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ETL高级查询是可以将数据源表或者数据集中的数据进行清洗、聚合、关联和合并等操作，并将加工后的数据输出，能够快速的完成数据准备。
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1、使用ETL高级查询的前提必须要先部署好数据挖掘的引擎，否则无法正常使用。 2、ETL高级查询目前只支持抽取模型。 3、如果数据模型原来是直连模式，增加ETL高级查询之后，会强制变成抽取模式。详情可查阅：1、使用 ETL高级查询 的前提必须要先部署好数据挖掘的引擎，否则无法正常使用。 2、ETL高级查询 目前只支持抽取模型。 3、ETL高级查询 暂不支持按次抽取，详情可查看：直连&抽取。 4、其他类型转成 ETL高级查询 之后无法再转回去，这是不可逆操作。 5、如果数据模型原来是直连模式，增加ETL高级查询之后，会强制变成抽取模式。详情可查阅：直连&抽取。 |
2 生成大宽表
用 ETL高级查询 生成 大宽表 ：可以“将不同粒度的指标合并到到一张大宽表，便于用不同维度进行分析”，并且大宽表抽取到 高速缓存库，可以提高性能。
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- 先从左侧拖入 关系数据源 节点, 设置好数据源(northwind)、SCHEMA（default）、表名(订单表)，再 执行该节点； 执行该节点。
- 然后复制该节点，粘贴3次，分别在关系数据源配置 选择不同的表 “订单详细表”、“产品表”、“产品类别表”，分别执行；“订单详细表”、“产品表”、“产品类别表”，分别执行。
- 拖入 多表JOIN 节点，并且把 刚拖入的关系数据源与之进行连接，再点击 多表JOIN 节点 下面的 关联设置 ，设置表与表之间的关系，具体的详细设置可查看：多表JOIN。
- 多表JOIN 执行成功之后，连接 输出到MPP。
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- ETL高级查询 除了同库多表关联生成大宽表，也可以 跨库多表关联生成大宽表 进行取数，步骤一样(不同的点是 在 关系数据源 配置不同的业务库、SCHEMA、表名)，过程不再累述。
- 另外，ETL还可以实现“行转列”、“列转行”、“增量抽取”、“全量抽取”等，详情可查看：另外，ETL还可以实现“行转列”、“列转行”、“全量抽取”等，详情可查看：ETL节点介绍。
5、完成建模之后，可进行数据分析，详情请参考 可视化与数据分析。
