大量データをkrewDashboardで扱う場合のガイドラインと制限事項を記載します。
以下の利用方法はパフォーマンスに影響を与える可能性がありますので、パフォーマンスを最適化する際はこれらの利用方法を考慮した上でデザインを設定してください。パフォーマンスはPCのスペックやネットワーク環境に依存します。
- 各グラフの元データになっているアプリ（各データアプリ）のレコード数やフィールド数が大量の場合
krewDashboardではレコード数の上限値は設けておりませんが、データアプリのレコード数やフィールド数が大量の場合、kintone APIでのデータの取得に時間がかかります。 レコード数が多い場合は特にkrewDashboard全体の処理でのパフォーマンスにおいてkintone APIでのデータの取得がボトルネックになります。
また、kintone APIで一度に取得できる最大のレコード数が500レコードのため、レコード数に応じてAPIリクエスト数が増加します。
例）データアプリのレコード数が10,000のダッシュボードを20ユーザーで1日50回開いた場合: 10,000 ÷ 500 × 50 = 1,000リクエスト
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レコード数やフィールド数が大量の場合
データアプリのレコード数やフィールド数が大量にある場合、以下の方法でパフォーマンスを改善できる可能性があります。
- 全体検索で取得するレコードを絞り込む
すべてのユーザーで検討できる方法は「全体検索」です。あらかじめダッシュボードで参照元アプリに絞り込み条件を設定することで取得レコード数を削減できます。
- krewDataのグループ化コマンドで大量データを集計し、krewDashboardで集計済データをデータアプリとして使用
krewDataでアプリのレコードをあらかじめ集計し、別アプリに出力します。 krewDashboardでは集計後のアプリを参照することで、取得レコード数を削減できます。 また、アプリのフィールド数も削減できるため、レコード取得にかかる時間をさらに短縮できます。
- データアプリのフィールド数が大量にある場合、フィールド数を減らしたデータアプリを用意することでパフォーマンスを改善できる可能性があります。
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