真正的大師,永遠都懷着一顆學徒的心！
一、項目簡介
開源的資料可視化分析工具
二、實作功能
OLTP資料庫
OLTP（Online Transaction Processing）資料庫主要用于日常業務交易的快速處理，具有高吞吐量和低延遲的特點。以下是一些常見的OLTP資料庫：
MySQL：
特點：開源、高性能、可擴充。
應用場景：廣泛應用于Web應用、内容管理系統、電商平台等。
Oracle：
特點：強大的事務管理能力、高可用性、安全性。
應用場景：大型企業級應用、金融行業、政府機構。
SQL Server：
特點：內建性好，與微軟生态系統結合緊密。
應用場景：企業内部資訊系統、ERP、CRM等。
PostgreSQL：
特點：支援複雜查詢、豐富的資料類型、ACID特性。
應用場景：地理資訊系統（GIS）、科學計算、資料分析。
MariaDB：
特點：MySQL的一個分支，相容性好，性能優化。
應用場景：網站背景、日志管理、資料存儲等。
Db2：
特點：IBM推出的關系型資料庫，成熟穩定。
應用場景：銀行業、電信業、醫療健康等領域。
TiDB：
特點：新興的分布式資料庫，相容MySQL協定，高可用和水準擴充。
應用場景：高并發寫入的電商系統、實時分析場景。
MongoDB-BI：
特點：非關系型資料庫，支援文檔存儲，友善BI工具使用。
應用場景：内容管理、配置管理、大資料應用。
OLAP資料庫
OLAP（Online Analytical Processing）資料庫主要用于複雜查詢和資料分析，擅長處理大量資料并進行多元度分析。以下是一些常見的OLAP資料庫：
ClickHouse：
特點：列式存儲，快速的讀寫性能，适合大規模資料分析。
應用場景：使用者行為分析、監控系統、日志分析。
Apache Doris：
特點：高效的多元分析能力，實時資料導入。
應用場景：網際網路廣告、營運報表、資料倉庫建設。
Apache Impala：
特點：與Hadoop生态系統高度內建，低延遲查詢。
應用場景：大資料實時查詢、資料湖分析。
StarRocks：
特點：高性能OLAP引擎，支援實時資料更新。
應用場景：實時資料分析、使用者行為分析、大資料BI報表。
資料倉庫/資料湖
資料倉庫和資料湖是用于大規模資料存儲和分析的解決方案，通常用于企業的決策支援系統。
Amazon RedShift：
特點：完全托管的雲資料倉庫服務，支援PB級資料存儲，良好的擴充性和性能。
應用場景：商業智能（BI）報告、資料倉庫、資料分析。
資料檔案
資料檔案是最基礎的存儲形式，适用于小規模、結構化或半結構化資料的存儲和交換。
Excel：
特點：表格形式存儲資料，支援多種資料操作，易于使用。
應用場景：資料分析、财務報表、項目跟蹤。
CSV：
特點：逗号分隔值檔案，簡單易讀，廣泛相容。
應用場景：資料導入導出、備份、跨系統資料交換。
API資料源
API資料源通過提供程式設計接口，允許應用程式之間交換資料，特别适用于動态資料擷取和實時資料互動。
特點：靈活性高，可以通路實時資料，支援多種格式（如JSON、XML）。
應用場景：天氣資訊擷取、社交媒體資料抓取、支付網關內建。
總結
不同類型的資料存儲和處理方式各有其優缺點和适用場景。OLTP資料庫以快速、可靠的事務處理為目标，适用于高并發、低延遲的場景。OLAP資料庫則主要用于大規模資料分析，支援複雜查詢和多元分析。資料倉庫和資料湖作為大型資料存儲解決方案，為企業提供強大的資料分析和決策支援。資料檔案和API資料源則提供了便捷的資料交換和實時資料通路方式。
三、技術選型
SpringBoot
vue
MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB、Db2、TiDB、MongoDB-BI、Excel、CSV
四、界面展示
五、源碼位址
私信回複：76