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  1. ETL-数据查询节点使用WITH AS 写法执行报错

    (本文档仅供参考) 问题现象: 在etl的数据查询节点写with as的临时表语法的时候etl执行报错:关键字 'WITH' 附近有语法错误 image2025-1-25_11-51-53.png 问题原因: 数据查询节点在etl中执行的时候在原本临时表的sql语句外面再加上一层,如:select * from ( 所写sql ) where 1= 0。最终就会导致整个sql语句执行报错。 出现这个问题主要是部分的数据库临时表需要给一个as命名表名导致的,所以目前仅支持部分数据库使用with as语句,如postgreSql、oracle、selectdb、starrocks、doris、mysql8。不支持
    FAQ中心六月 27, 2025
  2. ETL-关系目标追加节点写入数据逻辑

    (文档仅供参考) 问题说明 为什么其他的节点执行查询很快,而到最后的节点写入数据的时候很慢,写入的逻辑是怎么样的呢? image2023-12-11_18-38-59.png 原因: 1、在V11中,可以针对每个关系数据源或者关系目标设置不同的fetchSize   batchSize; 2、在V11之前,所有数据源 和 目标都受这两个参数的约束; fetchSize:表示一次读取N条记录到JDBC客户端内存中; batchSize:将N条INSERT语句改写成insert into table values ( N条记录 ),而非一条数据一个insert语句执行; 如出现执行慢的现象,需要综合因素考虑判断,是否
    FAQ中心六月 27, 2025
  3. 高速缓存库的数据如何做迁移

    (此文档仅供参考) 问题 在一个smartbi环境上有把数据抽取到高速缓存库,当把知识库恢复到另外一个新环境时,发现有抽取的报表打开报错。这个是因为新环境的高速缓存上没有原环境高速缓存库的数据,需要做一下数据迁移。 解决方案 1)linux的smartbimpp迁移步骤: 1.先删除掉新环境 … 中的参数配置与迁移前的参数配置一致) 3.在新环境上给拷贝的文件777的权限 4.重启mpp:docker restart smartbi-mpp 非docker环境的话,找到配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml里的配置数据存储路径和以上方式一样 https
    FAQ中心四月 25, 2025
  4. 连接本地数据

    通过数据库网关连接本地数据库,请参考如下操作步骤。 1、在“数据连接”模块中,点击对应数据库类型新建一个关系数据源。 image2025-3-29_9-39-59.png 2、在“新建关系数据源”对话框上勾选“通过网关连接”复选框,并在其后的下拉框中选择之前 新建数据库网关 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=149719680 步骤中创建的网关。 正常设置数据源名称、驱动程序类型、驱动程序类、连接字符串、登录验证方式 等信息。 在“连接字符串”中,直接配置内网中的本地数据库的连接地址和端口。 然后点击对话框底部的“测试连接”按钮
  5. 数据模型抽取模型一直处于运行状态

    (本文档仅供参考) 问题描述 数据模型设置抽取后,发现sql语句复杂及数据量大的抽取,会导致模型抽取一直处于运行状态,没有任何报错,查看sql日志,发现sql一直在运行,数据库方面查询sql已经完成,smartbi并未收到任何中断或者报错等信息,导致一直在运行状态等待数据返回。 原因分析 经过排查发现在防火墙 … 时间内仍没有对探测的响应,会再次发送探测包,发送几次后,仍然没有响应,就认为连接已经失效,关闭本地连接。        tcp keepalive并不是默认开启的,在开发程序时可以设置tcp keepalive为true,这样tcp连接在一定时间内没有任何数据报文传输则启动探测,这个时间一般是操作系统规定,Linux
    FAQ中心六月 27, 2025
  6. 达梦8作为知识库,对数据库编码、数据库实例名,用户名大小写是否有要求?

    (此文档仅供参考) 问题说明          达梦8作为知识库,对数据库编码、数据库实例名,用户名大小写是否有要求? 字符集GB18030或utf8都可以么?  问题解答         Smartbi对上述没有强制要求。如果可以选择的话并且是作为全新环境搭建的话,推荐不区分大小写,数据库编码选择utf8。 补充说明   在将MySQL/SQL Server数据库恢复到达梦8时,必须设置数据库为大小写敏感模式。 如果数据库配置为大小写不敏感,在表的主键中如果存在大小写相同的数据(如主键c_id同时包含“A”和“a”),恢复过程中会违反唯一性约束,导致数据导入失败。因此此类迁移需要将达梦的数据库设置为大小写敏感
    FAQ中心二月 07, 2025
  7. 数据模型错误用法

    还记得你第一次构建数据模型时的雄心壮志吗?想象着自己化身数据界的"神笔马良",挥一挥鼠标,就能让杂乱无章的数据乖乖听话,变成一幅清晰明了的商业洞察图。 然而现实总是骨感的,当你兴致勃勃地开始搭建,却发现:维度表主键重复?事实表数据缺失?关联关系一团乱麻?…… 恭喜你,成功解锁了数据模型构建的"隐藏关卡"——踩坑之旅! 别担心,你不是一个人在战斗!这次,我们一起回顾那些年我们踩过的坑,一起笑看数据模型界的"乌龙事件", 并从中吸取经验教训,让我们的下一次模型构建之旅更加顺畅! 踩坑一:事实表不使用共享日期维表 当处理包含多个日期列的事实表时,选择使用哪个日期列进行筛选变得尤为重要。若选择不当,可能导致日期序列的不连续性,进而造成
    FAQ中心四月 02, 2025
  8. 多维数据库—数据库管理

    连接了多维数据源后,需要选择数据库中的多维数据集到系统中,才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化,装载到数据仓库后,把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织,抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要,多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起,通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度(分析角度)和多个度量值(衡量指标)。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维,以及销售额、成本等度量值。 在本系统中,多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口
  9. 多维数据库—数据库管理

    连接了多维数据源后,需要选择数据库中的多维数据集到系统中,才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化,装载到数据仓库后,把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织,抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要,多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起,通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度(分析角度)和多个度量值(衡量指标)。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维,以及销售额、成本等度量值。 在本系统中,多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口
  10. 数据模型-带参数sql查询的查询动态抽取

    (本文档仅供参考) 问题: 目前“查询动态抽取”是结合用户登录生成的Session及查询的参数组合进行抽取的,如在对应会话抽取数据有效期内,有抽取过对应参数的,重新切换对应参数,如paramA 默认值为a,切换到b后,再重新切换回a,是不会重新触发抽取的。那这种情况下如果想要切换回a也能重新触发动态抽取,需要如何实现呢。 参考方案: 当前可参考如下方案:  1、SQL查询中引入(日期时间类型)的now参数,如某一日期字段<now,目的是参数引入,不影响实际数据查询效果 image2025-6-28_11-1-9.png 2、参数管理映射(数据模型、电子表格中的参数管理映射同样配置),需要使用sql查询出来当前日期时间
    FAQ中心六月 28, 2025