![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026133912.png\")
血缘分析可以让资源管理者迅速掌握当前资源利用率，从1.8开始支持分析所有下游的数据集、图表、看板、报表，包含间接依赖(如：图表使用的数据集使用了该数据源)
\n
数据集
\n数据集是OLAP分析的Cube(数据立方体)，可以提前定义查询、聚合表达式、动态时间漏斗、数据权限等。\n在用户数据模型比较稳定的前提下，可以减少相同数据集下不同表报设计时重复的填写查询脚本、新建聚合表达式工作。
\nCBoard 的数据集为敏捷轻模型，任何一条简单的查询输出都可以当做一个 cube 查询来使用，cube 修改避免了常规数据建模、修改、发布测试的繁琐过程。
\n打个比方，第一次业务需求你可能选择了，a,b,c,d 四个列作为聚合维度建立了一个 Cube 查询
SELECT a, b, c, d\n FROM fact a\n JOIN dima ON ...\n JOIN dimb ON ...\n之后有了新的需求，需要引入维度 e, f, g 列，常规的报表工具需要重新引入表、更新模型定义、发布，这个时候 CBoard 轻模型的优势就体现出来了只需要简单的修改或者复制之前的模型再修改一下查询
\nSELECT a, b, c, e, f, g\n FROM fact a\n JOIN dima a ON ...\n JOIN dimb b ON ...\n提示
\n您甚至可以更换一个数据源、完全重写查询，仅需要保证旧查询使用的字段都包含在修改之后的查询字段中
\n数据集的 schema 包含维度列、度量列、聚合表达式、预定义漏斗
原始列/可选列和 Schema 空树出现在页面下方可选列，快速把列添加到 Schema，默认添加到维度节点，之后可通过功能键切换到度量别名添加新建提示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210628171934.png\")
建议
\n正常情况下我们建议让有基础数据仓库建模经验的技术人员进行维度建模，建好模型之后自助分析、看板设计阶段交付非技术、业务使用
\n这样做的好处是专业的人员统一管理模型，交付的模型更加利于后期多场景重用分析，查询性能也更加可控
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210710202929.png\")
维度层级是图表在固定路径上下钻、上卷的路径基础, 常用于交叉表、柱线图、饼图的下钻操作
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230504192910.png\")
原始数据列在模型上可以多次重复使用, 除了定义不同的下钻维度层级之外, 还能对相同列进行不同的维度分组定制; 下面的例子演示了通过不同方式对月份分组上半年/下半年,\n当然这个例子只是简单为了做功能演示, 真实数据你可以已经包含上下半年信息
![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-custom-dim.png\")
编辑按钮进入定制维弹框\n![](\"../assets/dataset/cn-custom-dim-blank.png\"){kind=spacer}
\n分组类型选择列表, 列表分组适合给字符型维度进行分组
![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-custom-dim-list.png\")
左边栏为该原始数据列所对应的值, 右边栏为分组定义,
\n其他分组数据类型, 不指定默认为字符串类型分组类型选择范围, 范围分组适合给数值型维度进行分组
![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-custom-dim-range.png\")
上半年和下半年两个文本成员, 所以选择数据类型为字符分组类型选择脚本, 脚本分组适用于对 sql 比较熟悉的用户, 可以定义任意复杂类型的分组
![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-custom-dim-script.png\")
注意
\n分组脚本不需要再指定别名;
\n对于维度组外成员，如果需要显示，可以设置组外成员处理，默认为维持原值，可以配置维持原值或设置为统一值，如果不需要统计显示，可以设置过滤组外成员
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230504193428.png\")
注意
\n如果衍生维度的数据类型与原始字段的数据类型不一致，Clickhouse会报错，如下面所示，case 结构中同时出现字符与数字，在数据库没有\n做兼容处理的情况下将引起报错, 解决方案为设置组外成员统一值，或者过滤组外成员
\nSELECT \n `the_year` AS c_0,\n CASE\n WHEN `month_of_year` IN (1, 2, 3) THEN '上半年' -- 字符类型\n ELSE `month_of_year` -- 数字型\n END AS c_1,\n... \nSOL 错误 [386] [07000]: Code: 386. DB:Exception: There is no supertype for types String, Int8 because some of them are String/FixedString and some of them are not;
\n维度字典在数据集编辑->维度节点高级配置栏->维度字典(原维度可选值查询)中配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206102703.png\")
支持多对一处理
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206103218.png\")
聚合数据查询
\n维度字典的配置，不会改变汇总查询的结构，从上面的案例可以发现聚合字段依旧是region_id，region_id与country之间是多对一的的关系，即多个region_id对应同一个国家，\n汇总查询按region_id汇总，但是我们的数据引擎会在此基础之前再进行一次汇总计算，实现按字典映射值sales_country的粒度汇总
\nSELECT `REGION_ID` AS c_0,\n SUM(`store_sales`) AS v_0\n FROM (\n -- dataset view\n) cb_view\nWHERE `REGION_ID` NOT IN (1)\nGROUP BY `REGION_ID`\n跨库、跨源关联
\n维度字典查询可以与数据集为不同的库或者数据源，因此可以利用维度字典实现跨库跨源数据关联，典型场景如: Elasticsearch数据集维度映射到关系数据的字典表
\n字典过滤
\n对有配置维度字典的维度过滤，维度成员输出按映射结果分组，选定值为映射值，多维分析引擎会把映射值还原为原值过滤
\n支持用户在选定值直接输入原始值
\n如果输入的选定值在字典表找不到映射关系，则不做映射直接用原值过滤\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206111536.png\")
SELECT `REGION_ID` AS c_0, `sales_region` AS c_1,\n SUM(`store_sales`) AS v_0\n FROM (\n-- dataset view\n) cb_view\nWHERE `REGION_ID` NOT IN (3,7,8,9,10,11,12,13 ....)\nGROUP BY `REGION_ID`, `sales_region`\n编辑聚合表达式并测试正确，表达式是用于聚合后再计算.
\n如: Math.log(sum(columnA)/count(columB))
表达式的编写
\n聚合栏聚合函数和可选字段辅助输入;可选表达式 引用定义好的表达式的时候注意不要成环, 避免解析死循环![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-calculate-measure.png\")
注意
\n聚合表达式中使用的字段必须与聚合函数成对出现，否则聚合表达式将会影响聚合颗粒度引起计算错误
\n如: 维度字段使用了年度，sql对应的聚合为group by year, 当聚合表达式中出现了不在group by中的字段则改查询就不正确了
-- 正确\nselect year, sum(cost)\n from t\ngroup by year\n\n-- 错误\nselect year, unit * sum(cost)\n from t\ngroup by year\nsql的count distinct
\n表达式里面的distinct(col)与sql的count(distinct col)等价, 直接写count(distinct col)是错误的写法
\n汇总统计中维持原始输入
\n怎么实现count(case when col > 10 then 1 else 0 end)
\n加个引号就可以了, 表达式会把里面的语句当成一个整体 count("case when col > 10 then 1 else 0 end")
默认的的汇总类型只支持常规的sum/avg/max/min/count/distinct(等同于数据库中const(distinct column))
\n自定义聚合函数支持用户使用数据库特有的汇总函数，比如clickhouse的分位数统计函数
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206155434.png\")
自定义聚合函数的配置在可选表达式中添加表达式语法如下：
\n\n\n\n
[aggType](column)aggType为聚合函数名，column为列名，如：[quantile](salary)
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206160607.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206160859.png\")
提示
\n使用自定义聚合函数时暂时忽略语法检测，后续版本中会完善语法检测功能
\n用于预定义动态日期窗口，点击下拉选择动态时间表达式模板，模板中的值可以编辑文本。用户可根据自己的需求改成任意大小时间窗口。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210710201433.png\")
男性或者国家为美国这样的条件或者更加复杂的过滤条件则无法完成;定制维功能之后对过滤器也进行了相应的改进, 过滤器不再直接在列上定义, 而是在模型维度节点上进行过滤;![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-prefilter-group.png\")
上半年即可; 否则按原有数据列过滤逻辑, 过滤上半年需再次选定上半年所有月份;![\"\"](\"./../assets/dataset/cn-prefilter-item.png\")
看板是如何做刷新的? 我们知道一个看板里面可以组合来自不同数据集的图表, 但是不是所有的数据集的图表都需要刷新\n因此我们把看板上图表的刷新和数据集绑定在一起了, 在设计数据集的时候设置实时刷新时间间隔, 可以保持空，留空则不做后台刷新，填入大于 0 的值,\n看板展示的时候里面要是存在设置了刷新间隔的数据集所创建的图表, 该图表就会按设置的时间间隔重新读取数据并更新
\n通过数据集权限模板可以控制数据集对不同用户的数据访问权限，查询模板是可以查询外部系统权限数据，这样便可以方便用户把BI系统与外部系统的权限进行集成
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104155811.png\")
操作步骤:
\n${loginName}变量控制区别用户权限范围，查询首列为当前维度限定的数据范围数据集查询中使用变量并不需要提前声明，只要下游自助分析中赋值即可生效，但是不方便地方在于在自助分析页面中不知道数据集中使用了哪些变量，以及变量的类型是什么。
\n从数据集和自助分析两个模块定位的使用者角色来看，数据集设计用户通常为有技术背景的用户，自助分析面向业务用户，因此为了让业务用户能在使用数据集时更加方便，可以选择在数据集开发阶段提前定义好\n数据集支持的变量以及变量类型
数据集设计阶段声明变量支持
\n提示
\n数据集查询中数组变量获取建议使用arr.get()函数传参设置，因为carr.get()能够在变量为空白字符和null两种情况下更安全的设定默认值
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231120175326.png\")
将数据集维度绑定变量之后，自助分析过程中维度过滤条件可以隐式赋值到变量，从而进一步实现变量赋值的无感化、简单化，降低业务人员对变量赋值使用门槛
\n维度自动添加到过滤栏, 防止大数据集使用忘记添加过滤条件，让业务人员使用起来更加便捷，整体提高系统的稳定性
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240506151915.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/dim_filter_pin.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121082745.png\")
是否允许在图表设计阶段，新建表达式，该功能可能与维度、指标列权限冲突，因为通过表达式可以查询不在模型可见范围内的字段，如：引号表达式
\n![\"\"](\"./../assets/dataset/KylinDataSet.png\")
默认场景下为了便于用户能够分析调试、以及更好的理解自助分析动态sql生成原理，在自助分析页面预览查询能够查看查询脚本，\n如果您希望控制sql查询脚本的可见性可以通过配置开启数据集查询敏感，限制一些场景的下预览查询按钮是否可见
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240506142816.png\")
| 是否敏感 | \n数据集查询 | \n数据集 保存与另存为 | \n自助分析 预览查询 | \n网格看板 预览查询 | \n
|---|---|---|---|---|
| 关闭 | \n数据源权限 | \n可见 | \n可见 | \n看板编辑权限 | \n
| 打开 | \n数据源权限+数据集编辑权限 | \n\n | 数据集编辑权限 | \n看板编辑权限 | \n
为了权限管理更加方便, 企业版把原来数据源, 数据集, 图表, 看板各个独立的资源管理通过通用文件夹系统做了统一.
\n这样做带来的好处是, 用户可以按数据主题、用户、部门建立文件夹, 然后把不同模块的资源都放在同一个父文件夹下面(可以多级子文件夹), 在授权的时候只要对父文件夹赋权操作一次即可把文件夹下面所有的资源一并授权给角色.
注意
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210701102622.png\")
在目录树的文件夹上面右键点击, 出现右键菜单, 然后点击创建子文件夹创建文件夹
在目录树的文件夹或资源节点右键点击, 出现右键菜单, 然后点击重命名重命操作
在目录树的文件夹或资源节点上面右键点击, 出现右键菜单, 然后点击删除删除文件夹, 删除文件夹的时候会有安全依赖检查, 如果为非空文件夹是不允许删除的.
提示
\nROOT右键只能进行创建子文件夹操作目前支持以下数据源连接：
\n1.4.2之后支持上传)我们不纯粹为了宣传而罗列各种数据库产品，懂JDBC原理的都知道没有意义。基本上所有关系型数据库都能支持。\n或许会存在一点点语法兼容问题，但是修改起来都比较简单。遇到后台日志抛语法错误异常请在github上面提issue，附上详细的异常日志和操作步骤，我们会协助解决，更加欢迎提PR合并解决方案到我们的版本。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210628163442.png\")
Tips
\n是否使用连接池 设置数据源是否通过druid连接池的方式连接数据源,数据源聚合 默认配置，即引擎每次会解析用户的拖拽配置动态的生成查询语句下推数据源执行, 详细解释请参考性能优化对于一个简单的数据库应用，由于对于数据库的访问不是很频繁。这时可以简单地在需要访问数据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。
\n但是对于一个复杂的数据库应用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。
\n连接复用。通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略，使得一个数据库连接可以得到高效、安全的复用，避免了数据库连接频繁建立、关闭的开销。
普通JDBC连接属性配置之后，作用效果对应源代码如下:
\nString driver = dataSource.get(DRIVER);\nString jdbcUrl = dataSource.get(JDBC_URL);\n\nClass.forName(driver);\n// 获取用户自定义properties\nProperties props = new Properties(getDsrProps());\nreturn DriverManager.getConnection(jdbcUrl, props);\n从1.5.1开始properties配置支持变量
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220124171350.png\")
\n\n\n对于使用了连接池配置的jdbc数据源，可以通过访问\nhttp://host:port/context/druid 查看连接池状态
\n
常用配置
\n| 配置 | \n缺省值 | \n说明 | \n
|---|---|---|
| name | \n\n | 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this). | \n
| initialSize | \n0 | \n初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时 | \n
| maxActive | \n10 | \n最大连接池数量 | \n
| maxIdle | \n8 | \n已经不再使用，配置了也没效果 | \n
| minIdle | \n\n | 最小连接池数量 | \n
| maxWait | \n\n | 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。 | \n
监控连接池状态，老版本连接池的名词为随机字符串，需要数据源管理员在properties配置栏增加name属性才会显示为识别性高的连接池名称，1.4.2版本在没有配置name属性时将会默认使用数据源名称为作为连接池名称，便于维护管理
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210511175128.png\")
关于Hive
\n理论上Hive也可以通过JDBC的方式连接，考虑到查询延迟太高不适合做及时交互查询引擎，不推荐引入。
\n添加JDBC数据源之前确认应用中已经包含了对应的JDBC驱动包，其他驱动可自行添加将驱动拷贝到ext-lib或联系我们预置, 当前版本项目中预置的驱动有：
| 数据库 | \n版本 | \n说明 | \n
|---|---|---|
| MySQL | \nmysql / mysql-connector-java / 8.0.22 | \n\n |
| SQLServer | \ncom.microsoft.sqlserver / mssql-jdbc / 8.2.2.jre8 | \n\n |
| Oracle | \ncom.github.noraui / ojdbc8 / 12.2.0.1 | \n\n |
| Postgresql | \npostgresql / 42.6.0 | \n\n |
| Clickhouse | \nru.yandex.clickhouse / clickhouse-jdbc / 0.2 | \n\n |
| Presto | \ncom.facebook.presto / presto-jdbc / 0.231.1 | \n\n |
| Phoenix | \nphoenix-queryserver-client-5.0.0-HBase-2.0 | \n\n |
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210701180105.png\")
\n文本数据只能读取CBoard应用服务器本地文件，1.4.2之前的版本使用者需要自己架设ftp服务器单独维护文本文件的上传与管理。
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 文件所在目录 | \n该目录指BI服务器上的目录，需提前创建好, 后续数据集中使用该数据源，上传文件时会传到此处配置的目录 | \n
目录权限
\n建议配置的基础目录有新建文件与删除文件操作权限，\n如果没有新建与操作权限，仅有只读权限，也是能够使用的，只是文件上传会失败
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220816164953.png\")
添加了kylin的jdbc依赖，可以直接连接，连接方式如下
\nDriver ：org.apache.kylin.jdbc.Driver\nJdbcUrl：jdbc:kylin://<host>:<port>/<project>\n用JDBC方式连接Kylin可以选数据源聚合也就是聚合下推Kylin，或者使用CBoard提供的内置聚合器，通过查询预聚合返回小的结果集，结果集缓存在CBoard服务器上做二次聚合。 聚合下推原理参照性能优化章节。
\n注意
\n非数据源聚合的连接，切记注意数据集或者Query查询结果集大小。
\n关于Kylin1.6对子查询支持结果异常问题：
\nCBoard中采用的基于数据集定义的子查询嵌套之后group by的形式聚合下推数据源。\n我们在实际使用中遇到过查询结果不准的bug，遇此情况可以通过图表设计模块下预览查询功能查看调试实际执行的Query。\n
或者改用下面Kylin原生数据源
\nKylin原生连接通过restful接口读取解析Kylin数据模型
\n\n\n原生连接模式下聚合操作只会在数据源进行。
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210710110111.png\")
IBI Elasticsearch数据源适配采用restful url + DSL查询的方式适配，不需要转sql查询，目前测试最高兼容版本8.x,\n更高版本只要没有重大变更基本都可以兼容，如有不兼容场景请联系我们更新适配。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230428161609.png\")
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 服务器url | \n必填, 如: http://host:port | \n
| 用户名 | \n选填, ES服务开启了standard HTTP basic authentication 之后需要填写 | \n
| 密码 | \n选填 | \n
在配置输入项中使用变量, 支持读取在系统配置中配置的属性和application.properties中user.前缀的配置项, 通过连接配置可以从数据源头切换不同环境的数据展示
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026134822.png\")
从1.10开始支持数据源中配置的密码自动加密，加密之后的配置将不能与旧版本兼容，旧版本的配置在新版本中点击保存将进行加密操作
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210628163442.png", "date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "date_modified": "2024-11-25T02:08:34.000Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "用户与权限管理", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/7-userAdmin/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/7-userAdmin/", "content_html": "RBAC (Role Based Access Control)基于角色的权限管理，由用户、角色、操作/资源，三部分组成，访问列表也称之为资源列表被赋予角色/用户组之上，赋予用户一个或多个组让用户获得所在组的资源访问权限;
\n混合模式下允许资源被直接赋予用户，这样对于复杂多变的互联网公司的业务场景更加灵活。IBI自1.2起开始支持直接在用户至上的赋权模式。
![](\"../assets/user-admin/cn-rbac.png\")
\n与之相对应用户管理界面分也为三块，同时支持用户管理/角色管理/用户、角色、资源总览三种视图模式。
\n![](\"../assets/user-admin/cn-UserAdmin_Snap.png\")
\n| 栏目 | \n介绍 | \n
|---|---|
| 用户栏 | \n所有用户列表，目前仅支持超级管理员新建、编辑、删除用户 | \n
| 角色栏 | \n所有角色列表，但是用户只能改变自己是角色管理员的角色项 | \n
| 资源栏 | \n资源按标签页分为：菜单、数据源、资源(数据集、图表、看板以文件夹形式组织)、定时任务 | \n
\n\n授权文件夹资源具有继承效果，如果不单独对子节点设置权限，则子节点继承父节点权限
\n
为了简化用户、角色、权限管理，我们把原来需要多个操作页面的工作集中设计到单页面完成，在您可能之前使用过其他的系统里会存在一个页面用户管理，一个角色管理一个界面，角色权限管理又有一个页面，想要查看一个赋予了多个角色的用户所具有的权限合集，一般得靠记忆力。
\n\n\n在IBI系统中，查看、新增、编辑、权限管理统一在一个页面完成，避免了不同界面来回切换，从而做到所见即得的使用体验！
\n
下面的解释可以在您对操作产生疑惑时解疑，正常情况下相信可以脱离文档快速上手
\n用户管理模式下，可以看见两栏，左边栏为用户列表，右边栏为资源列表， 在该模式下用户可以
\n![](\"../assets/user-admin/cn-rbac-user.png\")
\n菜单->管理->用户管理->用户资源管理权限的时候用户栏下方会显示授权按钮，进行用户授权:\n用户-权限按钮进行授权，下拉授权按钮可以操作撤销用户权限角色管理模式下，可以看见两栏，左边栏为角色列表，右边栏为资源列表，在该模式下可以：
\n![](\"../assets/user-admin/cn-rbac-role.png\")
\n\n\n资源栏联动：与用户资源联动不同地方在于，选中多个角色时资源栏会显示多个角色具有的权限合集，该设计是因为我们经常会把某个用户赋予多个角色，显示多个资源合集可以便于查看具有了多个角色的情况下能够访问的所有资源
\n
更新角色资源权限按钮进行授权限，授权为全量授权权限总览模式下，可以看见三栏，在该模式下对于熟练的用户甚至可以完成所有权限相关的操作：
\n\n\n\n选中多个角色时，被联动选中的资源为当前所有角色权限合集
\n
用户列表
\n角色(Role)
\n资源
\n企业版支持对角色设置精细的访问权限, 权限控制可达到单元格粒度. 下面是详细操作介绍:
假如我们有两个不同地区的销售团队, 美国组与加拿大组, 管理员希望每个组只能看到各自的数据; 在角色栏选中美国组, 选中需要添加规则的数据集, 右键Rule
![](\"../assets/user-admin/cn-roledataset-enter.png\")
\n弹出交互框, 左侧为数据集下所有的列, 拖拽列到AND节点, 然后点击编辑按钮, 会进入和图表设计时同样的字段过滤窗类似:
![](\"../assets/user-admin/cn-roledataset-setting.png\")
\n\n\n维度成员过滤设置与自助分析时不同的地方是，此处的维度成员设置支持动态查询脚本，设想一下贵公司可能在引入BI系统之前在其他系统里面维护了一套用户与业务数据权限管理表，此事便可以很方便的在此通过动态查询导入BI系统外部关系；\n从而让您公司多套系统共用一套权限数据
\n
动态查询支持传入的查询变量常用的有：
\n| 变量 | \n解释 | \n
|---|---|
| loginName | \n登陆账号 | \n
| userName | \n用户别名 | \n
\n\n当某个角色对应的维度成员过滤变成动态数据之后，角色本身遍可以当成可变规则来使用，如：原本要对每个国家的用户都建立一个角色然后选定该角色可见国家维度成员，食品集市-加拿大组、食品集市-美国组等等，变可以统一变成一个动态规则组国家过滤规则组
\n
select country\n from your_rule_table\n where user = '${loginName}'\n![](\"../assets/user-admin/cn-roledataset-filter-dimmember.png\")
\n同时, 还您还可以
\nAND或者OR![](\"../assets/user-admin/cn-roledataset-composite.png\")
\nTips
\n设置完成之后记得点击确认保存, 关闭窗口哦!
\n切换到排除标签页, 你还可以控制该角色对模型节点(包含: 层级, 维度, 指标, 表达式与过滤器)的可见性, 如下图, 配置了美国组在使用Foodmart模型的时候不可见家庭小孩数
![](\"../assets/user-admin/cn-roledataset-exclude.png\")
\n通过数据集权限模板可以控制数据集对不同用户的数据访问权限，查询模板是可以查询外部系统权限数据，这样便可以方便用户把BI系统与外部系统的权限进行集成
\n
操作步骤:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230320085026.png\")
${loginName}变量控制区别用户权限范围，查询首列为当前维度限定的数据范围管理 → 权限模板![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121150026.png\")
IBI定时作业现阶段定位于提供一款轻量级数据开发、ETL作业平台，适用于数据任务不是很大的需求场景，如果企业任务多、任务重，建议上分布式任务调度平台如：DolphinScheduler等
\n通过定时任务发送看板，需要服务端定时在后台做看板模拟请求，该功能需要安装配置到模拟请求插件
\n模拟请求插件可以在配置文件中配置或在配置页面配置, 在配置页面配置的优先级高于配置文件中的配置项
## 看板导出、邮件发送依赖插件\npkg_puppetter=/Users/xxx/cboard/pkg-puppeteer/build/pkg-puppeter-macos\npkg.puppetter.args=-DvpWidth=1920 -DvpHeight=1080 -DvpScale=1\n## 导出插件模拟请求地址\nfrontend.baseurl=http://localhost:8026/cboard\n配置页面配置如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121183042.png\")
配置文件配置
\nmail.smtp.host=127.0.0.1\nmail.smtp.port=8825\nmail.smtp.from=test@test.com\n##mail.smtp.username=test@test.com\n##mail.smtp.password=111111\n##mail.smtp.ssl.checkserveridentity=false\n配置页面配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121183421.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121183522.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121183732.png\")
邮件标题与内容
\n从v1.6.0开始邮件标题和内容支持内置变量解析，如时间变量使用\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504105930.png\")
邮件添加完整可以立即运行，运行失败点击点击debug按钮查看出错信息
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230811105955.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121184017.png\")
缓存数据集默认每天凌晨0点刷新缓存，对于更新频率高于天的缓存数据集，可以通过定时任务刷新数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121184144.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121155730.png\")
DataX目录配置
\n在使用DataX任务之前，需要自行安装配置好DataX安装目录，管理员登陆系统，管理-> 系统配置 -> 定时任务 -> datax安装目录
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121155630.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121185256.png\")
JSON模式适用于对DataX配置熟悉的或者已有现成DataX配置的场景
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121185420.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121155945.png\")
shell运行租户指shell任务执行时切换的操作系统用户，租户添加需要管理员在系统配置页面添加，添加的租户需要确保在操作系统重存在
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121185714.png\")
日志查看
\nshell任务支持准实时的在任务日志窗口查看
\n在启动节点中用户可以统一定义手续任务的运行参数
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121155853.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121160458.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121160036.png\")
邮件任务发送失败之后会发送失败通知给邮件管理员，此外，如果邮件任务所有者账号如果有配置邮箱地址，相应通知也会发送给该所有者
\n## 该配置支持在application.properties和系统配置页面配置\nmail.job.admin=aa@domain.com\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504105102.png\")
| 变量名 | \n解释 | \n
|---|---|
| ${loginName} | \n用户账号： "admin" | \n
| ${userName} | \n用户名："超级管理员" | \n
内置日期工具cdt，具体使用方法如下：
\n第一个参数用cdt动态生成需要的日期，第二个参数指定日期格式化
\n-- 当前日期 ${cdt.now(), "yyyy-MM-dd"} \n-- 增加一小时 ${cdt.addHour(1), "yyyy-MM-dd"} \n-- 增加一天 ${cdt.addDay(1), "yyyy-MM-dd"} \n-- 增加一月 ${cdt.addMonth(1), "yyyy-MM-dd"} \n-- 增加一周 ${cdt.addWeek(1), "yyyy-MM-dd"} \n-- 增加一年 ${cdt.addYear(1), "yyyy-MM-dd"}\n${}内部使用使用单参数，利用cdt提供的格式换参数format\n-- 增加一小时 ${cdt.addHour(1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一天 ${cdt.addDay(1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一月 ${cdt.addMonth(1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一周 ${cdt.addWeek(1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一年 ${cdt.addYear(1, "yyyy-MM-dd")}\n你也可以对指定日期进行操作,
\n-- 增加一天 ${cdt.addDay("2021-10-30",1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一月 ${cdt.addMonth("2021-10-30",1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一周 ${cdt.addWeek("2021-10-30",1, "yyyy-MM-dd")} \n-- 增加一年 ${cdt.addYear("2021-10-30",1, "yyyy-MM-dd")}\n指定日期第一个日期参数支持的日期格式
\nyyyy/MM/dd HH:mm:ss\nyyyy.MM.dd HH:mm:ss\nyyyy年MM月dd日 HH时mm分ss秒\nyyyy-MM-dd\nyyyy/MM/dd\nyyyy.MM.dd\nHH:mm:ss\nHH时mm分ss秒\nyyyy-MM-dd HH:mm\nyyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS\nyyyyMMddHHmmss\nyyyyMMddHHmmssSSS\nyyyyMMdd\nEEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss z\nEEE MMM dd HH:mm:ss zzz yyyy\nyyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'\nyyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'\nyyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZ\nyyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ\n# 指定日期(日期参数类型为日期)对应的年份第一天，格式化为yyyy-MM-dd \n${cdt.startOfYear(cdt.addDay(-1), \"yyyy-MM-dd\")} \n# 指定日期(日期参数类型为字符串)对应的年份第一天，格式化为yyyy-MM-dd \n${cdt.startOfYear(\"2023-08-11\", \"yyyy-MM-dd\")} \n\n-- 年份第一天 ${cdt.endOfYear(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 年份最后一天 ${cdt.endOfYear(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 季度第一天 ${cdt.startOfQuarter(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 季度最后一天 ${cdt.endOfQuarter(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 月度第一天 ${cdt.startOfMonth(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 月度最后一天 ${cdt.endOfMonth(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 周第一天 ${cdt.startOfWeek(date, \"yyyy-MM-dd\")} \n-- 周最后一天 ${cdt.endOfWeek(date, \"yyyy-MM-dd\")} \ncdt.between("2021-10-30", "2021-11-30", "day")\ncdt.between("2021-10-30", "2021-11-30", "hour")\ncdt.between("2021-10-30", "2021-11-30", "minute")\n提示
\n因为年、月属于不固定时间长度单位所以无法计算时间差
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160344.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160402.png\")
可以通过url参数设定变量所有的url参数都会解析为环境变量, 做看板集成的时候尤为有用
\nhttp://localhost:8088/?up=aa&a=%E6%B5%8B%E8%AF%95#/config/cockpit/200326104201751\nurl里面的参数为全局参数，在多看板集成场景下会被所有看板继承\nhttp://localhost:8088/render-html.html?a=aa&country=USA\nboards=encodeURIComponent(JSON.stringify(\n[\n {\n showParams: true,\n title: '第一个看板',\n boardId: 63,\n hiddenParamNames: [],\n filters: {\"boardParams\":[{\"id\":\"5chiv3mmalw\",\"name\":\"国家\",\"type\":\"=\",\"values\":[]}]},\n variables: { //这个变量只针对boardId 63\n country: 'Mexico'\n }\n },\n {\n showParams: true,\n title: '第二个看板',\n boardId: 64,\n hiddenParamNames: ['国家4', '国家3'],\n }\n]\n))\n.... 省略其他查询脚本 ...\n JOIN foodmart.region r ON c.REGION_ID = r.REGION_ID\n JOIN foodmart.customer d ON a.CUSTOMER_ID = d.CUSTOMER_ID\nWHERE r.sales_country = '${country}'\n上面的查询语句中直接使用了自定义变量，但是BI系统如果没有自己在url中传参实际上会出现空值，所以需要给变量一个默认值，让查询在没有传参的场景也能正常运行
\n.... 省略其他查询脚本 ...\n JOIN foodmart.region r ON c.REGION_ID = r.REGION_ID\n JOIN foodmart.customer d ON a.CUSTOMER_ID = d.CUSTOMER_ID\nWHERE r.sales_country = '${country!\"USA\"}'\n当关联到环境变量的参数为数组或者被赋予多个值时，可以通过内置数组udf获取数组中某个元素值,
\n\n\n${arr.get(variable, nth, “defaultValue”)}
\n
\n或者 ${arr.get(variable, nth) ! “defaultValue”}
小技巧
\narr.get函数的第一个变量可以为非数组，arr.get("a", 0) 返回值依旧为"a"， arr.get("a", 1)为空白
\n比如现在把日期范围关联到环境变量dt，在查询中可以这样取值
\nselect\n ....\n from \n where date_columen between \n '${arr.get(dt, 0) ! cdt.addDay(-10,\"yyyy-MM-dd\")}' \n and '${arr.get(dt, 1) ! cdt.addDay(-1,\"yyyy-MM-dd\")}'\n也可以用下面的方式在变量没有初始化的情况下设置默认值
\n${arr.get(dt, 0, cdt.addDay(-1,"yyyy-MM-dd")) }\n\n\n${arr.joinString(variable, ”defaultValues")}
\n
\n${arr.joinNumber(variable, “defaultValues")}
WHERE SALES_COUNTRY IS NOT NULL\n AND r.sales_country in (${arr.joinString(country, “USA, Mexico\")})\n AND b.month_of_year in (${arr.joinNumber(month, \"1, 2, 3,\")})\n\n--->输出\nWHERE SALES_COUNTRY IS NOT NULL\n AND r.sales_country in ('USA', 'Mexico')\n AND b.month_of_year in (1, 2, 3) \n<%\n var where = \"where 1 = 1\";\n if (has(township)) {\n where = where + (\" AND township = '\" + township + \"'\");\n }\n if (has(village)) {\n where = where + (\" AND village = '\" + village + \"'\");\n }\n if (has(group_name)) {\n where = where + (\" AND group_name = '\" + group_name + \"'\");\n }\n%>\nselect *,1 as cnt from pas_wm_dz_wt ${where}\n判断某个变量是否存在(有值)，然后整体替换查询sql，注意的是两个不同的sql需要保证输出的字段一致
\n<%\n var sql;\n if (has(country)) {\n sql = 'select 1 as c';\n } else {\n sql = 'select 2 as c';\n }\n%>\n\n${sql}\n技巧
\n在<% %>界定符中，通过println函数打印的值会最终输出结果中，可以通过println内容带注释符号，调试模板语法是否正确\nprintln("-- [Log] " + result);
\n<%\n var months = strutil.split(month!\"2021-02-01\", \",\");\n var m2 = cdt.add(\"2021-02-01\", 2, -1, \"yyyy-MM-dd\");\n var result = '';\n for(m in months){\n var monthStr = cdt.addMonth(m, -1, \"yyyy-MM-dd\");\n if (isEmpty(result)) {\n result = monthStr;\n }\n println(\"-- [Log] \" + result);\n result = result + \", \" + monthStr;\n }\n%>\n\nselect 1 as c\n\n-- ${month}\n-- ${result}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230425170916.png\")
\n\n\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160344.png", "date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "date_modified": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "authors": [], "tags": [] }, { "title": "资源分享", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/6-shareResource/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/6-shareResource/", "content_html": "
权限管理功能定位于给超级管理员与组管理员管理组用户与权限。
\n对于没有用户管理页面的权限的普通用户，需要把自己新建的图表分享给其他组的时候，需要使用到资源分享功能
资源所有者无需进去用户管理界面即可分享资源给其他用户和角色
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/share-res.gif\")
重要提示
\n从v1.6.0开始所有请求取消.do后缀，1.6之前的版本添加.do后缀
登陆认证, 后续Restful API所有有安全认证的接口需要使用认证成功返回的token
\n\n\npost auth
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| username | \nString | \n用户名 | \ntrue | \n\n |
| password | \nString | \n用户名 | \ntrue | \n\n |
成功
\n{\n "token": "VhzJp0k6",\n "user": {\n "password": "ee11cbb19052e40b07aac0ca060c23ee",\n "username": "user",\n "authorities": [],\n "accountNonExpired": true,\n "accountNonLocked": true,\n "credentialsNonExpired": true,\n "enabled": true,\n "userId": "244e8c1c-ec29-44de-ab37-f32f78825514",\n "company": "公司",\n "department": "研发",\n "name": "别名",\n "title": "前端"\n },\n "msg": null,\n "valid": true\n}\n失败
