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SQL数据集
，嵌套后代价是0.367，相差只有 0.1%。 操作入口 在系统导航栏中选择 数据准备 ，在数据集的更多image2021-7-16_16-44-34.png中选择 新建>SQL数据集 。 入口.png 功能说明 目前SQL数据集的创建只能基于数据源创建。因此若是只使用SQL数据集创建报表，则不需要创建业务主题、语义层定义等操作。 技术人员可以先在数据库中写好SQL并执行通过，然后把这个SQL语句复制到SQL数据集中，并从左侧拖拽参数等对象到相应的位置。 书写SQL数据集后，一定要进行检测输出字段类型操作。 界面介绍 界面介绍.png “SQL数据集”界面主要分为以下几个区域： 可选资源区：该区列出了所有ByteHouse数据连接
1 概述 ByteHouse 是字节跳动基于 ClickHouse 深度优化和自研的开源列式数据库，主要用于解决海量数据的实时分析和查询需求。其核心目标是在保留 ClickHouse 高性能分析能力的基础上，增强稳定性、扩展性及企业级功能，适用于用户行为分析、日志分析、实时报表、推荐系统等场景。 1 … ` `T1` on ((`T0`.`OrderID`) + 10)=((`T1`.`OrderID`) + 10) and `T0`.`OrderID` =(10249) order by `C0` desc, `C1` asc 本文介绍如何在Smartbi V11版本中连接ByteHouse数据库。版本信息如下Smartbi V10.5.12-数据准备
^【指标管理】同步数据模型后支持便捷地执行抽取 ^【ETL】SQL脚本输入表字段显示优化 ^【ETL】派生列增强函数帮助提示 ^【ETL】过滤和行选择节点合并为行过滤节点 ^【ETL】数据清理节点合并 ^【作业流】源库脚本支持SQL编辑器 ^【作业流】通用节点添加帮助信息 +【数据模型 … ： （1）IT人员通过函数定义：但是大部分人反馈语法难懂、晦涩、不会写。 （1） 业务人员经常需要在报表分析时做二次计算，但是报表层没有入口、也不会写，只能请求IT人员在模型中定义，过程反反复复，效率低下。 为了解决以上问题，在最新的V10.5.12版本中，IT人员/业务人员均可通过界面可视化、向导方式SQL查询/数据集支持权限控制
，另外，要将前面的##去掉。 2、开启了这些选项，如果查询没有权限的表或该表在数据库中看不到，登录的用户也是无法查询该表的！ 4 RAW_SQL_APPLY_REFS_REQUIRE_READ_PURVIEW 为了引起不必要的解释，建议不要开，不要开！ 如果用户对表或者字段有 引用 权限，但是 … X 11 业务主题的业务属性、计算字段 X X X 12 即席、透视分析的计算字段 X X X 13 自助数据集的计算字段 X X X 14 (旧)数据集的告警 X X X 基于原生SQL查询、SQL数据集等创建的报表也会继承权限限制，在报表层会有相应自助仪表盘图形指定字段排序
:6.png 解决方案 方案原理：因为字符串字段有时候排序效果不是像数值型字段那样直接设置升序降序就达到相应的排序效果的，所以需要指定一个可以设置【升序\降序】的字段以达到需求效果。 方案步骤参考： 假设存储在数据库的星座是编码，然后通过转换规则的方式转换成星座名称显示值，具体排序可以尝试如下方式实现效果： 1、新建业务主题，将对应的表添加到业务主题上，并同时【新建业务属性】如下图： 1.jpg 2、【业务属性】设置如下，新增的业务属性字段是为了实现排序效果，因为在这里需要将数据库编码从【字符串】类型转换成【数值计算列 vs 计算度量：你真的懂吗？
？打个比方，数据源就像一个食材库，可有时候，里面缺了咱们做菜（分析数据）要用的食材，这时候就得自己动手加工一下，比如把数据 “切一切”（分割）、给字段类型 “换换装”（转换），或者求个平均值、找同期值啥的。 注意，这里有个关键的知识点要划重点啦！与报表层面进行二次计算不一样的是，模型定义是全局二次计算，也即我们在数 … ： image2025-4-30_9-30-19.png 查看系统监控——SQL/MDX监控，涉及的区域和销售额计算列都是从业务数据源通过SQL查询，并且销售额计算列是在原表直接处理，然后和其他表字段一并输出： image2025-4-30_9-30-25.png 拖拽销售额计算度量展示，可看到销售额计算度量是汇总聚合后的结果自助ETL
，因为数据抽取过程有延时性，所以不适合于创建实时数据报告。 ETL 通常是对多来源的异构数据，进行抽取、清洗转换等处理工序后，得到具备完整性、一致性的数据，然后将其输出到新数据库中。 Smartbi 自助ETL 模块以工作流的形式，从源库抽取数据，然后通过易于操作的可视化方式，将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据，然后输出到目标库。我们通过封装 ETL 算法，屏蔽复杂的技术概念，实现了让业务人员也能进行自助ETL 操作的目标。另外，在数据模型中也提供了“高级ETL查询“功能，让用户在构建数据模型的过程中，也能直接进行复杂的数据处理，提升了模型构建的效率。 更新链接地址转换规则
是指查询时把数据库中各字段的内容按需要转换为熟悉的业务术语。 转换规则目前只能用于数据类型为字符串和整型的字段，浮点型的字段不支持转换规则。 如：当数据库中“性别“字段中的功能区内容为“1”和“2”，当我们把“1”与“男”，“2”与“女”进行转换规则定制后，在报表的“性别”字段下显示的是“男”和“女”而不再是“1 … 语句的方式设置转换规则。SQL方式一般应用于把数据库中的字段A的值转换为字段B的值。 如下图，转换类型选择SQL方式，在转换规则表达式区域输入SQL语句。 然后点击刷新按钮，则在实际值和显示值列表下出现字段名称。 最后根据需要选择对应字段。 image2021-8-26_18-55-43.png SQL方式中数据权限设置—即席查询
即席查询是基于数据源或是业务主题来创建的。 所以其根据来源不同需设置不同的数据权限，比如即席查询基于数据源创建，则需对其数据源进行数据权限设置。若基于业务主题创建，则需对其业务主题创建数据权限。 下面我们演示基于业务主题创建的即席查询如何设置数据权限。 1、 设置系统用户和机构的关系。 此处我们在创建用户的时候，设置其所属组即是其机构。即我们根据用户所属组的信息可以得到其机构信息。 如下图，我们设置用户test的属于组"华东"。 image2019-11-19 11:9:26.png 2、 设置数据权限。建立数据库表中的机构字段和当前用户的关联关系。 在需要设置数据权限的业务主题的更多操作菜单中选择 设置数据权限设置—即席查询
即席查询是基于数据源或是业务主题来创建的。 所以其根据来源不同需设置不同的数据权限，比如即席查询基于数据源创建，则需对其数据源进行数据权限设置。若基于业务主题创建，则需对其业务主题创建数据权限。 下面我们演示基于业务主题创建的即席查询如何设置数据权限。 1、 设置系统用户和机构的关系。 此处我们在创建用户的时候，设置其所属组即是其机构。即我们根据用户所属组的信息可以得到其机构信息。 如下图，我们设置用户test的属于组"华东"。 465.png 2、 设置数据权限。建立数据库表中的机构字段和当前用户的关联关系。 在需要设置数据权限的业务主题的更多操作菜单中选择 设置数据权限，则会进入数据权限设置界面
