数据可视化的市场，如今可谓是战国群雄割据，每家都各有特色，各有千秋。至于各家的特色，这里就不做过多阐述了。今天我们要说的是，各大工具在亿级别数据查询展示方面的性能问题。
不过在讨论这个问题前，我们需要先了解一下，什么叫产品化。所谓产品化，就是制定一定出规章制度，用户必须遵循，才可以使用。所谓没有规矩不成方圆，产品化就必须有规矩可循。但是事物必有其两面性，产品化方便的同时，就必然会牺牲一些个性化。而一些个性化的缺失却往往是致命的。比如说在数据查询性能这块，一些产品是将数据的抽取放到JVM的内存之中的，这样小数据量的查询，基本没啥问题，但是如果大数据量的话，问题就会显现了。而且最大的弊端是，没有办法依托现有业务进行优化，这个是最大的问题。
或许一款产品在设计之初，就考虑了五种方式用来缓解大量数据查询的压力，但是并不是所有的业务都可以按照这五种模式进行套用的，这也是为什么时至今日，仍有一些定制化开发的数据可视化！就是因为，具体问题需要具体分析，所以很多特定环境下，只能使用定制化开发，这也是为什么时至今日，很多互联网公司，仍旧是自己定制化开发，因为自己的业务很特殊，只能自己开发，这样才能全部掌控，才能优化。
那么云蛛系统，亿级数据的查询，是怎么做到的。云蛛系统，是采用定制化的模式，产品化的定义，虽然已经成型，但是会依托用户需求进行修改，这样就可以满足大部分系统的需要，因为定制化开发了。比如亿级数据的查询，我们除了可以在数据库做优化，比如索引的创建等等，而程序方面，后台进程做缓存命中算法，按照热门数据优先的原则，将热门数据发送到Redis这样的内存数据库中。之后前台数据可视化的程序连接redis数据库，进行数据展示。这种极其简单的模式，作为产品化来说，确实非常难。因为产品化，就需要合，而目前的数据量就要求分，这个就是产品化的矛盾点。而云蛛系统，定制化的模式，却可以做到这点，解决目前绝大多数企业的困扰，也就是说用户想要什么样的性能，只要目前技术能实现的，云蛛系统都可以为您定制化呈现！
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