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在现今的数据分析领域，提及数据工具的操作便捷与美观图表，我们往往想到的是它的简单易用性。背后的数据支撑往往容易被忽略。试想，当面对excel中的几十万行数据时，卡顿、崩溃成为了常有的事，如何谈及数据表、可视化呢？
而随着数据的不断增加，百万级甚至千万级的数据量已成常态。那么，当数据部门需要进行数据分析、业务部门需要查看报表时，如何优化大数据量的分析性能呢？接下来，我们将通过一个真实案例来详细阐述解决方案。
作为公司的IT技术团队，我们时常听到业务部门对数据库的吐槽。例如，他们存储在mongoDB中的数据，虽然业务库丰富，但随着数据量的增长，查询统计的时间越来越长，甚至达到十几分钟都出不了结果。这无疑给业务部门带来了很大的困扰。
面对这样的挑战，业务部门提出了需求，希望技术部门能提供一个BI系统来处理这些问题。在市场上寻找具有离线数据存储功能的BI工具的过程中，我们发现了FineBI。它采用分布式计算引擎方案，以熟知的Spark为基础，加上自研算法来处理数据。为了整合数据，它使用了zookeeper整合框架并用于调度通信。
一、需求分析与系统规划
针对业务部门的需求，我们进行了详细的需求分析。预计在未来的18年内，常用分析的最大数据量将达到数千TB，不常用分析的数据量将达到数亿。考虑到后续数据的增长，我们需要一个可以横向扩展节点的系统。
二、系统建设与实施
1. 系统架构描述
根据官方推荐，我们将FineBI的web应用端与数据存储的分布式引擎放在同一台机器上。这样的架构既简化了部署，又提高了数据的处理速度。
2. 从MongoDB取数
在对接BI工具与MongoDB时，我们使用了MongoDB的BI连接器。通过该连接器，我们可以将MongoDB的数据以表的形式提取出来，进行进一步的分析。
具体实施步骤如下：
- 安装MONGODB CONNECTOR FOR BI
- 生成DRDL文件
- 启动连接器以连接monogdb
- 在FineBI中添加数据连接
在实施过程中，我们特别要注意SSL认证的配置。只有配置了正确的SSL认证，才能保证数据传输的安全性。
3. 数据更新与展示
对于数据的更新，我们采取了全量抽取和增量增加的方式。为了确保系统的响应速度，我们对部分实时性较高的表设定了定时更新。
在数据展示方面，我们进行了大量的测试。即使是千万级的数据量，我们的系统也能在1秒内完成时间分组，并且翻页速度非常快。
三、系统效果与反馈
经过我们的努力，系统终于建设完成并投入使用。业务部门可以方便地进行数据分析、报表查看等操作。即使当mongodb出现故障时，由于有离线数据的支持，业务部门也不再担心分析工作的中断。
如果你也在寻找一个高性能、易于使用的BI工具，那么不妨尝试下FineBI。
