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3.1 数据准备
^ ETL高级查询支持查询动态抽取
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之前版本中，数据模型中的“ETL高级查询”不支持查询动态抽取；在最新版本中，基于产品完整性考虑，“ETL高级查询”支持了查询动态抽取。详情可查看：之前版本中，数据模型中的“ETL高级查询”不支持查询动态抽取；为了提升产品完整性，在最新版本中已增加对“ETL高级查询”动态抽取的支持。详情可查看：直连&抽取。
^ SQL引擎V2.0支持年周层次
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之前版本中，年周层次涉及到时间的计算不支持走SQL引擎；基于产品完整性考虑，在最新版本中SQL引擎V2之前版本中，年周层次涉及到时间的计算不支持通过SQL引擎执行；为了提升产品完整性，SQL引擎V2.0支持了年周时间层次。详细可查看：0已在最新版本中实现对年周时间层次的支持。详情可查看：SQL引擎V2.0。
^ 数据模型保存性能优化
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优化数据模型的保存性能
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之前版本中，当数据模型比较大(比如模型种含有20个子查询)时，保存耗时比较长；在最新版本中，优化了保存策略，大幅提升数据模型保存速度，有效解决项目中因模型体积导致的保存卡顿问题。
场景描述 | 操作 | 优化前总耗时 | 优化后总耗时 |
多事实模型 模型中有5个事实表、15个维表 每个表大概了20-50个字段 | 更新模型之后保存 | 15s | 3s |
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在最新版本中，在数据模型校验中新增了 “修复” 功能，支持对 “字段树节点与字段映射关系不存在、模型字段引用的私有查询字段不存在、时间层次引用的模型字段不存在” 这三类“脏”数据进行自助修复。这三类“脏”数据进行自助修复。详情可查看：数据模型校验。
^ 多维引擎性能优化
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在最新版本中，部分场景优化了多维引擎查询性能，将维度及原子度量的排序逻辑下沉至数据库执行，提升查询效率的同时减少内存消耗。详细可查看：多维引擎：涉及排序部分场景性能优化说明。
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