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Smartbi SaaS-租户管理平台
、项目交付、功能测试、产品学习、客户培训等多种场景下。使用公有云租户，能够显著提升团队协同效率。 image2023-9-6_16-9-58.png 公司员工请到“OA-IT类流程”开通账号。 常规操作 自助完成 平台管理员辅助 创建Smartbi环境 Y手机号和邮箱自定义加解密扩展接口说明
1、背景 用户表的手机号和邮箱，增加接口，可以让定制进行加密、解密操作 2、接口说明 2.1 gradle依赖 "smartbi:Smartbi-UserManager.Interface:${project.ext.SMARTBI_VERSION}", 2.2 接口定义说明 … ， 线上 t_user 表 c_cell_phone_number 和 c_email_addr 数据需要先自行加密处理。缓存设置
1 概述 通过优化数据模型的缓存机制，可以加速报表的访问，降低数据库的压力。 1、数据模型设置的缓存有效期只针对：仪表盘、透视分析、即席查询、模型查询。 2、数据模型的参数缓存：默认走数据模型设置的缓存有效期。 3、数据模型里面表/查询的数据预览、整个模型数据预览不走数据模型设置的缓存失效时间。 4 … 启用缓存，同时产品本身在”更新抽取“或者”计划任务调度“时是会清空缓存。 更新模型、重抽数据 自动清理缓存。 3、如果在报表层，比如仪表盘： 同一个组件的内容，引用到其他报表，会使用一个缓存； 同数据不同组件，会使用同一个缓存 清单表滚动加载，分页数据不会重新发送加载数据请求 相同的筛选组合，重复⬝ 检查SmartbiOLAP
。 olap-config.jpg 1、如果浏览器输入 http://IP:端口/smartbiolap/manager/config.jsp 未能打开页面，请查看smartbiOLAP日志，查看具体报错信息。 2、config页面的密码可以设置复杂一些，建议密码复杂策略：密码长度大于8位+大小写字母+数字+特殊 … /smartbiolap/version olap-version.jpg 1、如果命令行输出结果跟截图不一致，请查看smartbiOLAP日志，查看具体报错信息。 2、如果在其他节点执行命令行测试连接SmartbiOLAP服务，localhost需要修改为SmartbiOLAP的真实ip地址，并且确认两个节点之间的网络Excel融合分析如何处理超大数据量
1. 背景 一线的业务人员获取Excel明细表，原始数据量动辄几十万上百万条；虽然Excel是一款深受青睐、广泛使用的数据处理工具，但是Excel自身在处理大数据量情况下存在性能问题；并且当大数据量的Excel分析报表展现在web上会占用太多缓存，会容易撑爆内存导致宕机。 基于上述背景，本文将介绍在创建大数据量的Excel融合分析报表过程中，应该采取哪些操作方案，能够有效避免大数据量导致卡顿、提升查询性能。 2. 操作步骤 2.1 数据准备方式 在创建Excel融合分析报表前的数据准备阶段，我们可参考如下两个方式操作： 查询情况 操作要点 效果 单表查询 创建透视分析数据集快速创建透视分析
在分析展现模块，若您想对数据进行自动统计分析，并辅以条件筛选、告警、数据格式显示等功能时，您需要入门透视分析；本文将用产品内置数据源“northwind”里的“订单表”，向您介绍如何基于数据源中的表快速创建透视分析。 视频教程可参考快速创建透视分析.mp4 1、示例描述 基于内置数据源“northwind”里的“订单表”，现需对产品销售地点和销售量进行汇总分析，并上报给管理层进行查询，有以下要求： 需计算出产品发往每个销售区域所需的平均运费； 对运输成本较高的销售区域要予以告警提示。 基于上述要求，本次透视分析思路如下： 展现的输出字段：“发货区域”、“发货城市”、Freight。 将“发货区域”作为筛选多人填报
权限：表示设置不同用户允许填报的数据权限。 设置填报：表示设置数据表的填报规则。 执行填报：表示不同用户在前端进行数据表填报。 浏览效果：实现不同用户填报相应的数据后，数据也只对有权限的用户开放。 2.案例背景 2.1人员架构 本案例涉及的人员架构如下： image2020-8-31_15-33-16.png 2.2填报表 本案例涉及的填报表样如下： image2020-8-31_13-50-8.png 3.实现方法 实现本案例的方法如下： 3.1准备工作 1、 在数据库中创建如下三个用于存储填报数据的表： image2022-2-17_18-52-31.png 2、 在“数据连接”界面连接填报库时间计算-累计值
举例 2.1 场景1：月累计合同金额计算 (1)场景描述：用户有一张销售明细表，想计算出每月累计销售额。 月累计值.png （2）操作步骤 步骤1：在仪表盘通过向导建一个累计值，入口如下： 入口.png 进入新增界面，选择“时间计算/累计值”计算类型,如下图： 累计值界面介绍.png 基值：只能拖入度量区域的度量值或计算度量 时间层次：只能拖入具体的时间层次字段，可以是年、年月、年季、年月日 偏移数：必填,通过偏移数来判断是做累计值还是历年累计或者是最近X天的累计 1).默认为0，按时间层次的整个周期累计，可做累计值计算； 2).填-1代表跨周期累计,可做历年累计计算 3)填具体正整数(大于0Excel融合分析如何处理超大数据量
1. 背景 一线的业务人员获取Excel明细表，原始数据量动辄几十万上百万条；虽然Excel是一款深受青睐、广泛使用的数据处理工具，但是Excel自身在处理大数据量情况下存在性能问题；并且当大数据量的Excel分析报表展现在web上会占用太多缓存，会容易撑爆内存导致宕机。 基于上述背景，本文将介绍在创建大数据量的Excel融合分析报表过程中，应该采取哪些操作方案，能够有效避免大数据量导致卡顿、提升查询性能。 2. 操作步骤 2.1 数据准备方式 在创建Excel融合分析报表前的数据准备阶段，我们可参考如下两个方式操作： 查询情况 操作要点 效果 单表查询 创建透视分析数据集多人填报
权限：表示设置不同用户允许填报的数据权限。 设置填报：表示设置数据表的填报规则。 执行填报：表示不同用户在前端进行数据表填报。 浏览效果：实现不同用户填报相应的数据后，数据也只对有权限的用户开放。 2.案例背景 2.1人员架构 本案例涉及的人员架构如下： image2020-8-31_15-33-16.png 2.2填报表 本案例涉及的填报表样如下： image2020-8-31_13-50-8.png 3.实现方法 实现本案例的方法如下： 3.1准备工作 1、 在数据库中创建如下三个用于存储填报数据的表： image2022-2-17_18-52-31.png 2、 在“数据连接”界面连接填报库