\n{\n "token": null,\n "user": null,\n "msg": null,\n "valid": false\n}\n重要提示
\n从1.4.3开始，采用jwt认证，token较长, 支持放到header中, 当然url中的token也会兼容
axios.create({\n headers: {\n token: 244e8c1c-ec29-44de-ab37-f32f78825514 \n }\n})\n\n\nget folder/getFolderList
\n
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \nfalse | \n不传则获取用户当前登录用户资源列表，传则获取指定资源列表 | \n1.2.2 | \n
\n\nget folder/getAllFolderList
\n
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \nfalse | \n不传则获取用户当前登录用户资源列表，传则获取指定资源列表 | \n1.2.2 | \n
[\n {\n "id": 10000,\n "name": "Root",\n "parentId": -1,\n "isPrivate": 0,\n "userId": "1",\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2018-07-04 10:22:59.0",\n "updateTime": "2018-07-04 10:22:59.0"\n },\n ...\n]\n\n\n\n
get board/getBoardList
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \nfalse | \n不传则获取用户当前登录用户资源列表，传则获取指定资源列表 | \n1.2.2 | \n
\n\n\n
get board/getAllBoardList
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| 无 | \n\n | \n | \n | \n |
{\n "resList": [\n {\n "folderId": 10036,\n "folderPath": "Root\\\\foodmart\\\\看板",\n "id": 91,\n "userId": "1",\n "folderName": "看板",\n "folderIsPrivate": 0,\n "name": "Foodmart综合分析看板",\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2019-09-27 11:48:36.0",\n "updateTime": "2020-02-19 11:59:46.0",\n "layoutType": "freelayout",\n "layout": null,\n "edit": false,\n "delete": false\n },\n ....\n ],\n "folderList": [\n {\n "id": 10000,\n "name": "Root",\n "parentId": -1,\n "isPrivate": 0,\n "userId": "1",\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2018-07-04 10:22:59.0",\n "updateTime": "2018-07-04 10:22:59.0",\n "edit": false,\n "delete": false\n },\n ....\n ]\n}\n\n\nget datasource/getDatasourceList
\n
\n\nget datasource/getAllDatasourceList
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| 无 | \n\n | \n | \n | \n |
[\n {\n "id": 1,\n "userId": "1",\n "name": "foodmart",\n "type": "jdbc",\n "config": null,\n "edit": false,\n "delete": false,\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2018-07-04 10:27:06.0",\n "updateTime": "2020-03-03 22:23:29.0"\n },\n ....\n}\n\n\nget/post dataset/getDatasetList
\n
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \nfalse | \n不传则获取用户当前登录用户资源列表，传则获取指定资源列表 | \n1.2.2 | \n
\n\nget/post dataset/getAllDatasetList
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| 无 | \n\n | \n | \n | \n |
{\n "resList": [\n {\n "folderId": 10030,\n "folderPath": "Root\\\\ES",\n "id": 41,\n "userId": "1",\n "name": "es-bank",\n "categoryName": "默认分类",\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2018-09-21 16:47:07.0",\n "updateTime": "2020-02-20 18:13:48.0",\n "data": null,\n "edit": false,\n "delete": false\n },\n ....\n ],\n "folderList": [\n {\n "id": 10000,\n "name": "Root",\n "parentId": -1,\n "isPrivate": 0,\n "userId": "1",\n "userName": "超级管理员",\n "loginName": "peter",\n "createTime": "2018-07-04 10:22:59.0",\n "updateTime": "2018-07-04 10:22:59.0",\n "edit": false,\n "delete": false\n },\n ....\n ]\n}\n\n\nget widget/getWidgetList
\n
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \nfalse | \n不传则获取用户当前登录用户资源列表，传则获取指定资源列表 | \n1.2.2 | \n
\n\nget widget/getAllWidgetList
\n
{\n \"resList\": [\n {\n \"folderId\": 10004,\n \"folderPath\": \"Root\\\\foodmart\\\\图表\\\\交叉表\",\n \"id\": 9,\n \"userId\": \"1\",\n \"name\": \"2.3-行占比-开销占比\",\n \"categoryName\": null,\n \"userName\": \"超级管理员\",\n \"loginName\": \"peter\",\n \"createTime\": \"2018-07-04 11:42:01.0\",\n \"updateTime\": \"2020-03-07 14:51:19.0\",\n \"dataset\": null,\n \"data\": null,\n \"edit\": false,\n \"delete\": false\n },\n ...\n ],\n \"folderList\": [\n {\n \"id\": 10042,\n \"name\": \"ddd\",\n \"parentId\": 10032,\n \"isPrivate\": 0,\n \"userId\": \"1\",\n \"userName\": \"超级管理员\",\n \"loginName\": \"peter\",\n \"createTime\": \"2018-12-06 12:08:19.0\",\n \"updateTime\": \"2018-12-06 12:08:41.0\",\n \"edit\": false,\n \"delete\": false\n },\n ...\n ]\n}\n\n\nget export/exportCockpit
\n
| Parameter | \nType | \nRequired | \nDescription | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| boardId | \nlong | \ntrue | \n大屏ID | \n1.6.0 | \n
| timeout | \nint | \nfalse | \n等待截图时长, 单位s, 默认15s | \n1.6.0 | \n
| scale | \nlong | \ntrue | \n图片解析率, 默认1 | \n1.6.0 | \n
| type | \nlong | \ntrue | \npng/jpeg/pdf, 导出类型默认png | \n1.6.0 | \n
@RequestMapping(value = \"/exportCockpit\")\npublic ResponseEntity<byte[]> exportCockpit(\n @RequestParam Long boardId,\n @RequestParam(defaultValue = \"15\") Integer timeout, // 等待截图时长，单位s\n @RequestParam(defaultValue = \"1\") float scale, // 图片解析率\n @RequestParam(defaultValue = \"png\") String type // png/jpeg/pdf\n) \n| code | \n模块 | \ndesc | \n
|---|---|---|
| menu | \n功能菜单模块 | \n\n |
| datasource | \n数据源模块 | \n\n |
| dataset | \n数据集模块 | \n\n |
| widget | \n图表模块 | \n\n |
| board | \n看板模块 | \n\n |
| job | \n定时任务模块 | \n\n |
功能菜单部分目前为硬编码
\n {resId: 1, pid:-1, name: "配置", }\n {resId: 2, pid:1, name: "数据源管理", }\n {resId: 3, pid:1, name: "数据集管理", }\n {resId: 4, pid:-1, name: "自助分析", }\n {resId: 41, pid:-1, name: "复杂报表", }\n {resId: 5, pid:-1, name: "看板", }\n {resId: 51, pid:5, name: "看板管理", }\n {resId: 52, pid:5, name: "网格布局", }\n {resId: 53, pid:5, name: "驾驶舱布局", }\n {resId: 7, pid:-1, name: "管理", }\n {resId: 71, pid:7, name: "权限模板", }\n {resId: 8, pid:7, name: "用户管理", }\n {resId: 81, pid:8, name: "用户资源管理", }\n {resId: 9, pid:1, name: "定时任务", }\n {resId: 91, pid:1, name: "邮件发送", }\n {resId: 10, pid:-1, name: "资源分享", }\n| 属性 | \n类型 | \nRequired | \n描述 | \n
|---|---|---|---|
| resType | \nString | \ntrue | \n资源模块, 对应值： menu、datasource、dataset、widget、board、job | \n
| resId | \nlong | \ntrue | \n对应模块资源ID | \n
| edit | \nboolean | \nfalse | \n是否具有编辑权限 | \n
| delete | \nboolean | \nfalse | \n是否具有删除权限 | \n
\n\npost admin/updateUserRes
\n
\n\npost admin/grantUserRes
\n
\n\npost admin/revokeUserRes
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userIdArr | \nJSON String | \n用户ID数组，支持一次更新多个用户权限 | \ntrue | \n1.2.0 | \n
| resIdArr | \nJSON String | \nRes[], 权限/资源列表数组 | \n\n | \n |
_this.updateUserRes = function (userIds, resIds) {\n return _axios.post('admin/updateUserRes', {\n userIdArr: JSON.stringify(userIds),\n resIdArr: JSON.stringify(resIds),\n });\n};\n["uid1", "uid2"]\n[\n {\n \"resId\": 1,\n \"resType\": \"menu\",\n \"edit\": false\n },\n {\n \"resId\": 1,\n \"resType\": \"datasource\",\n \"edit\": false\n },\n {\n \"resId\": 7,\n \"resType\": \"widget\",\n \"edit\": false\n },\n {\n \"resId\": 1,\n \"resType\": \"dataset\",\n \"edit\": false\n },\n {\n \"resId\": 6745078,\n \"resType\": \"folder\",\n \"edit\": false\n }\n]\n| prop | \nvalue | \ndesc | \n
|---|---|---|
| status | \n1、2 | \n1成功，2失败 | \n
| msg | \nsuccess, error msg | \n相关消息 | \n
| obj | \nObject | \n为原始数字，测为操作影响记录数 | \n
{\n "status": "1",\n "msg": "success", \n "obj": 4,\n "id": null\n}\n{\n "status": "2",\n "msg": "No Module Permission!",\n "obj": null,\n "id": null\n}\n\n\nget admin/getAllUserResList
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| 无 | \n\n | \n | \n | \n |
\n\nget/post admin/getUserResListByUserId
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nSring | \n\n | true | \n\n |
[\n {\n "userResId": "034f6429-cff6-4274-b5ff-2f9df9f8e1c4",\n "userId": "244e8c1c-ec29-44de-ab37-f32f78825514",\n "resId": 10042,\n "resType": "folder",\n "edit": false,\n "delete": false,\n "createTime": null\n },\n {\n "userResId": "123ee3dc-44f8-4c58-8f68-c56c78a239a4",\n "userId": "244e8c1c-ec29-44de-ab37-f32f78825514",\n "resId": 47,\n "resType": "widget",\n "edit": false,\n "delete": false,\n "createTime": null\n },\n ...\n]\n\n\npost admin/grantRoles
\n
\n\npost admin/deleteUserRole
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userIdArr | \nJSON String | \nJSON.stringify(Arrary of User Id)["BoNSmgq5"] | \ntrue | \n\n |
| roleIdArr | \nJSON String | \nJSON.stringify(Arrary of Role Id) | \ntrue | \n\n |
userIdArr: '["BoNSmgq5"]'\nroleIdArr: '["kZKs0eAB","mW7MgbRi"]'\nServiceStatus
\n{\n "status": "1",\n "msg": "success", \n "obj": 4,\n "id": null\n}\n\n\nget admin/getRoleList
\n
\n\nget admin/getRoleListAll
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| 无 | \n\n | \n | \n | \n |
[\n {\n \"roleId\": \"9yp5FYGV\",\n \"roleName\": \"Foodmart国家访问规则\",\n \"userId\": \"admin\"\n },\n {\n \"roleId\": \"afff8e98-c223-4b71-8a44-946b9eeb9585\",\n \"roleName\": \"体验账号\",\n \"userId\": \"1\"\n },\n ...\n]\n\n\nget admin/getUserRoleList
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \n用户ID，不传则查所有用户角色 | \nfalse | \n\n |
[\n {\n "userRoleId": 5297009885287913052,\n "userId": "cf592eb2-91fd-4319-925e-141d5a1b58b3",\n "roleId": "afff8e98-c223-4b71-8a44-946b9eeb9585"\n },\n {\n "userRoleId": 2139519606675883725,\n "userId": "cf592eb2-91fd-4319-925e-141d5a1b58b3",\n "roleId": "o7OfQhTB"\n }\n .....\n]\n| 属性 | \n值类型 | \nRequied | \n解释 | \n
|---|---|---|---|
| userId | \nString | \ntrue | \nid 主键 | \n
| loginName | \nString | \ntrue | \n登陆名 | \n
| userName | \nString | \ntrue | \n昵称 | \n
| userPassword | \nString | \ntrue | \n密码 | \n
| company | \nString | \nfalse | \n公司 | \n
| department | \nString | \nfalse | \n部门 | \n
| title | \nString | \nfalse | \n职务 | \n
| validDate | \ntimestamp | \nfalse | \n截止有效期 | \n
| enabled | \nboolean | \nfalse | \n是否有效 | \n
\n\npost admin/saveNewUser
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nDefault | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|---|
| user | \nJSON String | \n用户对象 | \nfalse | \n\n | \n |
| md5Pwd | \nboolean | \n密码是否加密 | \nfalse | \nfalse | \n\n |
{\n "loginName": "biuser",\n "userName": "爱分析",\n "userPassword": 'xxxx',\n "company": "公司名称", \n "department": "BI",\n "title": "分析师",\n "validDate": 4073990400000,\n "enabled": true\n}\n成功
\n{\n "status": "1",\n "msg": "success",\n "obj": {\n "userId": "Sl4LqKFe",\n "loginName": "api-new",\n "userName": "新建api",\n "userPassword": "f561aaf6ef0bf14d4208bb46a4ccb3ad",\n "userStatus": null,\n "company": "公司名称",\n "department": "BI",\n "title": "分析师",\n "validDate": 4073990400000,\n "enabled": true\n },\n "id": null\n}\n失败
\n{\n "status": "2",\n "msg": "No Module Permission!",\n "obj": null,\n "id": null\n}\n\n\npost admin/updateUser
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nDefault | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|---|
| user | \nJSON String | \n用户对象 | \ntrue | \n\n | \n |
| md5Pwd | \nboolean | \n密码是否加密 | \nfalse | \nfalse | \n\n |
{\n "userId": "cf592eb2-91fd-4319-925e-141d5a1b58b3",\n "loginName": "biuser",\n "userName": "爱分析",\n "userPassword": null, // 密码为空则不修改密码\n "company": "楚果", \n "department": "BI",\n "title": "分析师",\n "validDate": 4073990400000,\n "enabled": true\n}\n\n\npost/get admin/deleteUser
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nDefault | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \n用户ID | \ntrue | \n\n | \n |
{\n \"status\": \"1\", // 接口是否调用成功\n \"msg\": \"success\",\n \"obj\": 1, // 0 为接口调用成功，但是没有删除数据\n \"id\": null\n}\n\n\nget/post admin/getUserList?token=yU2TbYpA
\n
| Parameter | \nType | \nDescription | \nRequired | \nDefault | \nSince | \n
|---|---|---|---|---|---|
| userId | \nString | \n用户ID, 不传获取所有用户列表 | \nfalse | \n\n | \n |
[\n {\n "userId": "a18033335555",\n "loginName": "a18033335555",\n "userName": "18033335555",\n "userPassword": null, // 不返回密码\n "userStatus": null,\n "company": null,\n "department": null,\n "title": null,\n "validDate": null,\n "enabled": false\n },\n {\n "userId": "admin",\n "loginName": "admin",\n "userName": "admin",\n "userPassword": null, // 不返回密码\n "userStatus": null,\n "company": null,\n "department": null,\n "title": null,\n "validDate": null,\n "enabled": true\n },\n ....\n]\n从v1.14开始，大屏模板新增基于Threejs打造的3D模型组件，通过它您可以轻松制作的3D模型的展示效果
\n3D机房模型展示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_datacenter.gif\")
3D城市展示\n
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_city.gif\")
\n我们从0-1支持了下列功能
\n使用须知
\n在使用3D场景之前，需要您对3D场景有一些基础认知，比如：
\n大屏菜单中选择组件→3D场景即可初始化一个空白3D场景到画布，点击3D场景，配置栏激活3D相关配置菜单
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_add_scene.gif\")
默认场景的背景类型为黑色背景色，可以配置背景色透明度，也可以改变背景类型为全透明的无便于更好的融入大屏，
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_scene_bg_none.gif\")
又或者调整为与大屏主题匹配的天空盒子，系统内置了白天、夜晚、沙漠三种场景
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_scene_skybox.gif\")
3D场景中摄像机可以理解为观测3D模型的介质，默认摄像头位置为(-30, 30, -30), 观测朝向为(0, 0, 0), fov垂直视野角度为50，\nfar最远可见远端距离为1000，超出far的内容则不可见
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428144140.png\")
,
可以通过鼠标旋转摄像机和改变摄像机的朝向
\n调整摄像头位置之后，点击获取当前摄像头位置可以改变默认摄像头配置
开启自动旋转转之后，摄像机自动饶目标对象旋转观测，可以调旋转速度\n上下旋转范围可以控制鼠标上下调整摄像头最大角度，默认90度, 可设置范围0-180度
\n场景默认增加强度为1的白色环境光，环境光会均匀的照亮场景中的所有物体，没有背光和朝光面之分，也不产生阴影。
\n如果希望产生类似太阳或者探照灯之类的效果可以添加平行光，由于开启阴影计算会有性能开销，默认平行光投射阴影为关闭状态。
注意
\n由于开启阴影计算会有性能开销，所以3D场景中物体产生阴影需要同时做三项设定
\n为了方便设置投射和接受阴影的网格对象，我提供了在上传的根模型至少通过名称规则设置阴影的配置属性，在下面的模型配置章节会有介绍
开启灯光辅助器可以知道灯光在场景中的位置与照射方向(点光源没有照射方向)
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428152946.png\")
除了灯光对象辅助器之外，还可以通过配置开启坐标轴与地面网格辅助器, 辅助器配置简单且直观，故在此不再赘述。
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428153400.png\")
3D美术常用的三维建模软件，比如Blender、3dmax、C4D、maya等等，BI仅提供加载解析三维软件导出的三维模型的功能。\n建模工作一般由专业的3D美术建模师完成。
\n当前产品支持glb、gltf、obj模型上传，且glb模型支持带draco压缩模型解析。配置栏切换到模型，点击上传模型，选择支持格式的模型文件，\n在模型上传成功且正常解析之后再场景结构中可见于模型文件名相同的对象分组, 该模型文件对应的模型对象后面称作根模型或顶级模型。
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428154237.png\")
根模型/顶级模型支持配置模型属性，如位置、旋转、缩放，旋转角度设置范围-360 ~ 360。
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_trans.gif\"){kind=spacer}
再回顾一下我们在灯光配置章节提到的, 阴影生成规则：\n由于开启阴影计算会有性能开销，所以3D场景中物体产生阴影需要同时做三项设定
\n第2和第3点为了方便设置投射和接受阴影的网格对象，我提供了在上传的根模型至少通过名称规则设置阴影的配置属性, 如下图所示，通过设置投影网格名称为\nbody,Desk,chair，
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428163124.png\")
网格名称在建模软件中确定，可以在场景结构树中查看, 确保节点类型为网格(Mesh)，匹配名称不区分大小写
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240428181858.png\")
一键对顶层模型可以添加模型网格线
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_edge.gif\")
有贴图的物体，通过配合着色器覆盖原有表面贴图，从而实现纯色系网格模型
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_edge_shader.gif\")
请注意渐变色范围与物体本身的高度需匹配
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_shader_color.gif\")
可设置扫描光线宽度，扫描速度，颜色与扫描时最大高度
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_shader_rLightgif.gif\")
可设置扫描光线宽度，扫描速度，颜色与扫描时最大范围
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_shader_cLightgif.gif\")
可设置扫描光线宽度，扫描速度，颜色, 圆环中心，光环最大半径
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_model_shader_circle.gif\")
在数据可视化中3D场景的引入核心还得与数据绑定，为了快速定义数据查询，我们提供了基于自助分析设计器的数据查询定义，操作步骤如下图所示(可点击图片放大查看)：
\n添加数据标签或编辑已有数据标签![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240429091408.png\")
动态数据标签的位置，由匹配模型节点决定，静态标注位置固定，操作步骤如下:
\n{text: '标签内容'}text字段，如果没有text字段则取第一个字段内容展示![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240429134953.png\")
联动可以改变看板上其他图形的数据，
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240429143306.png\")
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_link.gif\")
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d_be_link.gif\")
\n同时为了实现更多个性化需求，支持在下列关键节点插入自定义代码：
\nconst _3d = THREE; 指向THREE库![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240429140513.png\")
在画面更新时使用下面的代码可以实现地面光线动画
\nconst plane = vm.scene.getObjectByName('polySurface136');\nconst texture = plane.material.map;\n\nlet count = texture.repeat.y;\nif (count <= 10) {\n texture.repeat.x += 0.01;\n texture.repeat.y += 0.02;\n} else {\n texture.repeat.x = 0;\n texture.repeat.y = 0;\n}\n从版本v1.4.0开始，把一些在系统启动时不需要确定的配置信息允许管理员不需要修改配置文件在线配置，并把配置项写入数据库，原本配置文件的配置依旧有效
\n\n\n配置优先级: 默认配置 <
\nconfig.properties< Web页面配置(数据库配置)
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160456.png\")
#\n# meta datasource 元数据\n# Druid 连接池\n#\ndatasource.meta.name=meta\ndatasource.meta.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver\ndatasource.meta.url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_dev?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\ndatasource.meta.username=root\ndatasource.meta.password=xxx\ndatasource.meta.max-active=10\ndatasource.meta.min-idle=0\ndatasource.meta.initialSize=1\ndatasource.meta.breakAfterAcquireFailure=true\n#\n# log datasource 日志数据默认与meta元数据源一致\n#\ndatasource.log.name=log\ndatasource.log.driver-class-name=${datasource.meta.driver-class-name}\ndatasource.log.url=${datasource.meta.url}\ndatasource.log.username=${datasource.meta.username}\ndatasource.log.password=${datasource.meta.password}\ndatasource.log.max-active=10\ndatasource.log.min-idle=0\ndatasource.log.initialSize=1\ndatasource.log.breakAfterAcquireFailure=true\n\n# 连接端口与context\nserver.port=8026\nserver.servlet.context-path=/cboard\n# https相关配置\n#server.ssl.key-store=classpath:.xxxx.jks\n#server.ssl.key-store-password=xxx\n#server.ssl.keyStoreType=JKS\n\n# 对应安装目录下user-files文件夹\nfile.userfiles-path=user-files\nspring.web.resources.static-locations=classpath:/static,classpath:/webui,classpath:/${file.userfiles-path}\nspring.web.resources.cache.cachecontrol.cache-public=true\nspring.web.resources.cache.cachecontrol.max-age=30d\n\n#\n# 系统运行产生文件存储地址\n#\nruntime.base.filePath=${user.home}/.ibi\n# 在线表格写转文件存储地址, 默认目录\ndataprovider.onlineTable.filePath=${runtime.base.filePath}/online-tables\n# 大屏导出临时文件存储地址\nexport.cockpit.screenshotPath=${runtime.base.filePath}/screenshot/cockpit\n\nadmin_user_id=1\n\n# Service configuratin\n#【谨慎配置】维度成员查询返回结果集大小限定, 默认:2000\ndimension.member.resultLimit=2000\n#【谨慎配置】聚合结果集大小限制，调大会增加服务端压力, 默认:1万\ndataprovider.agg.resultLimit=10000\n#【谨慎配置】离线数据集缓存大小限制, 默认:30万\ndataprovider.resultLimit=300000\n# 交叉表是否合并表头阈值=行维数量 * 数据行数\n# pivot.table.mergeLimit=500\n\n#\n# 离线数据集聚合引擎配置\n#\n# Inner aggregator type: h2[default], clickhouse\n#aggregator.type=clickhouse\n# Set batch size load size, times by 1 thousand\naggregator.batchReadSize=50\naggregator.batchLoadSize=50\n# 缓存定时任务清理quartz表达式默认每日0点清空所有缓存\n# aggregator.cleanJob.quartz=0 0 0 * * ?\n\n# h2 缓存相关配置\n# Storage File Syatem\n# 1 默认缓存数据存储到文件 Stores data in file system\naggregator.h2.driver-class-name=org.h2.Driver\naggregator.h2.url=jdbc:h2:~/H2Data/cboard;AUTO_SERVER=TRUE;MODE=MYSQL;CASE_INSENSITIVE_IDENTIFIERS=false\n# 2 切到缓存数据到内存 Stores data outside of the VM's heap - useful for large memory DBs without incurring GC costs.\n#aggregator.h2.url=jdbc:h2:nioMemFS:cboard;AUTO_SERVER=TRUE;MODE=MYSQL;CASE_INSENSITIVE_IDENTIFIERS=false\naggregator.h2.username=sa\naggregator.h2.password=!QAZ2wsx\naggregator.h2.max-active=10\naggregator.h2.testWhileIdle=false\n\n# ClickHouse 缓存相关配置当aggregator.type=clickhouse时生效\naggregator.ck.driver-class-name=ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver\naggregator.ck.url=jdbc:clickhouse://xxx:8123/ibi\naggregator.ck.username=xxx\naggregator.ck.password=xxx\naggregator.ck.min-idle=1\naggregator.ck.max-active=5\naggregator.ck.testWhileIdle=false\n\n\n# 看板导出、邮件发送依赖插件\npkg_puppetter=/Users/xxx/cboard/pkg-puppeteer/build/pkg-puppeter-macos\npkg.puppetter.args=-DvpWidth=1920 -DvpHeight=1080 -DvpScale=1\n# 导出插件模拟请求地址\nfrontend.baseurl=http://localhost:8026/cboard\n\n# Max size for export file size by Megabyte ,\n# 上传文件大小控制配置，影响单个看板导出最大大小，单个交叉表最大大小，单位兆\n# 注：看板大小包含图表截图，交叉表数据，不包含明细表数据\nexport.maxUploadSize=50\nexport.maxInMemorySize=4\n# export.detailTable.showTitle=true\n\nmail.smtp.host=xxxx\nmail.smtp.port=25\nmail.smtp.from=cboard@sina.com\nmail.smtp.username=xxx@sina.com\nmail.smtp.password=xxxx\n#mail.smtp.ssl.checkserveridentity=false\n\n\n# formData.mango.connectionString=mongodb://peter:!QAZ2wsx@tcc2:27017\n\n\nlog.negativeFilter=List\nlog.positiveFilter=\n\n#\n# jwt configurations, support set in web page\n#\n#jwt.subject=ibi\n# expire after hours\n#jwt.expire=12\n#jwt.secret=xxxx\n#jwt.prefix=xxx\n\nsession.timeoutMinutes=300\n\n\nspring.security.auth.type=jdbc\n\n#cas\n#caso.client.url=http://localhost:8026\n#caso.client.check=${caso.client.url}/login/cas\n\ncaso.server.url=https://tcc4:8443/cas\ncaso.server.login=${caso.server.url}/login\ncaso.server.logout=${caso.server.url}/logout\n\n#cas RestAPI\ncaso.server.tgt=${caso.server.url}/v1/tickets\ncaso.server.validate=${caso.server.url}/serviceValidate\n\n#OAuth2\n## implicit\noauth2.implicit.url=http://tcc4:8080/oauth2/oauth/authorize?response_type=token&scope=read\noauth2.userInfo=http://tcc4:8080/oauth2/m/user_info?access_token=\noauth2.client_id=ibi-app\noauth2.client_secret=client_secret\noauth2.redirect_uri=http://localhost:8088/login.html\n\n#LDAP\nldap.url=ldap://www.zflexldap.com:389\nldap.base=dc=zflexsoftware,dc=com\nldap.userDn=cn=ro_admin,ou=sysadmins\nldap.password=zflexpass\nldap.principalPattern=uid=%s,ou=users,ou=guests\n# \"guest1\", \"guest1password\"\n\nspring.devtools.remote.restart.enabled=false\nspring.devtools.livereload.enabled=false\nspring.devtools.restart.enabled=false\n\nJWT token生成相关配置，支持在配置文件中或者web配置界面修改
\n提示
\n从安全层面考虑，用户在部署之后按自己的环境和安全等级要求修改配置
\n# jwt configurations, support set in web page\n\n# subject可以任意修改\njwt.subject=ibi\n\n# token过期时间(小时)\njwt.expire=12\n\n# 加密秘钥secret可以任意修改\njwt.secret=xxxx\n\n# 令牌前缀prefix可以任意修改\njwt.prefix=xxx\n\n\n系统管理员可以在
\n管理->系统配置页面配置页眉/页脚Logo等
为了方便软件服务企业对外提供服务，我们允许客户修改 logo 与脚注相关内容
\n\n\n但是版权声明可以替换为空白，或者单纯的公司信息，但是不允许申明为自己公司版权, IBI所有软件著作权、专利均受法律保护！
\n
如：
\n允许
\nxxx 公司 【允许】
\n禁止
\nCopyright © xxx 公司 . All rights reserved. 【不允许】
\n版权 © xxx 公司 . 保留所有版权. 【不允许】
| 配置项 | \n格式/语法 | \n说明 | \n
|---|---|---|
| loginLogoHtml | \nhtml | \n登陆页: Logo配置 | \n
| loginFooterHtml | \nhtml | \n登陆页: 备案号配置 | \n
| headerLogoHtml | \nhtml | \n左上角: 页眉Logo配置 | \n
| copyrightHtml | \nhtml | \n左下角: 页脚公司信息, 禁止版权申明! | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220503094403.png\")
为什么要使用配置注入，而不是直接修改html源代码？
\n值内容为json数组，额外的需要被注入到当前页面的 HTML <head> 中的标签，每个标签都可以以 [tagName, { attrName: attrValue }, innerHTML?] 的格式指定, 举个例子，增加icon-font自定义css
[\n [\n \"link\",\n {\n \"rel\": \"stylesheet\",\n \"href\": \"//at.alicdn.com/t/font_2677584_cfynubcr16f.css\"\n }\n ]\n]\n注入成功之后，页面加载会在 <head> 添加下面html
<head>\n <!-- 注入的内容 -->\n <link href=\"//at.alicdn.com/t/font_2677584_cfynubcr16f.css\" rel=\"stylesheet\"></link>\n</head>\nIconfont 是阿里妈妈 MUX 倾力打造的矢量图标管理、交流平台。
\n设计师将图标上传到 Iconfont 平台，用户可以自定义下载多种格式的 icon，平台也可将图标转换为字体，便于前端工程师自由调整与调用。
\n首先你需要新建一个项目，对你网站的图标进行设置与管理:
\n资源管理 → 我的项目，点击右上角的 新建项目 图标。FontClass/Symbol 前缀 填入 icon-(你也可以根据自己喜好填写，但需要将此值设置到 themeConfig.iconPrefix)提示
\nFont Family 请保持 尽量避免使用默认值icon佛那个以免和系统图标发生冲突
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716090845.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716091009.png\")
在项目页面，你可以对项目内的图标进行简单的编辑，包括位置、缩放、旋转、颜色以及 Unicode 编号与 Font Class / Symbol 的调整。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716091049.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716091153.png\")
配置项的修改仅支持管理员操作，\n管理员登陆，进入系统配置页面，新建配置项html.head，值内容为json数组，增加icon-font自定义css
[\n [\n \"link\",\n {\n \"rel\": \"stylesheet\",\n \"href\": \"//at.alicdn.com/t/font_2677584_cfynubcr16f.css\"\n }\n ]\n]\n注入成功之后，页面加载会在 <head> 添加下面html
<head>\n <!-- 注入的内容 -->\n <link href=\"//at.alicdn.com/t/font_2410206_xxxx.css\" rel=\"stylesheet\"></link>\n</head>\nTips
\n如果您后面添加了新的图标，请重新生成新的 CSS 地址并在 .vuepress/styles/index.styl 中覆盖旧的 CSS 地址。
user-font，改选项名称后续可能会变更![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716094133.png\")
font-class格式解释：
\n前缀为在步骤，新建项目输入的Font Fmaily名称，空格之后第二项为改图标在项目中的名称
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210716094538.png\")
