TL;DR : Le tableau croisé dynamique Syncfusion se connecte à plusieurs sources de données, ce qui en fait un outil polyvalent pour l'analyse des données. La sélection de la bonne source de données est cruciale pour les performances. Ce guide explore différentes options et propose des conseils pour choisir la meilleure.
Syncfusion Pivot Table est un outil puissant pour l'analyse et la visualisation des données. L'une de ses fonctionnalités les plus remarquables est la possibilité de se connecter à diverses sources de données, ce qui en fait un choix polyvalent pour les entreprises et les développeurs. Choisir la bonne source de données pour votre tableau croisé dynamique est crucial pour garantir des performances et une convivialité optimales.
Explorons les différentes sources de données que vous pouvez connecter au tableau croisé dynamique Syncfusion, leurs avantages et comment choisir celle qui correspond le mieux à vos besoins.
Comprendre le tableau croisé dynamique de Syncfusion
Avant de plonger dans les sources de données, il est essentiel de comprendre ce qu'est le tableau croisé dynamique Syncfusion et comment il fonctionne. Le tableau croisé dynamique Syncfusion est un composant pour les plateformes ASP.NET MVC, ASP.NET Core, TypeScript, JavaScript, Angular, React, Vue et Blazor. Il vous permet de créer des tableaux interactifs pour l'analyse des données, offrant des fonctionnalités telles que le filtrage, le tri, le regroupement et l'agrégation des données.
Facteurs à prendre en compte lors du choix d'une source de données pour le tableau croisé dynamique
Voyons quelques-uns des facteurs importants à prendre en compte lors du choix d'une source de données pour notre tableau croisé dynamique :
Volume et complexité des données
La taille de vos données peut affecter les performances. Les ensembles de données volumineux peuvent nécessiter des bases de données plus puissantes ou des solutions de stockage optimisées. Par exemple, les fichiers JSON ou CSV peuvent suffire pour les ensembles de données de petite à moyenne taille. Pour des ensembles de données plus volumineux, envisagez d'utiliser des bases de données relationnelles et NoSQL ou des systèmes OLAP. Les systèmes OLAP offrent les capacités nécessaires à l'analyse de données complexes et de données multidimensionnelles. Pour une analyse plus simple, les fichiers JSON ou CSV peuvent être pratiques.
Exigences de performances
Tenez compte des exigences de performances de votre application. Les bases de données offrent généralement de meilleures performances pour les opérations de données à grande échelle par rapport aux sources de données basées sur des fichiers. Cependant, les fichiers JSON et CSV peuvent suffire pour une analyse rapide et simple.
Facilité d'intégration
Évaluez la facilité avec laquelle la source de données peut être intégrée au tableau croisé dynamique Syncfusion. Les bases de données relationnelles et les fichiers JSON/XML ont généralement des méthodes d'intégration bien établies, tandis que certaines bases de données NoSQL et API RESTful peuvent nécessiter une configuration supplémentaire.
Accès aux données en temps réel
Si votre application nécessite un accès aux données en temps réel, utilisez des API RESTful ou des bases de données dotées de fonctionnalités en temps réel. Les sources de données basées sur des fichiers comme Excel et CSV sont statiques et nécessitent des mises à jour manuelles.
Sécurité et conformité
Assurez-vous que la source de données que vous avez choisie est conforme aux exigences de sécurité et de confidentialité de votre organisation. Les bases de données offrent souvent des fonctionnalités de sécurité robustes, tandis que les sources de données basées sur des fichiers peuvent nécessiter des mesures supplémentaires pour sécuriser les informations sensibles.
Meilleures pratiques pour choisir une source de données pour le tableau croisé dynamique
Voyons quelques-unes des meilleures pratiques pour choisir une source de données pour un tableau croisé dynamique :
Évaluez votre cas d'utilisation
Comprenez les besoins spécifiques de votre application et choisissez une source de données qui correspond à ces besoins. Tenez compte du type de données, des opérations requises et des attentes des utilisateurs. Envisagez les bases de données NoSQL pour les applications Web qui nécessitent une haute disponibilité et une évolutivité. Les bases de données relationnelles telles que les serveurs SQL constituent un bon choix pour les applications professionnelles traditionnelles qui utilisent des données structurées.
