HierCube OLAP library for VCL 4.58
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Sur HierCube OLAP library for VCL
HierCube Library est un ensemble de composants VCL conçus pour créer des applications OLAP rapides, pratiques et puissantes dans différents IDE. La bibliothèque a son propre moteur OLAP fait en utilisant molap-principe, et vous permet de faire OLAP-vues "on the fly", ne pas perdre de temps et de mémoire pour les calculs intermédiaires. Les performances des calculs ne dépendent pas de la capacité du cube et de la profondeur des dimensions hiérarchiques. Par exemple, un million de tableaux d’information d’enregistrements sont traités pendant moins d’une seconde. Aucun serveur OLAP n’est requis. Principales caractéristiques: - Prise en charge 100% Unicode - "Star" ou "Snowflake" soutien schemas - Dimensions hiérarchiques de n’importe quel niveau de nidification, définies avec "Parent-Child" relations - Plusieurs dimensions plates regroupées en dimensions hiérarchiques (dimension composite ou à plusieurs niveaux). - Filtres de dimension : permet d’exclure tous les membres de la vue actuelle de l’OLAP - Groupes de dimension : permet de rassembler tous les membres en un seul groupe pendant. - Historique des vues OLAP : permet "undo", "redo" opérations pendant l’analyse OLAP - Trois types de résumés calculés : voir les données que vous voulez vraiment. - Différentes fonctions agrégées et sous-fonctions : utilisation de différentes fonctions pour afficher des données de cube. Les sous-fonctions affichent le résultat final de différentes manières comme afficher la valeur en % au lieu de la valeur de la fonction. - Cubes sursaturés : pas besoin de regrouper les enregistrements dans les requêtes SQL. - Enregistrement/restauration : permet d’enregistrer tous les points de vue OLAP dans un fichier disque et de le restaurer plus tard. - Édition de table de faits : permet d’utiliser la bibliothèque HierCube pour créer des tables à onglets croisés. - Affichage de la tranche OLAP actuelle dans un diagramme. - Attributs dimension : affichage d’informations supplémentaires données à partir de la table de dimension de n’importe quel membre. - Pas de problèmes standard de "sparse" cubes multidimensionnels comme "database explosion" ou "cube sparsity". - Vaste fonctionnalité d’exportation : copier sur Clipboard, exporter dans les formats les plus courants : PDF, RTF, HTML, XLS, CSV, BMP, WMF, et autres. - Localisation facile.