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电子表格⬝ 模型汇总查询示例
模型汇总查询是指直接从创建好数据模型中拖拽字段输出汇总数据结果。 适用情况：零基础的业务人员。 功能入口：报表编辑界面 定制流程 使用模型汇总查询定制报表流程如下： 图片1.png 操作步骤 1、连接数据源，详情请参考 数据库连接 。 2、创建数据模型，详情请参考 数据模型 。 3、打开电子表格，登录服务器。 4、在编辑界面右侧的数据集面板中，点击创建私有查询按钮image2022-1-7_17-44-38.png，新建一个模型汇总查询。 huizongchaxun-01.png 5、选择业务数据集，并在数据选择区勾选需要的字段。 huizongchaxun-02.png 6、拖拽字段到过滤条件Clickhouse中如何查询落地到磁盘中的表的大小
（本文档仅供参考，因涉及到清理数据库的数据，如不确认查询是否正确可将根据文档查询到的信息反馈至官方支持） 问题 经常有客户咨询MPP占用了很多的磁盘空间，该怎么清理MPP占用的空间？ 解决方案 如若是和bi相关的，通常是由于以下几种原因生成： 1、生成的抽取自动备份的表太多，占用的空间较多； 2、历史遗留的一些数据异常的表没来及得清除； 3、抽取临时表没有及时清理掉。 方案一 1、使用jdbc连接方式的数据库工具先连接mpp，然后执行DLL语句操作。 1.1先从smartbi.war/smartbi/WEB-INF/lib获取到连接CH所需的驱动（可能不同版本后面jar的小版本号会有点不一样，前面名字是一样创建可视化SQL查询
参数设置进行参数映射。 3、可视化SQL查询基于业务主题、数据源进行分析。 2 示例说明 基于产品销售数据，业务人员希望可以通过简单拖、拉拽实现得到要分析的数据，详细操作可查看：入门视频。 基于上述要求，本次可视化SQL查询分析思路如下： 展现输出字段：产品名称、单价、数量、销售额。 区域、产品类别作为筛选条件。 对单价、数量、销售额进行聚合。 示例最终效果如下图： 5.png 下面看具体的操作步骤: 建立模型，并且在模型中加入可视化SQL查询。 2.1 跨表取数 1、首先需要选择数据：选择产品自带northwind数据库下【产品表】【订单详情表】...。 2、字段选择：如果Informix数据连接
1 概述 Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。 IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。 本文介绍如何在Smartbi V10版本中连接Informix数据库。 2 数据连接 2.1 配置信息 驱动程序类 连接字符串 驱动程序存放目录 支持数据库版本 com.informix.jdbc.IfxDriver jdbc:informix-sqli://<servername>:1526/<database系统监控-模型表管理
模型表管理是提供给系统数据维护人员快速定位数据问题的工具：当基于抽取的数据模型创建自助仪表盘，业务人员发现数据有问题时，数据维护人员可以快速找到问题的原因。 模型表管理支持查询“全量抽取”、“增量抽取”的表；不支持查询“查询动态抽取(原：按次抽取)的表，因为“查询动态抽取”是根据参数或者筛选器备选值进行抽取的，每 … ： image2021-9-12_17-4-36.png 如果发现复制出来的SQL执行结果和预期的一样，且执行结果和自助仪表盘看的一样，那么就说明SQL是没问题的，可能是MPP数据库表中的数据有问题，接下来我们可以在左侧资源节点中查找该数据模型对应的MPP数据库表 https://wiki.smartbi.com.cn/pages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 … keepalive之后，只要tcp探测包发送的时间小于防火墙的连接超时时间，防火墙就会检查到连接中仍然有数据传输，就不会断开这个连接。 使用JDBC创建的数据库tcp连接是没有设置keepalive的，这点可以通过Linux的netstat或ss命令在数据库客户端（即应用端）验证 使用如何在作业流成使用“检查依赖"字段节点
概念 检查依赖节点提供了逻辑判断的功能，可用于检查作业在指定周期内是否有运行成功的实例，如果成功则将执行与之有依赖的后续作业。 比如A作业执行依赖的是昨天的B作业执行成功，检查依赖节点会去检查B作业在昨天是否有执行成功的实例。 一个典型的应用场景是增量抽取，以电商为例，用户需要统计分析本月的销售情况，由于销售数据较大，用户希望能够将业务系统中的数据按一定的频率抽取到数据仓库中，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。假设抽取频率为一天，存在一个ETL任务需要统计出本月截止到现在的销售情况。一般地，可以在创建数据库表时，增加一个额外的时间戳字段，负责抽取任务的ETL通过比较系统时间与抽取源表的时间戳字段的值来决定Smartbi V10-数据挖掘
数据库 +【数据挖掘】数据预处理增加下采样节点 +【数据挖掘】新增SMOTE数据预处理方式 +【自助ETL/数据挖掘】数据预处理新增值替换节点 +【数据挖掘】特征工程新增GBDT特征选择节点 +【数据挖掘】统计分析支持高维数据可视化 +【数据挖掘】评分卡分析新增PSI评估节点 +【数据挖掘】文本分析增加 … 机器学习，能够快速创建挖掘实验 背景介绍 随着数据挖掘在各种领域不断被应用，越来越多的人开始使用机器学习，而使用机器学习不仅需要用户具备一定专业知识，还需要花费大量的精力来进行算法与模型的选择。为了进一步降低用户的使用门槛，我们在数据挖掘中，支持使用自助机器学习功能快速创建数据挖掘实验，能够自动化的完成更多MonetDB数据连接
1. 概述 MonetDB是一个开源的面向列的数据库管理系统。MonetDB被设计用来为较大规模数据（如几百万行和数百列的数据库表）提供高性能查询的支持，常用于对数据读取有高性能要求。 本文介绍如何在Smartbi V10.5及以上版本中连接 MonetDB 数据库。版本信息如下： 驱动版本 Smartbi版本 monetdb-jdbc-3.1.jre8.jar V10.5 2. 数据连接 2.1 配置信息 驱动程序类 连接字符串 驱动程序存放目录 支持数据库版本 org.monetdb.jdbc.MonetDriver jdbc:monetdbMS SQL Server数据连接
1 概述 MSSQL是指微软的SQL https://baike.baidu.com/item/SQLServer数据库服务器 https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统 https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%AE%A1%E7%90%86%E7%B3%BB%E7%BB%9F/1239101，用于建立、使用和维护数据库