Performances des tests et évolutivité
Effectuez des tests de performances pour vous assurer que la source de données choisie peut gérer la charge attendue. Tenez également compte des besoins futurs en matière d'évolutivité et choisissez une solution qui peut évoluer avec votre application.
Assurer la qualité des données
La qualité des données est primordiale pour une analyse précise. Choisissez des sources de données qui vous permettent de maintenir des normes élevées de qualité des données, y compris la validation et la vérification des erreurs.
Planifier l'intégration des données
Élaborez un plan clair pour intégrer votre source de données avec le tableau croisé dynamique Syncfusion. Pensez à utiliser un middleware ou des outils ETL (Extract, Transform, Load) pour rationaliser le processus d'intégration. Les données JSON et CSV sont pratiques pour des configurations rapides et une facilité d'utilisation. Les bases de données relationnelles et les systèmes OLAP nécessitent plus de configuration et de maintenance mais offrent de plus grandes capacités.
Comment le tableau croisé dynamique Syncfusion fonctionne-t-il avec différentes sources de données ?
Les capacités de liaison de données flexibles et robustes facilitent la capacité de Syncfusion Pivot Table à travailler avec diverses sources de données. Il prend en charge plusieurs sources de données, notamment :
-
Données JSON : Idéal pour les ensembles de données de petite et moyenne taille, JSON est léger et facile à utiliser.
-
OLAP (Online Analytical Processing) : convient aux grands ensembles de données et à l'analyse de données complexes.
-
Bases de données relationnelles : les bases de données SQL telles que MySQL, SQL Server et PostgreSQL offrent de solides capacités de stockage de données et d'interrogation.
-
Bases de données NoSQL : Les bases de données NoSQL comme MongoDB fournissent une conception de schéma flexible pour les données non structurées.
-
Services Web : les services Web, tels que les API RESTful et les services OData, sont utiles pour l'intégration de données en temps réel et les mises à jour dynamiques.
-
Fichiers CSV : simples pour les ensembles de données plus petits et les configurations rapides.
Données JSON
JSON (JavaScript Object Notation) est un format léger d'échange de données. Le tableau croisé dynamique Syncfusion peut facilement consommer des données JSON, ce qui est particulièrement utile pour les applications Web où les données sont souvent récupérées au format JSON à partir des API.
Avantages
-
Facilité d'utilisation : JSON est facile à lire, à écrire et à analyser, ce qui en fait un choix populaire pour les applications Web.
Flexibilité : JSON peut gérer diverses structures de données, y compris des objets et des tableaux imbriqués.
Léger : JSON est compact, réduisant les données transmises sur le réseau.
Considérations
Quand utiliser
Voici un exemple de code pour intégrer des données JSON à notre tableau croisé dynamique.
Liaison des données JSON via local
var localData = [
{ Product: 'Bike', Country: 'USA', Sales: 100 },
{ Product: 'Car', Country: 'Canada', Sales: 200 }
];
var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
dataSource: localData,
rows: [{ name: 'Product' }],
columns: [{ name: 'Country' }],
values: [{ name: 'Sales' }],
filters: []
}
});
pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');
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Liaison des données JSON via un lien distant (externe)
var pivotGridObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
url: 'https://cdn.syncfusion.com/data/sales-analysis.json',
expandAll: false,
rows: [
{ name: 'EnerType', caption: 'Energy Type' }
],
columns: [
{ name: 'EneSource', caption: 'Energy Source' }
],
values: [
{ name: 'PowUnits', caption: 'Units (GWh)' },
{ name: 'ProCost', caption: 'Cost (MM)' }
],
filters: []
}
});
pivotGridObj.appendTo('#PivotTable');
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Fichiers CSV
Les fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) sont un format standard pour l'exportation et l'importation de données. Syncfusion Pivot Table peut analyser les fichiers CSV et les utiliser comme source de données, ce qui facilite l'analyse des données à partir de feuilles de calcul ou d'autres sources de données tabulaires.
Avantages
-
Simplicité : facile à créer, à lire et à manipuler.
-
Portabilité : les fichiers CSV sont largement pris en charge et facilement partageables.
