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数据排序逻辑
排序设置 一个排序设置分为3部分组成，排序范围、排序依据和排序方式。 排序范围：全局排序、组内排序 排序依据：按当前字段排序、自定义排序、按其他字段排序。（当前版本排序依据仅支持按当前字段排序和自定义排序，未来会支持按其他字段排序。） 排序方式：升序、降序 比如可以设置 城市按销售额全局升序展示、行业名称按自定义组内降序排序，通过 排序范围+排序依据+排序方式 可以满足各种排序场景，下面通过简单的示例图直观地说明每种排序设置的效果。 2.1.1 排序范围 1、排序范围指当前排序影响的区域范围，包括 全局排序、组内排序 两种，示例效果图如下，具体说明详见：多字段排序逻辑： 全局排序 指不受当前分组结构限制，排序结果Echarts图形-扩展属性：标签 - 饼图设置数据标签显示名称和数值，饼图数据标签换行
": "function(arg){return arg.name http://arg.name + ','+arg.value}" } } }] } 实现效果如下图所示： image2021-7-26_18-44-15.png 若资源类型为自助仪表盘，可直接将相关展示字段添加至标签，具体步骤如下图所示： 1.拖拽需显示字段至标签，即可在表盘展示对应字段。 image2021-7-26_18-47-15.png 2.此时鼠标提示为所拖拽的四个字段的数据，可通过取消显示提示的方式去除多余显示信息。 image2021-7-26_18-50-8.png 若还有其他的场景，比如需要在自助仪表盘里的饼图外侧显示设置查询关系
OLAP_QUERY_AUTO_ADD_CHECK_LINK=true，在加载表或者查询时才会自动检测关系。 3、如开启了自动检测关系：假设自动检测没检测出来，用户手动设置关系不正确时，会提示关系无效，但目前未强制更正；检测关系的原理就是利用建立关系的字段在表中是否重复，会真实查数据库，部分数据库慢可关闭此检测。 4、基数 暂不 … 、产品目前支持设置筛选方向：多对一、一对多默认单向筛选；一对一默认就是双向筛选，详情可查看：双向筛选介绍。 8、基于指标模型生成的数据模型无法设置查询/表关系，详细可查看：指标模型。 9、你可能会需要查看 界面介绍、设置与修改查询。 2 关系 自动识别关系字段原则：相同别名+相同数据类型的字段，会自动SQL基本概念
(字符串) —— 小写 UPPER (字符串) —— 大写 REPLACE (对象字符串，替换前的字符串，替换后的字符串) —— 替换 SUBSTRING（对象字符串 FROM 截取的起始位置 FOR 截取的字符数）—— 截取 日期函数 CURRENT_DATE —— 当前日期 CURRENT_TIME从第三方系统中新建Smartbi资源
</li><li>fieldsConfig 初始创建选择的字段数组信息，需要对字段信息数组进行JSON序列化（支持传入fieldsConfig=all_fields代表全选所有字段，若是来源数据源的需要同时指定tableId）</li><li>即席查询fieldsConfig 格式在下文中可见详细说明</li … 的字段数组信息，需要对字段信息数组进行JSON序列化（支持传入fieldsConfig=all_fields代表全选所有字段）</li><li>透视分析fieldsConfig 格式在下文中可见详细说明</li> | SMARTBI_DATAPROCESS | 自助ETL | resid | 无数据挖掘-数据的输入和输出
数据类型 自动判断数据源中字段的数据类型，是则选true，否则选false。 自动生成表头 表示上传数据时是否生成表头：若上传数据时没有表头，则选ture，系统自动生成表头；否则选false。 FTP数据源 概述 FTP数据源是指通过FTP方式读取数据 … ，还支持用户自定义分隔符。 用户自定义分隔符的方法是：直接在文本框中输入分隔符，弹出该分隔符的下拉选项供选择即可。如下所示： FTP数据源-分隔符1.gif 自动推断数据类型 若需要自动判断数据源中字段的数据类型，则选true，否则选false。 Kafka数据源 概述 Kafka数据源是指业务库迁移方案
Smartbi产品支持的数据库类型。 2、数据库的字符集一致，或者新的数据库在新的字符集下不乱码。 3、迁移前后的数据库名称、表名、字段名完全一致（包括大小写）。 4、迁移前后数据库的Schema/Catalog名称及支持完全一致。 5、迁移前后表字段的数据类型、数值字段的精度完全一致。 6、有在产品中使用存储过程的，存储过程的名称，参数，和返回结果完全一致。 7、有在产品中使用分区字段的，迁移后需要有相同的分区字段设置。 8、有使用sql查询或手写sql计算列等，需要保证迁移后兼容新的数据库 3 数据库迁移常见问题及应对方案 下表列出了在产品中使用或者需要高速缓存库开启SSL
openssl genrsa -out ca.key 2048 服务端生成自签名 CA 证书，生成 ca.crt，该证书将用于使用 CA 密钥签署其他证书： 以下字段信息，可以自定义，一般是按照地区进行配置。根证书，服务端证书，客户端证书，必须保证这些字段值都相同。 C=CN ### 国家 ST … （Common Name）必须填写 ca ，而所有客户端和服务器端的证书的这个字段需要填写域名或IP地址； 2、根证书的这个 CN 字段和客户端证书、服务器端证书不能一样； 3、其他所有字段值可以自定义，但是根证书、服务器端证书、客户端证书三者需保持一致、最后的密码可以直接回车跳过。 生成服务端证书 创建服务端自助ETL-关系数据源
说明 关系数据源表 * 从已经连接配置好的关系数据源中选择一张用于抽取数据的表。必填。 输出字段 默认抽取所有字段数据。如果数据量特别大，而表中很多字段又没有用处，建议在这里只选择需要的字段，其他无用字段删除，可以有效提高数据抽取速度。 过滤条件 默认抽取所有数据。可以在这里设置过滤 … ）。 4. 分区设置 把表数据相对平均分成多个分区，抽取程序会尽可能一个分区分配一个线程进行并行抽取，能够极大的提高大数据量情况下的数据抽取性能。这里关键在于如何把表数据相对平均分成多个分区，具体按照下面步骤进行： 4.1 查询数据分布 查询数据分布是为了通过数据分布图表，直观展现出每个字段数据分布情况，帮助202506产品更新说明
过滤层级数据；仪表盘组件全面统一使用新版排序逻辑，支持多字段与分区排序。 2、数据治理效率显著提升 ETL高级查询支持动态抽取，确保实时数据可用性。 优化数据模型保存、多维引擎查询性能，提升系统响应速度，保障业务稳定运行。 数据模型校验新增“一键修复”功能，自动清理三类“脏数据”，降低运维成本 … 模型中有5个事实表、15个维表， 每个表大概有20-50个字段 更新模型之后保存 15s 3s ^ 数据模型“校验”增强 最新版本在数据模型校验中新增“修复”功能，针对 “字段树节点与字段映射关系不存在、模型字段引用的私有查询字段不存在、时间层次引用的模型字段不存在
