olap 项目亮点解析
2025-05-30 03:42:34作者:温艾琴Wonderful
1. 项目的基础介绍
olap 项目是一个开源的多维分析系统,由睿思BI团队开发。该系统支持对关系型数据库进行OLAP查询,用户无需编写代码,只需通过语义层的定义即可轻松搭建自己的多维数据模型,并进行数据多维查询及可视化。系统旨在简化数据分析流程,提高数据处理效率,适用于多种业务场景。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要代码目录结构如下:
.
├── .settings
├── app
│ ├── src
│ ├── .classpath
│ ├── .gitignore
│ └── .project
├── LICENSE
├── README.md
├── rsbi.war
└── 睿思BI-OLAP系统用户手册.pdf
.settings: 包含项目配置文件。app: 应用程序的主目录,包含源代码。src: 源代码目录。LICENSE: 项目使用的Apache-2.0协议许可证文件。README.md: 项目说明文件。rsbi.war: 项目打包后的Web应用程序文件。睿思BI-OLAP系统用户手册.pdf: 系统用户手册。
3. 项目亮点功能拆解
- 简单易用: 系统提供了直观的界面和操作方式,用户无需编写代码,通过拖拽、配置等操作即可完成数据建模和分析。
- 功能强大: 支持多维分析,包括下钻、上卷、排序、筛选等维度操作,以及对指标的过滤、格式化、排序、同环比计算等功能。
- 性能卓越: 由于采用了分表查询和数据缓存及预处理技术,系统对查询的响应速度非常快,即使在处理大量数据时也能保持高效。
- 整合容易: 系统体积小,易于与现有系统集成,并提供丰富的接口供客户调用。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 分表查询: 系统根据查询需求自动进行分表查询,优化查询效率。
- 数据缓存: 采用数据缓存技术,减少数据库访问次数,提高系统响应速度。
- 预处理: 对数据进行预处理,提高查询效率。
- 图表展现: 支持多种图表展现方式,如曲线图、柱状图、饼图、仪表盘等。
5. 与同类项目对比的亮点
- 用户友好: olap项目在易用性上具有明显优势,用户无需编程知识即可操作。
- 性能优化: 系统在性能方面进行了深度优化,保证了查询速度。
- 开放源码: 项目采用Apache-2.0协议开源,用户可以自由使用和修改,不受任何限制。
- 社区支持: 睿思BI团队提供了良好的社区支持,帮助用户解决使用过程中遇到的问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868