Поставили задачу, которая показалась мне простой...сперва...но потом я уперся в стену.
Вывести табличку: поток / пользователи имеющие к нему доступ. (потоков и пользователей очень много, делать вручную и постоянно редактировать не вариант совсем)
Может кто-то сталкивался с подобным?
Буду благодарен за любые подсказки, куда "копать".]]>
Курс ведет опытный преподаватель, которого одобрил и подготовил Олег Троянский.
Данный курс будет интересен опытным разработчикам Qlik, которые освоили учебную программу для начинающих, имеют некоторый опыт разработки приложений Qlik и хотят изучить более продвинутые методы, особенно в областях моделирования данных, написания скрипта, анализа множеств, агрегирования и производительности.
Регистрация, подробная программа, стоимость и прочая информация: https://education.biconsult.ru/courses/121/]]>
Table2:
load*,RowNo() as Row
resident table1;
drop table table1;
Количество должно совпасть]]>
Table:
load
Date(MakeDate(2018) + IterNo() - 1) as Date
autogenerate 1
while (Date(MakeDate(2018) + IterNo() - 1)) < MakeDate(2019);
//Ваша табличка
Intervals:
LOAD * INLINE [
Product, Date_from, Date_to, QTY
aaa, 10.10.2018, 15.10.2018, 90
bbb, 18.10.2018, 22.10.2018, 78
ccc, 12.10.2018, 16.10.2018, 62
ddd, 20.10.2018, 24.10.2018, 100
];
IntervalMatch (Date) left join (Table) load Date_from,Date_to resident Intervals;
left join (Table) LOAD distinct * RESIDENT Intervals;
drop table Intervals;
inner join (Table) load Product, (QTY)/(count(QTY)) as Parts //Поле Parts - искомое Вами
resident Table where Len(Date_from)>0 group by Product,QTY;
FirstValue (Описание),
ИД
from table group by ИД;
]]>Приятным бонусом будет экономия ресурсов: Работа каждого скажем из 10 пользователей с небольшим персональным приложением, созданным Publisher, например, по 1 Гб менее ресурсоёмка , чем работа всех 10 пользователей с одним большим приложением в 10 Гб, в котором разграничение задано с помощью Section Access. Более мелкие приложения требуют в совокупности меньше процессорной мощности и генерируют меньше пользовательского кэша (ресурсы памяти!), чем одно крупное.
К сожалению, на практике этого пока не проверить не доводилось
]]>