从v1.5.1开始可以配置邮件任务管理员邮箱地址mail.job.admin，邮件任务发送失败之后会发送失败通知给邮件管理员，\n此外，如果邮件任务所有者如果有配置邮箱地址，相应通知也会发送给改所有者
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220214161349.png\"/)
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230207100428.png\")
几点说明
\n![](\"../../assets/board/cn-cockpit-disc.png\")
\n从左至右依次为: 功能按键、画布、参数微调区
\n新的大屏设计器为了支持用户在小屏幕上为高分辨率大屏设计看板，加入了屏幕分辨率预设、画布缩放、全局字体缩放，全局调色板等功能。\n数据点击画布空白处显示全局样式
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504150551.png\")
\n使用像素宽度、高度开关切换百分比和像素宽度像素宽度与百分比宽度
\n百分比与像素高宽各有优劣势
\n锁定高宽
\n默认预览模式下，画布会缩放适应屏幕尺寸，如果用户需要取消在高度/宽度上的缩放行为，可以锁定高宽避免缩放，常用于允许出滚动条的长图展示场景
\n预览模式不选择默认为缩放(保持百分比), 不同的预览模式解释：
显示预览模式切换的开关开启的情况下，用户可以在预览情况下右下角调整切换合适的预览模式
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504161805.png\")
设置背景颜色，背景图、背景透明度、模糊度等。
\n![\"\"](\"./../../assets/board/cockpit-tuning-backgroud.png\")
调色板用于调整图形系列色系，全局字体颜色用于调整组件字体颜色；
\n![\"\"](\"./../../assets/board/cockpit-tuning-font-color.png\")
点击单个组件右边微调栏对应微调菜单被激活, 不同类型的组件都有特定的微调项，默认右边栏会激活组件对应的项目栏，通用配置是所有组件都支持的配置项
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504163229.png\")
\n 文本组件对应配置项
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504163523.png\")
\n 通用配置栏
\n通用配置栏包含了
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504165715.png\")
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504170253.png\")
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504162242.png\")
\n 多选组件配置
\n…图标调出图标设置菜单，或者通过对应快捷键设置层基础->通用配置功能输入特定图层拖拽对齐、大小调整对齐
\n仅对齐选中组件
\n当画布上组件太多时，尤其是小组件需要对齐时，自动对齐便不太容易操作，甚至会出现不期望的对齐干扰
\n解决方案：
底部菜单勾选仅对齐选中，然后选中目标组件(可多选)，拖拽需要移动的组件(移动组件不需要选中)![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504210647.png\")
对边框、装饰、标题可以开启锁定
\n添加组件: 文本、时钟、富文本编辑、静态边框、动态边框、分割线、iframe、图标等，点击单个组件右边微调栏对应微调菜单被激活
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504212619.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130171623.png\")
为了方便输入，我们贴心为您准备了便捷输入模板
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240220101639.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/label-js-event.gif\")
this.linkCallback(paramArray);\nthis.linkCallback([\n {type: 'env', val: {id: 'year', value: 2019}},\n]);\nthis.linkCallback([\n {type: 'env', val: {id: 'year', value: 2019}},\n {type: 'env', val: {id: 'month', value: 10}},\n]);\nthis.linkCallback([\n {\n type: 'popup-widget',\n targetId: 1, // 图表ID\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: \"=\", values: ['2016'] }\n },\n]);\nthis.linkCallback([\n {\n type: \"dataset\",\n targetId: 1, // 数据集ID\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: \"=\", values: ['2016'] }\n },\n]);\nthis.linkCallback([\n {\n type: \"widget\",\n targetId: 'xp1lbw1j9cs', // 图表sid\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: \"=\", values: ['2016'] }\n },\n]);\n![\"\"](\"./../../assets/board/cockpit-static-texteditor.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504213424.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504214030.png\")
通过调整时间格式实现只展示日期或只展示时间
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504214255.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504214409.png\")
提示
\n当项目中有自己的UI设计师提供图片资源时，不建议通过文件上传的形式管理资源，而是建议用资源文件服务器的形式管理静态资源，这样在看板迁移的时候可以避免\n上传资源文件访问不到的问题
\nIBI中装饰组件/边框/图片组件, 可以配置网络资源并且网络资源地址可以使用变量配置, 使用发放如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206205246.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230207210111.png\")
iframe组件url支持使用环境变量
\nColumn Definition: 包含列宽设置与列对齐，列宽为0时隐藏列功能按钮目前主要支持, 参数查询与重置功能, 有查询按钮的看板建议取消参数变更实时生效配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504214524.png\")
与传统标签容器不同，标签组件通过标签信号控制组件是否是否显示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/tab-demo.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220504220151.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220208120014.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/cockpit-tabs-pk.gif\")
为了满足用户个性化需求，新版本支持数百项图表微调项目，图表微调菜单伴随激活的图表类型动态变化
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230206204653.png\")
大屏iframe消息交互与自由布局消息交互一致，点击查看
\n结合看板参数中的关联到环境变量, 用户可以动态的获取数据切换部分静态组件, 目前支持的动态数据获取静态组件如下:
\n\n\n\n
![](\"../../assets/board/cockpit-dyndata-api.png\")
\n API 方式读取组件数据
\n!> 如果请求返回数据结构和组件期望数据结构不一致, 可以使用脚本适配函数调整数据结构, dataAdaptorFun 为脚本适配函数别名
![](\"../../assets/board/cockpit-dyndata-query.png\")
\n Query方式读取组件数据
\n期望 API 请求返回数据结构
\n{\n \"text\": false,\n \"link\": \"https//xxxx\"\n}\nsql 查询返回两列一行, 表头随意, 行数会限制会自动添加
\n| text | \nlink | \n
|---|---|
| 文本内容 | \nhttp://xxxx | \n
!> 文本样式, 是否支持超链, 不支持动态修改, 用户可以在页面设定
\n期望 API 请求返回数据结构
\n{\n \"text\": \"<span class=\\\"ql-align-center\\\"><span style=\\\"color: rgb(255, 255, 255);\\\">富文本编辑器我是动态的</span></span>\"\n}\n返回一行一列
\n| text | \n
|---|
| html 内容 | \n
期望 API 请求返回数据结构
\n{\n \"images\": [\n {\n \"url\": \"https://cboard_beta.gitee.io/ibi-doc/assets/ds-test-es.png\"\n },\n {\n \"url\": \"https://cboard_beta.gitee.io/ibi-doc/assets/saiku_crtbl.png\"\n }\n ]\n}\n返回最多返回 10 行, 暂定一列
\n| url | \n
|---|
| http://.../xxx.png | \n
| http://.../yyy.png | \n
期望 API 请求返回数据结构
\n{\n \"url\": \"https://cn.bing.com/\"\n}\n返回一行
\n| url | \n
|---|
| https://cn.bing.com/ | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230207202754.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230207202608.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230515115526.png\")
切换效果, 实践可以做成虚拟的标签页，不同的页面定义相同的一组标签菜单，标签样式为当前屏对应标签项目为激活状态
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/cockpigroup-event.gif\")
大屏组件入场动效设置，入场动效由动作和方向两项配置组成，单个组件在组件通用配置栏配置、多选组件之后支持多选配置栏批量配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230207091224.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/enter-animation.gif\")
概念
\n对比分析为数据分析中常见的一种分析模式，一般用于对比二元维度之间的数据差异，如：两段日期，两种产品对应的指标差异，\n下面的案例演示基于日期段的对比分析，设置了基准日期于对比日期两个看板参数，可分别选择
涉及到的新功能点
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026135842.png\")
在数据集配置中，新增加一个日期维度，用作日期对比维
\n分组数据下来选择为范围分组, 添加两组范围值，组名和起始值、结束值都是用了变量，该案例中会用两个两个环境变量baseDate和date，均通过看板参数赋值${arr.get(baseDate, 0, '2016-01-01')}, 结束值为${arr.get(baseDate, 1, '2016-12-31')}，对应看板参数基准日期范围${arr.get(date, 0, '2017-01-01')}, 结束值为${arr.get(date, 1, '2017-12-31')}, 对应看板参数的对比日期范围![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026141615.png\")
组名
\n指标卡的配置比较简单，如下图所示，在行维上配置对比维度，拖入指标，默认计算两行值的环比，在配置栏取消同比显示即可，请参照[图表设计->指标卡原理说明]
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026153340.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026143647.png\")
对齐指标
\n细心的用户可能会发现，上表与正常情况下的交叉表稍有区别，指标名称表头放置到了第一行，该效果可以通过表头后者配置中对齐指标实现
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026144035.png\")
值类型配置，在更多弹窗中选择环比/滞后比较值类型行变化率，滞后量为1，并勾选显示原值（右边的格式化为原值的格式化，区别与变化率的格式化）![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026144611.png\")
再次打开对比维度编辑，在隐藏标签也中添加隐藏值@1表示展开之后的第1个值, 即基准值对应所有列
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026145820.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026151704.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026151630.png\")
完整的值类型配置如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026151914.png\")
编辑行维度上的日期维度，隐藏每组日期维度展开的第一项
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026152352.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026152519.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026152632.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026152932.png\")
通过看板监控任务可以让BI系统定时自动化检测数据异常, 发生异常时触发数据告警, 帮助您更高效更准确地了解重要信息。
\n提示
\n监控任务需要在服务器端模拟访问数据看板, 所以在开启依赖之前请检查确认邮件发送与服务端导出插件是否已经正确安装配置.
\n目前看板监控向对看板有编辑权限的用户开放, 每个用户都可以针对自己的关注点定义不同的数据监控, 当然监控内容也和用户的数据权限相关, 不能自身所见数据权限外的数据进行监控.
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/monitor-open.gif\")
支持的监控预警形式有一下几种:
\n管理->系统配置菜单维护好常用webhook Key, key类型选择配置不要选择变量管理->系统配置菜单维护好常用webhook Key, key类型选择配置不要选择变量![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220819172453.png\")
看板监控开启之后, 可以对大部分非明细数据图表进行监控
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/monitor-chart.gif\")
看板元数据不同部署环境迁移解决方案
\n当前看板定义导入、导出仅支持管理员操作，在看板页面和看板管理页面课进行操作, 1.8开始支持在看板管理页面一次性导出多个看板定义,
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221025185315.png\")
看板相关所有资源都会以json文件形式导出，不同资源独立存储，json文件每行对应一条完整记录。
\n├── board.json\n├── dataset.json\n├── datasource.json\n├── folder.json\n├── user.json\n└── widget.json\n管理员在看板管理目录上传并zip包并解析zip包内资源
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221026082418.png\")
上传步骤点击下一步，进入分析数据包步骤，点击右下角解析按钮，解析包。
\n解析包内容包含：目录、用户、看板、数据源、数据集、图表、复杂报表。
功能点介绍
\nQ: 为什么采用离线迁移而不是直接配置数据库对接？
\nA: 考虑到不同的环境网络可能不通所以采取离线迁移
Q: 重复资源处理
\nA: 每条资源都有状态栏，通过资源ID分析是否已经存在于当前系统，重复资源操作栏不选择默认为跳过处理
Q: 文件夹替换功能有什么用?
\nA: 解决不同环境下文件夹目录不一致的问题，迁移目前只支持统一替换目录, 统一目录设置之后不在导入新增目录
Q: 用户替换的作用？
\nA: 解决不同环境下账号不一致的问题，迁移资源分析为所有资源统一分析，用户支持1对1替换
Q: 数据源替换？
\nA: 解决不同环境下数据源连接问题, 支持1对1替换
Q: 资源权限怎么办？
\nA: 资源权限比较复杂，不会迁移，在迁移结束之后用户需要手工授权，建议迁移统一文件夹迁移，迁移结束之后通过文件夹授权
资源处理方案配置完成之后，点击下一步进入执行导入步骤，点击执行，执行完成之后，在可以最后一栏查看资源处理结果
前言
\n数据导入模块是IBI数据接入模式的一次新的探索，从原来完全需要用户准备好数据库、数据仓库，IBI作为只读的分析前端，到帮助用户做一些简易的数据写入工作，\n从而达到归集不同数据源的数据到内建数据库(ODS、数据仓库)，比如：用户可以定时导入多份Excel数据、不同业务系统数据库(ERP数据库、CRM数据库)，做一些与聚合以供BI分析使用
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230811141009.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230811105156.png\")
IBI支持默认使用的缓存数据库为嵌入式微型数据库H2，H2在每次系统重启之后数据会重置，因此使用数据导入功能之前请更改系统配置文件修改缓存数据类型为MySQL或Clickhouse
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230810155920.png\")
提示
\n老版本升级，配置文件中没有MySQL配置项，需要新增下面的配置到配置文件
\naggregator.type=mysql\n\n# Mysql Aggregator\naggregator.mysql.name=mysql-aggregator\naggregator.mysql.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver\naggregator.mysql.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\naggregator.mysql.username=xxx\naggregator.mysql.password=xxx\naggregator.mysql.initialSize=1\naggregator.mysql.max-active=10\naggregator.mysql.testWhileIdle=false\naggregator.mysql.maxWait=5000\n提示
\n老版本升级，原配置文件中包含有Clickhouse的配置项，建议增加initialSize防止连接信息错误连接池无限重试\naggregator.ck.initialSize=1
\naggregator.type=clickhouse\n\n# Clickhouse Aggregator\naggregator.ck.name=clickhouse\naggregator.ck.driver-class-name=ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver\naggregator.ck.url=jdbc:clickhouse://xxx:8123/dbname\naggregator.ck.username=xxx\naggregator.ck.password=xxx\naggregator.ck.initialSize=1\naggregator.ck.min-idle=1\naggregator.ck.max-active=5\naggregator.ck.testWhileIdle=false\naggregator.ck.maxWait=5000\n从顶部菜单配置->数据导入进入功能模块(需授权), 操作界面大致划分为两个区域，查询配置区、任务配置区, 如下图所示:
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814134140.png\")
查询编辑与数据集模板查询编辑一样，首先选择数据源，不同的数据源会有不同的查询输入项表单，该处的查询对应每次从外部加载的数据范围
\n\n\n详细说明请参考数据集模块各种数据源配置说明
\n
查询配置完成之后，点击加载数据列，获取查询对应的字段，任务配置区查看字段:
文本, 数值整数, 浮点型, 日期类型， 下拉框选择所有可选字段类型全量加载会清空当前表数据，新数据重新入库表
\n提示
\n重新导入与追加导入对应全量加载与增量加载，每次查询配置与导入配置有变动时需要先保存配置，再执行导入操作
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814152352.png\")
您可以通过定时任务开关，开启定时同步任务，加载类型可以选全量同步与增量同步
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814152458.png\")
数据加载成功之后，可以在查看数据集栏预览数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814152629.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814153247.png\")
在数据集管理页面，新建数据集，选择数据源为InnerDB(该数据源为内置数据源不需要新建)
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814153438.png\")
自动进入图形化建模状态
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814153636.png\")
注意
\n数据导入资源可见一致数据看板可以很方便的把一系列的多个图表组合在一个页面展示;
\n注意
\n原有的社区版网格布局与时间线布局不再支持; 已经保存的网格布局可以用新的自由布局设计器打开;
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220819162528.png\")
新版自由布局与原网格布局的区别:
\n行与列, 所有的组件独立置于画布之上, 自由调节宽度与高度;自由布局与驾驶舱布局的区别
\n提示
\n功能区菜单顺序与图标样式在产品升级的过程当中会有一些细微调整, 以实际发布版本为准
\n![](\"../../assets/board/cn-freelayout-board.png\")
\n 自由布局功能区
\n网格布局拖拽宽度自适应，拖拽块与目标块重叠之后，以目标块为相对块计算右侧剩余空间
\n拖拽技巧
\n下面的演示中拖拽块与C块重叠之后触发自适应计算，拖动块右侧无其他方块，自动填满剩余宽度
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/grid-autowidth-grow.gif\")
拖拽技巧
\n下面的演示中B块与C块重叠之后触发自适应计算，拖动块右侧有其他方块，计算最大允许宽度，当剩余宽度少于1/4时不做适应
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/grid-autowidth-growfit.gif\")
![](\"../../assets/board/cn-open-board.gif\")
\n打开看板
\n新建看板, 新版自由布局设计图表添加支持添加自助分析已保存图表或者内联式新建图表图表->添加已保存图表, 弹出已保存图表列表, 双击图表节点即可将其添加到看板上, 然后用户根据自己的需求进行组件大小与位置调整![](\"../../assets/board/cn-new-board.gif\")
\n添加已保存图表
\n引用图表样式改变了看板上为什么没有生效
\n因为引用图加到看板的时候会复制一套加入时的配置, 这一次才能做到两个引用图可能在不同的看板做大量不同的配置，如果主图有更改，强行同步会导致原来两个地方做的更改白改，\n当然您可以手工同步引用图的样式
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210729110426.png\")
引用图表的问题
\n为了解决上述看板设计, 图表管理上的诸多不便, 在进行自由布局开发与改造的过程当中我们引入了新的看板设计模式内嵌图表; 图表定义数据直接保存在看板元数据中, 不在独立保存; 看板删除之后所有的数据一并被删除;
![](\"../../assets/board/cn-inline-chart.gif\")
\n添加内嵌图表
\n\n\n\n
图表联动联动与看板参数是看板与用户交互的两种主要形式, 新版本的图表联动从用户体验(设计与使用), 功能方面做了大量的改进与增强;
![](\"../../assets/board/cn-chartlink-dataset.gif\")
\n图表联动到数据集
\n源字段: 源字段与图表设计的行维/列维相对应;目标字段: 目标字段与目标对应的数据集或者 AD-HOC 查询相对应, 目标字段通过点击左侧模型树节点选择;添加条件保存关联条件;![](\"../../assets/board/cn-chartlink-designcard.png\")
\n联动设计卡片
\n报表的点击事件是通过，目标单元格(单元格匹配-单元格排除)加单元格表达式(Expression)，来定义源点击事件信息
\n单元格定义语法
\nA1: A1单元格\nA: A列所有单元格\n1: 第1行所有单元格\nA1,B,C: 多个匹配直接用英文逗号分隔\n如下所示：
\ndst1.group(the_year)的值传递给目标的年字段dst1.group(month_of_year)的值传递给目标的月字段\n\n#号是最简单的表达式取值为取当前点击单元格的值
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230515113206.png\")
主动发出的联动事件;\n![](\"../../assets/board/cn-chartlink-status.gif\")
\n联动状态
\n![](\"../../assets/board/cn-chartlink-dashboard.png\")
\n 联动到看板
\n![](\"../../assets/board/cn-chartlink-url.png\")
\n 联动到外部地址
\n操作流程
\n\n\n\n
\n- 添加联动对象，选择外部弹窗
\n- 点击浏览，从图表目录树中选择需要关联的图表
\n- 在确认关闭关联对象窗口
\n- 在联动配置关联对象栏配置关联规则
\n- 选择源字段(来自源图表行列维度), 对于 KPI 指标卡之类没有行列维度在图上显示的可以选择常量
\n- 选择过滤类型
\n- 输入常量值
\n- 从左侧目标对应模型选择关联目标字段
\n- 添加条件
\n- 正确关联条件出现在关联条件目录卡之后，确认关闭联动配置窗口
\n
![](\"../../assets/board/cn-board-dialog-chart.png\")
\n 弹窗联动
\n关联到环境变量之后, 可以用于数据集和查询变量设置, 看板 API 动态请求参数, Query 变量赋值等
\n\n\n一次联动可以产生多个值, 因此添加联动对象窗口 key 值任意输入即可, 真正联动变量名与维度值关系板顶在联动对象编辑栏
\n
![](\"../../assets/board/board-widget-link-env.png\")
\n 联动数据到环境变量
\n升级前点击联动事件只能区分下钻和联动，多个联动事件只能触发优先级最高的事件（比如联动到看板和数据集同时配置只能触发联动到看板），配置联动到多个看板，选取联动只能生效一个，升级后可以配置
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160526.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160558.png\")
交叉表通过触发部位选择定位联动事件类型，实现点击行、列表头、不同指标列触发不同的联动事件
\n区分行维表头到具体列
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160619.png\")
区分列维表头到具体行
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160638.png\")
区分数据到具体指标
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160658.png\")
明细表联动区分到指定列
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160715.png\")
另外
\n内嵌图表和引用的已保存图表都可以编辑与修改;
\n内嵌图表点击标记直接修改, 页面不改变;
\n引用图表剪辑需要跳转图表编辑页面, 跳转编辑页之前请确认当前看板已修改内容均已保存, 否则未保存的修改数据会丢失;
\n\n\n编辑引用图表的, 因为如果该图表被多个看板引用, 修改之后会影响多个看板;
\n
![](\"../../assets/board/cn-board-editchart.gif\")
\n 编辑图表
\n企业版在原有通用过滤器的基础上新增了,
![](\"../../assets/board/cn-board-params.png\"/)
\n多种类型看板参数
\n提示
\n推荐优先选择参数与数据集模型维度节点关联, 通过关联到数据集之后，数据集对应的所有图表都会与看板参数建立连接;
\n![](\"../../assets/board/cn-board-addparam.gif\")
\n添加复选框看板参数
\n关联到环境变量之后, 可以用于数据集和查询变量设置, 看板 API 动态请求参数, Query 变量赋值等
\n![](\"../../assets/board/board-link-env.png\")
\n 关联到环境变量
\n参数级联常用于有上下层级关系的两个下拉框之间，上级下拉框参数值变更之后下级下拉框选项内容被上级选项限定，如: 国家->大区, 公司->部门
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220503215749.png\")
提示
\n当下级参数与正确的上级建立级联关系之后，仅代表上级变更，下级会刷新参数选项，并不代表下级能够利用上级的选项内容来限定选项
\n维度层级
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220503220944.png\")
2.2 方法2 上级关联环境变量，下级开启可选值查询，并在查询脚本中使用上级绑定的环境变量
上级国家绑定到country变量
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220503220353.png\")
下级开启`可选值查询`
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220503220510.png\")
下拉框支持远程搜索使用场景，维度成员数量巨大超过阈值之后会被截断，远程搜索可以精确限定选项范围从而控制选项数量
\n维度字段上的远程搜索，自动通过字段like匹配,自动生成维度列查询如下：
SELECT sales_region -- 维度字段\n FROM (\n -- 数据集查询定义\n) cb_view\n WHERE sales_region like '%we%'\n GROUP BY sales_region\n您也可以在开启可选值查询中通过keywords内置变量自定义远程查询条件
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230421110041.png\")
在看板参数上的参数比较多或者值选择比较复杂的时候, 为了避免用户重复的选择设置看板参数, 用户可以保存当前看板参数状态值为常用参数组, 之后需要改变条件时一键恢复
\n\n保存的参数模板如果与当前看板上的参数不一致(模块保存之后, 某些参数被删除), 恢复参数组, 不会恢复被删除的参数
\n
![](\"../../assets/board/cn-board-param-teamplate.gif\")
\n 我的常用看板参数组
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/param-position.gif\")
环境变量: ${envVars}\n变量可以省略envVars前缀如：${year} == ${envVars.year}\n联动信息: ${links}\n列维度数组: ${groups}\n行维度数组: ${keys}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230515110304.png\")
在数据信息发生发生变化时，动态的变更标题
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/dynamic-title.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220214155257.png\")
iframe与看板联动交互
\nIframe与看板直接可以通过postMessage消息机制交互，即iframe按约定格式发送消息，看板监听处理不同类别的消息，\niframe支持的的消息格式如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/iframe-msg.gif\")
window.parent.postMessage({\n name: 'ibi.widgetLink',\n params: [\n {type: 'env', val: {id: 'year', value: 2019}},\n ],\n}, '*');\nwindow.parent.postMessage({\n name: 'ibi.widgetLink',\n params: [\n {type: 'env', val: {id: 'year', value: 2019}},\n {type: 'env', val: {id: 'month', value: 10}},\n ],\n}, '*');\nwindow.parent.postMessage({\n name: 'ibi.widgetLink',\n params: [\n {\n type: 'popup-widget', \n targetId: 1, // 图表ID\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: "=", values: ['2016'] }\n },\n ],\n}, '*');\nwindow.parent.postMessage({\n name: 'ibi.widgetLink',\n params: [\n {\n type: "dataset", \n targetId: 1, // 数据集ID\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: "=", values: ['2016'] }\n },\n ],\n}, '*');\nwindow.parent.postMessage({\n name: 'ibi.widgetLink',\n params: [\n {\n type: "widget", \n targetId: 'xp1lbw1j9cs', // 图表sid\n val: { alias: '年', column: 'the_year', type: "=", values: ['2016'] }\n },\n ],\n}, '*');\n![](\"../../assets/board/cn-board-share-list.png\")
\n我的看板分享列表
\n![](\"../../assets/board/cn-board-share.gif\")
\n添加一个分享
\n带参链接可以理解为私密分享，查看者能访问的链接保存了生成链接时的参数状态
\n查询语句定义数据集对象，在不是用缓存的情况，数据集查询语句的结果不会被加载到BI服务器，而是通过子查询汇总的形式动态的汇总数据集的结果之后加载在BI服务器。
\n开启使用缓存配置之后，数据集查询语句会在首次分析查询时，全量加载(默认最大缓存数据量为30W行)到BI服务器缓存在内置的嵌入式数据库，之后的分析会基于该缓存数据。
\n\n\n更多详细介绍请查看性能优化
\n
查询sql支持使用环境变量，变量可以来自看板参数或者看板中图标联动事件、内置变量等，如：
\nSELECT\n -- .... 省略其他查询脚本 ...\n JOIN foodmart.region r ON c.REGION_ID = r.REGION_ID\n JOIN foodmart.customer d ON a.CUSTOMER_ID = d.CUSTOMER_ID\nWHERE r.sales_country = '${country!\"USA\"}'\nselect\n -- ....\n from \n where date_columen between \n '${arr.get(dt, 0) ! cdt.addDay(-10,\"yyyy-MM-dd\")}' \n and '${arr.get(dt, 1) ! cdt.addDay(-1,\"yyyy-MM-dd\")}'\n变量的使用请参考使用变量章节
\n对于支持 WITH 子查询的 JDBC 数据源在定义数据集查询时候如果包含 WITH 子查询需要使用双箭头<<>>把子查询包裹起来
<<\n WITH log AS (\n SELECT\n extract(year from LOG_TIME) year,\n extract(month from LOG_TIME) month,\n extract(day from LOG_TIME) day,\n to_char(LOG_TIME, 'YYYY-MM-DD') datestr,\n DATASET_NAME, USER_NAME, WIDGET_NAME,\n 1 cnt\n FROM LOG_DATA_ACCESS where LOG_TIME > to_date('2019-01-18', 'yyyy-mm-dd')\n)\n>>\n SELECT * FROM log\n图形化建模是sql数据集的替代功能，通过图形化选择表，配置表关联，选择字段即可轻松构建与sql一样的数据集（原理为根据图形化配置自动生成SQL脚本）
\n打开图形化建模开关，从sql数据集模式切换图形化界面：
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/jdbc-gui-switch.gif\")
点击添加主表按钮，在弹窗中选择主表
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814165809.png\")
鼠标移到主表上，显示操作按钮，点击添加按钮，添加关联子表，
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814171524.png\")
设置关联条件
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230810144119.png\")
下来选择需要查询的表字段
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230814171800.png\")
提示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230810145208.png\")
IBI支持读取纯文本、Excel(xls/xlsx)、CSV类型文本
\n注意
\n不能够通过改名的方式把Excel文件的后缀改为txt或者csv，否则会造成读取过程报错
\n输入框输入相对路径与文本数据源的基础路径组合形成文件绝对路径，这种方式需要文件已经存在于BI服务器上。
\n注意
\n已保存的文件类型数据集，在删除的时候会清空，未保存的数据集，跳转或切换数据集离开当前编辑页，之前的上传的文件会遗留在服务器之上
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230505174239.png\")
文本数据不配置数据类型默认都会以字符串的形式加载到缓存数据库，可以通过数据类型配置字段数据类型。
\n字段下拉框选项在加载数据之后准备就绪
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 编码 | \n影响中文文本读取效果，默认文件编码为utf-8 | \n
| 跳过行数 | \n是否跳过前几行，在首行为标题的情况下需要配置 | \n
| 分隔符 | \n默认分割为逗号“,” 文本类型如果为其他分隔符可以配置如 \\t | \n
| 字段名称 | \n默认首行为字段名称，当读入的首行没有字段名称的时候，可以通过配置设置字段 | \n
![\"\"](\"./../../assets/dataset/es_dataset.png\")
Tips
\n为了减少对ES版本以及第三方ES库的依赖，CBoard采取restful + DSL连接与查询模式。所以ES的使用需要使用者（尤其是建模者）对ES基本概念有所了解，之外还需要掌握一些DSL语法。\nES查询需要参数需要精确到Type，Index名称可使用通配符原理与ES DSL查询URL参数一样。
\n由于ES里面存储的数据大多为明细数据，时间维度聚合的时候粒度需要调整为时间段date_histgram，而默认的聚合级别为term也就是关键词，所以在使用时间维度聚合之前需要调整聚合粒度。
CBoard 提供了三类常见的聚合 Bulket 覆盖辅助输入，具体可配置参数请参考官方文档Bucket Aggregations
\n![\"\"](\"./../../assets/dataset/es-override.png\")
语法如下(可以重复覆盖多个列的聚合):\n{\n \"columnname\":{\n \"<aggregation_type>\" : {\n <aggregation_body>\n }\n }\n}\n---------------------------------\n样例：\n对时间戳字段timestamp(long类型)按每10分钟一段进行聚合, 数字memory按自定义区间聚合\n{\n \"timestamp\": {\n \"date_histogram\": {\n \"field\": \"timestamp\",\n \"format\": \"yyyy-MM-dd HH:mm:ss\",\n \"interval\": \"10m\",\n \"time_zone\": \"+08:00\"\n }\n },\n \"memory\": {\n \"range\": {\n \"field\": \"memory\",\n \"ranges\": [\n {\n \"to\": 10000\n },\n {\n \"from\": 10000,\n \"to\": 30000\n },\n {\n \"from\": 30000\n }\n ]\n }\n }\n}\n用于生成按索引的日期后缀与查询过滤, 该功能属于维护，可能不太稳定
\n当设置有日期字段之后，默认索引以 indexName-yyyy.MM.dd名称，
\n索引日期时区配置，支持配置+02:00与时区名称Asia/Shanghai
可以设置单个或者多个全局过滤条件，过滤条件中可以使用内置日期变量，从而实现动态全局过滤的效果
\n{\n \"range\": {\n \"time\": {\n \"gt\": \"${cdt.addMonth(-1, 'yyyy-MM-dd')}\"\n }\n }\n}\n[\n {\n \"range\": {\n \"time\": {\n \"gt\": \"xx\"\n }\n }\n },\n {\n \"term\": {\n \"status\": \"published\"\n }\n }\n]\n在前面中的聚合覆盖设置在数据集查询之上，相当于全局查询列聚合覆盖；同时如果想对一个列采取多种分桶策略，可以在 Schema 树上多次引用可选列，然后编辑 custom 信息
\n![\"\"](\"./../../assets/dataset/selects_custom_override.png\")
{\n \"esBucket\": {\n \"<aggregation_type>\" : {\n <aggregation_body>\n }\n }\n}\n注意
\nesBucket为内置关键词，不能替换
除了常规聚合统计之外，ES 的聚合表达式还支持Filter Aggregation, 用作条件统计，或者静态占比
\n语法如下:\ncount/sum/avg/max/min(\"{\n 'coulumn': '用于聚合的column',\n 'filter': <filter_body>\n}\")\n-------------------------------\ncount(\"{\n 'column': 'orderId',\n 'filter': {\n 'term': {\n 'order.platform': 'online'\n }\n }\n}\")\n![\"\"](\"./../../assets/dataset/ES-CM.png\")
\n\nCBoard 也内建了一些常用过滤器输入辅助
\n
![\"\"](\"./../../assets/dataset/es-cm-completer.png\")
在数据分析时，如果基础数据没有包括回答问题所需的所有字段，可以增加计算字段，增加的计算字段将作为原始明细数据字段的一部分参与运算
\n场景
\n累计总和: 计算一个列的累计总和，如SUM(Sales) OVER (ORDER BY Date)，用以分析销售趋势。\n排名: 使用ROW_NUMBER()或RANK()函数对记录进行排名，如根据销售额对销售人员排名。\n分区求和: 使用SUM(Sales) OVER (PARTITION BY Region)按区域对销售进行分组汇总。
\n使用须知
\n对于jdbc数据源，汇总类型计算字段需要数据库支持窗口函数, 常用数据除mysql8.0之前的版本均已支持窗口函数
\n数据源大类上目前支持关系型数据库、文本、Http、在线表格，ES和MongoDB暂不支持，此外关系型数据库如果使用汇总类型的计算字段对数据库版本也有一定要求，
\n再次特别提示：MySQL需要8.0以上版本, 8.0以下的汇总级计算字段可以用LOD FIXED表达式，实现同样的效果\nmysql版本查询语法如下：
SELECT VERSION()\n在字段列表下方的计算字段栏，点击加号，添加计算字段
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408171134263.png\")
计算字段编辑器如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808172609.png\")
添加到模型
\n计算字段定义完成之后与普通字段列表一样，需要拖拽添加到数据集模型
\nCASE \n WHEN #{首次下单时间} = `order date` THEN '新客'\n ELSE '老客'\nEND\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408160943793.png\")
计算字段间任意易用
\n1.15汇总计算字段不能引用其他汇总字段，在1.16之后所有的计算字段只要引用不成死循环，都可以任意引用。
\n只有在分析中用到的计算字段才会在查询中构造，避免无用的运算开销
\n过滤组合、维度成员获、指标字段统计取均已支持使用计算字段
\nQ&A
\n问: 我使用SQL数据集，这些计算字段能分分钟设计出来，还需要使用计算字段吗？
\n答: 如果是非汇总类型字段(不需要使用窗口函数)，可以直接在数据集sql中添加，但是如果是汇总类型计算字段，BI引擎会根据分析中是否使用到该字段动态决定是否构造查询，相较直接在sql中增加汇总运算字段在性能上会比有好一些.\n此外如果多个计算之间有运算，利用计算字段间的引用也能减少一些sql编写工作量, 比如上面案例中case when中使用了汇总字段。
问: 计算字段与数据集表达式字段有什么区别？
\n答: 数据集表达式使用场景是针对汇总结果之后的字段间运算，而计算字段运行在汇总之前明细数据级别，相当于给原始表新增了列。\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408161007110.png\")
问: 哪些类型数据源可以使用计算字段?
