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使用OceanBase数据库作为知识库
OceanBase 数据库 (OceanBase Database Server) 是全球唯一在 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录的国产原生分布式数据库，具备高可用、高扩展、高兼容、易管理、部署灵活、高性价比等特点 2.png Smartbi主要适配了OceanBase分布式数据库 V2.2 版本 ，并且已做了兼容性测试、功能性测试。 配置方法 1、在Smartbi中配置知识库时，如何连接到OceanBase数据库?其实和连接其他的数据库没什么区别。 数据库类型选择 OceanBase，如下图： 3.png OceanBase 2.2版本不需要配置驱动，使用产品自带的驱动Excel导入模板介绍
界面会显示该参数，用户导入前需要先选择参数的值再执行导入，这样这列导入的值就是用户所选的参数值。 使用固定值：将一个固定值插入到字段中。 使用JAVA类：通过java类实现一个业务逻辑，并将java类的返回值插入到字段中。系统内置了唯一id、系统时间、当前用户名称、当前用户别名、当前行号，用户可通过扩展包自定义 … 界面介绍 1、导入规则管理：可以添加或删除导入规则（如果需要修改导入规则名称，双击名称即可进行编辑状态修改）。 2、Excel补录模板管理：需要上传Excel模板，以便补录用户可以下载模板并录入数据。 3、导入规则设置：包括基本设置、列设置、扩展设置。 4、参数布局设置：可以对参数的位置进行调整【升级注意事项】V10.1➜V10.5
功能为V10.5→V10.5.8版本变更点。 安装部署 在V10.1版本中： ● weblogic部署smartbi。需要删除xmlbeans-3.0.0.jar，wstx-asl-3.2.4.jar，cglib-nodep-2.1_3.jar，xml-apis-1.4.01.jar这4个jar包 在V10.5版本中： ● weblogic部署smartbi。需要删除xmlbeans-3.0.0.jar，wstx-asl-3.2.4.jar，cglib-nodep-2.1_3.jar，xml-apis-1.4.01.jar这4个jar包 ● weblogic部署smartbi，需要增加Smartbi V10.5-分析展现
如下： image2022-3-8_20-10-57.png 数据要求 （1）一个或多个维度； （2）一个或多个指标； 注意事项 （1）分区柱图暂不支持“智能问答”功能； （2）当维度数据较多时，图表的可读性会比较差； （3）分区柱图非产品内置图形类型，需通过加载扩展包支持。 参考文档 详情可参考文档 分区柱图。 +【自助仪表盘 … 按照中文语法习惯通过输入数据模型相关的关键词进行查数和快速制图，降低了自助分析的门槛和上手难度。 仪表盘智能问答.png 注意事项 （1）“智能问答”功能依赖 “自然语言分析模块” 提供服务，需事先参考 部署 Smartbi-NLA 自然语言分析 进行部署； （2）使用“智能问答”功能需更换授权包含自然语言分析Charles常用使用场景及说明
，如果通过控制台看到有javascript错误可以直接跟踪，否则需要通过charles的"Map local"功能进行调试跟踪。"Map local"就看下面部分 5）服务器返回内容不正常 如果用户在使用Smartbi的过程中发现缺少部分功能（如缺少透视分析，组合分析），可以先让用户检查扩展包是否正常加载，如果正常202506产品更新说明
。 3、系统安全与稳定性增强 多维引擎与Smartbi请求交互新增数字签名验证，防止未授权访问。 连接池全面重构，提升高并发场景下的稳定性与扩展性。 用户同步支持明文密码传输及密码更新策略，适配企业安全规范。 4、扩展能力与场景化支持 新增实验案例库插件，支持沉淀数据挖掘最佳实践，提升 … 。 用户同步.png + 多维引擎与 Smartbi 新增数字签名验证 在最新版本中，多维引擎与 Smartbi 间的请求交互新增数字签名验证机制，安全等级全面提升，详情可查看：多维引擎监控。 ^ 连接池重构完成，提高稳定性及扩展性 连接池模块全面重构，显著提升系统稳定性与高可用性，有效MongoDB数据连接
1 概述 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 有关 MongoDB 的介绍和使用方法可以参阅MongoDB官方帮助文档 … 方法： a、首先进入到<Smartbi_PATH>\Tomcat\bin\dynamicLibraryPath文件夹下，手动添加mongodb文件夹。 b、然后进入mongodb文件夹下，添加mongodb驱动（驱动包可以从数据库官网获取或向数据库管理员获取）。 image2021-7-1_15-6-26.pngSmartbi数据挖掘引擎/SmartbiETL安装前准备
，可以不用部署python节点 强烈建议最好独立机器，避免资源争抢 数据挖掘所有组件可以部署在同一台服务器，但不推荐，会导致服务器资源紧张，数据挖掘服务运行效率低的问题。 安装介质： 名称 软件包文件 说明 数据挖掘引擎 … 数据挖掘组件介绍 部署Smartbi 数据挖掘引擎单机需要部署以下组件： 服务名称 简介 备注 数据挖掘-实验引擎 负责接收smartbi 发送实验执行请求。 数据挖掘-服务引擎 提供模型预测服务给第三方系统调用 Python执行节点 python4、数据挖掘服务引擎集群
安装包到指定的目录 tar -zxvf SmartbiMiningEngine-V11.0.tar.gz -C /data 执行引擎与服务引擎部署在相同服务器，无需重复解压安装包，使用相同安装包即可。 2、启动数据挖掘服务引擎 cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine … /sbin/ ./service-daemon.sh stop 5、其他节点进行相同操作即可 如果服务引擎集群与执行引擎部署在相同的服务器时，请直接启动服务引擎，并修改服务引擎的配置文件，无需再重复分发安装包 6、启动数据挖掘服务引擎集群 启动smartbi中配置的数据挖掘服务引擎地址节点 cd /data202406产品更新说明
大数据图形渲染性能。 3、提高系统安全性，有效保护数据和系统免受威胁，如前后端分离部署。 4、增强数据分析和处理能力，满足更多项目需求，如数据模型全面开启"SQL引擎"、ETL目标表支持KingbaseES等。 5、增强功能易用性和用户体验，如数据模型度量区支持创建多级目录、即席查询和透视分析支持互相转换、ETL自动生成分区条件等 6、增强二次扩展能力，满足更多功能扩展场景，如增加数据模型元数据查询接口、数据模型展示工具栏前端扩展接口、将流程实例弃用或者重新启用接口等。 3 详细更新内容 3.1 Demo + 安装包Demo更新 对V11产品内置Demo进行了内容更新及优化，对内置Demo做了整合和目录结构调整，新
