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连接本地数据库
通过数据库网关连接本地数据库，请参考如下操作步骤。 1、在“数据连接”模块中，点击对应数据库类型新建一个关系数据源。 image2025-3-29_9-39-59.png 2、在“新建关系数据源”对话框上勾选“通过网关连接”复选框，并在其后的下拉框中选择之前 新建数据库网关 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=149719680 步骤中创建的网关。 正常设置数据源名称、驱动程序类型、驱动程序类、连接字符串、登录验证方式 等信息。 在“连接字符串”中，直接配置内网中的本地数据库的连接地址和端口。 然后点击对话框底部的“测试连接”按钮透视分析基于数据模型如何实现时间计算
（本文档仅供参考） 使用产品版本及功能：SmartbiV11版本，基于数据模型实现时间计算的前提为模型数据中必须包含【时间维度】层级，且时间维度中必须包含【年】，以下文档帮助用户在不同场景下实现数据模型生成时间维度。 时间计算应用范围：仪表盘、透视分析、模型查询、电子表格、web电子表格。 1 生成时间维实现时间计算 以产品内置的northwind数据库的orders例，查看每日运费的前期值。 1、orders表结构中orderdate字段为 datetime 类型 image2024-11-19_15-46-32.png 2、创建数据模型中引用orders表后，即可直接对”订单日期“字段生成时间NoSQL数据源-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。 本文介绍如何在Smartbi中连接 MongoDB 数据库。版本信息如下 驱动版本 Smartbi版本 mongo-java-driver-3.4.2 Smartbi V10 Smartbi支持的MongoDB数据类型如下： 数据类型 说明 备注 INTEGER 整数 固定格式的简单结构，且子元素结构必须相同 decimal 精确值数据模型抽取模型一直处于运行状态
（本文档仅供参考） 问题描述 数据模型设置抽取后，发现sql语句复杂及数据量大的抽取，会导致模型抽取一直处于运行状态，没有任何报错，查看sql日志，发现sql一直在运行，数据库方面查询sql已经完成，smartbi并未收到任何中断或者报错等信息，导致一直在运行状态等待数据返回。 原因分析 经过排查发现在防火墙 … 时间内仍没有对探测的响应，会再次发送探测包，发送几次后，仍然没有响应，就认为连接已经失效，关闭本地连接。 tcp keepalive并不是默认开启的，在开发程序时可以设置tcp keepalive为true，这样tcp连接在一定时间内没有任何数据报文传输则启动探测，这个时间一般是操作系统规定，Linux星环ArgoDB 数据连接
1 概述 ArgoDB 是星环科技自主研发的分布式分析型数据库，可替代 Hadoop + MPP 混合架构。它支持标准 SQL 语法，具备多模分析、实时数据处理、存算分离、混合负载、数据联邦以及异构服务器混合部署等先进技术。ArgoDB 基于多模型统一架构，支持关系型、宽表、时序、地理空间、搜索、图、向量等 11 种主流数据模型。一个平台即可满足 OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数据仓库以及湖仓一体等多种场景需求。 本文介绍如何在Smartbi中连接ArgoDB 数据库。 1、支持导入excel、ETL取数，详细可查看：数据连接支持情况-汇总。 2、支持作为指标库。 2 数据连接数据库
一、连接内网数据库 内网版本无需网关，可以直接连接当前互通网络内的任意数据库。 公网版本，因为其网络与内网数据库不能连通，需要使用数据库网关。请参考 什么是数据库网关、快速入门，连接本地数据库。 注意：新建的租户环境，默认没有数据库网关扩展包，请前往 麦粉社区的插件商城 https://my.smartbi.com.cn/plugin，搜索下载”数据库网关“插件。 服务器端数据网关配置。进入”运维设置 → 系统选项 → 数据网关“界面。 网关服务端内网IP填写：192.168.0.228。这是华为云服务器的内网地址，不要修改。 网关服务公网地址填写：124.71.214.192:7000。这是华为云达梦8作为知识库，对数据库编码、数据库实例名,用户名大小写是否有要求?
（此文档仅供参考） 问题说明 达梦8作为知识库，对数据库编码、数据库实例名,用户名大小写是否有要求? 字符集GB18030或utf8都可以么? 问题解答 Smartbi对上述没有强制要求。如果可以选择的话并且是作为全新环境搭建的话，推荐不区分大小写，数据库编码选择utf8。 补充说明 在将MySQL/SQL Server数据库恢复到达梦8时，必须设置数据库为大小写敏感模式。 如果数据库配置为大小写不敏感，在表的主键中如果存在大小写相同的数据（如主键c_id同时包含“A”和“a”），恢复过程中会违反唯一性约束，导致数据导入失败。因此此类迁移需要将达梦的数据库设置为大小写敏感数据模型错误用法
还记得你第一次构建数据模型时的雄心壮志吗？想象着自己化身数据界的"神笔马良"，挥一挥鼠标，就能让杂乱无章的数据乖乖听话，变成一幅清晰明了的商业洞察图。 然而现实总是骨感的，当你兴致勃勃地开始搭建，却发现：维度表主键重复？事实表数据缺失？关联关系一团乱麻？…… 恭喜你，成功解锁了数据模型构建的"隐藏关卡"——踩坑之旅！ 别担心，你不是一个人在战斗！这次，我们一起回顾那些年我们踩过的坑，一起笑看数据模型界的"乌龙事件"， 并从中吸取经验教训，让我们的下一次模型构建之旅更加顺畅！ 踩坑一：事实表不使用共享日期维表 当处理包含多个日期列的事实表时，选择使用哪个日期列进行筛选变得尤为重要。若选择不当，可能导致日期序列的不连续性，进而造成多维数据库—数据库管理
连接了多维数据源后，需要选择数据库中的多维数据集到系统中，才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化，装载到数据仓库后，把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织，抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要，多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起，通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度（分析角度）和多个度量值（衡量指标）。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维，以及销售额、成本等度量值。 在本系统中，多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口多维数据库—数据库管理
连接了多维数据源后，需要选择数据库中的多维数据集到系统中，才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化，装载到数据仓库后，把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织，抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要，多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起，通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度（分析角度）和多个度量值（衡量指标）。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维，以及销售额、成本等度量值。 在本系统中，多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口
