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数据文化模块介绍
1、概述 数据文化模块结合国际先进的产品设计理念与高科技技术，为企业提供数据化运营的统一门户，其围绕业务人员提供企业级数据分析工具和服务，以业务、问题为向导，让企业里的每一个人释放数据价值，让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型。 2、模块架构 为更好地满足企业数据化运营需要，实现全员自助分析的推广落地，Smartbi V10全新设计了数据文化模块的架构。 2 (1).png 3、目标群体 金融、互联网、快消、新兴产业、市场部门、营销部门、财务部门等等，对数性能优化自动优化计算公式
（本文档仅供参考） 【系统选项】-【性能优化】处【自动优化】的计算公式为？ image2024-7-27_17-7-40.png 数据集单次查询最大单元格数、单线程抽取数据行数、报表最大单元格数、电子表格分组/Excel融合分析报表取数最大行数、透视分析单次查询数据行数、资源定义缓存个数、报表结果缓存个数、数据集结果缓存个数。 以上计算公式为：（JVM最大内存/2g）*系统默认值，其中JVM内存单位为g。系统选项-性能优化
。 是 数据集单次查询最大单元格数 用于设置限制数据集单次查询结果返回的单元格数量（单元格数量=行数 * 列数）。 200000 SparkSQL结果集最大行数 用于设置SparkSQL结果集的最大行数。 100000 抽取 抽取并发线程数 用于设置对单个数据集的抽取的并发数量。 5 单线程抽取数据行数 用于设置每个线程的抽取数据量。 1000000 报表 报表最大单元格数 用于设置电子表格最大查询单元格数量。 100000 电子表格分组/Excel融合分析报表取数最大行数 用于设置电子表格中分组报表、Excel融合分析报表数据集单次查询的最大行数。 20000MongoDB数据连接
模式下数据模型的SQL查询 数据集处理需通过antlr等第三方工具包统一解析sql语句的语法树，因为mongo不是使用sql语法，目前产品只能解析处理部分常用的MongoDB查询指令，其他指令需要在find之前前面加上return ，通过eval指令执行runCommand脚本函数支持。 使用时需注意如下： 1）目前直接支持的指令关键字有：（即find命令如果只使用了下面关键字不需要在前面加return ） 常规指令： find、getCollection、limit、sort、projection、skip、toArray等； 查询条件： $gt、$gte、$lt、$lte、$eq、$ne、$in、$ninSmartbi V10-基础平台
记录，并规范化操作日志 背景介绍 系统操作日志记录的操作内容不是一步到位的，会随着应用的不断深化，项目需求的增加，不断的丰富记录的操作类型。 通过分析日志记录，发现记录并不规范化，存在如下问题： 缺少插件端的操作记录； 在分析电子表格相关操作时，发现打开一个电子表格（数据来源于多个透视分析或即席查询）时，日志记录的是很多条浏览透视分析或即席查询，导致报表打开次数的统计有失真实。 因此，V10版本的日志记录不但增加了不少新操作记录，还对日志进行了规范化的完善。 功能简介 1、新增如下操作记录： 电子表格插件端增加的操作记录有：打开、重置、上传回写、导入文件、刷新数据、选择参数刷新、清空数据； 数据集增加透视分析宏入门
IAdHocAnalysis的接口对象 image2025-3-21_11-35-42.png 二、透视分析宏演示 1、需求场景 在透视分析上，为了避免用户查询数据量过大，通过使用开始时间和结束时间来限制用户的数据查询，但是当选择的时间范围较大的时候同样也会出现查询数据量过大的问题，为避免数据库的查询压力过大，所以查询的时间段 … ，提供的均为TypeScript接口。TypeScript是JavaScript类型的超集，它可以编译成纯JavaScript。 开发透视分析宏，就是通过Smartbi开放的TypeScript接口，对模型透视分析的页面或组件进行修改，实现定制化的效果。 2、组件接口说明 透视分析宏的接口对象如下表所示电子表格宏入门
一、概述 1、电子表格宏简介 电子表格常用于制作自动化报表，在电子表格上配置的样式无法满足需求，或希望对报表进行特殊的调整时，比如调整展现样式，增加功能按钮等，都可以使用电子表格宏对报表进行处理。 2、操作入口 资源树入口 image2025-3-21_11-44-5.png excel … onAfterGetGridData 在获取数据后 常用于获取数据之后对数据进行调整 三、电子表格宏示例 1、客户端宏 （1）需求场景 在电子表格数据查询时，为了限制查询的数据量通常会添加参数来限制数据查询，默认情况下参数切换时就会自动刷新数据，当查询较慢时也会影响体验，所以使用时会设置为手动刷新，当选择完所有的参数时再自助ETL-节点介绍
/pages/viewpage.action?pageId=114996974 关系数据源，是指从关系数据库中读取表数据。 数据查询 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=69737202#ETL%E9%AB%98%E7%BA%A7%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%8A%9F%E8%83%BD%E8%8A%82%E7%82%B9-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9F%A5%E8%AF%A2 数据查询是指新建或编辑数据模型的私有查询，然后将新建的私有查询转换为表放到高速缓存库中作为数据源。 文本数据源 支持从hdfs中读取Hadoop-hive数据连接
1 概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。 本文介绍如何在smartbi V9.5以上版本中连接Hadoop-hive数据库。 2 数据连接 2.1 配置信息 驱动程序类 连接字符串 驱动程序存放目录 支持数据库版本Mondrian 3.0.4 学习总结
的实体化视图或聚合表上作进一步的聚合就可以了，这样能够大大提高查询分析的效率，并且减少占用的系统资源。 1、 每个 Cube可以有 0个或多个 Aggregate Tables。是否需要 Aggregate Tables，要考虑两个方面： 该应用的 MDX的查询频度。例如要经常查询各类产品每个月的销售量、销售价 … 从架构上可以分为四个层次：表现层、计算层、聚合层、存储层。 计算层：分析、验证、执行 MDX语句，先计算坐标轴，然后再计算每个单元格的值，从效率上的考虑，计算层批量从聚合层获取单元格数据集合。 聚合层：聚合层中缓存了多维查询结果，即单元格的数据集合，如果计算层所需要的数据不在缓存中，从存储层中进行查询获取
