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clickhouse使用<>（不等于）时null也被排除在外
（此文档仅供参考） 问题描述： 以透视分析为例，在使用clickhouse的mpp进行查询时，直接拖拽字段作为参数，参数设置过滤掉不等于某个类型也会把NULL给过滤掉，该如何解决呢？ image2024-11-1_13-52-45.pngimage2024-11-1_13-53-24.png 问题原理： 从执行SQL可以看出并没有问题，无多余拼接过滤NULL数据，结合网上资料可以发现，大部分数据库的逻辑，对于null具有特殊的处理方式，因为 NULL 表示未知值，而未知值与任何已知值的比较结果都是 NULL（即不确定）。当使用<>或者 !=（不等于）操作符时，NULL 值会被排除在外 参考网上资料：https计划任务跳过节假日执行
（本计划任务脚本仅供参考，实际应用效果需要自行根据实际场景进行代码调整。） 需求说明： 计划任务推送只在工作日执行，需要跳过周末、节假日。 实现思路： 因为法定节假日每年的具体日期存在差异，并且可能因为补班导致周末也是需要上班的，所以每年的工作日也是不固定的。 对于此需求，可以在数据库中维护一张日历表，并且有一列标记列，例如为0则代表节假日，为1则代表工作日，通过查询标记列的值，来判断是否要执行计划任务推送。 参考方案： 先创建一个日历表，手动维护节假日，例如下：ID为编号、date为日期、tag为标记列，来判断是否为工作日。 image2024-7-27_10-36-45.png 创建计划任务，定制代码如下数据挖掘-参数设置
在数据挖掘中，通过参数筛选用户可查询出需要的数据。 目前只有部分节点支持参数设置功能，如关系数据源、数据查询、关系目标表（追加）、关系目标表（覆盖）、关系目标表（插入或更新）、SQL脚本、源库SQL脚本。 操作步骤 1、新建实验，拖入关系数据源节点，并选择数据源、SCHEMA和表。 image2021-9-23_19-17-33.png 2、在公共空间针对本ETL定义一个参数，具体如何配置，参考公共设置-参数定义 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=44499166，下图是配置好的参数示例。 点击参数定义.png 参数配置.png 3Windows 部署Smartbi OLAP Server
地址和端口 olap2.png 配置完成后保存即可。 至此，Smartbi OLAP Server安装完成。 注意事项 Smartbi OLAP Server为数据模型提供多维分析能力，数据模型需要靠它去取数、实现多维计算的功能。如果通过OLAP Server查询取数需要使用到客户自定义的数据库驱动类 … Smartbi OLAP Server （Smartbi数据模型引擎）用于为数据模型提供多维分析能力，可将所有查询结果归集后，基于CUBE模型重新构建数据结构。 可用于定制自助仪表盘和电子表格。 准备工作 Smartbi OLAP Server安装包，请联系Smartbi官方支持获取。 Smartbi通过计划任务同步用户及机构
-》新建任务，任务类型 选择“定制”，然后将如下代码粘贴到代码编辑区，根据实际业务逻辑修改。 以下自定义计划任务代码是基于已设置好的数据源ID，将第三方数据库中的用户，机构，角色等信息同步到Smartbi的知识库中。 importPackage(Packages.java.io); importPackage … (Packages.smartbi.sdk.service.user); importPackage(Packages.smartbi.sdk.service.datasource); /** * 从外部数据库中定时同步用户、机构、角色信息到知识库中。 * * needTopGroup变量用来控制是否创建一个"顶级机构Smartbi-MPP部署(普通用户)
sSmartbi MPP 高速缓存库，列式数据库管理系统，用于抽取数据。 1、安装包说明 普通用户权限部署smartbimpp的安装介质，请联系Smartbi官方获取 smartbi-mpp.xxx.tar.gz安装包与RPM包方式部署有所不同，区别如下： 类别 tar.gz安装包 RPM … 注：查询CPU是否支持SSE 4.2指令集 grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not supported" 3、系统环境配置(需要管理员权限) 配置系统环境需要root或sudo权限。 3.1第四章：附录
4.1 Mondrain属性详解 4.1.1 Schema Schema 定义了一个多维数据库。包含了一个逻辑模型，而这个逻辑模型的目的是为了书写 MDX 语言的查询语句。这个逻辑模型实际上提供了这几个概念： Cubes （立方体）、维度（ Dimensions ）、层次（ Hierarchies ）、级别（ Levels ）、和成员（ Members ）。而一个 schema 文件就是编辑这个 schema 的一个 xml 文件。在这个文件中形成逻辑模型和数据库物理模型的对应。属性如下： 属性名 含义 name Schema的名字 measuresCaption 在表示层显示自动导入资源
1 概述 Smartbi 允许使用升级类进行导入资源的维护，当扩展包中需要在启动过程中自动导入已经定制好的报表、数据源等功能时，就可以使用自动导入资源机制。类似于升级知识库。 2 自动导入的规范 1、与知识库升级类相同 … 。 Smartbi会重复上面的升级，直到找不到更高版本的升级类为止。 3 示例说明 其中文件"PostTask_New.xml"的生成过程如下：先在Smartbi中创建好需要导入的资源(比如：数据源、业务查询等等)，然后再导入这些资源(本示例仅导出了一个关系数据源)，最后将导出生成的xml文件重命名自动导入资源
1 概述 Smartbi 允许使用升级类进行导入资源的维护，当扩展包中需要在启动过程中自动导入已经定制好的报表、数据源等功能时，就可以使用自动导入资源机制。类似于升级知识库。 2 自动导入的规范 1、与知识库升级类相同 … 。 Smartbi会重复上面的升级，直到找不到更高版本的升级类为止。 3 示例说明 其中文件"PostTask_New.xml"的生成过程如下：先在Smartbi中创建好需要导入的资源(比如：数据源、业务查询等等)，然后再导入这些资源(本示例仅导出了一个关系数据源)，最后将导出生成的xml文件重命名数据模型-构建模型
数据模型实现了将关系数据来源构建成多维数据集模型。 在构建模型前，我们先了解多维模型及多维表达式（MDX）中的一些重要概念：维度(Dimensions)、级别(Levels)、成员(Members)和度量(Measures)。 在传统的关系数据库中，用于数据定义和操作的大多数语言（如 SQL）都设计为在两个维度中检索数据：列维度和行维度。下面的关系图说明一个用于存储定单信息的传统关系数据库。 1.png 各个表均提供二维数据。各行与各列的交集是一单个数据元素，称为字段。要在 SQL 查询中查看的特定列用 SELECT 语句进行指定，而要检索的行用 WHERE 子句加以限定。 而对于多维数据，则可以用具有两个以上维度
