管理大數據集對於我們隨時間收集的某些數據集，文件大小持續增加，最終情況可能會放慢一點。 有時將其拆分成幾個文件是一個解決方案，但是您可能想要多個文件中的一部分進行比較，可能會帶來不便。
我已經閱讀了有關虛擬聯接的信息，但還沒有利用它。 這是一種適合這種情況的合適方法嗎？ 是否存在針對此類問題實施JMP解決方案的良好示例？
回复：管理大數據集如果由於與其他數據表的連接而使文件變大，則虛擬聯接可以提供幫助，因為數據不會跨行重複。
但是，如果隨著更多數據的追加或連接而使數據表越來越大，那麼虛擬聯接將無濟於事。
您的數據表如何增長？
保存為.jmp文件時，最終的行和列大小是多少，磁盤上的大小又是多少？
回复：管理大數據集隨著時間的推移，通常會收集更多數據，因此通常是串聯文件。
在目前的情況下，我有一個相對可管理的文件，它是200KB大小的文件，大約有25萬行和100列。 我曾遇到過>> 100萬行和100-300列的情況。
對於那些更極端的情況，即使製作簡單的圖形，事情也確實會變慢。 我不確定文件大小或減少數據過多影響的策略是否應避免特定限制-如果有的話，我想听聽他們的意見！回复：管理大數據集加快JMP速度的唯一方法是使用Columns命令來壓縮列：
列->實用程序->壓縮所選列。
- 對於數字數據，您不會看到任何區別。 幕後發生的事情是JMP去除了所有未使用的位（我們很少需要全部64位來存儲數據）。
- 對於分類數據，它將變成一個清單檢查，因此將來的數據輸入可能會更具挑戰性。 它還大大減少了數據的總體佔用量。
壓縮列可以將文件大小減少一個或多個！ 並且它絕對加快了JMP中的計算速度。
您可以在JMP文檔。
