QVD 架構遷移到 Qlik Cloud 的最佳實踐
上次更新:2026/10/14Qlik Cloud 支援大型檔案,原生 DataFiles 儲存空間可以處理大型 QVD 檔案。然而,當在Qlik Cloud中使用大型檔案時,建築考量會與在Qlik Sense Enterprise on Windows中使用時有所不同。
QVD 載入效能因 Qlik Sense Enterprise on Windows 和 Qlik Cloud 而異:
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在 Qlik Sense Enterprise on Windows 中,Qlik 引擎直接從本機磁碟儲存讀取 QVD。當檔案儲存在本機伺服器上時,載入資料的延遲也極小。
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在 Qlik Cloud 中,Qlik Engine 會發出網路呼叫,從網路檔案儲存空間讀取檔案內容。這會以兩種方式增加載入時間。首先,從網路上的網頁檔案儲存空間讀取會增加傳輸延遲,這是本機磁碟讀取所沒有的。其次,為了符合法規認證(例如 SOC 2/3 和 HIPAA)所需的加密,會增加處理負擔。
資訊備註如需安全性與合規性的詳細資訊,請參閱 Qlik 的信任和安全性。
當將 QVD 檔案儲存在 Qlik Cloud 時,請在您的重新載入策略中包含檔案讀取和寫入時間。規劃您的 QVD 架構時,請考慮以下方法 Qlik Cloud:
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維持最佳 QVD 大小
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最佳化 QVD 載入作業
如需更多關於使用 QVD 檔案的資訊,請參閱:
維持最佳 QVD 大小
雖然 Qlik Cloud 可以處理大型檔案,但請將您的 QVD 檔案保持足夠小,以符合您的效能要求。沒有固定的目標大小,因此請將效能驗證納入您的資料設計中,並進一步最佳化以滿足您的需求。以下方法有助於將您的 QVD 檔案維持在最佳大小範圍內,以便及時載入。
如需更多關於最佳化應用程式處理大量資料效能的資訊,請參閱:
區隔您的資料
透過依據自然維度分割資料,將個別檔案大小保持在較低水平,例如:
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時間範圍:依時間範圍(例如年份或月份)來區分您的資料。例如,您可以將包含所有資料的 QVD 分割成兩個 QVD:
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包含最近兩年資料的 QVD。
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一個包含超過兩年歷史資料的 QVD。
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類別: 依邏輯類別區分您的資料,例如:
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國家或地區。
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產品群組。
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部門。
例如,您可以將包含所有資料的 QVD 依國家/地區或第二級行政區劃(例如州或省)分割。
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彙總層級:將資料彙總到更高層級,以建立較小的資料集。例如︰
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彙總每日資料成每月摘要。
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將個別客戶資料彙總成區域性摘要。
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降低資料的基數
降低 QVD 檔案中資料的基數可改善壓縮並縮小 QVD 檔案大小。請考慮以下方法:
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四捨五入:當其具有分析意義時,捨入高基數數值。這會減少唯一值的數量,從而產生更小的資料集和更快的符號表處理速度。
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分割時間戳記:將時間戳記欄位分割成獨立的日期與時間欄位。這大幅降低了基數並提升了壓縮。
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最佳化文字欄位:文字欄位可能具有高基數,特別是包含長描述的欄位。為了最佳化您的 QVD 檔案,請避免在多個 QVD 檔案中包含這些文字欄位。將它們移動到專用的 QVD 檔案中,以保持主要資料 QVD 檔案精簡。如果單一文字 QVD 效能仍然不佳,請進一步分割它。
檢閱 QVD 圖層策略
QVD 檔案會隨著時間增長,且可能不再最佳化以符合其原始使用案例。檢視您的圖層策略,並判斷您是否能採用更精細的結構。使用更多、更小的檔案可以限制檔案載入的影響。
例如,依年份將銷售資料分割成 QVD 可以加快重新載入時間,並讓應用程式在只需要最近幾年的資料點時讀取較少資料。
如需有關建置和儲存 QVD 層的詳細資訊,請參閱:
最佳化 QVD 載入作業
在 Qlik Cloud 中從 QVD 檔案載入資料時,請最佳化您的載入作業。下列方法有助於縮短讀取 QVD 檔案時的載入時間。
最小化儲存讀取
避免在單一載入指令碼中多次載入相同的 QVD 檔案。為了降低開銷,請將資料一次載入到暫存表格中,並透過 RESIDENT 載入重複利用。
如需更多關於資料載入和常駐表格的資訊,請參閱:
善用最佳化負載
對於未經優化的情境,例如載入具有複雜 WHERE 子句或資料轉換的情況,請考慮先將 QVD 以其優化格式載入到暫存表中。您可以接著執行必要的資料操作和篩選,透過 RESIDENT 載入到您的最終目標資料表,將處理負擔從載入 QVD 轉移到引擎記憶體。
如需最佳化和標準 QVD 載入模式的詳細資訊,請參閱:
替代檔案儲存解決方案
如果將 QVD 儲存在 Qlik Cloud 導致讀取和寫入效能問題,請考慮測試具有可設定安全性層級選項的其他檔案儲存解決方案。
對於 Qlik Cloud 支援的檔案儲存解決方案,請參閱 Qlik Web 儲存提供者連接器 (僅提供英文版)。為最大程度地減少延遲問題,請確保您的備用檔案儲存解決方案部署在盡可能靠近您的Qlik Cloud區域的租用戶。
如需更多關於管理資料檔案的資訊,請參閱: