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3 详细更新内容
+表示新增，^表示增强，<表示变更。
3.
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+ 新增适配DataFuse虚拟数据湖仓
DataFuse作为一款开源的云原生新式数据仓库，凭借快速弹性扩展、架构简单和低成本的显著优势，可灵活对接 MySQL、Clickhouse、GaussDB 等多种底层数据库。详情可查看：DataFuse虚拟数据湖仓。
+ 新增适配ByteHouse
ByteHouse是字节跳动基于 ClickHouse 深度优化和自研的开源列式数据库，主要用于解决海量数据的实时分析和查询需求。详情可查看：数据连接支持情况-汇总。
^ 快速计算同期前期计算优化
在之前版本中，根据日期范围查询包含闰月的同期值，存在数据获取不完整的问题；而在最新版本中，优化了计算逻辑，在任何日期范围下都能精准呈现准确数据以及同期值。
功能介绍
突破跨年份日期差异的计算限制，支持在日期区间同期值计算时，智能适配不同年份的日期天数变化。
以 “2025年02月01日 - 03月01 日区间与 2024 年同期对比” 为例，系统可自动识别 2024年02 月有29日、2025年02月无29日的日期差异，精准关联对应日期数据，在此基础上快速完成同期值的准确计算，避免因日期天数不同导致结果偏差。
^ SQL引擎V2.0能力增强
1、获取总行数与执行取数优化：在之前版本中，在报表层启用总行数显示时，SQL 引擎V2.0的数据获取效率低下，严重影响操作体验；最新版本通过优化获取总行数与执行取数逻辑，将报表加载速度提升超3倍，实现大数据量场景下的秒级响应，显著增强系统在复杂查询场景下的性能表现。
2、计算度量向导(时间计算系列)支持走SQL查询V2.0：在之前版本中，计算度量向导创建期初期末查询时，面对千亿级大数据量存在显著性能瓶颈，查询耗时长达 10 分钟；最新版本通过支持时间计算系列走SQL引擎V2.0，实现千亿级数据量下的查询性能飞跃，查询响应速度提升至秒级。详情可查看：SQL引擎V2.0。
3、SQL引擎V2.0支持有分类汇总的度量排序：在之前版本中，交叉表组件在显示分类汇总且对度量、快速度量排序时不支持走SQL引擎，导致数据处理效率低；在最新版本中，调整了实现逻辑，支持走SQL引擎V2.0，显著提升数据查询效率与响应速度。
^ 计算度量mdx校验增强
旧版本中计算度量存在引用无效字段或自身循环引用时，系统无法触发校验机制；最新版本强化了计算度量表达式的校验逻辑，当检测到引用不存在的字段/或循环引用时，会实时弹出异常提示并禁止保存，从源头避免因表达式错误导致的后续查询异常。详情可查看：自定义计算度量。
^ 计算列查询逻辑优化
在之前版本中，计算列一旦出错，即便报表层未勾选该列仍会触发报错；最新版本通过优化查询逻辑，实现智能错误隔离，未勾选的出错计算列不再干扰其他字段查询，仅当勾选该列时才会显示异常提示，显著提升报表查询的稳定性与灵活性。
3.2 自助ETL&作业流
^ ETL“关系数据源”节点优化
对“关系数据源”节点，进行了重新设计、全面优化，让操作指引性更强。用户可以更高效地从最近使用过的数据源中，快速选择所要的表资源。对于“过滤条件”的设置，用户不再需要记忆并手动输入字段、参数名称，可以直接在对话框上拖入它们，同时还可以直接预览条件过滤后的数据。
^ 作业流“Foreach循环器”节点功能增强
对“Foreach循环器”节点，进行了功能增强。循环资源在执行过程中可能出错，用户希望可以自由地控制出错后的动作，因此我们增加了“忽略错误继续执行”配置项。选择“是”，则在节点内部循环过程中，如果“循环资源”执行过程中出错了，则直接跳过本次循环，继续执行下一个循环。选择“否”，如果执行过程中出错，立即退出整个循环，不再执行任何后续循环。
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1 可视化报表
+ 日期区间筛选器正式发布
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在旧版本中，交互式仪表盘支持日期区间筛选器（Beta）组件，新版本进一步优完善功能，即席查询和透视分析新增日期区间筛选器，正式发布日期区间筛选器功能。
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旧版本因导出的脱敏逻辑存在缺陷，导致仪表盘的图形等组件导出时数据脱敏规则未能生效。新版本完善了导出时的脱敏逻辑传递机制，确保脱敏规则严格按设置（仅浏览、仅导出或浏览且导出）生效。
3.
