本文将为用户介绍「抽取数据」和「直连数据」是什么，以及它们之间有什么区别，如何去选择等等。
抽取数据
通过缓存数据/构建数据副本的方式，支撑较大数据量的OLAP深度自助分析，加速查询的性能，保障其分析体验，同时尽可能避免对业务数据库的影响。
使用的是直连数据集时，FineBI直接使用用户的数据库中的数据计算，FineBl中的数据与数据库中的数据保持同步。
借助客户大数据平台/数仓，满足客户高并发、大数据量前提下的简单自助分析。
直连数据
1）千万数据复杂血缘自助分析
2）使用多个数据库中的数据做联合分析
2）用户量和并发比较高，需要能够线性扩展
3）对于实时性要求较高
4）对于数据安全性要求较高
5）数据量不大，并且觉得抽取比较麻烦
一般适用于大型企业，自己大数据平台建设完善，比较看重数据安全，不希望数据重新抽取一份，对数据实时性要求高
注：本节描述的数据量均指结果集数据量，即仪表板中使用的直接表的数据量，而不是指基础表。
结果集数据量是小数据量（千万级及以下），用抽取数据
结果集数据量是大数据量（亿级及以下），优先推荐抽取数据
结果集数据量在亿级以上，且时效性要求高（小时级的更新），推荐使用直连数据
1）如果直连数据库是OLAP类型的高性能数据库（如：StarRocks、Doris、Hologres、Vertica、GaussDB200），可支持简单自助分析。
简单自助分析场景是指：
①自助数据集复杂计算步骤数（左右合并、从其他表添加列、新增汇总列、新增公式列-DEF函数、行转列、列转行的总步骤数）≤2
②限制直连数据集血缘层数上限为3层
③如使用主题模型，自助数据集中就不能有复杂计算步骤）
2）如果直连数据库是其他数据库，仅支持自助数据集添加一个复杂计算步骤且血缘上限为3层。
依据数据库的逻辑进行过滤
若数据库逻辑是空过滤空，null过滤null，则结果与抽取不同
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