1

数据源表

• 客户有数仓并且已经通过ETL处理好了数据，不需要额外再处理的场景
• IT技术人员已经通过SQL查询处理好了指标，业务人员基于IT人员写好的SQL查询构建模型。

2

即席查询

• 适用于0基础业务人员
• 提供拖、拉拽的构建查询，让懂业务的人简单、快速构建模型

3

SQL查询

• 适用于熟悉SQL的技术人员
• 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
• 使用SQL查询进行权限控制

• 存在线下数据需要合并分析
• 导入线下处理好的Excel、CSV、TXT等文件

ETL高级查询

• 整合多个系统中的数据，汇总业务交易数据、将应用程序数据从旧系统迁移到新系统
• 增量更新

6

生成日期表

• 而业务表里的日期只有业务发生时才会有记录，否则就缺失；日期表的日期是独立完整的，没有缺失。

• 日期表除了自带的日期列，可以衍生出其他日期相关列，诸如年、月、日、季、周等，一年365行数据。业务表就不同了，一个公司有N个部门，一个部门有N个员工，假如每个员工每天产生一条业务数据，那一年要多少行？如果想按季统计销量，按月统计采购、按周统计销量、就必须同时扩充这三张表里的日期列——毫无效率，凭添隐患

• 取各种非结构化数据、特殊数据,支持编写代码脚本去查询数据

8

Java查询

• 取各种自定义类或者存储在服务器下的文件数据，支持通过调用类的方式去查询数据
  

9

存储过程查询

• 直接接入关系数据库中的存储过程，支持存储过程中带参数