\n答: 数据源大类上目前支持关系型数据库、文本、Http、在线表格，ES和MongoDB暂不支持，此外关系型数据库如果使用汇总类型的计算字段对数据库版本也有一定要求，特别提示：MySQL需要8.0以上版本。
为了方面用户使用，在BI平台上我们提供了一套统一的计算函数，详情请参考 统计计算函数, 如:
\nYEAR(dt) -- 获取到日期的年份\n| 语法 | \n{FIXED [维度声明] : [聚合表达式]} | \n
| 参数说明 | \n\n 维度声明：指定聚合表达式要连接到的一个或多个维度。使用逗号分隔各个维度, 如果没有维度声明则计算总体汇总。 \n 聚合表达式：聚合表达式是所执行的计算，用于定义目标维度。 \n | \n
| 定义 | \n根据指定维度进行聚合计算，不引用其他任何维度。 | \n
| 说明 | \n\n 维度声明中的元素可以是单个字段，或者是计算字段或计算字段的引用\n | \n
示例1. FIXED 详细级别表达式计算每个区域的销售额总和：
\n{FIXED `Region` : SUM(`Sales`)}\n示例2. 计算客户最早下单时间
\n{FIXED `客户名称` : min(YEAR(`订单日期`))}\n示例3. 计算客户每年订单数量
\n{FIXED `客户名称`, YEAR(`订单日期`) : distinct(`订单ID`)}\n-- 或者\n{FIXED `客户名称`, YEAR(`订单日期`) : count(distint `订单ID`)}\n由于FIXED是计算字段，所以不受视图上的维度过滤影响, 如果要在FIXED中过滤可以使用条件计算如：
\n{FIXED YEAR(`订单日期`) : sum( \n IF(YEAR(`订单日期`)=2023 AND `装运模式` = '一级', `销售额`, 0) \n )}\n注意
\n使用汇总级计算字段时，在自助分析中的汇总类型请选择min/max
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410211140562.png\")
LOD函数的全称是详细级别表达式（Level Of Detail Expressions）。它主要是为了克服一些表达式之间计算粒度不一致的问题，本文将详细为您介绍如何使用LOD函数。
\n详细级别表达式，其中详细级别指数据聚合粒度的层次，不同的级别代表着数据不同的聚合度和粒度，能够处理在一个可视化视图中包含多个数据详细级别的问题。
\n如果分析过程中需要添加一个维度，其明细程度高于或者低于已有视图的可视化明细程度，但又不希望改变现有图形展示内容，就可采用详细级别表达式功能。
\n{[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE] <维度声明> : <聚合表达式>}\n\n\n{FIXED <维度声明> : <聚合表达式>}
\n
从FIXED的特性可看出，由于其计算时值考虑自身维度声明，不考虑视图上任何其他维度，所以其运行在计算字段生成阶段
\n详细介绍请参考 计算字段#LOD FIXED
\nEXCLUDE、INCLUDE的作用是排除或增加视图中的维度，再做汇总，由于增加维度之后，汇总的颗粒度与视图不再相同，因此这两种LOD表达式都运行在汇总表达式级别
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410211400567.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410211349204.png\")
{ INCLUDE <维度声明> : <聚合表达式> [: <过滤条件>] }\n在现有的汇总粒度上增加维度, INCLUDE 数据颗粒度变细，要与现有视图合并则需要在INCLUDE维度之后再在视图颗粒度上做一次附加汇总
\n{ INCLUDE `dim`[, `dim2`] : sum(`col`) [: <过滤条件>] }\navg({INCLUDE `dim` : sum(`col`)})\navg({INCLUDE `dim` : sum(`col`)} : `type` = 1 AND `dt` > '2024-10-01' )\nsum({INCLUDE `dim` : sum(`a`)/sum(`b`)})\n-- 其中dim可以是表达式如 avg({INCLUDE YEAR(`dt`) : sum(`sales`)})\n注意
\n目前include表达式外层必须直接跟汇总函数，不能对INCLUDE整体做其他计算判断或者嵌套函数如：
\n-- 错误1-Include表达式使用函数嵌套\nsum(IF({INCLUDE `dim` : sum(`col`)} > 1000, `sales`, 0))\n-- 正确写法:\nsum({INCLUDE `dim` : IF(sum(`col`) > 1000, `sales`, 0)})\n\n-- 错误2-多个INCLUDE计算: \nsum({INCLUDE `dim` : sum(`col1`)} + {INCLUDE `dim` : sum(`col2`)})\n-- 正确写法\nsum({INCLUDE `dim` : sum(`col1`)}) + sum({INCLUDE `dim` : sum(`col2`)})\nsum({INCLUDE `dim` : sum(`col1`) + sum(`col2`)})\n下面我们用一个最简单的实例解释INCLUDE
\n现在有订单表，每个订单有产品类别、子类别、金额等属性，现在需计算每个大类中子类评价销售额,\n最终视图中的颗粒度只有类别一列，LOD INCLUDE表达式如：
\navg({INCLUDE `子类别` : sum(`销售额`)})\nLOD工作过程如图所示：
\n类别, 子类别上做sum(销售额)汇总计算，得到每个子类别的销售额![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221521987.png\")
\n\n{ EXCLUDE <维度声明> : <聚合表达式> [: <过滤条件>] }
\n
\n\n{ EXCLUDE
\ndim[,dim2] : sum(col) [: <过滤条件>] }
EXCLUDE与INCLUDE颗粒度变化相反，在现有的汇总粒度上排除维度，由于排除维度之后，颗粒度变粗，原来多行数据变成一行，不需要外部汇总也能与原视图匹配
\n{ EXCLUDE `dim` : sum(`col`) }\n{ EXCLUDE `dim` : sum(`col`) : `type` = 1 AND `dt` > '2024-10-01' }\n{ EXCLUDE `dim` : sum(`a`)/sum(`b`) }\nExclude 判断规则
\nmonth字段衍生为季度Quarter之后，EXCLUDE month将不能排除 month维度，取而代之可以使用衍生维度之后的别名排除YEAR(dt) 不能排除任何维度当订单表中每个客户有多个订单，甚至一个订单有多条货品，我们要计算平均客户销售额
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241430854.png\")
avg({INCLUDE `客户 id` : sum(`销售额`)})\n\n\n含义：按照客户id计算每个客户的总订单金额之后求平均, 详细级别中使用的sum汇总，外层使用的avg汇总
\n
习惯图形化配置的用户，也可以通过拖拽字段销售额，下拉配置详细级别(LOD)，实现相同效果
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241434735.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241436410.png\")
同时我们还可以进一步细分到不同类别产品之后，上面的平均值公式依旧有效
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241440612.png\")
按区域统计订单金额，计算大于50万的区域的利润总额。
\nsum({\n INCLUDE `区域` : IF(\n sum(`销售额`) > 2000000, sum(`利润`), 0\n )\n})\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241455575.png\")
按区域展开验证数据，如下表所示，红色字体区域的销售额大于2000000, 对应的利润有数值，小于2000000的区域没有计算利润，列汇总值与上面的数值一致
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241457996.png\")
avg({\n INCLUDE `类别`, `省/自治区` :\n count(distinct IF(YEAR(`订单日期`)=2024, `客户 id`, null))\n})\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241620745.png\")
EXCLUDE详细级别表达式将去除表达式中指定的维度后进行计算。
\n场景描述\n当您在分析区域下各省份的销售额数据情况时，同时还需要查看该区域的总销售数据、以及省份与其的销售额占比时，可以通过exclude函数先计算出除去当前省份后该地区的销售额，再通过聚合方式求和计算出该区域的总额。
\n字段表达式：
\n{EXCLUDE `省/自治区` : sum(`销售额`)}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241723376.png\")
含义：计算除去当前省份后该地区的销售额。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241644984.png\")
avg(`销售额`) - {EXCLUDE `省/自治区` : avg(`销售额`)}\n设置分段样式
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241652333.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241651393.png\")
从EXCLUDE的定义我们知道，EXCLUDE中的维度定义如果是函数将不会排除任何维度，利用该特性定义EXCLUDE表达式计算去年同期值，如下：
\n定义汇总表达式
\n-- 同期值\n{EXCLUDE DATEADD(`r_date`, -1, 'year') : sum(`store_sales`)}\n\n-- 同比\nchgRate(${同期值}, sum(`store_sales`), 0)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411061532543.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411061532855.png\")
说明
\n-- 上月值: 日期往前一个月则为月环比\n{EXCLUDE DATEADD(`r_date`, -1, 'month') : sum(`store_sales`)}\n-- 上周值：日期往前一周则为周环比\n{EXCLUDE DATEADD(`r_date`, -1, 'week') : sum(`store_sales`)}\n\n-- 环比\nchgRate(${上月值}, sum(`store_sales`), 0)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411061533914.png\")
财务还是业务都必然会分析的一个最简单的指标毛利率：
\n\n\n毛利率 GP% = 毛利/收入 =（收入-成本）/收入
\n
| 科目 | \n版本 | \n金额 | \n
|---|---|---|
| 收入 | \n实际 | \n100 | \n
| 成本 | \n实际 | \n80 | \n
| 收入 | \n预测 | \n110 | \n
| 成本 | \n预测 | \n90 | \n
用 PowerBI 做的话会有以下3步：
\n收入 = Calculate ( SUM([金额]), Filter('科目表',[科目]=\"收入\"))\n成本 = Calculate ( SUM([金额]), Filter('科目表',[科目]=\"成本\"))\n毛利率 = Divide ( ([收入] - [成本]) , [收入])\n这一步在我们BI中思路一样，做3个汇总表达式
\n收入 = sum(IF(`科目`='收入', `金额`, 0))\n成本 = sum(IF(`科目`='成本', `金额`, 0))\n毛利率 = DIVIDE(${收入}-${成本}, ${收入})\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241703066.png\")
假如领导说，我要对比 24年实际的毛利率 和 24年预算的毛利率，要对比。PBI 只需要再写3个度量值：
\n毛利率_24年实际 = Calculate ( [毛利率] , Filter('事实表',[版本]=\"24年实际\"))\n毛利率_24年预算 = Calculate ( [毛利率] , Filter('事实表',[版本]=\"24年预算\"))\n毛利率_预实差 = [毛利率_24年实际] - [毛利率_24年预算]\n[毛利率_24年实际] = ( \nSUM (IF([科目]=\"收入\" and [版本]=\"24年实际\" ,[金额] ,0) - \nSUM (IF([科目]=\"成本\" and [版本]=\"24年实际\" ,[金额] ,0) \n) /\nSUM (IF([科目]=\"收入\" and [版本]=\"24年实际\" ,[金额] ,0) \n\n[毛利率_24年预测] = ( \nSUM (IF([科目]=\"收入\" and [版本]=\"24年预测\" ,[金额] ,0) - \nSUM (IF([科目]=\"成本\" and [版本]=\"24年预测\" ,[金额] ,0) \n) /\nSUM (IF([科目]=\"收入\" and [版本]=\"24年预测\" ,[金额] ,0)\n\n[差额] = [毛利率_24年实际] - [毛利率_24年预测]\n思考
\n可以看到上面虽然计算出来了差额，但是重复的定义了毛利率的计算公式，PowerBI的方案是先过滤表再复用毛利率计算公式，毛利率计算公式统一在毛利率表达式中维护，\n如果毛利率计算方案调整只需要修改[毛利率]计算公式表达式即可，但是下面的版本需要修改三个计算公式
\n用详细级别表达式怎么做呢，我们上面已经定义了毛利率的计算公式，怎么复用公式，而不是新增不同版本的毛利率公式呢
\n实际毛利率 = {EXCLUDE : ${毛利率} : `版本` = '实际'}\n预测毛利率 = {EXCLUDE : ${毛利率} : `版本` = '预测'}\n差额 = ${实际毛利率2} - ${预测毛利率2}\n解释
\n上面的毛利率表达式中，使用EXCLUDE详细级别调整毛利率计算公式，没有排除维度，仅增加了表过滤条件版本 = 'xxx'
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410241713074.png\")
{\n \"area\":\"${area!'上海'}\",\n \"timef\":\"${timef!'2022-05-19 00:00:00'}\",\n \"timel\":\"${timel!'2022-08-19 00:00:00'}\",\n \"day\":\"${day!'1'}\",\n \"word\":\"${word}\"\n}\n使用缓存
\n设定查询结果是否缓存重复之后重复使用, 如果在请求体或者请求头中使用了环境变量, 建议关闭使用缓存选项, 具体原因见 变量的副作用
\n返回类型是JSON对象，配置解析属性(JPath)获取数据
\n$.results解析结果:{\n \"results\": [\n \"上海市\",\n \"北京\",\n \"广州\",\n \"深圳\"\n ],\n \"success\": true\n}\n最外层为JSON对象，数据字段为JSONObject数组，这种数据结构
\n$.results:{\n \"results\": [\n {\n \"id\": 1,\n \"name\": \"张三\",\n \"salary\": 10000\n },\n {\n \"id\": 2,\n \"name\": \"李四\",\n \"salary\": 12000\n }\n ],\n \"success\": true\n}\n使用数组形式存储数据可以达到压缩数据传输体积, 当数据字段为原始类型数组时，需要配置
\n$.data{\n data: [\n ['Income','Life Expectancy','Population','Country','Year'],\n [815,34.05,351014,'Australia',1800],\n [1314,39,645526,'Canada',1800],\n [985,32,321675013,'China',1800]\n ]\n}\n如果请求返回的数据结构最外层为数组
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121084129.png\")
[\n [ \"Income\", \"Life Expectancy\", \"Population\", \"Country\", \"Year\" ],\n [ 815, 34.05, 351014, \"Australia\", 1800 ],\n [ 1314, 39, 645526, \"Canada\", 1800 ]\n]\n请求response结构Array + JSONObject
\n[\n {\n \"userId\": 1,\n \"id\": 1,\n \"title\": \"sunt aut facere repellat p\",\n \"body\": \"quia et suscipit\\nsuscipit recusandae consequuntur \"\n },\n {\n \"userId\": 1,\n \"id\": 2,\n \"title\": \"qui est esse\",\n \"body\": \"est rerum tempore vitae\\nsequi sint nihil \"\n }\n]\n接口返回的字段, 如请求返回的结构如下，包含字段columns字段，字段描述了results中每列的数据类型与别名
\n{\n columns: [\n { column: 'id', type: 'number' },\n { column: 'name', type: 'string', alias: '姓名', },\n { column: 'salary', type: 'number', alias: '薪资', },\n ],\n data: [\n {\n \"id\": 1,\n \"name\": \"张三\",\n \"salary\": 10000\n },\n {\n \"id\": 2,\n \"name\": \"李四\",\n \"salary\": 12000\n }\n ]\n}\n\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230505184211.png\")
文本数据不配置数据类型默认都会以字符串的形式加载到缓存数据库，可以通过数据类型配置字段数据类型。
\n字段下拉框选项在加载数据之后准备就绪
\n\n我们知道不同的数据库函数语法都会有一些差异，俗称SQL方言，BI提供的统一计算函数，类似中间翻译，可屏蔽底层数据库的方言差异。
\n
在新建计算字段/汇总表达式时，您可以使用BI提供的系统内置函数，或者使用原生数据库函数。
\n系统内置函数：本文将会详细介绍每一个函数的定义和用法，并提供了详细的示例，具体请参见系统内置函数。
\n原生数据库函数：底层数据库提供的原生函数，不同数据库会有不同的原生函数。若有需要，您可以自行查找对应的官方文档获取函数使用方法。
\n统一计算函数在BI版本1.16时引入，支持除ElasticSearch、MongoDB之外的所有数据源(包含文本、Http类型)，关系型数据库支持市面上主流数据库类型，列表如下：
\n提示
\n如果遇到上面数据库类型清单中函数翻译不正确的情况，请与我们联系。
\n您可以在以下场景使用内置函数
\n错误场景
\n暂不支持在数据集定义查询中直接使用统一计算函数
\n为什么使用逻辑计算\n逻辑计算允许您确定某个特定条件为真还是假（布尔逻辑）。例如，您可能希望根据某些条件对值进行分类。
\n逻辑计算可能如下所示：
\nCASE\n WHEN gender='F' THEN sales\n ELSE 0 \nEND\n| 语法 | \n\nCASE\n WHEN condition1 THEN result1\n WHEN condition2 THEN result2\n [ELSE default]\nEND\n | \n
| 定义 | \n根据when条件判断输出值, 如果所有WHEN条件均不满足则返回(可选)默认值。如果默认值不存在返回Null。 | \n
| 输出 | \n取决于 then 值的数据类型, 请注意大部分数据库需要保证不同分支输出的数值类型一致，否则会出现运行时语法错误。 | \n
| 示例 | \n\n \nCASE\n WHEN `订单rn` = 1 THEN `订单利润`\n ELSE null\nEND\n\n \nCASE\n WHEN `gender` = 'F' THEN 1\n ELSE 0\nEND\n\n | \n
警告
\n请注意大部分数据库需要保证不同分支输出的数值类型一致，否则会出现运行时语法错误。
\n| 语法 | \nIF(test, then, else) | \n
| 定义 | \n测试test条件是否为真，如果为真返回then，否则返回else，可以看成case-when的二元分支 | \n
| 输出 | \n取决于 then 值的数据类型。 | \n
| 示例 | \n\n IF(`订单rn` = 1, `订单利润`, null)\n IF(`gender` = 'F', 1, 0)\n | \n
警告
\n请注意大部分数据库需要保证不同分支输出的数值类型一致，否则会出现运行时语法错误。
\n| 语法 | \nROUND(number, [precise]) | \n
| 定义 | \n将 [number] 四舍五入为指定位数。 precise 可选参数指定要在最终结果中包含的小数位数精度。如果省略 decimals，则 number 舍入为最接近的整数。 | \n
| 示例 | \n\n ROUND(1/3, 2) = 0.33\n | \n
| 语法 | \nFLOOR(number) | \n
| 定义 | \n顾名思义Floor英文意思为地板，将 [number] 向下取整。与之对应的向上取整CEIL和四舍五入ROUND。 | \n
| 示例 | \n\n FLOOR(7.9) = 7\n | \n
| 语法 | \nCEIL(number) | \n
| 定义 | \n顾名思义Ceil英文意思为天花板，将 [number] 向上取整。与之对应的向上取整FLOOR和四舍五入ROUND。 | \n
| 示例 | \n\n CEIL(7.1) = 8\n | \n
| 语法 | \nABS(number) | \n
| 定义 | \n返回参数 number 的绝对值。 | \n
| 示例 | \n\n ABS(-7) = 7\n | \n
| 语法 | \nGREATEST(number1, number2,...) | \n
| 定义 | \n返回多个参数中取最大的数。与之相反的函数为LEAST。 | \n
| 示例 | \n\n GREATEST(1, 2, 3) -- Out: 3\n | \n
| 语法 | \nLEAST(number1, number2,...) | \n
| 定义 | \n返回多个参数中取最小的数。与之相反的函数为GREATEST。 | \n
| 示例 | \n\n LEAST(1, 2, 3) -- Out: 1\n | \n
| 语法 | \nDIVIDE(number1, number, [nullValue]) | \n
| 定义 | \n除法 A/B，兼容除数为0, 解决数据库中直接用A/B，除数为0时报错的问题。除数为0时返回[nullValue], 没有传入nullValue返回Null。 | \n
| 示例 | \n\n DIVIDE(3, 2) -- Out: 1.5\n DIVIDE(3, 0, 0) -- Out: 0\n | \n
| 语法 | \nCHGRATE(from, to, [nullValue]) | \n
| 定义 | \n从[from]到[to]变化率计算: (to - from) / from \n 兼容from为0, from为0时返回[nullValue], 没有传入nullValue返回Null。 | \n
| 示例 | \n\n CHGRATE(2, 3) -- Out: 0.5\n CHGRATE(0, 2, 0) -- Out: 0\n | \n
| 语法 | \nCONCAT('a', ',', 'b') | \n
| 定义 | \n字符串拼接函数。 | \n
| 示例 | \n\n CONCAT('a', ',', 'b') -- Out: a,b \n | \n
| 语法 | \nLOWER(string) | \n
| 定义 | \n字符串转小写。 | \n
| 示例 | \n\n LOWER('ABc') -- Out: 'abc' \n | \n
| 语法 | \nUPPER([string]) | \n
| 定义 | \n字符串转大写。 | \n
| 示例 | \n\n UPPER('ABc') -- Out: 'ABC' \n | \n
| 语法 | \nLPAD(string, length, pad_string) | \n
| 定义 | \n当string长度不够length时用pad_string字符串左补位。 | \n
| 示例 | \n\n LPAD('abc', 5, ' ') -- Out: ' abc' \n | \n
| 语法 | \nRPAD(string, length, pad_string) | \n
| 定义 | \n当string长度不够length时用pad_string字符串右补位。 | \n
| 示例 | \n\n RPAD('abc', 5, ' ') -- Out: 'abc ' \n | \n
| 语法 | \ntrim(string) | \n
| 定义 | \n去掉字符串string首尾空格。 | \n
| 示例 | \n\n TRIM(' abc ') -- Out: 'abc' \n | \n
| 语法 | \nFIND(string, substring) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n查找子字符串substring在原字符串string中的位置。如果未找到子字符串，则返回 0。字符串中第一个字符的位置为 1。如果第一个参数为null返回null | \n
| 示例 | \n\n FIND('Hello how are you', 'how') -- Out: 7 \n FIND('Hello how are you', 'what') -- Out: 0 \n FIND(null, 'how') -- Out: NULL\n | \n
| 语法 | \nCONTAINS(string, substring) | \n
| 输出 | \n布尔值 | \n
| 定义 | \n检查字符串string中是否包含子字符串substring | \n
| 示例 | \n\n CONTAINS('Hello how are you', 'How') -- Out: true \n | \n
| 语法 | \nENDSWITH(string, substring) | \n
| 输出 | \n布尔值 | \n
| 定义 | \n如果给定字符串以指定子字符串结尾，则返回 true。 | \n
| 示例 | \n\n CONTAINS('Hello how are you', 'you') -- Out: true \n | \n
| 语法 | \nSTARTSWITH(string, substring) | \n
| 输出 | \n布尔值 | \n
| 定义 | \n如果给定字符串以指定子字符串开始，则返回 true。 | \n
| 示例 | \n\n STARTSWITH('Hello how are you', 'He') -- Out: true \n | \n
| 语法 | \nLENGTH(string) | \n
| 输出 | \n布尔值 | \n
| 定义 | \n返回字符串string的长度。 | \n
| 示例 | \n\n LENGTH('Hello') -- Out: 5 \n | \n
| 语法 | \nREPLACE(string, substring, replacement) | \n
| 输出 | \n字符串 | \n
| 定义 | \n替换字符串string中的substring为replacement。 | \n
| 示例 | \n\n REPLACE('Version 3.8', '3.8', '4x') = \"Version 4x\" -- Out: \"Version 4x\" \n | \n
| 语法 | \nSPLIT(string, delimiter, token number) | \n
| 输出 | \n字符串 | \n
| 定义 | \n返回字符串中的一个子字符串，并使用分隔符字符将字符串分为一系列标记。 | \n
| 示例 | \n\n SPLIT ('a-b-c-d', '-', 2) = \"b\" \n | \n
| 说明 | \n\n 某些数据源在拆分字符串时会有限制, 当token number超出拆分的子字符串数量时，有些数据库会返回null，有一些会返回最后一个字符串\n | \n
| 语法 | \nDATEADD(date, interval, dateunit) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]个日期单位[dateUnit]。\n DateUnit支持: 'year', 'quarter', 'month', \n 'day', 'week', 'hour', 'minute', 'second' \n | \n
| 示例 | \n\n DATEADD(`birth_day`, 1, 'year') 将生日加上1年时间\n | \n
| 语法 | \nADDYEAR(date, interval) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]年, interval为负数则减少, 等同于 DATEADD(`birth_day`, 1, 'year')。 | \n
| 示例 | \n\n ADDYEAR(`dt`, -1) 获取dt对应上1年日期\n | \n
| 语法 | \nADDMONTH(date, interval) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]月, interval为负数则减少, 等同于 DATEADD(`birth_day`, 1, 'month')。 | \n
| 示例 | \n\n ADDMONTH(`dt`, -1) 获取dt对应上1个月的日期\n | \n
| 语法 | \nADDDAY(date, interval) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]天, interval为负数则减少, 等同于 DATEADD(`birth_day`, 1, 'day')。 | \n
| 示例 | \n\n ADDDAY(`dt`, -1) 获取dt对应的前1天日期\n | \n
| 语法 | \nADDWEEK(date, interval) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]周, interval为负数则减少, 等同于 DATEADD(`birth_day`, 1, 'week')。 | \n
| 示例 | \n\n ADDWEEK(`dt`, -1) 获取dt对应的上1周日期\n | \n
| 语法 | \nADDHOUR(date, interval) | \n
| 输出 | \n日期时间 | \n
| 定义 | \n给参数[date]增加指定数字[interval]小时, interval为负数则减少, 等同于 DATEADD(`birth_day`, 1, 'hour')。 | \n
| 示例 | \n\n ADDHOUR(`dt`, -1) 获取dt对应的前1小时日期时间\n | \n
| 语法 | \nDATEDIFF(dateUnit, startDate, endDate) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n返回 [startDate] 与 [endDate[ 之差（以 [dateUnit] 的单位表示）。\n DateUnit支持: 'year', 'quarter', 'month', \n 'day', 'week', 'hour', 'minute', 'second' \n | \n
| 示例 | \n\n DATEDIFF('year', `BIRTH_DATE`, CURRENT_DATE()) -- Out: age \n | \n
| 语法 | \nDATETRUNC(dataUnit, date) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n日期截断，返回日期 DATETRUNC(dataUnit, date)。\n DateUnit支持: 'year', 'quarter', 'month', \n 'day', 'week', 'hour', 'minute', 'second' \n | \n
| 示例 | \n\n DATETRUNC('year', `BIRTH_DATE`) -- Out: Date('1985-01-01') \n | \n
| 语法 | \nDATETRUNC(dataUnit, date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n获取日期部分的名称 DATEPART(datePart, date)。\n DatePart支持: : 'year', 'month', 'dayofyear', 'dayofmonth', \n 'dayofweek', 'isodayofweek', 'weekofyear' \n | \n
| 示例 | \n\n DATETRUNC('year', `BIRTH_DATE`) -- Out: Date('1985-01-01') \n | \n
| 说明 | \n更推荐使用日期部分函数获取如dayOfMonth(date), YEAR(date)等具体函数获取日期部分。 | \n
| 语法 | \nYEAR(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 的年份。 | \n
| 示例 | \n\n YEAR(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1985\n | \n
| 语法 | \nMONTH(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 的月份。 | \n
| 示例 | \n\n YEAR(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1985\n | \n
| 语法 | \nDAYOFMONTH(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 为日(月份中的第几天)。 | \n
| 示例 | \n\n DAYOFMONTH(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1-31\n | \n
| 语法 | \nQUARTER(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 为季度。 | \n
| 示例 | \n\n QUARTER(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1-4\n | \n
| 语法 | \nDAYOFWEEK(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 为星期几。 | \n
| 示例 | \n\n DAYOFWEEK(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1-7\n | \n
| 说明 | \n\n 该函数不排除由于数据库差异，返回的星期计数以周一为第一天或周日为第一天, 相关函数ISODAYOFWEEK会返回以周一为第一天的星期\n | \n
| 语法 | \nISODAYOFWEEK(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 为星期几(周一为第一天)。 | \n
| 示例 | \n\n DAYOFWEEK(`BIRTH_DATE`) -- Out: 1-7\n | \n
| 语法 | \nWEEKOFYEAR(date) | \n
| 输出 | \n整数 | \n
| 定义 | \n以整数形式返回给定 [date] 为一年中的第几周。 | \n
| 示例 | \n\n WEEKOFYEAR(`BIRTH_DATE`) -- Out: 17\n | \n
| 语法 | \nstring2date(dateString, dateFormat) | \n
| 输出 | \n日期 | \n
| 定义 | \n字符串转日期。 \n Date part List\n yyyy: Year(2022)\n yy: Short Year(22)\n MM: Month(01-12)\n dd: Day of Month(01-31)\n HH: Hour (00..23)\n ww: week of year(01..53), Monday is first day of wee\n | \n
| 示例 | \n\n string2date('2024-10-01', 'yyyy-MM-dd') -- Out: Date('2024-10-01') \n | \n
| 语法 | \nDATE_FORMAT(date, dateFormat) | \n
| 输出 | \n字符串 | \n
| 定义 | \n将日期转换为指定格式的日期字符串。 \n Date part List\n yyyy: Year(2022)\n yy: Short Year(22)\n MM: Month(01-12)\n dd: Day of Month(01-31)\n HH: Hour (00..23)\n ww: week of year(01..53), Monday is first day of wee\n | \n
| 示例 | \n\n DATE_FORMAT(CURRENT_DATE(), 'yyyy-MM') -- Out: '2024-10'\n | \n
| 语法 | \nNOW() | \n
| 输出 | \n当期日期+时间 | \n
| 定义 | \n当期日期+时间 \n | \n
| 示例 | \n\n NOW() -- Out: 2024-10-21T10:33:37\n | \n
| 语法 | \nCURRENT_DATE() | \n
| 输出 | \n当期日期 | \n
| 定义 | \n当期日期\n | \n
| 示例 | \n\n CURRENT_DATE() -- Out: DATE('2024-10-21') \n | \n
每一次OLAP操作都包含对定义数据集的再聚合操作！
\nCBoard v0.2或者更早版本的用户应该知道，之前CBoard数据处理定位为聚合结果集再聚合，二次聚合操作在客户端浏览器进行，大数据集聚合需要用户自己通过修改数据集聚合粒度聚合下推，这对于维度较多的数据集使用不太太方便。DataProvider，以及变更了数据流处理逻辑，一方面离线数据集聚合不再在前端做聚合方面操作，数据聚合只在服务端进行（下图左）；另一方面对于某些超大规模计算与存储数据源，可选聚合下推数据源进而完全释放CBoard本身计算压力（下图右）![](\"../../assets/discuss/push-agg-down.png\")
\n数据集与查询返回的数据量。我们压力测试下来，100W数据利用SELECT * FROM TABLE从后端传输到前端大概需要30s时间，浏览器使用100M左右内存，再聚合时间在5s以内，!> 在非数据源聚合场景下，绝对不推荐这种用法，请尽量的控制后端返回数据在30W以内
\n数据源聚合选项使用数据源聚合的JDBC连接，用户可以定义一个类似SELECT * FROM foodmart.sales_fact的查询，或者再复杂一些的查询，下图用户拖拽CUSTOM_ID和PRODUCT_ID，定义一个聚合算法count(TIME_ID)之后会,预览查看可以看到下面语句, 用户写的查询语句被当成一个子查询做了再一次聚合
SELECT CUSTOMER_ID, PRODUCT_ID ,COUNT(__view__.TIME_ID)\n FROM ( SELECT * FROM foodmart.sales_fact ) cb_view\n GROUP BY CUSTOMER_ID, PRODUCT_ID\n![\"\"](\"./../../assets/discuss/select-2.png\")
![\"\"](\"./../../assets/discuss/tunning-roadmap.png\")
提示
\n本篇中使用的测试数据和Tableau的中的数据略有差异，以分析与解决问题的过程为主。
\n超市销售订单明细表: 包含有关产品、销售和利润的信息，您可以使用这些信息来确定该虚构公司中需要改进的关键领域。
\n找出每个客户订购的订单数相对简单，但是如果我们想了解订购过一个订单、两个订单、三个订单（依次类推）的客户数目，该怎么办呢？
\n要生成相应视图，我们必须按订购的订单数划分客户数。这是一个简单的问题，但是如果没有详细级别表达式(Tableau Lod)，按照某一度量划分另一度量将非常困难。
每个顾客的购买次数：{ FIXED [Customer ID]:COUNTD([Order ID])}
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221645902.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221649110.png\")
{FIXED `customer id` : distinct(`order id`)}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221652395.png\")
合作时间越长的客户对销售额的贡献越大吗？
\n下面的视图按照客户首次购买的年份将客户分组，以便对比各个阵列的年度销售贡献额。
\n每个客户的最早订单日期将体现出首次购买日期。不过，由于视图中的数据为订单明细，没有客户信息，我们需要新增一个客户【首次下单时间】字段
每个顾客的首次购买日期：{ FIXED [Customer ID]:MIN([Order Date])}
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221715201.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221718263.png\")
{FIXED `customer id` : min(`order date`)}\n日期，日期格式化为年\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808173829.png\")
堆叠柱状![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221720297.png\")
增加计算字段【首次下单时间】, 因为我们要按客户汇总订单数量，
\n
图表设计配置如下：
\n日期，日期格式化为年\n堆叠柱状我们可以查看利润随时间的变化趋势，但如果我们想按照每个工作日的总利润来衡量成功，该怎么办？
\n我们可能想要了解每个月或每年的盈利天数，尤其是在我们想了解季节影响时。
