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在国家大力提倡信息技术自主创新的大背景下，高速缓存库兼容适配国产开源数据库TiDB。TiDB 的使用场景非常广泛，主要适用于那些需要处理大规模数据、高并发访问以及要求强一致性和高可用性的应用程序。详细可查看: 数据连接支持情况-汇总。
3.2 数据模型
+ SQL引擎V2.0上线
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目前，在报表层通过快速计算显示同期值、前期值等操作依赖多维引擎查询，在大数据量场景下导致报表生成较慢。在最新版本中，优化了报表层快速计算的处理路径，使它可以通过SQL引擎执行，即使面对海量数据也能实现快速响应，大幅缩短了查询时间，为用户提供更加流畅的操作体验。详细可查看：目前，在报表层通过快速计算显示同期值、前期值等操作依赖多维引擎来处理这些请求，面对海量数据时，报表生成过程可能会花费较多时间。在最新版本中，优化了报表层快速计算的处理路径，使它可以通过SQL引擎来执行，即使是在处理大规模数据的情况下，也能实现高效的数据响应，不仅提高了工作效率，还增强了用户体验，让用户能够更快地获取到所需的信息。详细可查看：SQL引擎V2.0介绍。
性能对比报告:
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硬件配置：内存24G，CPU12核；测试数据库：MySQL 8.0。
场景：查询
表名称
原始数据
增量数据
是否分区 分区设置 是 按照day分区 否 42s
报表信息 |
| 条件过滤后数据 |
多维引擎耗时 |
增量抽取耗时
抽取提升效率
订单明细表
5KW
10w
0.7s
| SQL引擎V2.0耗时 | 效率提 高 | |||
8维度+6度量(包含前期、同期、累计值等)、无缓存 | 56W | 超过10分钟 | 94.9s | 631倍 |
+ 数据模型汇总依据支持中位数、方差、标准数等
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在最新版本中，数据模型以及报表层次增加了：中位数、样本标准差、总体标准差、样本方差、总体方差、属性汇总依据。在最新版本中，数据模型以及报表层的汇总依据增加了：中位数、样本标准差、总体标准差、样本方差、总体方差、属性。详细可查看: 数据连接支持情况-汇总。
+ 数据模型新建支持新窗口打开
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