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电子表格清单报表导出慢解决办法
（本文档仅供参考） 问题说明 在smartbi中使用电子表格制作了一张清单报表，数据行数为28000行左右，大约40个字段左右，但发现目前导出excel时，需要将近5分钟左右的时间导出，系统一直提示等待响应，请问该如何提高清单报表EXCEL导出效率 image2018-7-25 15:13:16.png 解决方案 以上面的具体示例来讲。在清单报表类型的电子表格中，由于字段是【插入】的扩展方式（这是通过复制Excel一整行单元格，然后插入实现的），大部分时间是耗费在生成单元格的环节。 基于上面的表样，可以将所有字段设置为“覆盖”，可以大大提高导出Excel的速度（原来需要4分钟，修改为覆盖之后花费不到1分钟） 因此数据挖掘-支持向量机
向量机算法是以极大化类间间隔为目标，并以之作为最佳分类超平面，其中定义的类间间隔为两类样本到分类超平面的最小距离，通过引入松弛变量，使支持向量机能够解决类间重叠问题，并提高泛化能力。 它的主要优势为： 1）特征映射，有效区分。 2）约束性求优，更加准确区分类别。 示例 使用“银行信用贷款预测 … ，每一段内的原始连续数值转换成特征中的一个新类别，是为了提高模型的准确度和稳定性，提高运行速度。 模型构建中，支持向量机的各个参数： 参数名称 值 说明 归一化 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages数据挖掘-支持向量机
向量机算法是以极大化类间间隔为目标，并以之作为最佳分类超平面，其中定义的类间间隔为两类样本到分类超平面的最小距离，通过引入松弛变量，使支持向量机能够解决类间重叠问题，并提高泛化能力。 它的主要优势为： 1）特征映射，有效区分。 2）约束性求优，更加准确区分类别。 示例 使用“银行信用贷款预测 … ，每一段内的原始连续数值转换成特征中的一个新类别，是为了提高模型的准确度和稳定性，提高运行速度。 模型构建中，支持向量机的各个参数： 参数名称 值 说明 归一化 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages202402产品更新说明
，在预处理各节点中增加元数据编辑功能。 image2024-2-1_14-53-8.png ^ 画布界面操作易用性优化 对自助ETL的整体画布界面操作进行系列优化调整，提高易用性，主要优化的内容如下： 打开默认隐藏属性区、增加查看“全图”功能，让用户可以快速总览全局，加强整个操作空间的感知度。 支持 Ctr+Z撤销、Ctrl+Y还原快捷键，提升用户体验。 按住Ctrl，鼠标滚动缩放画布，提高操作的灵活性。 etlhuabuyouhua.png + 节点和目录支持屏蔽编辑功能 为了简化ETL界面，可以将ETL节点树中不需要的节点进行隐藏，减少显示的节点数量。 到运维设置-数据挖掘配置-更改计算当前分类的销量在总销量中所占的比例
1 背景 在电商零售场景里，商家计算商品分类销量占比，能快速找出热销与滞销品类，调整资源投入和营销方式，提高整体收益。 那如何实现产品分类销量占总销量的占比呢？ 2具体操作 计算当前分类的销在总销量中所占的比例 可以点击链接 https://demo.smartbi.com.cn/smartbi/smartbix/?smt_poid=43&integrated=true&showheader=false&isNewWindows=true&l=zh_CN&debug=true&nodeid=I8a80821e019731973197288a0197352a290e48cc&commandidETL-节点预览数据块，但里面查询执行慢
(文档仅供参考) 问题说明 为什么etl预览窗口很快，而数据查询就很慢？ image2023-12-11_18-27-55.png 数据查询—sql查询 image2023-12-11_18-26-34.png 原因： etl窗口预览取数逻辑： 1、预览数据在 引擎安装目录\data\middata 目录下以csv格式存储； 2、预览数据存储多少行数据成CSV文件，由如下配置决定； image2023-12-11_18-28-52.png 而数据查询节点查询：其对应sql查询模块的查询，对应有count全表，当全表数据量较大时，sql则较慢，对应和数据库性能相关。 注：如涉及到慢的情况，如多方面因素思考其连接模式-直连
适用场景 1、企业出于数据安全考虑，不允许数据加载到其他系统中。 2、数据频繁变化，又要求看到最新的数据。 3、数据量大且客户本身的存储性能很高。 注意事项 1、只支持SQL查询、数据源表、即席查询三种类型的模型表。 2、直连时计算依赖原始数据库，要求数据库性能良好。 3、由于mondrian的原因，个别数据库不支持直连： Smartbi JDBC for Excel MongoDB Tinysoft Smartbi jdbc4Olap客户本地部署测试/试用方案
16核 32G 1TB+ 推荐配置 X86架构 32核 64G 2TB+ 备注：以上硬件环境为单节点部署要求，如果需要体验性能，则需沟通我司技术人员根据实际情况给出合理建议。 2 大模型要求： 如果客户方还无大模型资源可用，建议使用在线的“阿里通义千问大模型”或者“DeepSeek大模型”。 如果本地需要部署私有化大模型，则需要准备带4张或者8张“NVIDIA RTX 4090”推理型显卡的服务器，如果考虑性能体验感稍好点，推荐8张显卡。 3 软件要求 中间件：tomcat8.5或以上版本 数据库 系统 版本ETL-写入数据到阿里云部署的mysql慢
（本文档仅供参考） 问题现象 数据源连接使用MYSQL连入Aliyun ADS。(若操作系统为阿里 龙蜥操作系统，也存在性能问题，解决方案同下)，在执行数据插入时平均一条数据插入15秒。 问题原因 产品使用insert into 单条value方式，jdbc驱动将sql发送给mysql去执行是每一次都需要去发请求，导致时间都消耗在请求过程中。可参考阿里云文档：https://developer.aliyun.com/article/621133 https://developer.aliyun.com/article/621133 解决方案 数据源连接参数中添加参数ETL-目标节点写入数据到Clickhouse抛出 Code: 27. DB::ParsingException: Cannot parse input
（本文仅供参考） 问题描述： ETL中写入数据到Clickhouse抛出 Code: 27. DB::ParsingException: Cannot parse input 问题原因： 目标字段的长度和精度不足以容纳源字段 解决办法： 将目标字段的长度和精度提高，或者降低源字段的长度与精度 示例说明1： 源是timestamp，目标是date： image2024-2-20_18-5-32.png Caused by: ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseUnknownException: ClickHouse exception, code: 1002, host