\n下面的视图显示了在以交易级别记录基础数据的情况下，我们如何利用详细级别表达式轻松根据聚合数据创建分级（例如每日利润）。
在给每天返回标签时，我们需要用到每天的盈利额，这里就需要fixed 返回每一天的盈利额。
\nProfit per Day = { FIXED [Order Date] : SUM([Profit]) }\n根据每天的盈利额，按照标准，给每天返回一个盈利标签：Daily Profit KPI
\nIF [Profit per Day] > 2000 THEN “Highly Profitable”\nELSEIF [Profit per Day] <=0 THEN “Unprofitable”\nELSE “Profitable” END\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221732337.png\")
在给每天返回标签时，我们需要用到每天的盈利额，这里就需要fixed 返回每一天的盈利额。
\nProfit per Day = {FIXED `order date` : sum(`profit`)}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221733087.png\")
根据每天的盈利额，按照标准，给每天返回一个盈利标签：Daily Profit KPI
\nCASE\n WHEN #{Profit per Day} > 2000 THEN \"Highly Profitable\"\n WHEN #{Profit per Day} > 0 THEN \"Profitable\"\n ELSE \"Unprofitable\"\nEND\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221734689.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221735056.png\")
增加计算字段【每日利润】字段，配置如下比较简单，不在赘述
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808175551.png\")
图表配置如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808180324.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808175506.png\")
每个国家/地区的收入对全球销售额有何贡献？
\n如果我们按照贡献百分比着色，即可看出美国对全球销售收入的贡献最大。
SUM([Sales]) / SUM({SUM(Sales)})\nsum(`sales`) / sum({EXCLUDE `country` : `sales`})\n{FIXED : sum(`Sales`)}\nsum(`Sales`) / max(`总销售`)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221744356.png\")
图表配置如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808182315.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240808182101.png\")
各个市场总客户争取率的每日趋势如何？
\n了解这一数据趋势后，可帮助我们了解地区营销和销售组织在发展新业务方面的表现。线越陡，则争取率趋势越好。如果线逐渐变平，则必须采取一些措施来增加潜在客户流。\n详细级别表达式可确保回头客不会误计入新客户，这是因为虽然数据按照市场和天数直观显示，但是必须在客户层面上进行评估。
给每个客户一个标签，标记在当前日期下的状态
\n首次购买日期：
\n{FIXED [Customer ID]:MIN([Order Date])}\n根据购买日期是否等于首次购买日期判断新老客户：
\nIF [Order Date] = [首次购买日期] THEN “新客户” ELSE “老客户” END\n通过快速表计算，计算汇总累计客户数。
\n计算字段中新增，首次下单时间、是否为新客户\n首次下单时间(1st order date)
\n{FIXED `customer id` : min(`order date`)}\n是否为新客户(New or Existing)
\nIF(`order date` = #{1st order date }, 'New', 'Existing')\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221753201.png\")
增加计算字段【是否为新客】字段，该字段使用了前面定义的字段字段【首次下单时间】
\nCASE\n WHEN #{首次下单时间} = `order date` THEN '新客'\n ELSE '老客'\nEND\n小技巧
\ncase when输入有快捷模板, 输入case选case-when snippet即可
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809092359.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809092045.png\")
图表配置如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809091827.png\")
找出与平均值之间的差异相对简单，但是如果您想找出与选定类别的差异，该怎么办？
\nIF [Sub-Category] = [Parameters].[Sub-Category] THEN Sales ELSE 0 END\nIF(`sub-category` = '${subcate!\"Art\"}', `sales`, 0)\n增加一列Selected Sales，当该列类别与选中类型一致时值设置为sales，否则为0，特殊的地方这个计算字段使用了环境变量，也就是在变量改变的时候\n每次这一列的值也会跟着改变
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221808953.png\")
当我们在行维度上配置了类别时，如果直接sum(Selected Sales), 这时候只有选中的类别有值，所以为了让每个类别都有值，需要用EXCLUDE排除类别，让所有类别都有选中类别销售额
{EXCLUDE `sub-category` : sum(`Selected Sales`)}\n思考
\n前面两步也可以用LOD Fixed实现, 一步即可让所有行拥有选中类型销售额
\n{FIXED : SUM(IF(`sub-category` = '${subcate!\"Art\"}', `sales`, 0))}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221804852.png\")
sum(`sales`) - ${Sales of Selected Category}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221804331.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221813025.png\")
增加计算字段【指定类别销售额】，开启汇总，但是不选分组字段，即全体汇总，汇总定义中使用了条件汇总，只有在【sub-category】等于环境变量${subcate}传入值时才计入汇总
\nsum(CASE\n WHEN `sub-category` = '${subcate}' THEN `Sales`\n ELSE 0\nEND)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809103314.png\")
增加数据集表达式, 因为新增字段【指定类别差额】，所有会全体汇总字段，所有数据值都相同，所以选择max或者min维持聚合后原值输出即可
\nsum(`sales`) - max(`指定类别销售额`)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809103712.png\")
新建看板如下：
\n左图为按类别排序的柱线图，行维【sub-category】不排序，指标选择【sales】求和升序\n图表选择柱线图-主轴选柱图，样式微调->轴样式->值轴选择水平轴
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809104054.png\")
右图为按类别排序的柱线图，行维【sub-category】不排序，指标选择【指定类别差额】\n图表选择柱线图-主轴选柱图，样式微调->轴样式->值轴选择水平轴
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809104151.png\")
看板中左图增加联动，行维联动到环境变量subcate，
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240809104555.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/tbl-compare-sales.gif\")
场景描述：\n每个销售代表达成的最大交易额是多少？然后想一想，对于各个销售代表达成的最大额交易数额，按国家/地区计算的平均值是多少？
\n利用详细级别表达式，即使数据按照国家/地区级别直观显示，我们也可以向下查看销售代表详细级别。在下面的视图中，销售代表的平均最大额交易数额在颜色为蓝色的国家/地区较高，而在颜色为橙色的国家/地区较低。我们可以使用这些信息指导对从国家/地区到销售代表的深入分析。
\n可视化关键：\n不同地区的“最大订单金额”的平均值
\n计算各销售代表的最大订单金额：{INCLUDE [Sales Rep]:MAX([Sales])}
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221818218.png\")
直接用图形化配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221821474.png\")
或者用汇总LOD INCLUDE
\navg({INCLUDE `sales rep` : max(`sales`)})\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410221823564.png\")
场景描述：\n在本可视化视图中，我们描述了每个州连锁咖啡厅的实际利润与目标利润之间的差异。在顶部视图中，我们可以清楚地看出哪些州超额完成目标，哪些州未完成目标。但是采用这种聚合方式，我们会漏掉重要的细微差别。某些州超出目标是因为在该州销售的每项产品都超出目标，另外一些州超出目标是因为单项产品超额完成其目标，足以弥补未完成目标的所有其他产品。我们可以使用详细级别表达式，确定某州内销售的产品中超出目标产品所占百分比。
\n可视化关键：\n每个州，销售超过目标计划的商品占总数占比
\nLOD分成几步完成：
\n\n\n[Profit]- [Target Profit]
\n
{ INCLUDE [Product] : SUM( [Difference Between Actual and Target Profit] ) }\n// 每个商品都分为很多天的销售，计算每个商品的利润差异汇总\n自定义字段： Number of Products Above Target
\n\n\nIIF([Difference Between Actual and Target by Product] > 0, 1, 0)
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230848138.png\")
自定义字段：Percentage of Products Above Target
\n\n\nSUM([Number of Products Above Target]) / COUNTD([Product])
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230933652.png\")
`Profit` - `Target_profit`\n自定义字段： Number of Products Above Target
\nsum({INCLUDE `Product` :\n IF(sum(`Difference Between Actual and Target Profit`) > 0, 1, 0)\n})\n提示
\n在BI中LOD INCLUDE不能单独存在，直接一步实现Tableau中的2、3两步计算，Tableau中是先定义LOD INCLUDE计算字段，拖入视图自动添加sum汇总，
\n而BI中汇总计算字段自带汇总，也不能拖入视图再配合或修改汇总
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230914807.png\")
自定义字段：Percentage of Products Above Target
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230921592.png\")
${Number of Products Above Target} / distinct(`Product`)\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230922979.png\")
场景描述：\n表示具体某天状态的数据（如库存数、员工实际人数或存货的日清算值）需要与可以聚合的指标（例如销售额或利润）区别对待。处理这些数据时，可能希望显示日历月最后一天的值。此外，我们可能希望从每月下钻到每周后，视图能够更新显示每周最后一天的值。
\n在下面的示例中，我们记录了每天多个时间点的库存数据。该视图对比了平均日清算值和周期最后一天的清算值。使用简单的详细级别表达式，我们可以向下查看每日级别，虽然数据直观显示的是较高级别。
\n可视化关键：\n视图中日期维度（上面为月份）最后一天的闭市价格（close value）
\n可视化日期详细级别中中，最后一天的闭市价格。
\n最后一天：{ INCLUDE:MAX([Date])} , 视图中拖入了日期，颗粒度设置为月份，INCLUDE没有添加维度，也就是月份的最后一天
\n最后一天的闭市价格：IF { INCLUDE:MAX([Date])}=[Date] THEN [Adj Close] ELSE 0 END
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230945081.png\")
最后一天 Max Date
\n{ FIXED DATE_FORMAT(`date`, 'yyyy-MM') : max(`date`) }\n计算字段，最后一天的闭市价格, 拖入指标，选择MAX/MIN，：
\nIF(`date` = #{Max Date}, `adj close`, 0)\n或者使用汇总计算字段
\nsum(IF(`date` = `Max Date`, `adj close`, 0))\n注意计算字段和汇总计算中Max Date语法使用差异
\n因为Max Date为第一步中添加的计算字段
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230941512.png\")
场景描述：\n争取新客户的成本可能非常高，因此我们希望能够确保现有客户会重复购买。在一个、两个、三个、N 个季度重复购买的客户数目是多少？从未重复购买的客户数目是多少？如果按季度阵列划分重复购买行为，会怎么样？我们可以使用 FIXED 表达式找到每个客户的第一次和第二次购买日期，并从中计算出重复购买的季度数。
\n可视化关键：\n订单日期与顾客两次购买间隔，对应的顾客数量
\n顾客两次购买的时间间隔。
\n首次购买日期：{FIXED [Customer ID]:MIN([Order Date])}
\n剔除首次购买日期：IIF([Order Date]> [首次购买日期],[Order Date],NULL)
\n第二次购买日期：{ FIXED [Customer ID]: MIN([剔除首次购买日期])}
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231001588.png\")
计算两次消费日期间隔：DATEDIFF(‘quarter’,[首次购买日期],[第二次购买日期])
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410230959196.png\")
注意
\nTableau 的季度差异计算不太精确，导致结果会有明显差异，如下客户，首次下单时间2014-08-22，第二次下单2014-10-24, 严格来说季度差异没有一个季度，\n只是跨了季度, 也就是在Tableau中只要日期上跨越了季度，哪怕是1天时间季度差异也是1，这与数据库中的季度差异或者业务中的季度差异不太一致
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231007216.png\")
顾客两次购买的时间间隔。
\n首次购买日期 1st Purchase：
\n{FIXED `customer id` : min(`order date`)}\n剔除首次购买日期 Repeat Purchase：
\nIF(`order date` > #{1st Purchase}, `order date`, null)\n第二次购买日期 2nd Purchase, ：
\n{FIXED `customer id` : min(#{Repeat Purchase})}\n
计算两次消费日期间隔 Quarter to repeat purchase：
\nDATEDIFF('quarter', #{1st Purchase}, #{2nd Purchase})\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231016551.png\")
热力图
\n列维 首次购买时间转换为季度
\nCONCAT(YEAR(#{1st Purchase}), '-Q', QUARTER(#{1st Purchase}))\n行维 使用计算字段[Quarter to repeat purchase]
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231018773.png\")
场景描述：\n与前一年的年初至今和月初至今进行对比是分析业绩的常用指标。通过筛选相对于今天，我们能够轻松得出分析，但如果数据每周都刷新一次，这时该怎么办？\n假设您最近一次刷新是在 3 月 1 日，但当前日期是 3 月 7 日。月初至今对比会显示前一年 3 月 1 日到 3 月 7 日与今年的 3 月 1 日的对比。\n这会导致出现严重警报，但这种情况下不该出现警报！我们可以采用简单的详细级别表达式找出数据集中的最晚日期。
\n可视化关键：\n今年同比去年的利润, 按周、月同比时，最后一个周期的天数，要根据数据日期在最后一个周期的天数决定
\n缺少去年YTD的截止日期，需要从今年的max日期中做比照。
\nDay of Year of Max Date = DATEPART(‘dayofyear’, {MAX([Order Date])} )\nDay of Year of Order Date = DATEPART(‘dayofyear’, [Order Date] )\n筛选字段 \nPeriod Filter = [Day of Year of Max Date] >= [Day of Year of Order Date]\nDay of Year of Max Date = DAYOFYEAR({FIXED : max(`order date`)})\nDay of Year of Order Date = DAYOFYEAR(`order date`)\n-- 筛选字段\nPeriod Filter = #{Day of Year of Max Date} >= #{Day of Year Order Date}\n两年的日期均截止8-23日
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231128593.png\")
场景13：用户登录频率\n场景描述：\n每月一次、每两月一次、每三月一次（依次类推）登录网站或应用程序的用户数目是多少？平均登录率是多少？这一平均值周围的分布偏斜如何？\n数据粒度为每个用户 ID 的登录日期。也就是说，用户登录的每一天都记录为一行。生成此视图需要按照登录率划分客户数，即我们必须按照某个度量划分另一个度量。\n我们在示例 1 中了解了如何使用详细级别表达式轻松进行此类分析。
\n可视化关键：\n首次和二次登录的间隔，对应的用户数量
\n首次和二次登录间隔，以及每个用户的登录次数。
\n首次登录日期+最近登录日期， fixed+min/max函数：\n{FIXED [User ID]:MIN([Log in Date])}、{FIXED [User ID]:MAX([Log in Date])}\n\n计算上述两个日期的间隔，用datediff函数，同时参数定为month：\nDATEDIFF(‘month’,[首次登录日期],[最近登录日期])\n\n计算每个用户的登录次数，fixed +countd：\n{FIXED[User ID]:COUNTD([Log in Date])}\n\n计算每个用户的平均登录周期，间隔/次数：\nROUND([间隔日期]/[每个客户的登录次数])\n\n参考线，所有用户的平均登录周期：\n{EXCLUDE [平均登录周期]:AVG([平均登录周期])}\n\n柱子的渐变颜色：\nAVG([平均登录周期])-AVG([所有用户的平均登录周期])\n首次登录日期+最近登录日期， fixed+min/max函数：\n{FIXED `User ID` : MIN(`Log in Date`)}、{FIXED `User ID`:MAX(`Log in Date`)}\n\n计算上述两个日期的间隔，用datediff函数，同时参数定为month： \nTotal Months User is Active = DATEDIFF('month', #{1st Login Date}, #{Last Login Date})\n\n计算每个用户的登录次数，fixed +countd：\nTotal Months User is Active = {FIXED `User ID`: DISTINCT(`Log in Date`)}\n\n计算每个用户的平均登录周期，间隔/次数：\nLog in Frequency = ROUND(#{Total Months User is Active} / #{Number of logins per user})\n\n参考线，所有用户的平均登录周期：\nAverage Log in Frequency = {EXCLUDE `Log in Frequency` : avg(`Log in Frequency`)}\n\n柱子的渐变颜色：\nmax(`Log in Frequency`) - ${Average Log in Frequency}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231215800.png\")
场景描述：\n任何分析中最基本的问题都是：“对比对象是什么？” 在筛选时，我们有时会需要对比所选内容和总量，而不是简单地向下筛选所选内容。这种技巧称为按比例笔刷。
\n可视化关键：\n国家在每个分类的销售的占比
\n全部的销售数量（聚合级别更高）
\n该子分类在所有国家的销售额：{Fixed [Sub-Category] : Sum([Sales]) }
\n占比：SUM([sales])/SUM([该子分类在所有国家的销售额])
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231332471.png\")
-- 该子分类在所有国家的销售额：\n{Fixed [Sub-Category] : Sum([Sales]) }\n\n选定国家销售额：\nIF(`country`='${country!\"China\"}', `sales`, 0)\n选择进度占比图，值轴选定为水平轴
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202410231347699.png\")
为了页面访问安全，IBI支持一下形式的认证方式:
\nshareid，shareid包含看板idboardId信息userName/password，password支持明文或者md5加密认证token认证检测优先级
\ntoken > shareid > 用户名和密码
单看板集成url地址格式如下
\nhttp://ibi—ip:port/appname/render.html?[key=value]\n在外部系统集成方面, 通过看板分享功能, 利用该功能可以生成一个外部能够访问到的链接, 操作如下:
\n\n\n自由布局看板 → 分享 → 选择一个分享链接有效期限 → 点击 Add:
\n
![\"\"](\"./../../assets/board/cn-board-share.gif\")
之后便可以在其他地方访问到这个看板, 通过这个链接访问的看板不带周边菜单栏和看板参数
\n\n\nkey 区分大小写，后面的解释不再赘述
\n
| Key | \n描述 | \n默认 | \n
|---|---|---|
| shareid | \n通过看板分享生成，shareid中包含看板id和分享实例生成时的看板参数状态 | \n\n |
| boardId | \n看板ID，使用shareid不需要传递boardId | \n\n |
| showParam | \n全局控制是否显示看板上的参数栏，可选值：0/1, true/false; | \ntrue | \n
| hiddenPNames | \n控制参数栏中的指定参数隐藏，传递参数名数组， ['参数名 1','参数名 2'] | \n\n |
| showTitle | \n是否显示看板标题，可选值：0/1, true/false; | \ntrue | \n
| showExport | \n是否显示导出按钮 | \nfalse | \n
| filters | \n控制看板参数的过滤内容，值格式为 JSON 对象 | \n\n |
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \ncn/en | \n
| 其他参数 | \n其他参数会被解释为环境变量 | \n\n |
全局控制是否显示看板上的参数栏，可选值：0/1, true/false; 不给值，默认为显示参数栏
\nhttp://localhost:8088/render.html?shareid=N9SYIQ9r&showParam=false\nhttp://localhost:8088/render.html?shareid=N9SYIQ9r&showParam=0\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160757.png\")
控制参数栏中的指定参数隐藏，传递参数名数组, 如下面的请求可以把看板上名称为用户的参数隐藏，以防止用户修改,
http://localhost:8088/render.html?shareid=N9SYIQ9r&hiddenPNames=['用户']\n\n\n参数名称单引号、双引号都能兼容
\n
控制是否显示看板原始标题
\nhttp://localhost:8088//render.html?shareid=N0zt6xJw&showTitle=false#/\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160814.png\")
http://localhost:8088//render.html?shareid=N0zt6xJw&showExport=true#/\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160830.png\")
看板参数的状态可以通过传递一个 json 对象设定(一般用户可由外部集成系统代码生成)，具体格式如下：
\n{\n \"boardParams\": [\n {\n \"id\": \"mpgxi01ev6k\",\n \"name\": \"用户\",\n \"type\": \"=\",\n \"values\": [\"aaa\", \"bbb\"]\n },\n {\n \"id\": \"2khmtv1s63p\",\n \"name\": \"用户名\",\n \"type\": \"=\",\n \"values\": []\n }\n ]\n}\nURL参数工具提取，用户根据参数值内容复杂程度决定是否进行 urlEncode 再传递\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230421090432.png\")
URL参数工具查看之后调试确认const EQ = '=',\n NEQ = '≠',\n GT = '>',\n LT = '<',\n GET = '≥',\n LET = '≤',\n LIKE = 'like',\n NOT_LIKE = 'not like',\n GEL = '(a,b]',\n EGL = '[a,b)',\n GL = '(a,b)',\n EGEL = '[a,b]';\n| 参数形式 | \n支持类型 | \n
|---|---|
| 通用过滤器 | \n支持所有类型 | \n
| 日期范围 | \n支持闭区间[a,b] | \n
| 复选框, 下拉框 | \n支持相等过滤 = | \n
| 关键词输入 | \nLike | \n
http://host/render.html?shareid=N9SYIQ9r&filters={"boardParams":[{"id":"mpgxi01ev6k","name":"用户","type":"=","values":["aaa","bbb"]},{"id":"2khmtv1s63p","name":"用户名","type":"=","values":[]}]}\n\n// filters 调用encodeURIComponent之后\nhttp://host/render.html?shareid=N9SYIQ9r&filters=filters=%7B%22boardParams%22%3A%5B%7B%22id%22%3A%22mpgxi01ev6k%22%2C%22name%22%3A%22%E7%94%A8%E6%88%B7%22%2C%22type%22%3A%22%3D%22%2C%22values%22%3A%5B%22aaa%22%2C%22bbb%22%5D%7D%2C%7B%22id%22%3A%222khmtv1s63p%22%2C%22name%22%3A%22%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%90%8D%22%2C%22type%22%3A%22%3D%22%2C%22values%22%3A%5B%5D%7D%5D%7D\n系统菜单项多语言支持
\nhttp://localhost:8088//render.html?shareid=N0zt6xJw&showExport=true&locale=en#/\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160850.png\")
单个图表集成url地址格式如下
\n集成认证
\n认证信息推荐token认证
\nhttp://ibi—ip:port/appname/render.html?widgetId=xxx\n单个复杂报表集成url地址格式如下
\n集成认证
\n认证方式推荐token认证
\nhttp://ibi—ip:port/appname/render.html?reportId=xxx\n主题分析集成格式如下，id参数为主题分析的id
\n集成认证
\n认证方式推荐token认证
\nhttp://ibi—ip:port/appname/mini-app.html?id=appId\n集成url地址格式如下
\nhttp://ibi—ip:port/appname/render-lite.html?boards=[json数组]&其他变量定义\n![\"\"](\"./../../assets/board/cn-iframe-boards.png\")
| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \n多看板集成不支持shareid | \n
| boards | \n要集成的多个看板对象定义 | \n
| baseServerUrl | \n重定向服务端地址，使用场景把前端作为一个独立模块分布式部署的场景可以使用 | \n
| boardStyle | \n多看板集成影响看板展示区域样式 | \n
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
boards 为一个JSON数组字符串，里面每个成员对应集成的一个标签页（一个看板），接受的传参与单看板集成基本一致
\n[\n {\n showParam: true,\n showExport: true,\n title: '第一个看板',\n boardId: 63,\n hiddenParamNames: [],\n filters: {"boardParams":[{"id":"5chiv3mmalw","name":"国家","type":"=","values":["美国"]}]},\n variables: {\n country: '美国'\n }\n },\n ...\n]\nTips
\n该集成链接一般由用户读取 IBI 元数据之后，通过代码自动生成
\n看板展示区域的样式，为encode之后的css字符串
\nhttp://localhost:8088/render-lite.html?userName=peter&password=xxxboardStyle=background-color%3Ared\nhttp://ibi—ip:port/appname/cockpit.html?boardId=id&其他变量定义\n| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \n\n |
| boardId | \n要集成的多个看板对象定义, 分享链接集成不需要boardId | \n
| filters | \n\n |
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
通过分享功能生成集成地址
\n| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \nshareid, username/password, token, 通过大屏组分享生成 | \n
| boardId | \n通过shareid集成不需要传递该参数 | \n
| filters | \n大屏组需要传递多个看板参数，所以格式和单看板参数有所不同具体参考下方说明 | \n
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
可以通过分享窗口中的URL参数工具提取生成, filter加入url中需要encode，参数项目中的name属性可以不要，参数匹配通过id关联
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230420185627.png\")
{\n boardParams: [{\n boardId: xxx,\n filters: [{\"id\":\"5chiv3mmalw\",\"name\":\"国家\",\"type\":\"=\",\"values\":[\"美国\"]}]\n }]\n}\nhttp://ibi—ip:port/mobile部署地址/render.html?boards=xxx\n| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \n\n |
| boardId | \n通过shareid集成不需要传递该参数 | \n
| filters | \n\n |
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
http://ibi—ip:port/mobile部署地址/render.html?boards=xxx\n| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \n多看板集成不支持shareid | \n
| boards | \n要集成的多个看板对象定义, 与PC端多看板集成一致, | \n
| locale | \n多语言支持，只会影响系统菜单项 | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
http://ibi—ip:port/mini-app.html?id=appId\n| Key | \nDescription | \n
|---|---|
| 认证 | \n不支持shareid | \n
| id | \n专题分析id | \n
| 其他参数 | \n其他参数可以用于全局变量，局部变量variables, 可以覆盖全局变量 | \n
\n\n解决办法： 查看 CBoard 源数据库连接配置是否正确，CBoard/src/main/resources/config.properties
\n
validationQuery=SELECT 1\njdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard\njdbc_username=root\njdbc_password=111111\n\n\n进入 mysql 命令行, 查看 mysql 相关编码
\n
mysql> show variables like 'character_set_%';\n+--------------------------+---------------------------------------------------------+\n| Variable_name | Value |\n+--------------------------+---------------------------------------------------------+\n| character_set_client | utf8 |\n| character_set_connection | utf8 |\n| character_set_database | utf8 |\n| character_set_filesystem | binary |\n| character_set_results | utf8 |\n| character_set_server | utf8 |\n| character_set_system | utf8 |\n| character_sets_dir | C:\\Program Files\\MySQL\\MySQL Server 5.7\\share\\charsets\\ |\n+--------------------------+---------------------------------------------------------+\n8 rows in set (0.00 sec)\n确保下面两项编码为 utf-8
\n| character_set_database | utf8\n| character_set_server | utf8\ncharacter_set_server 如果编码不对，有两种解决方案，
\njdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard?characterEncoding=utf-8\n如果你的数据源查询也出现了乱码, 或者本来有的数据加上中文条件之后查询不出来, 可以尝试通过同样的方式修复
\n如果使用的OracleJDK请升级jdk1.8的版本到1.8.0_162以上或1.8最高版本，或换成OpenJDK
\n如果使用的OracleJDK请升级jdk1.8的版本到1.8.0_162以上或1.8最高版本，或换成OpenJDK
\n因为引用图加到看板的时候会复制一套首次加入看板时的样式配置, 这样才能做到一个引用图在不同的看板有不同的样式效果，如果引用图主图有样式更改，\n强行同步所有看板中的样式会导致看板中个性化配置被覆盖，当然您可以手工同步引用图的样式
\n
看板分享实例为带状态的链接，为了让分享查看者看到的数据与分享者相同，分享实例会包含分享实例生成时的日期值
\n动态日期的优先级低于分享实例参数赋值，所以当分享实例的日期参数有值时动态日期不会生效，如果分享日期用于看板集成需要动态日期，可以通过编辑分享实例的参数状态，删除日期参数对应配置即可
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230421095601.png\")
\n\n首先声明缓存使用场景是: 查询慢, 但是返回数据量不大的数据集(对此我们也特意对离线数据集结果集大小做了合理限制), 对于数据源聚合的数据集, 默认你的数据源应该有比较强的计算能力, 故系统不会对数据源聚合的数据集做缓存\n缓存从 0.1 到 0.4 经历了不同阶段的演进:
\n
# Storage File Syatem\n# 1 Stores data in file system\naggregator.h2.url=jdbc:h2:~/H2Data/cboard;AUTO_SERVER=TRUE;LOG=0;UNDO_LOG=0\n# 2 Stores data outside of the VM's heap - useful for large memory DBs without incurring GC costs.\n#aggregator.h2.url=jdbc:h2:nioMemFS:cboard;LOG=0;UNDO_LOG=0\naggregator.h2.database.name=cboard\n为了让BI系统能以较高的性能运行，我们在以下场景做了数据量上限控制，防止误操作导致系统卡顿、内存压力过大甚至宕机发生
\n| 配置项 | \n解释 | \n
|---|---|
| dataprovider.agg.resultLimit | \n聚合结果集大小限制，所有汇总类型的图表，实际执行查询之后返回数据量都受该配置限制，调大会增加服务端压力, 默认:1万 | \n
| dimension.member.resultLimit | \n维度成员查询返回结果集大小限定，影响维度过滤框加载维度成员与看板参数下拉框选择加载， 默认:2000 | \n
| dataprovider.resultLimit | \n离线数据集缓存大小限制，默认:30万 | \n
交叉表数据不全一般是受dataprovider.agg.resultLimit影响
\n注意
\n问: 但是有些用户可能会说，我的交叉表数据行明明就不到默认的1万行，为什么还是数据不完整呢？
\n答: 那是因为上面配置项控制的是多维计算处理之前的数据量，如下图所示，设计1和设计2发起的数据库查询脚本是一模一样的，都是4行数据(对应聚合结果集大小限制)，设计1的性别在行维，展示在交叉表记录数为4行，\n设计2的性别在列维，展示记录数为2行，也就是我们俗称的行转列操作，所以行转列之后行记录数可能会减少，前端交叉表显示的不到1万行，实际在后天汇总实际可能已经超过阈值了
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104163351.png\")
该配置在v1.10支持配置页面，管理员可以进行更新
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230529161855.png\")
在v1.10之前可通过添加配置项修改, 或者修改系统运行配置文件
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230529162118.png\")
随着时间推移, CBoard 从开源到商业历时6年多时间, 从默默无闻到现在越来越多的用户开始接受, 并且在大大小小的众多公司得到了很好的实践与生产检验. 这个过程当中我们没有做过任何市场推广与宣传.
