大きなデータセットの管理時間の経過とともに収集する一部のデータセットでは、ファイルサイズが増加し続け、最終的には少し遅くなる場合があります。 いくつかのファイルに分割することが解決策である場合もありますが、その場合、比較のために複数のファイルの一部が不便になる可能性があります。
仮想結合について読みましたが、活用していません。 これは、この状況で利用する適切なアプローチですか？ このタイプの問題にJMPソリューションを実装する良い例はありますか？
Re：大規模なデータセットの管理他のデータテーブルとの結合が原因でファイルが大きくなっている場合は、仮想結合データが行間で複製されないため、役立ちます。
ただし、より多くのデータが追加または連結されるにつれてデータテーブルが大きくなる場合、仮想結合は実際には役に立ちません。
データテーブルはどのように成長していますか？
行と列の両方で、また.jmpファイルとして保存した場合のディスク上のサイズで、最終的にどのサイズになりますか？
Re：大規模なデータセットの管理時間の経過とともにより多くのデータが収集されるため、通常は連結ファイルです。
私が持っている現在の状況では、比較的管理しやすく、約25万行100列の200KBサイズのファイルです。 >> 100万行と100〜300列のシナリオがいくつかありました。
これらのより極端なシナリオでは、単純なグラフを作成する場合でも、状況が実際に遅くなる可能性があります。 ファイルサイズや大量のデータの影響を軽減するための戦略に関して避けるべき特定の制限があるかどうかはわかりません。ある場合は、それらを聞きたいです。Re：大規模なデータセットの管理JMPを高速化する唯一のことは、Columnsコマンドを使用して列を圧縮することです。
[列]-> [ユーティリティ]-> [選択した列の圧縮]。
- 数値データの場合、違いはわかりません。 舞台裏で行われるのは、JMPがすべての未使用ビットを取り除くことです（データを格納するためにすべての64ビットが必要になることはめったにありません）。
- カテゴリカルデータの場合、それはそれをに変換しますリストチェック、したがって、将来のデータ入力はより困難になる可能性があります。 また、データの全体的なフットプリントを大幅に削減します。
列を圧縮すると、ファイルサイズを大幅に削減できます。 そしてそれはJMPでの計算を絶対にスピードアップします。
あなたはそれについてもっと読むことができますJMPドキュメント。
