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- 联合查询：当相关数据存储在不同数据库或文件内的多个表中时，可以使用数据模型的抽取做联合分析
- 非常适用于企业没有独立数仓或数仓负载过重的情况,用抽取模式可以提高性能
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直连介绍
直连模式是Smartbi引擎查询的默认模式，所有的查询会发送给底层数据库或数仓执行
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- 注意，除了Smartbi JDBC for Excel、MongoDB、Tinysoft、Smartbi jdbc4Olap这个几个数据库，其他数据库均支持直连模式。
- 打开数据模型默认直连模式，如果不手动切换或者不加入不支持直连的查询类型，将会一致保持直连模式；
| 注意 |
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1、直连时计算依赖原始数据库或数仓，如果底层数据库或数仓的配置低、性能不好等，会导致取数慢、查询奔溃等问题。 2、若在原始数据库对表结构进行更改（进行了列的增减），那么表结构的变化不会立即更新到在数据模型中。需要对模型中的表进行“同步”操作，“同步”新添加进来的字段，详情可查阅：设置及修改查 3、若直连数据仓库，而数据仓库又是通过ETL作业流进行更新同步的，如果作业流没有执行，直连查询的还是原来的数据。 |
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抽取介绍
Smartbi数据模型先把源数据抽取到高速缓存库，然后从高速缓存库中取数；
- 目前导入文件、JAVA查询、脚本查询、ETL高级查询、存储过程查询、生成日期表，含有以上私有查询时，必须使用抽取模式;
- 数据源表、即席查询、SQL查询可以选择抽取还是直连。详参：查询并准备数据
4.1
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数据抽取类型介绍
数据抽取分为全量抽取、按次抽取两种抽取方式。
4.1.1 全量抽取
每次抽取的时候将表数据全部抽取至MPP数据库，是全量覆盖抽取.
全量覆盖抽取：每次抽取，对数据库的全部数据进行抽取，并覆盖MPP数据库已有的数据，如下图所示：
4.1.1 按次抽取
“按次抽取”是结合用户的登录生成的Session及查询的参数组合进行抽取。
“按次抽取”使用场景：
- 有些客户希望实时数据，但又无法使用直连模式（如数据模型中含有存储过程模型表）或者是参数进行数据过滤情况。
- 数据模型中一部分数据和用户信息密切相关（如权限等），但又不能使用直连模式。
