Y a-t-il une limite à la quantité de données qu'iDBQuery peut traiter ?

De par la conception d'iDBQuery, le plafond de volume de données est fixé par vos propres systèmes, et non par une limite artificielle intégrée à l'application.

• Interrogation sur place. iDBQuery exécute du SQL sur votre source, de sorte qu'une grande table est traitée par la base de données qui la stocke déjà, et non en chargeant d'abord tout en mémoire.
• Déléguez le travail. Les agrégations et les filtres s'exécutent à la source, de sorte qu'une question portant sur des milliards de lignes ne renvoie que le résultat synthétisé.
• Efficace par construction. Le SQL généré recourt aux jointures, aux filtres et à l'agrégation plutôt qu'au balayage et à la copie de jeux de données entiers.

C'est une différence essentielle avec les outils qui doivent importer ou extraire les données avant de les analyser, où le volume devient vite un goulot d'étranglement. Avec iDBQuery, si votre entrepôt sait calculer un total sur une énorme table de faits, iDBQuery peut le lui demander. Par exemple, « l'évolution mensuelle du chiffre d'affaires sur les trois dernières années » sur une très grande table de transactions renvoie une petite courbe de tendance, car le gros du travail se fait dans la base de données et seule la réponse revient. Pour les sources basées sur des fichiers, comme de grands dossiers de documents, iDBQuery les ingère et les indexe pour qu'ils restent eux aussi interrogeables. En bref, iDBQuery est fait pour grandir avec vos données, non pour être dépassé par elles.