基于分布式搜索引擎的数据分析平台

在企业运行的应用系统中，无论是传统的web系统，还是轻量化移动应用，亦或者是数据分析系统，都离不开统计报表功能，报表功能也是在应用系统中使用频率较高的功能；但是大多数应用系统的报表查询都是正对数据库的搜索，比如说对某个业务做一个按名称或针对某些字段的描述做模糊查询。更高级一点的是可以对搜索关键字进行分词，并且专门建一个搜索词库表，这种做法需要对搜索词进行拆解然后幂集组合并与目标表的ID关联，搜索字与词库表的字以完全匹配的方式查询并找到目标表的ID，这种搜索的解决方案需要拆解相关数据库表建立索引，相对比较麻烦。

传统基于数据库查询有以下几个缺点：

数据完整性问题：在现在流行的分布式微服务系统中，数据库都是分离的，可能部署在不通服务器上，很难通过传统的sql语句把多个数据库的数据整合查询出来；

数据量大时查询性能较低。如果数据量过大，数据库查询可能会变得非常慢，影响数据分析的效率；

难以实现复杂的数据分析。对于一些复杂的数据分析需求，例如数据挖掘、机器学习等，基于数据库查询的报表可能难以满足；

因此，EL数据分析平台为了解决传统报表设计带来的缺陷，基于分布式搜索引擎Elasticsearch搭建了数据分析平台；基于EL数据分析平台能力，一站式数据建模、展示的数据分析平台。赋能企业数据分析与可视，支持与业务系统的便捷集成应用，提供自助式分析和报表能力；支持用户在可视化设计态环境下的个性化建模，实现基于浏览态的即席图表分析探索。以场景化、沉浸式的全新体验。

EL数据分析平台三大能力：

1. 数据仓库：通过ETL工具把业务集数据定时拉去到数据仓库中，再通过可视化报表提供给用户访问，提升报表的查询性能；

2. 可视化配置：通过可视化报表配置工具可以实现零代码开发相关报表应用；

3. 报表类型多样化：支持表格式、图表、大屏等展示方式，并支持多端展示；

基于Elasticsearch的EL数据分析平台有以下一些优点：

1. 实时数据处理：Elasticsearch可以实时处理和存储数据，因此可以在任何时间点获取最新的数据；

2. 分布式架构：Elasticsearch使用分布式架构，可以在多台服务器上运行，因此可以处理大规模数据；

3. 高可用性：Elasticsearch提供了高可用性功能，可以在服务器故障时自动切换到其他服务器，以确保数据不会丢失；

4. 动态数据模型：Elasticsearch的数据模型是动态的，可以在运行时添加或删除字段，而不需要停机或重新部署应用程序；

5. 强大的搜索功能：Elasticsearch具有强大的搜索功能，可以支持复杂的查询和搜索，并提供实时搜索结果；

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