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<title><![CDATA[数据可视化BI宽表到窄表转换方案探索：如AntV G2 transform.fold ]]></title>
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<description><![CDATA[<img src=/uploadfile/images/2025/12/thumb_150_150_20251211171906576527012.png border='0' /><br />我们一般直接slelect * form xx_table 查询出来直接表格展示没有问题，但是希望用折线图、柱状图等图表形式展示，就需要转换。当然，我们用UNION ALL VALUES  去改变输出，但是如果纯前端呢？用图表数据集自带的transform也是方式之一]]></description>
<pubDate>2025-12-11 17:25:47</pubDate>
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<title><![CDATA[Microsoft Fabric]]></title>
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<description><![CDATA[<img src=/uploadfile/images/2025/01/thumb_150_150_20250107113719139838319.jpg border='0' /><br />2023年5月微软推出数据分析平台Microsoft Fabric，企图将关键数据管理和分析工作负载整合到一项服务中。其目标是为数据专业人员和业务用户   ]]></description>
<pubDate>2025-01-07 11:21:39</pubDate>
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<title><![CDATA[数据可视化性能优化(0)：各类可视化平台产品理念/架构-杂记]]></title>
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<description><![CDATA[<img src=/uploadfile/images/2024/03/thumb_150_150_20240318114754954766195.png border='0' /><br />之前我觉得数据可视化平台重点在数据可视化，其是各类平台仪表盘大同小异，比如datatalk、dataV、grafana、dataease、supset等仪表盘其是都能满足大部分的场景，其实却的事一个Headless BI的里面的 Semantic Model 最难搞的]]></description>
<pubDate>2024-03-18 11:38:36</pubDate>
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<title><![CDATA[数据可视化性能优化(1)：Canvas高性能优之OffscreenCanvas]]></title>
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<description><![CDATA[<img src=/uploadfile/images/2024/03/thumb_150_150_20240315215541396404163.png border='0' /><br />canvas是web绘制的一种常用优化方式，通常能更快地渲染大型场景或动画（可以利用 GPU 进行绘制操作）。canvas 可以通过OffscreenCanvas来进一步做性能优化
]]></description>
<pubDate>2022-05-12 21:23:00</pubDate>
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<author>https://www.zhoulujun.cn</author>
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