-
Configuration rapide : Idéal pour les configurations rapides et les petits ensembles de données.
Considérations
-
Performances : ne convient pas aux grands ensembles de données ou aux requêtes complexes.
-
Fonctionnalité limitée : manque de fonctionnalités avancées et de types de données.
Quand utiliser
- Petits ensembles de données pour une analyse ou un prototypage rapide.
- Scénarios de migration de données ou d’import/export.
- Des applications simples avec des besoins minimes en matière de manipulation de données.
Voici un exemple de code pour intégrer des données CSV avec un tableau croisé dynamique.
Liaison des données CSV via local
var csvdata =
'Region,Country,Item Type,Sales Channel,Total Revenue,Total Cost,Total Profit\r\nMiddle East and North Africa,Libya,Cosmetics,Offline,3692591.20,2224085.18,1468506.02\r\nNorth America,Canada,Vegetables,Online,464953.08,274426.74,190526.34\r\nMiddle East and North Africa,Libya,Baby Food,Offline,387259.76,241840.14,145419.62\r\nAsia,Japan,Cereal,Offline,683335.40,389039.42,294295.98';
var pivotObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
dataSource: getCSVData(),
type: 'CSV',
expandAll: false,
formatSettings: [
{ name: 'Total Cost', format: 'C0' },
{ name: 'Total Revenue', format: 'C0' },
{ name: 'Total Profit', format: 'C0' },
],
drilledMembers: [{ name: 'Item Type', items: ['Baby Food'] }],
rows: [{ name: 'Country' }, { name: 'Region' }],
columns: [{ name: 'Sales Channel' }, { name: 'Item Type' }],
values: [
{ name: 'Total Profit' },
{ name: 'Total Cost' },
{ name: 'Total Revenue' },
],
filters: [],
},
height: 290,
width: '100%',
});
pivotObj.appendTo('#PivotTable');
function getCSVData() {
var dataSource = [];
var jsonObject = csvdata.split(/\r?\n|\r/);
for (var i = 0; i < jsonObject.length; i++) {
dataSource.push(jsonObject[i].split(','));
}
return dataSource;
}
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Liaison de données CSV via un lien distant (externe)
var pivotObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
url: 'https://bi.syncfusion.com/productservice/api/sales',
type: 'CSV',
expandAll: false,
enableSorting: true,
formatSettings: [{ name: 'Total Cost', format: 'C0' }, { name: 'Total Revenue', format: 'C0' }, { name: 'Total Profit', format: 'C0' }],
drilledMembers: [{ name: 'Item Type', items: ['Baby Food'] }],
rows: [
{ name: 'Region' },
{ name: 'Country' }
],
columns: [
{ name: 'Item Type' },
{ name: 'Sales Channel' }
],
values: [
{ name: 'Total Cost' },
{ name: 'Total Revenue' },
{ name: 'Total Profit' }
],
filters: []
},
height: 300,
width: '100%'
});
pivotObj.appendTo('#PivotTable');
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Données OLAP (traitement analytique en ligne)
Les cubes OLAP permettent une analyse de données complexe et sont couramment utilisés dans les applications de business intelligence. Syncfusion Pivot Table prend en charge les sources de données OLAP, permettant une analyse de données multidimensionnelle avec des structures de données riches et hiérarchiques. Les sources de données OLAP fournissent souvent des réponses aux requêtes plus rapides grâce aux données pré-agrégées.
Avantages
-
Performances : OLAP est conçu pour des requêtes et des analyses de données rapides, même avec de grands ensembles de données.
-
Analyse complexe : prend en charge les calculs complexes, les agrégations et l'analyse de données multidimensionnelles.
-
Évolutivité : les systèmes OLAP peuvent facilement gérer des ensembles de données massifs.
Considérations
-
Complexité : La configuration et la maintenance d'un système OLAP peuvent être complexes et nécessiter des connaissances spécialisées.
-
Coût : les solutions OLAP peuvent être coûteuses à mettre en œuvre et à maintenir.
Quand utiliser
- Grands ensembles de données avec des exigences d'analyse complexes.
- Applications de business intelligence et d'entreposage de données.
- Scénarios nécessitant des performances et une évolutivité élevées.
