Sisense如何与各种数据库集成以进行大数据分析？

Sisense通过支持JDBC/ODBC标准的强大连接器以及针对云数据仓库的原生API，与各种数据库集成。这使得通过查询关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL存储（如MongoDB）和云平台（如Snowflake、BigQuery、Redshift）等数据源实现集中式分析成为可能。其核心功能允许直接访问实时数据或摄取数据集进行混合分析，提供在碎片化数据环境中做出明智决策所必需的统一视图。 这种集成依赖于Sisense的ElastiCube芯片内技术和直接查询功能。ElastiCube通过将数据预聚合和压缩到优化的高性能列式存储中（缓存在本地或云中）来加速查询。对于实时需求，实时连接器直接在源数据库引擎上执行查询。这种混合方法平衡了速度和新鲜度，支持跨异构数据源的复杂连接。它的可扩展性能够高效处理海量数据集，实现响应迅速的仪表板，并减轻源系统的基础设施负载。 要实施集成，管理员需在Sisense中配置安全的数据库连接，通过选择表和关系来定义数据模型，并构建ElastiCube以进行加速分析。对于直接查询，模型定义会针对源生成实时SQL查询。典型场景包括创建交互式仪表板，整合CRM（如PostgreSQL）、销售（如SQL Server）和网络分析（如BigQuery）数据。这加快了报告生成速度，降低了ETL复杂性，并通过为最终用户抽象底层数据库复杂性，实现了数据访问的民主化。