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为什么需要数据模型
大宽表来实现数据集市，分析应用起来更加直观、效率更高。 但是因为宽表模式的限制，存在增删分析字段不方便、数据重复膨胀口径不一、关联计算时数据量大性能慢、宽表和业务手工Excel数据关联混合分析不方便等问题，技术人员处理起来不灵活、不敏捷。 客户期望：能够实现更加敏捷的多维建模。 受限于技术，传统“数据集市”不敏Smartbi 工具集
用户名，NotLogin表示未登录。 Item（属性） name 属性名称。 className 属性类型。 listpools.jsp（对象池信息） 对象缓冲池可以增强系统在并发时的性能，减少服务器的压力，提高用户报表查询速度。 节点GC策略测试
Old/Serial和G1回收策略下，随着内存增加响应速度提高较明显。其中G1回收策略，在200g内存下的响应时间相较于其他回收策略都低。 综上：基于G1回收策略随着内存增大能更充分利用内存，且性能表现亦有所提升。我们推荐使用G1回收策略。 回收策略设置 Jdk默认回收策略为PS(PS Scavenge、PS安装SmartbiMPP(普通用户)
> </invalidCertificateHandler> </client> </openSSL> <!-- smartbi begin 最大并发处理的请求数(包含 select,insert 等)，默认100 调整到300 可以根据机器性能和并发情况再调大--> <max_concurrent_queries>300安装SmartbiMPP 单节点（rpm/deb包）
,insert 等)，默认100 调整到300 可以根据机器性能和并发情况再调大--> <max_concurrent_queries>300</max_concurrent_queries> <!-- smartbi end --> <max_server_memory_usage>0【跨版本升级变更】V10.5➜V11
，参数的选中值无最大行数限制。 报表使用参数时，参数的选中值有最大行数限制，最大行数通过 系统选项>高级设置 的 “参数最大行数”控制。 为了确保系统的稳定性，防止用户误操作导致参数选中值过多，从而影响查询性能或引发系统宕机，V11版本将所有参数的选中值个数纳入系统设置进行管理。 当参数的默认值个数超出系统限制数据模型错误用法
worddavab5ae24656bdb9014ddd28a431ceaf9d.png 为了确保查询结果中日期序列的连续性，并且简化与日期相关的筛选逻辑，推荐的做法是创建一张共享的日期维度表。这张日期维度表不仅能够为报表提供所需的全部日期列，还可以包含额外的日期属性（如年、季度、月等），从而增强数据分析的能力并改善查询性能Smartbi V10.5.12-数据准备
^【指标管理】指标模型支持生成多个数据模型 背景介绍 在旧版本中，指标的应用只能基于整个指标模型，在实际项目使用时，会存在以下问题： 难维护：原指标模型是通过资源授权的方式，实现不同部门使用不同业务域指标的场景，授权较为复杂。且模型一旦异常，应用模型的所有报表资源都会受影响。 使用性能差：不同的业务应用都Smartbi V10.1-数据挖掘
中，用户使用统计分析时，如果观测数据包含的字段较多，各项指标的统计时间会很长，用户需要花费很多时间等待运行结果。新版本，Smartbi将全表统计的指标拆分为默认指标和可选的指标，用户在运行实验时无需运行全部指标，可极大地减少运行时间，提升性能。 功能简介 新版本，全表统计新增“可选统计”设置项，用户可根据需求添加原生SQL数据集
类似SQL数据集，是通过在文本输入区中直接输入各类数据库方言表达式定义数据集条件和内容的一种数据集。 一般在SQL数据集嵌套执行性能低或是SQL数据集不支持的数据集语句（如Syabse数据库子数据集不支持Order by），我们可以使用原生SQL数据集来实现。 原生SQL数据集与SQL数据集的主要区别如下： SQL数据集是一类封装结构的原生SQL数据集语句，在解析SQL语句过程中对最外层进行了包装：如“select area from area”解析后的执行语句为“select T84.area as F85 from (select area from area) T84”；而原生SQL数据集没有对最外层进行
