1 概述

业务用户在进行数据分析前，需要创建数据模型，在数据模型中可以添加查询、数据，用户进一步的分析。 用户在进行数据分析前，需要先创建数据模型，在数据模型中可以添加查询、并进行必要的数据加工处理，这是创建报表的第一步。

2 查询概览

"查询"，是Smartbi系统中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础，Smartbi支持多种、不同场景的查询类型： Smartbi支持可视化创建数据模型，比如选择数据源表、即席查询、自定义SQL查询等

其中数据源表、即席查询、SQL查询 支持【直连】模式；

生成日期表、导入文件、Java查询、存储过程、ETL高级查询、脚本查询仅支持【抽取】模式，详情看查看：直连与抽取。

3 功能入口

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4、查询类型介绍

4.1 数据源表

适用场景：基于业务库已建好的数据表或者数据已经处理好的情况

从业务数据库中接入数据，Smartbi提供从多种数据库中进行数据源接入的功能服务，目前支持的数据库类型包含但不限于：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、OceanBase、ClickHouse、Impala等，详情查看"支持的数据源范围 "；数据库类型将根据您的需求不断的添加新的数据库支持。

以“订单主题为例”创建数据模型：

1、选择数据源表，如下图所示，但是有时候源表的数据不满足业务的需求，希望IT人员先处理好数据再建模，那用户也可以选择数据库下面的业务视图

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2、点击【确定】之后加载到模型，如下图所示，系统会自动识别数值型字段为度量，用户也可以把维度转换成度量或者删除度量，并且还可以对各个查询进行编辑、复制、表关系设置、预览数据、字段属性修改; 如果发现加载错了源表还可以删除对应的查询以及加入新的表。

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由于各个查询最终都会加载到数据模型中，所有的操作基本都一致，下面的查询介绍不再重复累述！

4.2  SQL查询

适用场景：

•  用户可以通过自定义SQL对数据库中的表、字段进行处理比如：跨表合并数据、转换字段、计算字段等,
•  使用SQL查询过滤数据或者权限控制

Smartbi 中的 SQL 语句不能创建新的数据表，也不能修改表结构，仅支持将已有数据库中的表通过 SQL 语句取数至系统中并且SQL 语句的语法规则需要和连接的数据库适配。

”订单详细"，由于每天的订单数据很大，需要增加时间过滤进行查询；

具体的操作步骤如下：

Image Removed如上图所示， {[paramName]}是参数动态值，参数默认值可不填写，不填写代表查询全部数据； 如果在模型中的[参数管理]进行了关联映射，可以随着模型设置的默认值改变输出结果集；具体可参考：参数管理

参数数据类型，默认是字符串，用户可以选择与SQL查询条件字段匹配的数据类型：日期、日期时间、时间、整型、浮点型、长浮点型、其他.

如果用户写好了SQL查询，想回到数据模型，建议先点击【保存】之后再点击【回到模型】或者手动切换到数据模型。

4.3 即席查询

适用场景：面向一线业务人员，提供拖、拉拽的分析能力，让懂业务的人实现自助数据分析

下面以查看“产品类销量情况”为例，进行说明：

操作步骤:

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补充说明：

其中数据源表、即席查询、SQL查询 支持【直连】模式；

生成日期表、导入文件、Java查询、存储过程、ETL高级查询、脚本查询仅支持【抽取】模式，详情看查看：直连与抽取