\n同时两年多时间我们培养了一大批用户, 包括之前从来没有接触过 BI, OLAP, 多维分析概念的用户, 这让我们感到欣慰. 但是真正参与项目社区开发的人少之又少; 再加上从一开始这个项目就没有得到公司的支持, 只是社区上几个小伙伴利用工作之余的时间进行开发与维护(当中付出了无数工作日的夜晚与节假日).\n这种状态下, 几个开发者本质工作稍微有些变动或是公司政策上稍有约束就不能继续参与到项目开发中来, 确实我们几个开发者都经历这种遭遇, 类似单点故障, 这样的结果当然是发起者和用户都最不愿意看到的.
\n在这个过程当中, 我们见过太多从一开始就想在社区产品之上独立二次开发包装成自己产品, 导致在社区版有重大更新的时候和项目脱节; 又或是用户投入了大量的人力物力, 结果开发思路就和产品本身不符合, 最终半途而废;\n经过很长一段时间的挣扎, 我们决定依托于商业支持主导项目的发展.
\n企业版后期的定位是在尽量提供通用分析能力的基础上, 做一个开放的 BI 产品开放平台, 允许用户和二次开发商能够自定定制 UI 与交互形式. 一方面兼容社区版的 CBoard 的元数据与操作流程, 另一方面在核心前后端 SDK 丰富的前提下用户可以基于之前社区版主要设计理念做自己的定制开发工作.\n最重要的是保证性价比还要高, 让大家都能用得起;
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210729110426.png", "date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "date_modified": "2024-05-28T03:31:31.000Z", "authors": [], "tags": [] }, { "title": "Vue2组件化集成", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/integrate/3-components/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/integrate/3-components/", "content_html": "{\n \"vue\": \"^2.6.14\",\n \"vue-i18n\": \"^8.28.2\",\n \"vuex\": \"^3.0.1\",\n \"axios\": \"^1.2.0\",\n \"element-ui\": \"^2.15.12\",\n \"exceljs\": \"^4.3.0\",\n \"lodash\": \"^4.17.21\",\n \"moment\": \"^2.29.4\",\n \"numbro\": \"^2.3.6\"\n}\nnpm install element-ui axios numbro moment \n\n\n如果你的项目中已经存在的依赖可以不用重复安装
\n
借助 babel-plugin-component，我们可以只引入需要的组件，以达到减小项目体积的目的。\n首先，安装 babel-plugin-component：
\nnpm install babel-plugin-component -D\n然后，将 .babelrc 修改为：
\n{\n \"presets\": [\n [\n \"es2015\",\n {\n \"modules\": false\n }\n ]\n ],\n \"plugins\": [\n [\n \"component\",\n {\n \"libraryName\": \"element-ui\",\n \"styleLibraryName\": \"theme-chalk\"\n }\n ]\n ]\n}\nimport {\n Table,\n TableColumn,\n Loading,\n Row,\n Pagination,\n Popover,\n Input,\n Select,\n Option,\n CheckboxGroup,\n Checkbox\n} from 'element-ui';\n\n[Table, TableColumn, Loading, Row, Pagination, Popover, Input, Select, Option, CheckboxGroup, Checkbox].forEach(e => Vue.use(e));\nIBI对element-ui做了一些个性化定制工作，如：明细表分页按钮样式配置、颜色拾取器风格、各种表单样式属性等，但基本不影响原生功能，\n如果您需要整合之后呈现的效果与IBI一致可以把
\nimport ElementUI from 'element-ui';\n\nVue.use(ElementUI);\n修改为
\nimport ChuguoUI from 'chuguo-ui';\n\nVue.use(ChuguoUI);\nnpm install @chuguotech/ibi-vue2-comp\n$ tree -L 1 vendor\nvendor\n├── echarts\n├── font-awesome-4.7.0\n├── jQuery\n├── jQueryUI\n├── jquery-contextmenu\n└── exceljs.min.js\n\n如果你使用的vue-cli创建的项目，可以参考下面的demo项目
\n\nimport IbiComp from '@chuguotech/ibi-vue2-comp';\nimport ElementUI from 'element-ui';\nimport 'element-ui/lib/theme-chalk/index.css';\n\n// ElementUI\nVue.use(ElementUI);\n\n// 安装IbiComp\nVue.use(IbiComp, {\n baseServerUrl: 'http://localhost:8026/cboard' // IBI 服务地址\n});\n如果您的项目中已经存在i18n国际化配置，可以使用下面办法融合ibi国际化配置
\nimport Vue from 'vue'\nimport VueI18n from 'vue-i18n';\nimport { enLocale, zhLocale } from '@chuguotech/ibi-vue2-comp'\n\nconst messages = {\n en: {\n ...enLocale,\n message: {\n hello: 'hello world'\n }\n },\n cn: {\n ...zhLocale,\n message: {\n hello: '你好世界'\n }\n }\n};\n\nVue.use(VueI18n);\n\nconst i18n = new VueI18n({\n locale: 'cn', // 设置地区\n messages, // 设置地区信息\n});\n\n\nVue.use(IbiComp, {\n baseServerUrl: 'http://localhost:8026/cboard' // IBI 服务地址\n i18n //注册IbiComps时传入i18n对象\n});\n如果您的项目中已经存在Vuex, 可以用下面的办法混入ibiStore模块
\nimport Vue from 'vue';\nimport Vuex from 'vuex';\nimport { ibiStore } from '@chuguotech/ibi-vue2-comp';\n\nVue.use(Vuex);\n\nconst store = Vuex.Store({\n state: {\n ... // 您的项目中原有啊Vuex定义\n },\n modules: {\n ...ibiStore.modules // 混入ibiStore模块\n }\n});\n\nVue.use(IbiComp, {\n baseServerUrl: 'http://localhost:8026/cboard' // IBI 服务地址\n store //注册IbiComps时传入store对象\n});\n用来展示IBI中的所有图表
\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\n我们知道访问IBI中的资源需要权限认证，IbiChart组件支持以下认证方式
\n对于安全性要求不高的整合可以使用用户名密码的形式认证，认证用户名和密码可以通过表单动态传入，比如在展示图表之前让用户交互式传入用户名密码
\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n username=\"xxx\"\n password=\"xxx\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\n在图表加载之前认证一次即可，
\nimport IbiComp, { cboardCommon } from '@chuguotech/ibi-vue2-comp';\n\ncboardCommon.loginService.auth('xxx', 'xxx').then(response => {\n const {valid} = response.data;\n if (valid) {\n new Vue({\n i18n,\n store,\n router,\n render: h => h(App),\n }).$mount('#app')\n }\n});\n\n// 后续组件加载不需要传入认证信息\n\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\n需要传入IBI认可的Token
\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n token=\"xxx\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\n<div>\n<el-select v-model=\"params[0].values\" multiple>\n <el-option value=\"Mexico\"></el-option>\n <el-option value=\"Canada\"></el-option>\n</el-select>\n<el-button @click=\"query\">Query</el-button>\n</div>\n\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n :params=\"params\"\n isInBoard\n watchParam\n>\n</ibi-chart>\n\n// 参数数据，一个图可以接收多个参数\nparams: [BoardParam]\n\n// 参数对象\nclass BoardParam {\n type: String // 过滤的类型 =, ≠, >, <, ≥, ≤, like, not like, [a, b]\n values: String[] // 过滤设定值\n col: ParamLink[] // 参数关联对象，一个参数可以关联到对个对象\n}\n\n// 关联对象, 一个参数可以关联到对个对象\nclass ParamLink {\n // 设定关联对象类型\n type: String // ‘dataset’, 'widget', 'report,\n // 设定关联对象ID\n targetId: String | Number // 如: 数据集ID， 图表\n // 设定具体关联的维度或者字段，当type为dataset、widget的时候设定\n col: String // 字段名\n // 当type为report的时候设定\n targetId: String // ibi-report组件的sid\n datasetName: String // 报表组件中的数据集名称\n column: {\n name: String // 改报表数据集的字段\n }\n}\n// 参数格式简单样例\nparams: [{\n col: [{datasetId: 1, col: 'sales_country',}],\n type: '=',\n values: ['Canada'],\n}, {\n col: [{datasetId: 1, col: 'age',}],\n type: '>',\n values: [30],\n}]\n\n// report参数格式样例\nrptParams: [{\n type: '=',\n values: [],\n col: [{\n type: 'report',\n targetId: rptId,\n datasetName: 'invoice-mtd',\n column: {\n name: 'bus_type'\n }\n }]\n}]\n监控参数变动即时更新图表
\n<el-button @click=\"query\">Query</el-button>\n\nimport { boardStore } from '@chuguotech/ibi-vue2-comp';\n\nmethods: {\n query() {\n this.updateBoardParamsTick(true);\n },\n ...boardStore.boardMapMutations({\n updateBoardParamsTick: boardStore.M_BOARD_PARAMS_TICK,\n }),\n}\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n :relations=\"relations\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\nrelations: {\n excludeSelf: true,\n links: [{\n type: 'dataset',\n targetId: 1,\n conditions: [{\n source: {\n type: 'row',\n index: 0,\n column: 'the_year',\n },\n target: {\n column: 'the_year'\n },\n }],\n }]\n}\n<ibi-chart\n :chart-id=\"chartId\"\n :relations=\"relations\"\n :extOption=\"extOption\"\n isInBoard\n>\n</ibi-chart>\nextOption = {\n title: {\n text: '名称改变'\n }\n}\n优势：通过回调函数修改样式，该方法的优势是能够debug，与IBI中ECharts图表开发者模式原理一致，在render之前被调用，然后通过代码修改，好处是方便debug
\n缺点：该模式目前仅支持ECharts图表
extOption = {\n devTool: {\n beforeRender(option) {\n console.log(option);\n _.merge(option, {\n title: {\n text: '名称改变',\n }\n })\n },\n beforeDestroy(echartsInstance) {\n //\n }\n }\n}\n<ibi-board :boardId=\"boardId\" height=\"calc(100vh - 100px)\"></ibi-board>\n注意
\n看板组件仅支持自由布局看板，大屏看板暂不支持
\n目前看板组件不支持认证传参，认证需要在组件加载之前通过api认证
\n| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| boardId | \nNumber/String | \n看板ID属性，当看板ID变化时组件会监控并切换看板内容 | \n
| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| showBoardParam | \nBoolean | \n是否显示看板查询参数 | \n
| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| showTitle | \nBoolean | \n是否显示标题 | \n
| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| hiddenParamNames | \nArray[String] | \n需要隐藏的参数名数组 | \n
| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| background | \nString | \n看板背景色 | \n
| 参数 | \n类型 | \n解释 | \n
|---|---|---|
| height | \nString | \n看板高度，如：'100px', '100vh', 'calc(100vh - 100px)' | \n
看板参数的状态可以通过传递一个js对象赋值，具体格式如下：
\n{\n \"boardParams\": [\n {\n \"id\": \"mpgxi01ev6k\",\n \"name\": \"用户\",\n \"type\": \"=\",\n \"values\": [\"aaa\", \"bbb\"]\n },\n {\n \"id\": \"2khmtv1s63p\",\n \"name\": \"用户名\",\n \"type\": \"=\",\n \"values\": []\n }\n ]\n}\nURL参数工具查看之后调试确认const EQ = '=',\n NEQ = '≠',\n GT = '>',\n LT = '<',\n GET = '≥',\n LET = '≤',\n LIKE = 'like',\n NOT_LIKE = 'not like',\n GEL = '(a,b]',\n EGL = '[a,b)',\n GL = '(a,b)',\n EGEL = '[a,b]';\n| 参数形式 | \n支持类型 | \n
|---|---|
| 通用过滤器 | \n支持所有类型 | \n
| 日期范围 | \n支持闭区间[a,b] | \n
| 复选框, 下拉框 | \n支持相等过滤 = | \n
| 关键词输入 | \nlike | \n
url传参waitMessage=true\nhttp://ip:port[/ibi]/render-lite.html?waitMessage=true\n\n\n该模式只支持多看报集成
\n
当集成iframe展示看板需要的js、css资源加载完毕之后，iframe会向父页面发送加载完毕消息,加载完毕消息为'ready'字符串
\nwindow.addEventListener('message', function (event) {\n if (event.data == 'ready') {\n vm.loadBoard();\n }\n });\n消息格式为js对象，需要有type='loadBoard'属性，该消息只会在iframe中触发一次
\n| 属性值 | \n解释 | \n
|---|---|
| type | \n'loadBoard'，必须值，标识该消息类型 | \n
| userName | \n必须值，ibi用户名 | \n
| password | \n必须值，ibi密码 | \n
| boards | \n必须值，指定加载看板 | \n
| baseServerUrl | \n可选值，切换ibi服务端地址 | \n
| height | \n可选值，iframe页面内容器高度，为css style字符串 | \n
| background | \n可选值，看板容器背景色 | \n
| locale | \n可选值，国际化语言，cn/en | \n
loadBoard() {\n const iframe = document.getElementById('frm');\n iframe.contentWindow.postMessage({\n type: 'loadBoard',\n boards: [\n {boardId: 1, title: "表格看板2"},\n {boardId: 2, title: "综合看板2"},\n ],\n userName: 'peter',\n password: 'peter',\n background: 'white',\n height: 'calc(100vh - 40px)',\n }, '*');\n},\n消息格式为js对象，boards为新看板数据
\nupdateBoard2() {\n const iframe = document.getElementById('frm');\n iframe.contentWindow.postMessage({\n type: 'updateBoard',\n boards: [\n {boardId: 3, title: "地图合集"},\n {boardId: 4, title: "其他图形综合看板"},\n ],\n }, '*');\n}\n<template>\n <div style="height: calc(100vh - 160px);overflow: hidden">\n <button @click="updateBoard">UpdateBoard1</button>\n <button @click="updateBoard2">UpdateBoard2</button>\n <iframe id="frm" :src="shareUrl" style="width:100%; height: 100vh;border: none"></iframe>\n </div>\n</template>\n\n<script>\n\n export default {\n name: 'demo-iframe-tab2',\n props: {},\n components: {},\n data() {\n return {\n boards: [\n {boardId: 1, title: "表格看板"},\n {boardId: 9, title: "综合看板"},\n ]\n }\n },\n computed: {\n shareUrl() {\n let ret = `http://localhost:8026/cboard/render-lite.html?waitMessage=true`;\n return ret;\n }\n },\n methods: {\n loadBoard() {\n const iframe = document.getElementById('frm');\n iframe.contentWindow.postMessage({\n type: 'loadBoard',\n boards: this.boards,\n userName: 'peter',\n password: 'peter',\n background: 'white',\n height: 'calc(100vh - 40px)',\n }, '*');\n },\n updateBoard() {\n const iframe = document.getElementById('frm');\n iframe.contentWindow.postMessage({\n type: 'updateBoard',\n boards: [\n {boardId: 1, title: "表格看板2"},\n {boardId: 2, title: "综合看板2"},\n ],\n }, '*');\n },\n updateBoard2() {\n const iframe = document.getElementById('frm');\n iframe.contentWindow.postMessage({\n type: 'updateBoard',\n boards: [\n {boardId: 3, title: "地图合集"},\n {boardId: 4, title: "其他图形综合看板"},\n ],\n }, '*');\n },\n },\n mounted() {\n let vm = this;\n // 等待iframe资源准备完毕立即发送加载看板消息\n window.addEventListener('message', function (event) {\n if (event.data == 'ready') {\n vm.loadBoard();\n }\n });\n }\n }\n</script>\n\n<style>\n</style>\n\n在您购买我们的企业版产品以及服务之后，将会有专门的技术人员为您快速私有化部署
\nCREATE DATABASE cboard CHARACTER SET utf8;\n运行脚本mysql相关脚本，您可以选择通过命令行执行或者拷贝脚本在您熟悉的数据库客户端工具执行
\nsource db/mysql.sql\n\n\n确认数据库创建成功
\n
mysql> show databases;\n+--------------------+\n| Database |\n+--------------------+\n| information_schema |\n| cboard |\n| mysql |\n| performance_schema |\n| sys |\n+--------------------+\n\nmysql> use cboard;\nDatabase changed\n\nmysql> show tables;\n+------------------------+\n| Tables_in_cboard |\n+------------------------+\n| Meta_Version |\n| dashboard_board |\n| dashboard_board_param |\n| dashboard_category |\n| dashboard_dataset |\n| dashboard_datasource |\n| dashboard_folder |\n| dashboard_job |\n| dashboard_role |\n| dashboard_role_dataset |\n| dashboard_role_res |\n| dashboard_shared_board |\n| dashboard_user |\n| dashboard_user_role |\n| dashboard_widget |\n| log_data_access |\n+------------------------+\n运行脚本 db/oracle/cboard.sql
\n当服务器有多个不同的JDK版本，需要指定Tomcat的运行的JDK版本时\nwindows找到bin下的catalina.bat；在文件的开始出添加如下代码：
\nset JAVA_HOME=D:\\Program Files\\Java\\jdk8\nlinux设置catalina.sh
\nexport JAVA_HOME=/home/jdk/Java/jdk8\n拷贝ibi war包app-web.war到tomcat的webapps目录，建议修改app-web.war包名称为ROOT.war，如有名称冲突可以先备份重名应用、或者删除同名ROOT应用，
\n提示
\n您也可以选择应用不以ROOT名称部署，但是部署启动完成之后，配置里面frontend.baseurl需要修改为对应名称, 比如部署名称为cboard
# Headless 浏览器导出访问 url 配置\nfrontend.baseurl=http://localhost:8080/cboard\n启动tomcat，${TOMCAT_HOME}/bin/startup.sh，自动解压war包
\n提示
\n注意第一次自动时由于war包中默认的配置文件（包含元数据链接、日志数据库、pkg-puppeteer所在目录等）与您的部署环境不一致，所以会有启动报错，启动解压完成之后，忽略错误，停止tomcat服务即可
\n\n\nsrc/main/resources/config.properties
\n
validationQuery=SELECT 1\n# MySql 数据库需要加 characterEncoding 编码参数方式元数据中文乱码\njdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard?characterEncoding=utf-8\n# 修改为您自己的数据库用户名与密码\njdbc_username=cboard\njdbc_password=cboard\njdbc.threadpool.maxActive=5\n\n# SqlServer连接串\n#jdbc_url=jdbc:sqlserver://192.168.xxx:1433;databaseName=CBoard\n\n\n# 日志数据库与上面的元数据一致即可，注释状态与元数据保持一致\n# 也可以单独配置日志数据库，需要保证连接库中存在log_data_access表\n# log_jdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard?characterEncoding=utf-8\n# log_jdbc_username=cboard\n# log_jdbc_password=cboard\n\n# Service configuration\ndataprovider.resultLimit=1000000\n# 超级管理员ID, 默认元数据库超级管理员 admin user_id 为1, CAS/OAuth2.0 场景下根据自己的情况配置\nadmin_user_id=1\n# 看板导出相关配置，不同平台有对应的导出插件\npkg_puppetter=/Users/peter/Documents/cboard/pkg-puppeteer/build/pkg-puppeter-macos\n\n# 交叉表是否合并表头阈值=行维数量 * 数据行数\n#pivot.table.mergeLimit=500\n\nmail.smtp.host=smtp.sina.com\nmail.smtp.port=25\nmail.smtp.from=\nmail.smtp.username=\nmail.smtp.password=\n#mail.smtp.ssl.checkserveridentity=false\n\norg.quartz.threadPool.threadCount=2\n\n# 内部聚合器类型: h2[default], clickhouse\naggregator.type=h2\n# Set batch size load size, times by 1 thousand\naggregator.batchReadSize=50\naggregator.batchLoadSize=10\n# aggregator.cleanJob.quartz=0 0 0 * * ?\n\n# Storage File Syatem 离线数据缓存配置\n# 1 Stores data in file system 默认配置为文件形式存储\naggregator.h2.url=jdbc:h2:~/H2Data/cboard;AUTO_SERVER=TRUE;LOG=0;UNDO_LOG=0\n# 2 Stores data outside of the VM's heap - useful for large memory DBs without incurring GC costs.\n#aggregator.h2.url=jdbc:h2:nioMemFS:cboard;LOG=0;UNDO_LOG=0\naggregator.h2.database.name=cboard\naggregator.h2.threadpool.maxActive=10\n\n# Clickhouse离线聚合器相关配置\naggregator.ck.url=jdbc:clickhouse://ip:8123/ibi\naggregator.ck.database.name=ibi\naggregator.ck.username=peter\naggregator.ck.password=peter\naggregator.ck.pool.minIdle=5\naggregator.ck.pool.maxIdle=10\naggregator.ck.pool.maxActive=5\n\n# 日志过滤规则，正则表达式\nlog.negativeFilter=List\\\\.do\nlog.positiveFilter=\n\n# Headless 浏览器导出访问 url 配置\nfrontend.baseurl=http://localhost:8088\n\nframe.options.whitelist=http://localhost:8080,http://localhost:8011\n\n# 会话过期失效，单位分钟\nsession.timeoutMinutes=300\n\n# 认证类型，可配置 jdbc，cas，oauth2, ldap\nspring.security.auth.type=jdbc\n\n#cas\n#caso.client.url=http://localhost:8026\n#caso.client.check=${caso.client.url}/login/cas\n\ncaso.server.url=https://ip:8443/cas\ncaso.server.login=${caso.server.url}/login\ncaso.server.logout=${caso.server.url}/logout\n\n#cas RestAPI\ncaso.server.tgt=${caso.server.url}/v1/tickets\ncaso.server.validate=${caso.server.url}/serviceValidate\n\n#OAuth2\n## implicit\noauth2.implicit.url=http://ip:8080/oauth2/oauth/authorize?response_type=token&scope=read\noauth2.userInfo=http://ip:8080/oauth2/m/user_info?access_token=\noauth2.client_id=ibi-app\noauth2.client_secret=client_secret\noauth2.redirect_uri=http://localhost:8088/login.html\n\n#LDAP\n#ldap.url=ldap://www.zflexldap.com:389\n#ldap.base=dc=zflexsoftware,dc=com\n#ldap.userDn=cn=ro_admin,ou=sysadmins\n#ldap.password=zflexpass\n#ldap.principalPattern=uid=%s,ou=users,ou=guests\n在元数据库连接没有问题的情况下，正常启动Tomcat，并访问
\n\n\nhttp://hostname:port
\n
\n默认用户名与密码为:admin/root123
\n\n${tomcat_home}/webapps/ROOT/WEB-INF/classes/license.cert
\n
为了方便软件服务企业对外提供服务，我们允许客户修改 logo 与脚注相关内容
\n\n\n但是版权声明可以替换为空白，或者单纯的公司信息，但是不允许申明为自己公司版权
\n
如：
\n允许
\nxxx 公司 【允许】
\n禁止
\nCopyright © xxx 公司 . All rights reserved. 【不允许】
\n版权 © xxx 公司 . 保留所有版权. 【不允许】
\n\njs/Settings.js
\n
var settings = {\n preferredLanguage: 'cn', // en/cn: Switch language to Chinese\n baseServerUrl: '',\n loginLogoHtml: null,\n headerLogoHtml: null,\n copyrightHtml: null,\n showBoardUpdateAlert: true\n};\n修改之后不生效
\n静态资源修改之后需要清理浏览器缓存，可通过浏览开发控制确认
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210628162850.png\")
\n\next/ext.js
\n
/**\n 登录页面加载完成回调函数，加载完成之后，可以通过 dom 操作改变任意 dom 内容与样式\n **/\nfunction onLoginPageMounted() {\n console.log('Login page mounted');\n //$('#login-logo').html('');\n}\n\n/**\n 主界面加载完成回调函数，加载完成之后，可以通过 dom 操作改变任意 dom 内容与样式\n **/\nfunction onMainPageMounted() {\n console.log('Main page mounted!');\n // $('#footer-copyright').html('<b>版权</b>');\n // $('#header-logo').html('');\n}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210628163013.png\")
本章节介绍如何把IBI中的各个模块以iframe的形式集成到外部系统, 在开始之前我们先来了解一下IBI页面结构，如下图所示:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230522105543.png\")
${baseUrl}?bodyOnly=true&token=${token}#${moduleRoute}[?模块参数]\n<iframe id=\"frm\"\n :src=\"url\"\n style=\"width: 100%; height: 100%;border: none\">\n</iframe>\n注意事项
\nhttps://192.168.0.11:8026/即可直接访问，baseUrl也不需要/cboard#号直接不要有斜杠，否则会被解析为参数的一部分，如: https://192.168.0.11:8026/cboard?bodyOnly=true/#/...， bodyOnly的值为true/而不是true导致参数传递失败#不能缺失下图为整合自助分析模板到外部系统的示例截图
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210727184032.png\")
路由页面参数也可以通过浏览器地址对照
\n${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/datasource?id=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| id | \n数据源id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/dataset?id=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| id | \n数据集id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/widget?id=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| id | \n图表id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
| datasetId | \n数据集id，当没有传递图表id，仅传递数据集id时，切换为该数据集的分析模式 | \n
${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/report?id=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| id | \n报表id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/freelayout?boardId=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| boardId | \n看板id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
${baseUrl}?bodyOnly=true#/config/cockpit?boardId=xxx\n| 参数 | \n解释 | \n
|---|---|
| boardId | \n看板id，传递参数或者变更id参数，内容可以切换 | \n
window.parent.postMessage({\n from: 'IBI',\n type: 'operation',\n ops, // insert/update/delete\n module, // datasource/dataset/widget/report/board\n id,\n}, "*");\n资源首次被修改时发送一次消息给外部
\nwindow.parent.postMessage({\n from: 'IBI',\n type: 'change',\n id, // 新建状态下没有id\n}, "*");\nconst iframe = document.getElementById('frm');\niframe.contentWindow.postMessage('save', '*');\n从1.6开始从基于Tomcat部署，改为SpringBoot版本部署
\nCREATE DATABASE cboard CHARACTER SET utf8;\n运行脚本mysql相关脚本，您可以选择通过命令行执行或者拷贝脚本在您熟悉的数据库客户端工具执行
\nsource db/mysql.sql\n\n\n确认数据库创建成功
\n
mysql> show databases;\n+--------------------+\n| Database |\n+--------------------+\n| information_schema |\n| cboard |\n| mysql |\n| performance_schema |\n| sys |\n+--------------------+\n\nmysql> use cboard;\nDatabase changed\n\nmysql> show tables;\n+------------------------+\n| Tables_in_cboard_dev |\n+------------------------+\n| Meta_Version |\n| config |\n| dashboard_board |\n| dashboard_board_param |\n| dashboard_category |\n| dashboard_dataset |\n| dashboard_datasource |\n| dashboard_folder |\n| dashboard_job |\n| dashboard_report |\n| dashboard_role |\n| dashboard_role_dataset |\n| dashboard_role_res |\n| dashboard_shared_board |\n| dashboard_template |\n| dashboard_user |\n| dashboard_user_res |\n| dashboard_user_role |\n| dashboard_widget |\n| dataset_role_template |\n| form_config |\n| form_release |\n| log_action |\n| log_data_access |\n| my_favorite |\n+------------------------+\n25 rows in set (0.00 sec)\n运行脚本 db/oracle/cboard.sql
\nmkdir ibi\ncd ibi\n## 把ibi-xxx.zip拷贝到该目录, 运行解压命令，解压到app文件夹，app目录自动创建\nunzip -d app ibi-1.6.0.zip\nNote
\n下面的介绍中我们把刚才解压的目录成为IBI_HOME, 考虑后续的运维与升级，我们把文件拆分为可以保留与每次更新需更新两部分
ls app\n## 以下目录和文件可以保留\n├── config # 配置文件授权证书存储目录\n│ ├── application.properties\n│ ├── license.cert\n│ ├── logback.xml\n│ ├── quartz.properties\n├── user-files # 包含upload之类用户生成的文件夹\n├── ext-lib # 存放用户添加的第三方jar包，如数据库驱动等\n├── start-server.sh # 启动脚本\n├── stop-server.sh # 停止脚本\n\n## 以下目录和文件需更新\n├── template # 邮件、微信消息 等模板文件\n├── static # 存放服务端提供的静态资源\n├── webui # 前端资源文件夹\n├── ibi.jar # springboot fat jar\n当服务器有多个不同的JDK版本，需要指定Tomcat的运行的JDK版本时
\nlinux设置start-server.sh
\nexport JAVA_HOME=/home/jdk/Java/jdk8\n修改config/application.properties配置文件夹下面的配置项，其他的配置保持默认
\n#\n# meta datasource\n#\ndatasource.meta.name=meta\ndatasource.meta.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver\ndatasource.meta.url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_dev?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\ndatasource.meta.username=root\ndatasource.meta.password=xxx\ndatasource.meta.max-active=10\ndatasource.meta.min-idle=0\ndatasource.meta.initialSize=1\ndatasource.meta.breakAfterAcquireFailure=true\n\nserver.port=8026\nserver.servlet.context-path=/cboard\n\n#\n# https相关配置\n#\n#server.ssl.key-store=classpath:.xxxx.jks\n#server.ssl.key-store-password=xxx\n#server.ssl.keyStoreType=JKS\n\nchmod 755 start-server.sh stop-server.sh\n./start-server.sh\n\n./start-server.sh\n[IBI] Working path = /root/install/cboard/uat/springboot\n[IBI] Set basePath to parent path=.\n[IBI] basePath=.\n[IBI] Set classpath to '.:.:./ibi.jar:./config:./ext-lib'\n[IBI] Server is starting, pid=6644\n==========================================\ncheck log command ====> tail -f /root/install/cboard/uat/springboot/logs/cboard.log\n# 启动成功之后脚本自动运行tail命令显示实时日期, 用户可以按 ctrl+c 中断日期显示, 不影响服务后台运行\ntail -f /root/install/cboard/uat/springboot/logs/cboard.log\n\n\nhttp://hostname:port/context
\n
\n默认用户名与密码为:admin/root123
\n\n${IBI_HOME}/config/license.cert
\n
{\n # https 转发到服务端\n server {\n listen 443 ssl;\n server_name www.ibidemo.com;\n\n ssl_certificate conf.d/www.ibidemo.cn_bundle.pem; #需要将cert-file-name.pem替换成已上传的证书文件的名称。\n ssl_certificate_key conf.d/www.ibidemo.cn.key; #需要将cert-file-name.key替换成已上传的证书私钥文件的名称。\n ssl_session_timeout 5m;\n ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4;\n\n # 表示使用的加密套件的类型。\n ssl_protocols TLSv1.1 TLSv1.2 TLSv1.3; #表示使用的TLS协议的类型。\n ssl_prefer_server_ciphers on;\n\n location / {\n proxy_pass https://www.ibidemo.com:8026; # 转发默认服务端口\n }\n }\n\n # 转发http到https\n server {\n listen 80;\n server_name www.ibidemo.com;\n return 301 https://$host$request_uri;\n }\n\n}\n upstream lbs {\n server 192.168.0.100:8080;\n server 192.168.0.101:8080;\n }\n\n server {\n listen 88;\n location /ibi/ { # 结尾的/不能少\n proxy_pass http://lbs/;\n }\n }\n注意
\n结尾的斜杠不能少\nlocation /ibi/
\n upstream lbs {\n server 192.168.0.100:8080;\n server 192.168.0.101:8080;\n }\n\n server {\n listen 88;\n location / {\n proxy_pass http://lbs/;\n }\n }\n参考
\n\npkg-puppeteer插件用于服务端模拟请求看板页面，生成看板截图，比如: 定时任务邮件发送、大屏导出。
该插件基于Google Chrome团队的puppeteer开发，使用pkg打包成不同平台的可执行文件，避免了用户在安装时对依赖的nodejs。\npuppeteer是phantomjs停止更新维护之后服务端模拟请求页面截图更好的选择，比phantomjs兼容性更好，功能更加强大。
\n提示
\npkg-puppeteer插件由我们提供, 此外用户不需要安装nodejs相关环境
\n我们为用户准备的导出插件自带chromium，目录结构如下
\n|-- chromium\n| `-- chrome-linux\n|-- pkg-puppeter-linux\n\npkg-puppeter-linux 会通过相对路径调用chromium/chrome-linux\n|-- chromium\n| `-- chrome-win\n|-- pkg-puppeter-win.exe\n关于chromium
\n不同操作系统的chromium运行依赖各有不同，具体参照官方文档chrome-headless-doesnt-launch
\n进入chromium/chrome-linux
\n出现下面的提示为能正常运行
\nroot @ tcc4 in /opt/pkg-puppeteer/chromium/chrome-linux [10:07:21]\n$ ./chrome\n[15657:15657:0326/100725.664920:ERROR:zygote_host_impl_linux.cc(89)] Running as root without --no-sandbox is not supported. See https://crbug.com/638180.