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2 AIChat
+ 支持直接问指标的期初、期末值
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在用户使用的数据模型中，并未提前把所有指标的期初、期末值对应的计算度量都配置好，但在透视分析/仪表盘等模块中，可以利用“快速计算”功能直接查询指标的期初、期末值。现在AIChat中也支持这一功能了，用户在问句中可以直接问某指标的期初、期末值，剩下所有工作都由产品自动处理。目前支持问期初值、期末值、比期初增长、比期初增长率，并且它们都支持两种计算方式，分别是计算时点值、累计值。
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AIChat 在查询过程中，需要通过大模型生成 Python代码，而大模型生成代码耗时主要跟输出长度有关。因此我们调整大模型提示词模板，缩短生成代码中的函数名、变量长度，以及减少不必要的注释。经测试验证，经此优化后，大模型生成耗时平均降低了10%左右，进一步减少查询等待时间，优化了使用体验。
3.3 数据准备
+ 新增适配DataFuse虚拟数据湖仓
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DataFuse作为一款开源的云原生新式数据仓库，凭借快速弹性扩展、架构简单和低成本的显著优势，可灵活对接 MySQL、Clickhouse、GaussDB 等多种底层数据库。详情可查看：DataFuse虚拟数据湖仓。
+ 新增适配ByteHouse
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ByteHouse是字节跳动基于 ClickHouse 深度优化和自研的开源列式数据库，主要用于解决海量数据的实时分析和查询需求。详情可查看：数据连接支持情况-汇总。
^ 快速计算同期前期计算优化
...
在之前版本中，根据日期范围查询包含闰月的同期值，存在数据获取不完整的问题；而在最新版本中，优化了计算逻辑，在任何日期范围下都能精准呈现准确数据以及同期值。
功能介绍
突破跨年份日期差异的计算限制，支持在日期区间同期值计算时，智能适配不同年份的日期天数变化。
以 “2025年02月01日 - 03月01 日区间与 2024 年同期对比” 为例，系统可自动识别 2024年02 月有29日、2025年02月无29日的日期差异，精准关联对应日期数据，在此基础上快速完成同期值的准确计算，避免因日期天数不同导致结果偏差。
^ SQL引擎V2.0能力增强
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1、获取总行数与执行取数优化：在之前版本中，在报表层启用总行数显示时，SQL 引擎V2.0的数据获取效率低下，严重影响操作体验；最新版本通过优化获取总行数与执行取数逻辑，将报表加载速度提升超3倍，实现大数据量场景下的秒级响应，显著增强系统在复杂查询场景下的性能表现。
2、计算度量向导(时间计算系列)支持走SQL查询V2.0：在之前版本中，计算度量向导创建期初期末查询时，面对千亿级大数据量存在显著性能瓶颈，查询耗时长达 10 分钟；最新版本通过支持时间计算系列走SQL引擎V2.0，实现千亿级数据量下的查询性能飞跃，查询响应速度提升至秒级。详情可查看：SQL引擎V2.0。
3、SQL引擎V2.0支持有分类汇总的度量排序：在之前版本中，交叉表组件在显示分类汇总且对度量、快速度量排序时不支持走SQL引擎，导致数据处理效率低；在最新版本中，调整了实现逻辑，支持走SQL引擎V2.0，显著提升数据查询效率与响应速度。
^ 计算度量mdx校验增强
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旧版本中计算度量存在引用无效字段或自身循环引用时，系统无法触发校验机制；最新版本强化了计算度量表达式的校验逻辑，当检测到引用不存在的字段/或循环引用时，会实时弹出异常提示并禁止保存，从源头避免因表达式错误导致的后续查询异常。详情可查看：自定义计算度量。
^ 计算列查询逻辑优化
...
在之前版本中，计算列一旦出错，即便报表层未勾选该列仍会触发报错；最新版本通过优化查询逻辑，实现智能错误隔离，未勾选的出错计算列不再干扰其他字段查询，仅当勾选该列时才会显示异常提示，显著提升报表查询的稳定性与灵活性。
3.4 自助ETL&作业流
^ ETL“关系数据源”节点优化
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对“关系数据源”节点，进行了重新设计、全面优化，让操作指引性更强。用户可以更高效地从最近使用过的数据源中，快速选择所要的表资源。对于“过滤条件”的设置，用户不再需要记忆并手动输入字段、参数名称，可以直接在对话框上拖入它们，同时还可以直接预览条件过滤后的数据。
^ 作业流“Foreach循环器”节点功能增强
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对“Foreach循环器”节点，进行了功能增强。循环资源在执行过程中可能出错，用户希望可以自由地控制出错后的动作，因此我们增加了“忽略错误继续执行”配置项。选择“是”，则在节点内部循环过程中，如果“循环资源”执行过程中出错了，则直接跳过本次循环，继续执行下一个循环。选择“否”，如果执行过程中出错，立即退出整个循环，不再执行任何后续循环。
3.5 公共模块
+ 系统监控增加集群、索引监控页面
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