstützen. Nachfolgend finden Sie Beispiele für Ansichtsdefinitionen und wie Ergebnismengen in erweiterbaren Listen aussehen.
Leider erlauben die Indizierungs- und Datenspeicherfunktionen des Analytics-Dienstes keine Datenpartitionierung oder -indizierung.
Es bietet keine „Wo“-Bedingung für Indizes, die die Simulation von Partitionen ermöglicht. Daher habe ich sehr lange Abfrageausführungszeiten für Metriken auf Box-Serien-Ebene erlebt, selbst wenn diese nur für einen einzigen Zeitraum gelten. Auch andere Sichtweisen spielten eine Rolle.
Couchbase hat versucht, dieses Problem durch folgende Angebote zu lösen:
Fondsgarantie-Angebotsreihe
Reihe mit Ergebnissen zur Fondsgarantie
Cashflows anzeigen
Cashflow-Ergebnisse
3-Monats-Cashflows (mit MoneyFlows)
Kontinuierliche Cashflow-Ergebnisse der letzten 3 Monate
Analytische Diagramme in Couchbase; Downloads im PNG-Format
Der Analysedienst umfasst mehrere andere Angebote, wie etwa Anlageklassen nach Zeitraum, investierte Instrumente, Gesamtinvestitionen nach Anlage nach Zeitraum und mehr. Sie liefern zwar wertvolle Informationen, sind jedoch aufgrund der langen Abfragezeiten schwer zu verwenden und daher für die interaktive Nutzung ungeeignet. Diese Ansichten eignen sich am besten für die nächtliche Berichterstattung, bei der die Daten aufgrund längerer Laufzeiten möglicherweise am nächsten Tag überprüft werden.
Daher sind einige Nutzungsmuster von Analysediensten möglicherweise nicht ideal für große Datensätze, beispielsweise solche mit mehr als 100 GB, selbst wenn der Dienst einige Funktionen bietet. Wer sofortige oder On-Demand-Funktionalität benötigt, sollte Alternativen wie spaltenbasierte oder In-Memory-Speicherung in Betracht ziehen, um die Benutzerfreundlichkeit des Data Warehouse zu verbessern.