\n出现下面的提示为不能正常运行
\n[root@VM_0_4_centos chrome-linux]# ./chrome\n./chrome: error while loading shared libraries: libX11.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
\nyum install -y pango.x86_64 libXcomposite.x86_64 libXcursor.x86_64 libXdamage.x86_64 libXext.x86_64 libXi.x86_64 libXtst.x86_64 cups-libs.x86_64 libXScrnSaver.x86_64 libXrandr.x86_64 GConf2.x86_64 alsa-lib.x86_64 atk.x86_64 gtk3.x86_64 ipa-gothic-fonts xorg-x11-fonts-100dpi xorg-x11-fonts-75dpi xorg-x11-utils xorg-x11-fonts-cyrillic xorg-x11-fonts-Type1 xorg-x11-fonts-misc\nsudo yum install -y gconf-service libasound2 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 libexpat1 libfontconfig1 libgcc1 libgconf-2-4 libgdk-pixbuf2.0-0 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libstdc++6 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 ca-certificates fonts-liberation libappindicator1 libnss3 lsb-release xdg-utils\nsudo yum install -y chromium\nsudo yum install -y chromium libmng libXScrnSaver libXv\nsudo apt-get install -y nodejs gconf-service libasound2 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 libexpat1 libfontconfig1 libgbm1 libgcc1 libgconf-2-4 libgdk-pixbuf2.0-0 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libstdc++6 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 ca-certificates fonts-liberation libappindicator1 libnss3 lsb-release xdg-utils wget libgbm-dev libxshmfence-dev\n# [必须修改] 看板导出、邮件发送依赖插件安装目录\n## Linux配置\npkg_puppetter=/xxx/pkg-puppeteer/pkg-puppeter-linux\n## Windows配置\npkg_puppetter=/xxx/pkg-puppeteer/pkg-puppeter-win-x64.exe\n# [必须修改] 导出插件模拟请求地址\nfrontend.baseurl=http://localhost:8026/cboard\n# [可选配置] 导出插件请求参数, 可以设置模拟请求浏览器高宽与缩放\npkg.puppetter.args=-DvpWidth=1920 -DvpHeight=1080\n提示
\n配置文件修改之后需要重启服务
\n配置内容同上, 配置文件修改之后不需要重启服务
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220804142741.png\")
进入font目录
\nmkdir /usr/share/fonts/custom\ncp *.ttf /usr/share/fonts/custom\nfc-cache -fv\n直接拷贝字体文件到Windows字体目录
\n\n\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220804142741.png", "date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "date_modified": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "系统升级", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/ops/3-update/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/ops/3-update/", "content_html": "C:\\WINDOWS\\Fonts
\n
提示
\n在升级操作之前请备份原应用和数据库
\nls app\n## 以下目录和文件可以保留\n├── config # 配置文件授权证书存储目录\n│ ├── application.properties\n│ ├── license.cert\n│ ├── logback.xml\n│ ├── quartz.properties\n├── user-files # 包含upload之类用户生成的文件夹\n├── ext-lib # 存放用户添加的第三方jar包，如数据库驱动等\n├── start-server.sh # 启动脚本\n├── stop-server.sh # 停止脚本\n\n## 以下目录和文件需更新\n├── template # 邮件、微信消息 等模板文件\n├── static # 存放服务端提供的静态资源\n├── webui # 前端资源文件夹\n├── ibi.jar # springboot fat jar\npatch文件夹下面，提示
\n升级操作可以选择在新目录升级，或者原目录升级，根据公司偏好任选一种即可
\n./stop-server.sh\nls app\n## 以下目录和文件可以保留\n├── config # 配置文件授权证书存储目录\n│ ├── application.properties\n│ ├── license.cert\n│ ├── logback.xml\n│ ├── quartz.properties\n├── user-files # 包含upload之类用户生成的文件夹\n├── ext-lib # 存放用户添加的第三方jar包，如数据库驱动等\n./start-server.sh start\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231009103544.png\")
./stop-server.sh\nmkdir bak-2023xxxx\ncp -r template webui ibi.jar bak-2023xxxx\n## 以下目录和文件需更新\n├── template # 邮件、微信消息 等模板文件\n├── static # 存放服务端提供的静态资源\n├── webui # 前端资源文件夹\n├── ibi.jar # springboot fat jar\n./start-server.sh start\n补丁更新应用场景为bug修复，这类更新通过不会有大范围改动，仅对已知问题进行简单修复
\n覆盖更新ibi.jar单个文件即可，覆盖操作之前建议先备份
覆盖更新webui文件夹即可，覆盖操作之前建议先备份
Puppeteer插件用于服务端模拟请求，使用场景为定时任务发送看板、看板数据监控、大屏导出等场景
\nPuppeteer更新频率比较低
\n具体安装配置查看邮件发送与服务端导出章节
安装包目录如下:
\n.\n├── config\n├── datax\n├── ext-lib\n├── ibi.jar\n├── koa-api # 本次新增nodejs服务\n├── logs\n├── start-server.bat\n├── start-server.sh\n├── static\n├── stop-server.sh\n├── template\n├── user-files\n├── webui\n└── webui-mobile\nconfig/application.properties配置文件中包含nodejs服务地址配置时，start-server.sh、stop-server.sh脚本启动服务时会开启nodejs服务nodejs.koa2.base-url=http://localhost:8027\nstart-server.sh 增加默认参数，不需要输入start命令参数stop-server.sh 增加停止nodejs服务$ tree koa-api\nkoa-api\n├── bundle.js\n├── bundle.js.LICENSE.txt\n├── config.js # 配置文件 \nmodule.exports = {\n baseServerUrl: 'http://localhost:8026/', // 指向java web服务地址\n port: 8027, // nodejs服务启动端口，与application.properties中nodejs.koa2.base-url对应\n};\n多个BI服务部署在不同服务器，在其中任意服务器或单独一台服务器做部署Nginx服务做复杂均衡，请求转发
\n部署两份服务，服务地址分别为
\n在 Nginx 中配置负载均衡可以通过 upstream 配置块实现。
\n# 定义负载均衡的后端服务器组\nupstream cboard_backend {\n # 添加两台服务的地址\n server 192.168.0.100:8080;\n server 192.168.0.101:8080;\n\n # 可选：设置负载均衡策略（默认是轮询）\n # Least connections (最少连接)\n # least_conn;\n # IP 哈希（客户端IP固定分配到某一台后端服务器）\n # ip_hash;\n}\n\nserver {\n # 监听的端口，可以是 80（HTTP）或 443（HTTPS）\n listen 80;\n\n # 配置访问域名或 IP（如果不需要域名可以直接用默认配置）\n server_name cboard.example.com;\n\n # 定义上下文路径\n location /cboard {\n # 将请求转发到后端的 upstream 组\n proxy_pass http://cboard_backend;\n\n # 设置头信息，确保后端服务获取客户端真实 IP\n proxy_set_header Host $host;\n proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;\n proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;\n\n # 可选：设置超时时间\n proxy_connect_timeout 60s;\n proxy_read_timeout 60s;\n proxy_send_timeout 60s;\n }\n\n # 可选：处理错误页面\n error_page 502 503 504 /50x.html;\n location = /50x.html {\n root /usr/share/nginx/html;\n }\n}\n默认的缓存数据库为H2嵌入式内存数据库，有必要可以改为外置的mysql数据库\n准备MySQL数据库，在mysql中新建数据库如：cboard_aggregator
\n配置方式, 修改application.properties中下面内容中的连接信息，并重启
aggregator.type=mysql\naggregator.mysql.name=mysql-aggregator\naggregator.mysql.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver\naggregator.mysql.url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_aggregator?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\naggregator.mysql.username=cboard_agg\naggregator.mysql.password=cboard_agg\nMinio为分布式文件管理系统，当用户需要使用系统重资源上传功能时，需要把原本上传在本地的文件转移到上传Mino
\n通过docker-compose.xml启动
\nversion: '3'\nservices:\n minio:\n image: minio/minio:latest\n container_name: minio # 容器名为'minio'\n restart: always # 指定容器退出后的重启策略为始终重启\n volumes: # 数据卷挂载路径设置,将本机目录映射到容器目录\n - "./data:/data"\n - "./config:/root/.minio"\n environment: # 设置环境变量,相当于docker run命令中的-e\n TZ: Asia/Shanghai\n LANG: en_US.UTF-8\n MINIO_PROMETHEUS_AUTH_TYPE: "public"\n MINIO_ACCESS_KEY: "root" # 登录账号\n MINIO_SECRET_KEY: "passw0rd" # 登录密码\n# MINIO_SERVER_URL: 'http://mac-minio.ngrok.auiucloud.com'\n# MINIO_BROWSER_REDIRECT_URL: 'http://mac-minio-console.ngrok.auiucloud.com'\n# MINIO_DOMAIN: 'mac-minio.ngrok.auiucloud.com'\n command: server --console-address ':9001' /data\n logging:\n driver: "json-file"\n options:\n max-size: "100m"\n ports: # 映射端口\n - "9000:9000"\n - "9001:9001"\n配置方式, 修改application.properties中下面内容中的连接信息，开启resource.type配置
resource.type=minio\nresource.minio.endpoint=http://127.0.0.1:9000\nresource.minio.port=9000\nresource.minio.accessKey=root\nresource.minio.secretKey=passw0rd\nresource.minio.secure=false\nresource.minio.bucketName=public\nresource.minio.dataBucket=data\nresource.minio.imageSize=10485760\nresource.minio.fileSize=1073741824\n下面对应数据库的Quartz脚本\nhttps://hcc2.ibidemo.cn/releases/quartz/\n建议使用mysql
\n在mysql中新建数据库quartz，并运行quartz脚本
\n修改config/quartz.propertes
\norg.quartz.threadPool.threadCount=5\n# 取消下面三行注释切换Quartz元数据存储为MySQL\norg.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX\norg.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate\norg.quartz.jobStore.dataSource=jobQuartzDS\n\n#============================================================================\n# Configure Datasources，修改数据库url\n#============================================================================\n\n\norg.quartz.dataSource.jobQuartzDS.driver = com.mysql.cj.jdbc.Driver\norg.quartz.dataSource.jobQuartzDS.URL = jdbc:mysql://localhost:3306/quartz?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\norg.quartz.dataSource.jobQuartzDS.user = cboard\norg.quartz.dataSource.jobQuartzDS.password = cboard\norg.quartz.dataSource.jobQuartzDS.maxConnections = 15\n\n该文档介绍了原tomcat部署升级迁移至SpringBoot版本的指引
\n下列环境准备在原部署环境可以沿用
\n下列项目需要更新
\n\n\n更新操作之前，找出原系统配置文件，文件路径
\n
\nTOMCAT_HOME/webapps/ROOT/WEB-INF/classs/config.properties
在原有库上执行元数据变更脚本
\n在原配置文件中找出旧版本插件配置目录
\n# 看板导出、邮件发送依赖插件\npkg_puppetter=/opt/pkg-puppeteer/pkg-puppeter-linux\n# 导出插件模拟请求地址, 新老版本部署url不变的情况下frontend.baseurl保持不变\nfrontend.baseurl=http://localhost:8026/cboard\n导出插件所在目录结构如下, chromium文件夹不用动，仅需替换pkg-puppeter-linux文件
$ ll /opt/pkg-puppeteer\ndrwxr-xr-x 3 root root 4.0K 5月 5 10:03 chromium\n-rwxr-xr-x 1 root root 40M 5月 5 10:04 pkg-puppeter-linux\nmkdir ibi\ncd ibi\n## 把ibi-xxx.zip拷贝到该目录, 运行解压命令，解压到app文件夹，app目录自动创建\nunzip -d app ibi-1.6.0.zip\nNote
\n下面的介绍中我们把刚才解压的目录成为IBI_HOME, 考虑后续的运维与升级，我们把文件拆分为可以保留与每次更新需更新两部分
ls app\n## 以下目录和文件可以保留\n├── config # 配置文件授权证书存储目录\n│ ├── application.properties\n│ ├── license.cert\n│ ├── logback.xml\n│ ├── quartz.properties\n├── user-files # 包含upload之类用户生成的文件夹\n├── ext-lib # 存放用户添加的第三方jar包，如数据库驱动等\n├── start-server.sh # 启动脚本\n├── stop-server.sh # 停止脚本\n\n## 以下目录和文件需更新\n├── static # 存放服务端提供的静态资源\n├── webui # 前端资源文件夹\n├── ibi.jar # springboot fat jar\n当服务器有多个不同的JDK版本，需要指定Tomcat的运行的JDK版本时
\nlinux设置start-server.sh
\nexport JAVA_HOME=/home/jdk/Java/jdk8\n\n\n复制原config.properties文件，重命名为application.properties, 并放置到app/config目录, 替换自带application.properties
\n
修改config/application.properties配置文件夹下面的配置项，其他的配置保持默认
\n原配置文件config.properties删除前面几行数据库配置
validationQuery=SELECT 1\njdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_demo?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\njdbc_username=cboard\njdbc_password=cboard\njdbc.threadpool.maxActive=5\n\n#log_jdbc_url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_log?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\n#log_jdbc_username=cboard\n#log_jdbc_password=cboard\n替换为新的数据库配置datasource.meta.url, 为原jdbc_url配置，同时修改username, password, 同时对端口和context进行调整，
\n需要部署https服务的用户可以把tomcat对应的ssl证书放置在config目录下并修改配置
#\n# meta datasource 元数据\n# Druid 连接池\n#\ndatasource.meta.name=meta\ndatasource.meta.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver\ndatasource.meta.url=jdbc:mysql://localhost:3306/cboard_dev?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai\ndatasource.meta.username=root\ndatasource.meta.password=xxx\ndatasource.meta.max-active=10\ndatasource.meta.min-idle=0\ndatasource.meta.initialSize=1\ndatasource.meta.breakAfterAcquireFailure=true\n#\n# log datasource 日志数据默认与meta元数据源一致\n#\ndatasource.log.name=log\ndatasource.log.driver-class-name=${datasource.meta.driver-class-name}\ndatasource.log.url=${datasource.meta.url}\ndatasource.log.username=${datasource.meta.username}\ndatasource.log.password=${datasource.meta.password}\ndatasource.log.max-active=10\ndatasource.log.min-idle=0\ndatasource.log.initialSize=1\ndatasource.log.breakAfterAcquireFailure=true\n\n# 连接端口与context\nserver.port=8026\nserver.servlet.context-path=/cboard\n# https相关配置\n#server.ssl.key-store=classpath:xxxx.jks\n#server.ssl.key-store-password=xxx\n#server.ssl.keyStoreType=JKS\n\n# 对应安装目录下user-files文件夹\nfile.userfiles-path=user-files\nspring.web.resources.static-locations=classpath:/static,classpath:/webui,classpath:/${file.userfiles-path}\nspring.web.resources.cache.cachecontrol.cache-public=true\nspring.web.resources.cache.cachecontrol.max-age=30d\n\n#\n# 系统运行产生文件存储地址\n#\nruntime.base.filePath=${user.home}/.ibi\n# 在线表格写转文件存储地址, 默认目录\ndataprovider.onlineTable.filePath=${runtime.base.filePath}/online-tables\n# 大屏导出临时文件存储地址\nexport.cockpit.screenshotPath=${runtime.base.filePath}/screenshot/cockpit\n\naggregator.h2.url=jdbc:h2:~/H2Data/cboard;AUTO_SERVER=TRUE;MODE=MYSQL;CASE_INSENSITIVE_IDENTIFIERS=false\n\n\n从原部署目录拷贝
\nTOMCAT_HOME/webapps/ROOT/WEB-INF/classs/license.cert到${IBI_HOME}/config/license.cert
在${IBI_HOME}执行启动命令
chmod 755 start-server.sh stop-server.sh\n./start-server.sh\n\n./start-server.sh\n[IBI] Working path = /root/install/cboard/uat/springboot\n[IBI] Set basePath to parent path=.\n[IBI] basePath=.\n[IBI] Set classpath to '.:.:./ibi.jar:./config:./ext-lib'\n[IBI] Server is starting, pid=6644\n==========================================\ncheck log command ====> tail -f /root/install/cboard/uat/springboot/logs/cboard.log\n# 启动成功之后脚本自动运行tail命令显示实时日期, 用户可以按 ctrl+c 中断日期显示, 不影响服务后台运行\ntail -f /root/install/cboard/uat/springboot/logs/cboard.log\n如果原系统使用过大屏功能，并存在用户上传资源，需要迁移源用户上传资源目录
\n\n\n覆盖目录
\nTOMCAT_HOME/webapps/ROOT/upload, 到${IBI_HOME}/user-files/upload
重要提示
\n从v1.6.0开始所有请求取消.do后缀，1.6之前的版本添加.do后缀, 如：原来的post auth.do修改为post auth
{\n # https 转发到服务端\n server {\n listen 443 ssl;\n server_name www.ibidemo.com;\n\n ssl_certificate conf.d/www.ibidemo.cn_bundle.pem; #需要将cert-file-name.pem替换成已上传的证书文件的名称。\n ssl_certificate_key conf.d/www.ibidemo.cn.key; #需要将cert-file-name.key替换成已上传的证书私钥文件的名称。\n ssl_session_timeout 5m;\n ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4;\n\n # 表示使用的加密套件的类型。\n ssl_protocols TLSv1.1 TLSv1.2 TLSv1.3; #表示使用的TLS协议的类型。\n ssl_prefer_server_ciphers on;\n\n location / {\n proxy_pass https://www.ibidemo.com:8026; # 转发默认服务端口\n }\n }\n\n # 转发http到https\n server {\n listen 80;\n server_name www.ibidemo.com;\n return 301 https://$host$request_uri;\n }\n\n}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211008172106.png\")
History
\nIBI复杂报表设计器基于开源项目UReport2, 通过迭代单元格可以实现任意复杂的中国式报表，复杂报表常用于向于对表格格式有较高的要求的场景，如：财务报表、审计上报。
\n相较与自助式交叉表，这类报表的特点是：
\n在UReport2之上我们做了下面的变更：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211008183933.png\")
A1 > 1 or A1 < 10 and B2 > 100\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211011083323.png\")
为解决不同数据消费者的看数体验，PC端正式重磅推出数据门户功能：\n企业可快速创建统一灵活的企业级数据门户，便于数据分析师按项目／流程／业务等不同管理主线和分析主题，对仪表板卡片进行组合，灵活制作各种数据分析专题。
\n当页面越来越多时，可按需添加页面分组，并将页面拖拽至分组，还可自定义拖拽调整分组和具体页面的顺序，从而实现对页面进行多级分组管理，便于页面的快速定位与查找，让数据呈现更有条理
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121140656.png\")
设置默认打开看板，加载专题分析时自动打开您最关心的看板
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/专题分析-默认看板.gif\")
我们也为用户提供侧边、顶部导航样式配置，以此提升应用的样式颜值和易用性，你还可进一步对导航样式的颜色和图标进行自定义配置，使Web应用导航更丰富、更形象。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121142333.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130175811.png\")
数据门户的内容主要由一个个专题分析应用构成, 通过专题分组、专题内标签组实现不同应用的多级整合，让门户层次感更强，页面管理更加有序，提升企业成员的看数体验；
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/门户组织.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/横幅.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121145918.png\")
计算模型
\nReport的计算模型用一句话概括是：父格带动子格展开迭代，外加单元格之间计算。
\n在Report中单元格之间存在依赖关系，对于任意一个单元格都可以设置它的 左父格 与 上父格 。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009085505.png\")
利用上述迭代单元格的特性，我们就可以制作出各种复杂的报表样式，掌握了这一报表计算模型的特点，是开发报表的前提。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009102501.png\")
须知
\nv1.10之后支持通过BI多维查询引擎把聚合之后的数据加载为报表数据集, 避免了手写SQL![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/dataset-add.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/report-datasets.gif\")
提示
\n目前所有单元格内容均不支持在表格设计直接输入，从 v1.15 开始支持 拖拽 数据集字段到单元格
目前支持的单元格类型有：
\n| 单元格类型 | \n解释 | \n输入方式 | \n
|---|---|---|
| 普通文本 | \n常用作标题、表头、描述性文本 | \n表格中选中目标格, 在右方属性栏输入, 支持环境变量解析 | \n
| 数据集 | \n主要动态数据来源单元格 | \n表格中选中目标格，点击数据集节点自动填入 | \n
| 表达式 | \n常用于单元格直接计算 | \n表格中选中目标格，属性栏->单元格类型下拉选择表达式，输入表达式内容 | \n
| 斜线表头 | \n斜线表头 | \n表格中选中目标格，属性栏->单元格类型下拉选择斜线表头，输入分区文本 | \n
文本单元格比较简单，你可以像操作Excel单元格一样输入任何描述性静态文本，调整格式、字体、颜色等配置
\n确认按钮手工更新\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009105703.png\")
当单元格绑定的数据有多个值，如单元格类型为数据集且聚合方式为分组为列表或表达式时支持配置数据展开方向
下一章节介绍数据集类型单元格配置
\n数据集单元格与表达式单元格可展开的动态单元格，后面有专项章节介绍
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009085505.png", "date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "date_modified": "2023-09-13T03:14:59.000Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "表达式", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/report/4-expression/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/report/4-expression/", "content_html": "在报表使用过程当中，不可避免的要使用函数及表达式实现一些数据的计算，在Report当中，很多地方都支持编写表达式，比如最典型的我们可以将单元格类型改为“表达式”，这样就可以在下面的表达式编辑器里输入相应的表达式与函数
\nTips
\n与一般的编程语言类似，表达式也有一些基本的数据类型，比如数字、字符串等，如下表所示：
\nNote
\n关键词区分大小写，如单元格坐标A1，and, or, if, else, case等
\n| 表达式类型 | \n描述 | \n示例 | \n
|---|---|---|
| 数字 | \n可以是一个整数，也可以是一个小数 | \n1、123、0.121331，这些都是合法的数字 | \n
| 字符串 | \n字符串需要用单引号或双引号包裹 | \n'ureport2'、"UReport2"、‘UReport2教程’，这些都是合法的字符串 | \n
| 布尔值 | \n布尔值表示是或否 | \n布尔就两个：true 和 false | \n
上述的有三种基本的数据类型，可以单独使用，也可以用“+”、"-"、"*"、"/"、"%"连接，进行组合运算，如下表所示：
\n| 操作符 | \n描述 | \n示例 | \n
|---|---|---|
| + | \n求两个数的和，或者是连接两个值 | \n21+31，这就表示求这两个数的和，结果就是 52，“值：”+331则表示连接两个值，其结果就是“值：331” | \n
| - | \n求两个数差 | \n21 - 31，这就表示求这两个数的差，结果就是-10 | \n
| * | \n求两个数的乘积 | \n3*6，结果就是18 | \n
| / | \n求两个数除的结果 | \n6/3，结果就是2，如果除不尽，则会保留8位小数 | \n
| % | \n求两个数除的余值 | \n5%3，结果是2；6%2结果是0 | \n
| and/or | \n条件关联符号 | \nA1 > 10 or B1 == 1 and A1 < 20 | \n
通过var定义变量，变量值可以为常数后者其他表达式
\nvar a = 1;\nvar b = fd1.sum(store_cost)\n\nif (b >0) {\n b\n}\n基本所有的语言都支持三元表达式判断，它的特点是简洁明晰，可以用最少的代码进行条件判断，Report中的三元表达式语法结构如下：
\n\n\nifCondition ? expr : expr
\n
和普通的三元表达式一样，它的第一部分是条件部分，条件部分可以有多个条件（用and或or连接），“?”后面是条件满足后执行并返回的表达式部分，“:”后面则是条件不满足时执行返回的表达式部分。
\n| 三元表达式示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| A1>1000 ? "正常值" : "低值" | \n表达式计算时，先取到A1单元格的值，判断值是否大于1000，如果是返回“正常值”字符串，否则返回“低值”字符串 | \n
| A1>1000 and A1<20000 ? "正常值" : "修正值："+(A1+100) | \n条件部分，判断A1值是否大于1000 且小于20000，如果是返回"正常值"，否则返回字符串”修正值“与A1值加100后结果连接的值，如果A1是2000，那么就返回”修正值：2100“ | \n
if判断表达式则一个if条件判断部分加若干个可选的elseif 条件判断部分，最后再加一个可选的else部分构成，语法结构类似java或javascript
\n\n\n提供代码提示snippet自动填写模板, 模板填入之后可以使用tab键在需要变更的地方跳动光标方便输入
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/exp-if.gif\")
// 判断A1单元格的值是不是大于1000，如果是返回”正常值“字符串，否则什么都不做\nif(A1>1000){\n return \"正常值\"\n}\n// 判断 A1 单元格的值是不是大于1000，如果是返回”正常值“字符串，否则返回”低值“字符串。\nif(A1>1000){\n return \"正常值\"\n}else{\n \"低值\";\n}\nTips
\n这里需要注意的是，在if表达式中，return 关键字是可选的，同是行尾添加';'也是可选的，这主要是为了照顾一些 java 及 javascript 程序的习惯
\n// 在这个例子当中，条件部分添加了多个组合条件，同时 else if 多重判断\nif (A1>1000 and A1<20000) {\n return "正常值:"+A1\n} else if (A1>20000 and A1<40000) {\n return "超高值"\n} else {\n "低值"\n}\ncase 判断与sql语法一致
\ncase \n when condition then exp\n (when condition then exp)*\n (else exp)?\nend\n\n\n提供代码提示snippet自动填写模板, 模板填入之后可以使用tab键在需要变更的地方跳动光标方便输入
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/exp-case.gif\")
在报表当中，大多数的计算都是针对单元格或与单元格有关，因为报表中单元格多数都与数据绑定，而数据往往又是多条，\n所以计算后的报表一个单元格会产生多个，这样对于单元格的引用就变的比较复杂。
\nTips
\n在 UReport2 报表引擎中，引用的目标单元格是相对当前单元格来进行计算的，引用方法就是直接在表达式里书写单元格名称，比如引用 A1 单元格，就直接写 A1 即可，如下面的例子：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010084427.png\")
\n在上图当中，我们在 D1 单元格中输入表达式 A1
\n当前单元格为: D1, 目标单元格为A1
\n这就表示，在 D1 单元格里填入相对当前 D1 单元格的 A1 单元格的值，运行后的效果如下：
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010084532.png\")
可以看到，因为 D1 是 A1 的子格，A1 单元格绑定的数据就是分组结构，根据当前 D1 单元格的位置，就产生的上图所示的结果。如果在 D1 单元格中输入 B1，那么运行后的效果又是下图的样子：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010084607.png\")
同样，如果在 D1 中输入表达式 C1，那么运行后将会在每个 D1 单元格中填入与 D1 单元格位于同一行的 C1 单元格的值，运行结果这里就不再贴出来了。
\n同行同列父格单个值
\n通过上面的例子我们可以看到，某个单元格的表达式引用目标单元格，首先判断的是目标单元格与其所在单元格是否位于同一行或列，如果是则直接取对应行或列上目标单元格的值。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010144913.png\")
\n因为 C1 是 C2 的上父格，所以将直接取与其位于同一列的上父格单元格的值，但是C1有多个值, 这个时候输出如下
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010145131.png\")
同行/同列引用多个值, 目标格获取原则
\n由上面的例子可以看出，当前格与目标格同行/同列 如果目标格有多个则取第一个;
\n如果当前单元格与目标单元格不在同一行或列，那情况是怎么样的，我们来看下一个例子。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010084952.png\")
在上面的例子中，我们在 C2 单元格的表达式中输入 B1，表示取 B1 单元格的值，但 B1 单元格又和 C2 不在同一行或列上，同时 B1 单元格展开后会有多个值，\n但 B1 单元格和 C2 单元格都拥有一个共同的父格或间接父格 A1（C2 单元格的左父格是 B2，而 B2 单元格的左父格又是 A1，所以 A1 是 C2 单元格的间接左父格）,\n所以它会取他们共同父格 A1 下所有 B1 的值，运行结果如下图所示：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010085028.png\")
多个值的输出
\n如果取到值超过一个，输出时多个值间以“,”分隔，如上图所示
\n目标格获取原则
\n由上面的例子可以看出，单元格表达式在取目标格值时，如果不在同行/同列, 则取与当前单元格有共同父格的所有目标单元格，
\n如果他们有共同的上父格或共同的左父格，那么就取共同上父格与共同左格交集部分的目标单元格；如果他们没有共同的父格，那么就取迭代后所有的目标单元格。
再看下面的报表示例：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010085303.png\")
在上面的例子中，B2 单元格表达里输入 C1，因为 B2 和 C1 既不在同一行或列，也没有共同的父格，所以 B2 中将取到所有的 C1 单元格的值，如下图所示：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010085314.png\")
上面没有修改父格的前提下取值时所谓的同行同列其实就是默认的父子格关系，目标格取值受当前格与目标格父格的影响。
\n所以，我们可以利用更改当前单元格的上父格或左父格使得当前单元格与目标格处于某个特定的父格下，从而改变取值范围。
通过修改当前格的父格对目标格求和
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010150640.png\")
简单原则
\n修改当前格的父格与目标格的父格一致即可对目标格求和，上例我们要求每年C1的和，C2与C1有共同的年份左父格，则左父格不需要修改，C1的上父格为无，我们把C2原本的上父格修改为无即可
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010150832.png\")
\n结果如下
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010150804.png\")
#号表达式为当前单元格的内容
过滤条件配置中右值(比较值)支持属性表达式 #.属性名，用于配置数据集中两个不同属性的比较，如下图所示，统计进入指标之前，需要过滤的点击数 > 进入数的脏数据，然后进行汇总
提示
\n#号也可以换成数据集的名称如：clk.进入
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230514162239.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230514162500.png\")
表达式实现
\nclk.sum(进入, 点击 >= 进入)\n或者\nclk.sum(进入, clk.点击 >= clk.进入)\n单元格序号, 使用“&目标单元格名称”来标记目标单元格展开后的序号时，当前单元格必须是目标单元格的子格或间接子格；
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202502211534035.png\")
为了实现更为复杂的单元格引用，UReport2 引入了单元格坐标的概念。单元格坐标，也是相对于当前单元格来进行计算的，同样遵循上面的介绍的优先取同行、同列或共同父格的原则，
\nIBI在UReport2的语法基础上做了一些调整
\n\n\n单元格名称[左父格坐标(, 左父格坐标)* ; 上父格坐标(, 上父格坐标)*]{条件...}
\n
父格坐标语法
\n父格单元格名称@i, i为整数，表示父格展开之后第i个(从1开始计数)元素, 其中两个特殊的语法:
@i不写或者i=0，取所有父格对应的单元格可用于计算占比，@!-i相对坐标可用于计算环比左父格坐标可以没有, 这样可以在没有左父格的前提下做偏移计算
