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自助ETL-关系目标源
建数据连接可能会报错或有性能问题， 暂不支持插入或更新功能）、CirroData https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=142978840（仅支持追加、覆盖两种模式，插入或更新暂不支持）。 注意事项： 用户需要对数据源拥有编辑权限跨表创建计算列
筛选时，“一的” 一方仍然不支持创建宽表计算列。这是基于数据一致性和性能的考虑，若在 “一的” 一方随意创建宽表计算列，可能会导致数据冗余和计算效率低下。 5 功能限制 5.1 表关系设置限制 在设置表关系时，“跨表计算列字段” 不会显示。这是因为跨表计算列是基于已有的表关系进行数据计算和获取的，其本身各类组件日志获取方式参考
（此文档仅供参考） 随着产品的组件日益增多，日志的存放路径也比较零散，此文档整理各类组件的日志获取路径供参考。 一、Smartbi服务 注意 由于在控制台输出日志，会导致smartbi的性能问题，所以现在新版本的V10.5.15及V11版本，都默认禁用了控制台日志输出（即smartbi的日志默认不会输出到tomcat的catalina.out），其他中间件也是一样。 当第一次部署启动smartbi时，可能由于各种原因导致smartbi启动失败，此时还没有配置config页面，无法指定smartbi.log文件，可以查找启动目录下的init.log文件进行分析。 前端界面下载（V11V11 202307版本介绍
1 发布日期 2023 年 7 月 3 日 2 重点更新概览 2.1. 产品体验大升级 深度分析BI用户场景,通过新增层层递进的方式，让操作步骤清晰明了； ，，这3个自助式分析模块重新定义“易用性”和“统一性” 全新推出””集中管理用户资源,减少不同窗口寻找资源带来的繁琐 打通产品帮助体系，让使用者能够实时与售后中心进行互动和交流，解答您的疑问，跟踪您的问题 重构和价值重新定义，从明细数据到分析数据都有对应的模块支撑；w 2.2. 提升产品稳定性和性能 增加高速缓存库多副本功能，自动化的实现某节点故障时快速转移 数据模型中的查询类型优化表关系连接方式，保证结果数据的准确性，根据数据分析时的操作偏好优化【升级注意事项】V8.5➜V10.5
、原生SQL查询、存储过程查询、多维查询、Java查询 ③V10以上版本在使用旧数据集SQL查询时，不支持SQL查询的嵌套引用（即不支持在一个SQL查询中拖拽另外的SQL查询） ECharts图形 V4.X V5.1.2 （1）虽然这次ECharts版本升级能在性能上得到提升、它的新版也修复一些问题 … V4.X V5.1.2 （1）虽然这次ECharts版本升级能在性能上得到提升、它的新版也修复一些问题；但同时会带来图形样式等改变，有些用户会关心如何恢复旧图形效果，变更详细说明与恢复操作请查阅ECharts升级注意事项（SmartbiV8、9.5升级V10） https://wiki.smartbi.com.cn【升级注意事项】V9.7➜V10.5
； 由于报表数据集（模型查询、SQL查询）与系统数据集实现方式不同，因此两种类型的数据集之间不能混合使用。 ECharts图形 V4.X V5.1.2 （1）虽然这次ECharts版本升级能在性能上得到提升、它的新版也修复一些问题；但同时会带来图形样式等改变，有些用户会关心如何恢复旧图形效果 … 版本升级能在性能上得到提升、它的新版也修复一些问题；但同时会带来图形样式等改变，有些用户会关心如何恢复旧图形效果，变更详细说明与恢复操作请查阅ECharts升级注意事项（SmartbiV8、9.5升级V10.5） https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action关系型数据源-TiDB数据连接
，会自动在“连接字符串”结尾添加“&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=-2147483648”，用于优化内存占用，在抽取千万级别的海量数据到高速缓存库时能显著提高数据抽取性能。 允许加载Excel数据：在勾选“允许加载Excel数据”后，可以在文件导入的时候选择该数据源关系型数据源-SelectDB数据连接
字符串”结尾添加“&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=-2147483648”，用于优化内存占用，在抽取千万级别的海量数据到高速缓存库时能显著提高数据抽取性能。 1. 目前 只支持读取数据，不支持写入 2. 不支持存储过程的方式读取数据 3.selectDb不支持Excel融合分析如何进行浏览和发布
选择 另发布，再发布一份新的报表到服务器上。 在点击 发布 的时候，我们可以勾选工具栏上的 Web端显示优化，在Web端隐藏大数据的Sheet页，以优化Web端性能。 image2022-3-25_11-46-7.png 2、功能演示 发布 1）制作一个报表，完成之后点击 发布，将报表发存在服务器上产品实施流程
Smartbi Mining凝聚丰富的数据挖掘项目经验，也提炼出科学的实施流程。首先是确定商业目标，这个目标同时要具备业务定义与技术定义（例如我们前面提到的，预测商业银行客户的流失概率。就是一个明确的目标）；第二步是 进行数据的准备与模型建立。 （这两者其实是统一的，使用什么算法建立模型其实与具备什么业务数据密切相关。这里面会进行不断的实验与调整）接下来，模型相对稳定后，就需要用不同的评估方法进行模型的评估与参数调优。在达到一定的准确率后（比如8成），模型就能进行部署， 如前面所述这个在我们产品里面就很简便了。而部署并不是终结，挖掘项目通常都需要迭代。如 调整目标、补充数据、 优化模型性能等，这也是我们很多项目都是多期
