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.
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.
Voyons quelques-uns des facteurs importants à prendre en compte lors du choix d'une source de données pour notre tableau croisé dynamique :
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.
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.
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.
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.
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.
Voyons quelques-unes des meilleures pratiques pour choisir une source de données pour un tableau croisé dynamique :
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.
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.
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.
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.
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 :
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.
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.
Performances : La gestion de grands ensembles de données en JSON peut être inefficace et lente.
Évolutivité limitée : JSON n'est pas idéal pour les ensembles de données volumineux ou complexes.
Applications où la facilité d'utilisation et la configuration rapide sont des priorités.
Prototypage et tests.
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');
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');
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.
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;
}
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');
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.
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');
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.
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.
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.
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');
For more details, refer to the following references:
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.
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