1 概述

业务用户在进行数据分析前，需要创建数据模型，在数据模型中，可以添加查询、数据，用户进一步的分析。

2 查询概览

"查询"，是Smartbi系统中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础，Smartbi支持多种、不同场景的查询类型： 

序号

查询类型

适用场景

1

数据源表

  • 基于业务库已建好的数据表或者数据已经处理好的情况


2

即席查询

  • 适用于0基础业务人员
  • 提供拖、拉拽的分析能力，让懂业务的人实现自助数据分析

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

生成日期表

  • 基于用户设置的起止时间段及日期格式字段而自动生成的日期表结构和日期数据。

4

导入文件

  • 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

5

Java查询

  • 不支持或不开放数据源取数的情形
  • 用户通过自定义的类读取数据并输出数据结果,

6

存储过程查询

  • 数据存储在客户的业务系统，并且是以存储过程的方式

7

ETL高级查询

  • 高级数据加工，大数据量加工
  • 基于封装好的算法可视化组件，拖拉拽完成数据处理

8

脚本查询

  • 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

其中数据源表、即席查询、SQL查询 支持【直连】模式；

生成日期表、导入文件、Java查询、存储过程、ETL高级查询、脚本查询仅支持【抽取】模式，详情看查看：直连与抽取。


3 功能入口

4、查询类型介绍

4.1 数据源表

适用场景：基于业务库已建好的数据表或者数据已经处理好的情况

从业务数据库中接入数据，Smartbi提供从多种数据库中进行数据源接入的功能服务，目前支持的数据库类型包含但不限于：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、OceanBase、ClickHouse、Impala等，详情查看"支持的数据源范围 "；数据库类型将根据您的需求不断的添加新的数据库支持。

数据模型目前还不支持的数据库类型：多维数据源、NoSQL 数据库

以“订单主题为例”创建数据模型：

1、选择数据源表，如下图所示，但是有时候源表的数据不满足业务的需求，希望IT人员先处理好数据再建模，那用户也可以选择数据库下面的业务视图

2、点击【确定】之后加载到模型，如下图所示，系统会自动识别数值型字段为度量，用户也可以把维度转换成度量或者删除度量，并且还可以对各个查询进行编辑、复制、表关系设置、预览数据、字段属性修改; 如果发现加载错了源表还可以删除对应的查询以及加入新的表。

由于各个查询最终都会加载到数据模型中，所有的操作基本都一致，下面的查询介绍不再重复累述！

4.2  SQL查询

适用场景：

  •  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查询过滤数据或者权限控制

Smartbi 中的 SQL 语句不能创建新的数据表，也不能修改表结构，仅支持将已有数据库中的表通过 SQL 语句取数至系统中并且SQL 语句的语法规则需要和连接的数据库适配。

”订单详细"，由于每天的订单数据很大，需要增加时间过滤进行查询；

具体的操作步骤如下：

如上图所示， {[paramName]}是参数动态值，参数默认值可不填写，不填写代表查询全部数据； 如果在模型中的[参数管理]进行了关联映射，可以随着模型设置的默认值改变输出结果集；具体可参考：参数管理

参数数据类型，默认是字符串，用户可以选择与SQL查询条件字段匹配的数据类型：日期、日期时间、时间、整型、浮点型、长浮点型、其他.

如果用户写好了SQL查询，想回到数据模型，建议先点击【保存】之后再点击【回到模型】或者手动切换到数据模型。

SQL语句如果嵌套并且执行失败，这时只支持抽取模式。

3 即席查询

适用场景：面向一线业务人员，提供拖、拉拽的分析能力，让懂业务的人实现自助数据分析

下面以查看“产品类销量情况”为例，进行说明：

操作步骤:

补充说明：