Voici un exemple de code pour intégrer les données OLAP au tableau croisé dynamique.
var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
catalog: 'Adventure Works DW 2008 SE',
cube: 'Adventure Works',
providerType: 'SSAS',
enableSorting: true,
url: 'https://bi.syncfusion.com/olap/msmdpump.dll',
localeIdentifier: 1033,
rows: [{ name: '[Customer].[Customer Geography]'],
columns: [{ name: '[Product].[Product Categories]'},
{ name: '[Measures]'}],
values: [{ name: '[Measures].[Customer Count]'},
{ name: '[Measures].[Internet Sales Amount]']
}
});
pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');
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Relational databases
Relational databases are one of the most common data sources for our Pivot Table. They store data in tables, making it easy to retrieve and manipulate data using SQL queries. Popular relational databases include MySQL, PostgreSQL, SQL Server, and Oracle.
Advantages
-
Structured data: Data is organized in a tabular format, ideal for Pivot Tables.
-
Scalability: Suitable for handling large volumes of data.
-
ACID compliance: Ensures data integrity and consistency.
Considerations
-
Complexity: Requires knowledge of SQL for data retrieval.
-
Performance: This may require optimization for large datasets.
When to use
- Medium to large datasets.
- Apps requiring robust data storage and complex queries.
- Scenarios where data integrity and relationships are essential.
NoSQL databases
NoSQL databases such as MongoDB offer a flexible schema and are designed to handle unstructured data, making them a good choice for certain types of data analysis.
Advantages
-
Flexibility: Schema-less design allows for easy modification of data structures.
-
Scalability: Excellent for handling large-scale, distributed data.
Considerations
-
Query complexity: Can be more complex to query than relational databases.
-
Consistency: May sacrifice consistency for availability and partition tolerance (CAP theorem).
-
Connectivity: We may require specific connectors or APIs for integration.
Web Services or remote data
Data can be fetched from remote servers using web services or APIs. Syncfusion Pivot Table can connect to remote data sources via RESTful services, making it ideal for apps that analyze data from various endpoints. It involves retrieving data from remote servers or databases.
Advantages
-
Real-time data: Enables real-time data integration and dynamic updates.
-
Scalability: Can handle large and distributed datasets.
-
Flexibility: Easily integrate with various services and APIs.
Considerations
-
Complexity: Requires developing and maintaining RESTful APIs.
-
Latency: Network latency can impact performance.
When to use
- Apps needing real-time data updates.
- Integrating data from multiple sources or external APIs.
- Scenarios requiring high flexibility and scalability.
Here’s a code example for connecting an API service to our Pivot Table.
var data = new ej.data.DataManager({
url: 'https://bi.syncfusion.com/northwindservice/api/orders',
adaptor: new ej.data.WebApiAdaptor(),
crossDomain: true,
});
data.defaultQuery = new ej.data.Query().take(8);
var pivotTableObj = new ej.pivotview.PivotView({
dataSourceSettings: {
dataSource: data,
expandAll: true,
filters: [],
columns: [{ name: 'ProductName' }],
rows: [{ name: 'ShipCountry' }, { name: 'ShipCity' }],
formatSettings: [{ name: 'UnitPrice', format: 'C0' }],
values: [{ name: 'Quantity' }, { name: 'UnitPrice' }],
},
height: 350,
width: '100%',
gridSettings: { columnWidth: 120 },
});
pivotTableObj.appendTo('#PivotTable');
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References
For more details, refer to the following references:
- Connecting to PostgreSQL in Pivot Table
- Connecting to Microsoft SQL Server in Pivot Table
- Connecting to Oracle in Pivot Table
- Connecting to Elasticsearch in Pivot Table
- Connecting to Snowflake in Pivot Table
- Server-Side Pivot Engine in Pivot Table
Conclusion
Thanks for reading! In this blog, we’ve explored the various options, benefits, and best practices for choosing the right data source for the Syncfusion Pivot Table, ensuring optimal performance and usability.
If you’re already a Syncfusion user, the latest version of Essential Studio is available on the License and Downloads page. We offer our new users a 30-day free trial to explore all our components’ features and capabilities.
If you need further assistance, contact us via our support forum, support portal, or feedback portal. We’re always here to help you!
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