VH
Можно ещё хранилище делать, тоже надежно, и переваривает большие объемы)
Как раз у меня так сделано - каждую ночь снапшот всего снимается. Чтоб основную базу не нагружать запросами.
Size: a a a
2020 September 21
KK
Как раз у меня так сделано - каждую ночь снапшот всего снимается. Чтоб основную базу не нагружать запросами.
Каждому своё)
VH
А текущие изменения уже с основной базы тянутся.
VP
Как раз у меня так сделано - каждую ночь снапшот всего снимается. Чтоб основную базу не нагружать запросами.
На другой сервер, бэкап?
VH
Но пока все настроил - сервера неоднократно ложились.
VH
Vasily Prozorov
На другой сервер, бэкап?
Бэкапы на стример ленточный и на отдельный сервер
VP
Бэкапы на стример ленточный и на отдельный сервер
Понял
VH
Но из всех подключений - конечно больше всего нравится sql.
VP
Вот с кубами не пробовал. Как в директе работает, сильно тормозит?
DL
VH
Кубы тоже отлично подхватываются. Только размер pbix получается огромный. Когда кубы подключаете - можно выбрать основные таблицы
DS
Vasily Prozorov
Вот с кубами не пробовал. Как в директе работает, сильно тормозит?
С кубами это Live) Зависит от того, насколько архитектура куба соответствует запросам из Power BI
KK
С кубами это Live) Зависит от того, насколько архитектура куба соответствует запросам из Power BI
Снова не успел)
KK
А вообще не факт, что директ-квери и пр. будет быстрее импорта
VH
В директ квери ограниченный функционал. И скорость тоже не очень. Импорт куда интереснее
VP
Кубы тоже отлично подхватываются. Только размер pbix получается огромный. Когда кубы подключаете - можно выбрать основные таблицы
При директе большие файлы?
DS
А вообще не факт, что директ-квери и пр. будет быстрее импорта
Импорт почти всегда быстрее. DQ имеет смысл при больших объемах данных и для не очень часто используемых выборок. Ну и композитные модели рулят
KK
В директ квери ограниченный функционал. И скорость тоже не очень. Импорт куда интереснее
Опять же, смотря когда)
KK
В облако ты файл больше гига не пихнешь)
KK
Импорт почти всегда быстрее. DQ имеет смысл при больших объемах данных и для не очень часто используемых выборок. Ну и композитные модели рулят
Композитные - это гибридную модель имеешь в виду?