\n\n\n单元格名称[;上父格坐标(, 上父格坐标)*]{条件...}
\n
表示对通过坐标取到的单元格进行条件过滤，条件部分是可选的
\nC2[A2]
\n当前单元格相对A2展开值对应的所有C2子格，常用来做分类统计
\n报表模板如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010103625.png\")
结果, 统计当前年份A2下每月的占比
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010103538.png\")
C1[A1@!-1]
\n相对偏移坐标：当前单元格相对A1展开值上移一格对应的所有C1子格，常用来做环比统计
\nC1[A1@2, B1@1]
\n在找 C1 时先找单元格 A1 展开后的第2格；再找第二个 A1 下的 B1 单元格展开后的第一个单元格，然后再找这个 B1 单元格对应的 C1 单元格
\nC2[A1@2, B1@2; C1@3]
\n在找 C2 时，先找 A1 单元格展开后的第二格，再找第二个 A1 单元格下 B2 单元格展开后的第二格，再根据第二个展开的 B2 单元格找其下名为 C2 单元格的左子格；\n然后再找到 C1 单元格展开后的第三格，再看其下的 C2 单元格，取 C2 单元格的交集
\nC2[A1@2, B2@2]{C2>10 and C2<100}
\n表示取 A2 单元格展开后的第二格，再取其下 B2 单元格展开后第二格，再取 B2 下所有的 C2 单元格，最后再对取到的 C2 单元格进行条件过滤，只取出 C2 单元格值大于10且小于100的所有 C2 单元格的值。
\n我们来看一个报表模版如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010090311.png\")
在上面的报表模版中，在 B2 单元格表达式里输入 C1[A1@2, B1@1], 这就表示取 A1 单元格展开后第二格下 B1 单元格展开后第一格下对应的 C1 单元格的值，所以运行后我们可以看到如下图所示效果：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010090346.png\")
报表模板如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010092450.png\")
C2 - C2[B2@!-1]
\nC2[B2@!-1]取相对于当前单元格的 B2 单元格上一格(感叹号负值表示向上位移)的B2单元格所对应的 C2 单元格
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010093052.png\")
报表模版如下图所示：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010094053.png\")
在上面的模版当中，D2 单元格中首先取到与其同行的 C2 单元格的值，然后利用单元格坐标，先取到当前 D2 单元格所在行的 A2 单元格的上一条 A2 单元格记录（@-1表示坐标上移），\n然后再取这个 A2 下对应的 C2 单元格，但由于其下 C2 单元格还是有多个，所以这里加了个条件B2==$B2，\n这里的第一个 B2 表示当前单元格所在行对应的 B2 的值，$B2 表示坐标定位后 C2 单元格对应的 B2 单元格的值，条件就是他们俩要相等，实际上就是月份相等，这样就达到了我们要实现的同比的目的
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010094225.png\")
关于$B2
\n在单元格名称前加$符号，表示取相对于目标单元格的单元格的值，多用在条件比较当中，比如上面的C2[A2@!-1]{B2==$B2}，这里的$B2就是指取到的C2单元格对应的B2单元格的值。
首年填写空白
\n可以通过改写表达式
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010095153.png\")
关于&标记的使用
\n在使用“&单元格名称”来标记目标单元格展开后的序号时，除上需要注意上面描述的内容外，还需要注意，取序号将以他们共同的父格为基准，如果他们有共同的父格，那么将以这个父格里目标单元格的数量来进行序号编排，这在之前视频教程介绍报表计算模型中，实现明细型主从报表，对从表数据进行编号时就有体现。
\n隐藏首年
\n可以通过配置D2的条件属性配置, &A2==1, A2展开第一个元素对应的行高0
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010093437.png\")
效果如下
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010094735.png\")
报表模板如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010101337.png\")
D2 单元格对应的表达式如下：
\nC2 + D2[B2@!-1]\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010101501.png\")
按年分组累加
\n-- 新的月份展开坐标为1的时候重新累加\nif (&B2 == 1) {\n return C2\n} else {\n return C2 + D2[B2@!-1]\n}\n结果如下
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010102335.png\")
用于统计C2数据列所有数据的总和
\n| 实例 | \n说明 | \n
|---|---|
| C2/sum(C2[]) | \n总占比 | \n
| C2/sum(C2[A2, B2]) | \n按A2 + B2分类占比 | \n
| C2/sum(C2[]{A2 == $A2 and B2 == $B2}) | \n按A2 + B2分类占比 | \n
报表模板如下：
\n
结果
\n
Tips
\n上面累加分母在取出分组对应单元格数组之后使用了sum()函数，具体函数相关介绍请参考函数章节
数据集单元格其实也是表达式的一种，还允许我们在单元格表达式里通过书写表达式来实现单元格与数据集字段的绑定，其语法结构如下：
\n\n\n数据集名称.aggType(字段名[,条件,排序方式])
\n
聚合方式与我们双击添加字段绑定后在属性面板上看到的聚合方式基本一致，具体有以下几种类型。
\n聚合方式/aggType:
\nselect, group, sum, avg, count, min, max, distinct
\n| 实例 | \n说明 | \n
|---|---|
| ds1.aggType(username) | \n取数据集 ds1 中所有的 username 字段信息 | \n
| ds1.aggType(username, age > 18) | \n增加过滤 | \n
| ds1.aggType(username, indexof(dst.name, 'a') > -1) | \n如果过滤条件中属性需要函数处理，需要给属性加上数据集名称 | \n
| ds1.aggType(username, age > 18, desc) | \n增加排序，sum, avg, count, min, max, distinct 输出为单值的不需要排序 | \n
| ds1.aggType(username, age>18 and age<60, asc) | \n多条件过滤 | \n
如果过滤条件中属性需要函数处理，需要给属性加上数据集名称
\nds1.aggType(username, indexof(dst.name, 'a') > -1) \n数据集是报表展示数据的来源，一般情况，定义好数据集后，在数据集对应的字段上点击即可在目标单元格上添加对应的数据绑定信息，然后在其属性面板设置聚合方式、迭代方向等。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/add-dataset-cell.gif\")
数据集单元格填入之后，支持修改相应配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009155037.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009155107.png\")
规则: 父子格数据限定
\n子格如果与父格属于相同数据集，子格的数据会被父格限制
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019095732.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019095957.png\")
数据集单元格运算过程
\nDEPARTMENT_ID = 1 对应的子格B1单元格group聚合运算:
\n首先利用父格DEPARTMENT_ID = 1限定出所有部门ID为1的数据行，如果有配置数据过滤则先对明细数据进行过滤运算，然后对EDUCATION_LEVELgroup分组运算
分组向右展开
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009155248.png\")
\n输出结果
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009155218.png\")
分组不展开
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009155444.png\")
请牢记
\n数据集的过滤条件作用于聚合计算之前对应的明细数据，非计算之后的结果数据, 从sql的角度理解，相当于where过滤，而非having过滤, 下面用一个案例解释
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009114935.png\")
\n配置计算不同学历的人数统计，未添加任何过滤条件结果如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009115025.png\")
利用数据绑定明细数据的特性，我们可以对B3单元格做如下的过滤
\n\n\n统计男性生日在1940之前或者女性生日在1950之后, 对于数据集的明细数据每一条都能获取到所有其他属性值，所以虽然B3单元格选定的属性为
\nFULL_NAME，但是在过滤中任然可以使用其他属性过滤\n
明细数据过滤
\n如果对于数据集统计格B3配置过滤条件，当前值大于200, 侧输出为全部0\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009115159.png\")
\n因为此时的当前值>200实际执行的是，当前绑定的属性 employee.FULL_NAME > 200
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009115534.png\")
子格过滤完没有数据，父格还会显示吗？
\n从上面的例子中还能看出，就算是子格数据被全部过滤, 父格依旧会输出，因为父格带动子格，就算是子格没有值，父格会输出自己的值
\n过滤条件配置中右值(比较值)支持属性表达式#.属性名，用于配置数据集中两个不同属性的比较，如下图所示，统计进入指标之前，需要过滤的点击数 > 进入数的脏数据，然后进行汇总
怎么实现汇总值过滤，或者给特殊的值设定颜色或不显示呢？
\n可以通过配置单元格条件属性，这里属性条件左值设置为表达式，表达式内容为#，这样就可以获取单元格的值，并且做出判断
\n\n\n
#号表达式为当前单元格的内容
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009120127.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009141631.png\")
作用范围为当前行，效果如下\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009120646.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009120845.png\")
配置数据字典，如employee数据集中只有部门ID，需要把ID映射为部门名称可以通过配置数据映射\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009170238.png\")
简单映射
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009170659.png\")
\n输出结果
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009181835.png\")
数据集映射
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009170409.png\")
输出结果
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211009170435.png\")
当我们有多个数据集单元格，单元格之间有父子格关系，如下图设计器所示
\n\n\nA1: dept.group(DEPARTMENT_DESCRIPTION)
\n
\nB1: employee.group(EDUCATION_LEVEL)
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211018190001.png\")
按照父子格数据限制原理
\n\n\n子格如果与父格属于相同数据集，子格的数据会被父格限制,
\n
\n但是上面的父子格数据集不同, 不对子格做任何过滤的情况下B2展开数据不受限制, 因为没有形成关联条件
可以看到每次展开的内容是完全一模一样的, 如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211018190632.png\")
不过，我们还是可以利用父子格迭代带动子格原理，对B1单元格设定过滤条件，让两个不同的数据集形成关联
\n来试试吧，我们对B1单元格设定过滤条件, B1单元格对应的部门属性DEPARTMENT_ID(也就是在employee表中的部门ID), 在表达式dept.select(DEPARTMENT_ID)集合中, 实现两个数据集的关联
\n\n多值使用集合中，唯一值使用等于
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211018190910.png\")
输出结果如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211018191111.png\")
性能警告
\n数据集关联运算常用于异构数据源之间的关联，如果两个数据集都是同一个数据库建议在数据库上进行表关联，性能会更加可控，数据库进行表关联有很多种优化手段性能大多数场景要优于在Report引擎
\n在网格布局和驾驶舱看板中通过菜单 添加图表->添加复杂报表可以添加设计好的报表到看板
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010180441.png\")
参数联动对象中增加了复杂报表类型
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010180920.png\")
注意
\n请不要将字段关联到汇总的指标字段之上
\n你也可以通过环境变量控制报表数据集的数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010181200.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010181939.png\")
单元格匹配与单元格排除选定触发联动事件单元格| 匹配规则 | \n说明 | \n
|---|---|
| A1, B1 | \n行列定位详细单元格，逗号分隔选定多个，也可以选定一个 | \n
| A, C | \n选定A, C整列 | \n
| 1, 2 | \n选定1, 2行 | \n
\n\n逗号分隔选定多个，也可以选定一个, 不同匹配模式可以混用
\n
单元格，并输入取值表达式，表达式语法与报表设计语法一致在前一小节中，我们介绍了表达式，表达式中会用到函数。原UReport2中提供了大量的内置函数，通过这些内置函数，可以实现各种各样的报表计算功能。函数语法格式如下：
\n\n\n函数名([表达式,表达式...])
\n
下面我们就来逐个介绍UReport2内置的函数。
\ncount函数是对给定的表达式在计算后对象数量进行统计。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| count(C1,C2) | \n统计相对当前所在单元格，目标C1单元格以及C2单元格加在一起的数量 | \n
| count(C1) | \n统计相对当前所在单元格，目标C1单元格数量 | \n
| count(C1{age>20},C2{salary>2000 and degree=='本科'}) | \n统计相对当前所在单元格，目标C1单元格绑定对象的age属性大于20的C1单元格以及C2单元格绑定对象的salary属性大于2000同时degree属性等于本科的单元格数量 | \n
| count(C1{age>20}) | \n统计相对当前所在单元格，目标C1单元格绑定对象的age属性大于20的C1单元格数量 | \n
sum函数是对给定的表达式在计算后值进行累加，sum函数要求各个表达式计算后的值必须是数字，否则将产生错误。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| sum(C1) | \n相对当前单元格，取到所有C1单元格值进行累加 | \n
| sum(C1{age>20}) | \n相对当前单元格，取到所有绑定对象属性age大于20的C1单元格值进行累加 | \n
| sum(C1,C2) | \n相对当前单元格，取到所有C1和C2单元格的值进行累加 | \n
| sum(C1{age>20},C2{salary>2000 and degree=='本科'}) | \n相对当前单元格，取到所有绑定对象属性age大于20的C1单元格值以及绑定对象属性salary大于2000且degree属性等于本科的C2单元格的值进行累加 | \n
avg函数是对给定的表达式在计算后值求平均值，avg函数要求各个表达式计算后的值必须是数字，否则将产生错误。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| avg(C1) | \n相对当前单元格，求C1单元格的平均值 | \n
| avg(C1{age>20}) | \n相对当前单元格，取到绑定对象属性age大于20的C1单元格值的平均值 | \n
| avg(C1,C2) | \n相对当前单元格，求C1和C2单元格的平均值 | \n
| avg(C1{age>20},C2{salary>2000 and degree=='本科'}) | \n相对当前单元格，取到所有绑定对象属性age大于20的C1单元格值以及绑定对象属性salary大于2000且degree属性等于本科的C2单元格的值进行求平均值 | \n
max函数是对给定的表达式在计算后值求其中的最大值，max函数要求各个表达式计算后的值必须是数字，否则将产生错误。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| max(C1) | \n相对当前单元格，求C1单元格的最大值 | \n
| max(C1{age>20}) | \n相对当前单元格，取到绑定对象属性age大于20的C1单元格值的最大值 | \n
| max(C1,C2) | \n相对当前单元格，求C1和C2单元格的最大值 | \n
| max(C1{age>20},C2{salary>2000 and degree=='本科'}) | \n相对当前单元格，取到所有绑定对象属性age大于20的C1单元格值以及绑定对象属性salary大于2000且degree属性等于本科的C2单元格的值进行求最大值 | \n
min函数是对给定的表达式在计算后值求其中的最小值，min函数要求各个表达式计算后的值必须是数字，否则将产生错误。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| min(C1) | \n相对当前单元格，求C1单元格的最小值 | \n
| min(C1{age>20}) | \n相对当前单元格，取到绑定对象属性age大于20的C1单元格值的最小值 | \n
| min(C1,C2) | \n相对当前单元格，求C1和C2单元格的最小值 | \n
| min(C1{age>20},C2{salary>2000 and degree=='本科'}) | \n相对当前单元格，取到所有绑定对象属性age大于20的C1单元格值以及绑定对象属性salary大于2000且degree属性等于本科的C2单元格的值进行求最小值 | \n
取当前单元格所在行的行号，这个函数比较简单，它没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| row() | \n取当前单元格所在行的行号 | \n
取当前单元格所在列的列号，这个函数比较简单，它没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| column() | \n取当前单元格所在列的列号 | \n
order函数需要两个参数，第一个为要进行排序的对象表达式，第二个是一个布尔值，用来设置排序方式，true正序，false为倒序。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| order(C1,false) | \n相对当前单元格，取到所有C1单元格值，对这些值进行倒排序，返回排序好的结果集合 | \n
| order(C1{age>18},true) | \n相对当前单元格，取到与C1单元格绑定的对象属性age值大于18的所有C1单元格值，对这些值进行正排序，返回排序好的结果集合 | \n
取到表达式中定义所有数据，并以集合形式返回。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| list(C1) | \n相对当前单元格，取到所有C1单元格值以集合形式返回 | \n
| list(C1,C2{age>20}) | \n相对当前单元格，取到所有C1单元格值及C2单元格中age属性大于20的所有C2单元格值以集合形式返回 | \n
对给定的参数进行格式化，它至少需要一个参数，第一个参数是要格式化的数字对象，要保证这个参数值取到后可以转换成日期，否则将发生错误；\n第二个参数是可选的，用于定义数字格式化采用的模式，如不定义，则采用默认的#来进行格式化。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| formatnumber(C1) | \n取到C1单元格值，这个值必须可以转换成数字，然后按#来进行格式化成字符串输出 | \n
| formatnumber(C1,"#,###.00") | \n取到C1单元格值，这个值必须可以转换成数字，然后按#,###.00来进行格式化成字符串输出 | \n
get函数是2.1.2版本中新增的，它的作用是获取数据集中指定位置的对象或对象的某个属性值。get函数可以有三个参数，第一个为目标集合对象、第二个为数据位置、第三个是对象属性，其中第一个参数是必须的，后面两个参数为可选。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| get(ds1.select(employee_name)) | \n从ds1数据集中获取第1个对象值，并将其返回。第二个位置参数没有指定默认取集合第一个对象 | \n
| get(ds1.select(employee_name),2) | \n从ds1数据集中获取第2个对象值，并将其返回。 | \n
| get(ds1.select(employee_name),2,"deptId") | \n从ds1数据集中获取第2个对象值，并从这个对象里取deptId属性值并返回。 | \n
| get(A3,4) | \n获取所有A3单元格值，从中取第四个值并返回。 | \n
所谓分页相关函数，是指这些函数是在分页的时候进行计算，比如计算当前页有多少条记录、当前页某个单元格值累加后是多少、平均值是多少、最大值是多少等等。
\n分页相关函数使用
\n一般来说，分页相关函数多用在行类型为“重复表头”或“重复表尾”的行中的单元格里。\n同时，需要注意的是，分页相关函数只会在分页预览时显示，这点需要注意。
\n统计当前页下表达对应值的数目，与count函数的使用方法基本一致，不同之处在于pcount只会统计当前页中对应的表达式内容的数目。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| pcount(C1) | \n统计当前页中，C1单元格数目 | \n
| pcount(C1,D2{D2>10000}) | \n统计当前页中，C1单元格和当前页中所有D2单元格值大于10000的D2单元格数目 | \n
将当前页下表达式对应的所有值进行累加，与sum函数对应，不同的是psum只针对当前页。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| psum(C1) | \n将当前页中，所有C1单元格值进行累加 | \n
| psum(C1,D2{D2<10000}) | \n将当前页中，所有C1单元格值以及值小于10000的D2单元格值累加起来 | \n
比较当前页中，表达式对应的值，找出其中最大的那个值，与max函数对应，只是pmax只针对当前页。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| pmax(C1) | \n比较当前页中所有C1单元格值，找出最大值。 | \n
| pmax(C1,D2,E2{E2>1000}) | \n比较当前页中，所有C1、D2以及值大于1000的E2单元格值，找出其中最大的。 | \n
比较当前页中，表达式对应的值，找出其中最小的那个值，与min函数对应，只是pmin只针对当前页。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| pmin(C1) | \n比较当前页中所有C1单元格值，找出最小值。 | \n
| pmin(C1,D2,E2{E2>1000}) | \n比较当前页中，所有C1、D2以及值大于1000的E2单元格值，找出其中最小的。 | \n
输出当前所在页的页码，该函数没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| page() | \n输出当前所在页的页码 | \n
求参数的绝对值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| abs(-233) | \n求-233绝对值，计算后的值是233 | \n
| abs(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值返回其绝对值 | \n
对参数值取最小值，如果参数值为小数将舍弃小数点后面的小数部分，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| ceil(32.32) | \n计算后值为32 | \n
| ceil(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值返回其最小值 | \n
对参数值取最大值，如果参数值为小数将四舍五入小数点后面的小数部分，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| floor(32.52) | \n计算后值为33 | \n
| floor(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值返回其最大 | \n
将一个数字转化成中文，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| chn(213) | \n计算后的值为：贰佰壹拾叁 | \n
| chn(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再转化成中文 | \n
Note
\nchn函数转换数字即可是整数，也可是小数，如果是小数支持后面最多两位小数，如果实际小数过多，chn函数会先进行四舍五入，然后再进行转换。
\n将一个数字转换成中文大写的人民币金额，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| rmb(213) | \n计算后的值为：贰佰壹拾叁元整 | \n
| rmb(200.12) | \n计算后的值为：贰佰元壹角贰分 | \n
| rmb(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再转化成中文大写的人民币金额 | \n
求参数的余弦值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| cos (213) | \n计算后的值为：0.8090276252864301 | \n
| cos(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其余弦值 | \n
求参数的正弦值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| sin(213) | \n计算后的值为：-0.58777 | \n
| sin(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其正弦值 | \n
求参数的正切值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| tan(213) | \n计算后的值为：-0.72651 | \n
| tan(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其正切值 | \n
求参数的自然数底数e的参数次方，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| expr(213) | \n计算后的值为：3.196867565323994E921 | \n
| expr(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其自然数底数e的参数 | \n
求参数以10为底的对数值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| log10(213) | \n计算后的值为：2.3283796034387376 | \n
| log10(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其以10为底的对数值 | \n
求参数自然对数值，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| log(213) | \n计算后的值为：5.3612921657094255 | \n
| log(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果有多个则取第一个值，再求其自然对数值 | \n
求一组数据的中位数，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| median(12,42,31) | \n运行结果为31 | \n
| median(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的所有值，再取这些值中位数 | \n
| median(C1,C2) | \n相对当前单元格，取到C1单元格和C2单元格的所有值，再取这些值中位数 | \n
求一组数据的众数，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| mode(12,42,3,12) | \n运行结果为12 | \n
| mode(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的所有值，再取这些值众数 | \n
| mode(C1,C2) | \n相对当前单元格，取到C1单元格和C2单元格的所有值，再取这些值众数 | \n
求一组数据的方差，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| vara(12,42,3,12) | \n运行结果为209.25 | \n
| vara(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的所有值，再取这些值方差 | \n
| vara(C1,C2) | \n相对当前单元格，取到C1单元格和C2单元格的所有值，再取这些值方差 | \n
求一组数据的标准差，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| stdevp(12,42,3,12) | \n运行结果为14.75424 | \n
| stdevp(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的所有值，再取这些值标准差 | \n
| stdevp(C1,C2) | \n相对当前单元格，取到C1单元格和C2单元格的所有值，再取这些值标准差 | \n
pow函数需要两个参数，第一个为需要计算的数字或表达式，第二个为具体的次方。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| pow(3,2) | \n表示计算3的2次方值，运算后的结果为9 | \n
| pow(C1,3) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果取到的C1单元格有多个，则取第一个，再对其值求3次方 | \n
生成一个随机数，可以有一个数字类型的参数或表达式，如果有参数，那么以这个参数作为生成随机数字的种子，如果没有则生成一个0~1之间的随机数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| random() | \n生成一个0~1之间的随机数 | \n
| random(10) | \n生成一个1~10之间的随机数 | \n
| random(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果取到的C1单元格有多个，则取第一个，再将这个值作为种子生成一个随机数 | \n
对一个小数进行四舍五入，它需要两个参数，第一个参数要进行四舍五入的小数或表达式，第二个为\n一个可选的\n要保留的小数位数，如果没有，则不保留小数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| round(32.12) | \n计算后的值为32 | \n
| round(32.123,2) | \n计算后的值为32.12 | \n
| round(C1,2) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果取到的C1单元格有多个，则取第一个，然后对这个值做保留两位小数的四舍五入操作 | \n
求一个数字或表达式计算后值的平方根，参数值计算后数据类型必须是数字，否则会报错。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| sqrt(2) | \n计算后的值为：1.414214 | \n
| sqrt(C1) | \n相对当前单元格，取到C1单元格的值，如果取到的C1单元格有多个，则取第一个，然后对这个值进行取平方根计算 | \n
输出日期，date函数可以有一个参数，就是日期格式，如果没有则采用yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式输出日期。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| date() | \n以yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式输出当前日期，如：2010-08-15 08:45:10 | \n
| date('yyyy年MM月dd日') | \n以yyyy年MM月dd日格式输出当前日期，如：2010年08月15日 | \n
输出当前在月份中的天，该函数没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| day() | \n可能输出15，表示当前为15日 | \n
输出当前月份，该函数没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| month | \n可能输出8，表示当前为8月份 | \n
输出当前是星期几，该函数没有参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| week() | \n输出值可能是“星期三”，表示当前为星期三 | \n
输出当前年份，该函数没有参数
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| year | \n输出结果为2010，表示当前为2010年 | \n
用于返回一个字符串，在目标字符串中的位置，该函数至少需要两个参数，第一个为目标字符串，第二个为要查找的字符串，如果有三个参数，那么第三个就是开始查找的位置信息，第三个参数必须是一定大于等于0的数字。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| indexof('中华人民共和国','共和') | \n表示要从"中华人民共和国"这个字符串中找到“共和”字符串的位置 | \n
| indexof('中华人民共和国','共和',2) | \n表示要从"中华人民共和国"这个字符串中第二个字符开始始，找到“共和”字符串的位置 | \n
| indexof(C1,"人民",2) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，再从这个值中第2个位置开始找到“人民”字符串的位置 | \n
求目标字符串长度，该函数必须要有一个参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| length("中华人民共和国") | \n计算结果为7 | \n
| length(C1) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后计算这个值长度 | \n
将参数中英文全部转为小写，该函数必须要有一个参数。\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| lower("Super man") | \n计算后的结果为：super man | \n
| lower(C1) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后将这个值中所有英文转换成小写 | \n
将参数中英文全部转为大写，该函数必须要有一个参数。\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| upper("Super man") | \n计算后的结果为：SUPER MAN | \n
| upper(C1) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后将这个值中所有英文转换成大写 | \n
这个函数需要有三个参数，第一个是目标字符串，第二个是要被替换的字符串，第三个是要替换的字符串。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| replace("他是一个好人","他","她") | \n计算结果为：她是一个好人 | \n
| replace(C1,"他","她") | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后再将这个值中所有“他”换成“她” | \n
该函数允许有三个参数，第一个是目标字符串，第二个为开始截取的位置，第三个为截取结束的位置。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| substring("他是一个好人",2) | \n运行结果为：一个好人 | \n
| substring("他是一个好人",2,4) | \n运行结果为：一个 | \n
| substring(C1,2,10) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后再取这个值中第2到第10个字符之间内容 | \n
去除目标字符串两边空格，该函数要求必须要有一个参数。
\n| 示例 | \n说明 | \n
|---|---|
| trim(" 一个好人 ") | \n运行结果为： 一个好人 | \n
| trim(C1) | \n相对于当前单元格，找到C1单元格，如果C1单元格有多个，则取第一个单元格值，然后再将这个值两边可能存在的空格全部去除 | \n
在报表设计器中，选择任意一行或单元格，点击右键，就可以在弹出菜单中看类类型的定义，如下图所示：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211010114539.png\")
从右键菜单中可以看到，支持将特定行定义成四种特殊类型，分别是：标题行、重复表头行、重复表尾行以及总结行，这些行类型主要是在分页时起作用。
\n所谓标题行，就是在报表计算后分页时只会出现在第一页第一行的行，如果定义了多个行为标题行类型，那么这些行将在报表运行后分页输出时第一页最前面插入标题行。
\n需要注意的是，我们在报表中可以将位于任意位置的行定义成标题行，但报表计算分页输出时，总会将这些定义为标题行的行放在报表的第一页最前端显示。
与标题行不同的是，定义为重复表头行的行，在报表计算分页输出时会将定义成重复表头行的行放在每一页的前端进行显示。
\n如果当前报表中定义的有标题行，那么对于第一页，标题前将位于最上面，其下才是重复表头行定义的行。
与重复表头行类型，它也会在报表计算分页输出时放在每一页中显示，只是它会在每一页的最下端显示。
\n与标题行对应，总结行会出现在报表计算后分页输出时最后一页的最下端显示。
\n如果当前报表中定义了重复表尾行，那么在报表计算后分页输出的最后一页中总结后将位于重复表尾行下方显示。
绑定数据集单元格，设定聚合方式为列表(list)
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019112129.png\")
如下图设计器设置数据集单元格，自定义B2的左父格为A1
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019112649.png\")
\n\n输出结果如下:
\n
\n
\n\n如果合并
\nA1和A2单元格，则不需要设定B2单元格的父格
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019113501.png\")
表头
\nA3, B3: 向下展开
\nC1, C2: 向右展开
指标
\nC3: 不展开，聚合方式为汇总
\nD3: 不展开，聚合方式为汇总, 由于默认D3的左父格为C3，所以需要修改其左父格为表头B3
\n\n调整列宽之后输出如下:
\n
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019134447.png\")
\n\n输出结果如下:
\n
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019140123.png\")
A2: 向下展开
\nB2: 向右展开
\nC2: 父格设定为A2，聚合方式会count计数
\nB1: 不希望B1被B2拉伸，可以设定B2的上父格为无
\n\n输出结果：
\n
\n
请参照表达式章节中单元格坐标
\n报表模板如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211020101038.png\")
\n\n输出结果：
\n
\n
报表模板如下:
\n
C2 - C2[B2@!-1]
\nC2[B2@!-1]取相对于当前单元格的 B2 单元格上一格(感叹号负值表示向上位移)的B2单元格所对应的 C2 单元格
\n
报表模版如下图所示：
\n
在上面的模版当中，D2 单元格中首先取到与其同行的 C2 单元格的值，然后利用单元格坐标，先取到当前 D2 单元格所在行的 A2 单元格的上一条 A2 单元格记录（@-1表示坐标上移），\n然后再取这个 A2 下对应的 C2 单元格，但由于其下 C2 单元格还是有多个，所以这里加了个条件B2==$B2，\n这里的第一个 B2 表示当前单元格所在行对应的 B2 的值，$B2 表示坐标定位后 C2 单元格对应的 B2 单元格的值，条件就是他们俩要相等，实际上就是月份相等，这样就达到了我们要实现的同比的目的
关于$B2
\n在单元格名称前加$符号，表示取相对于目标单元格的单元格的值，多用在条件比较当中，比如上面的C2[A2@!-1]{B2==$B2}，这里的$B2就是指取到的C2单元格对应的B2单元格的值。
首年填写空白
\n可以通过改写表达式
\n
关于&标记的使用
\n在使用“&单元格名称”来标记目标单元格展开后的序号时，除上需要注意上面描述的内容外，还需要注意，取序号将以他们共同的父格为基准，如果他们有共同的父格，那么将以这个父格里目标单元格的数量来进行序号编排，这在之前视频教程介绍报表计算模型中，实现明细型主从报表，对从表数据进行编号时就有体现。
\n隐藏首年
\n可以通过配置D2的条件属性配置, &A2==1, A2展开第一个元素对应的行高0
\n
效果如下
\n
报表模板如下:
\n
D2 单元格对应的表达式如下：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019112812.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019114717.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019134536.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211019140455.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211020102411.png\")
C2 + D2[A2@!-1]\n
按年分组累加
\n-- 新的月份展开坐标为1的时候重新累加\nif (&B2 == 1) {\n return C2\n} else {\n return C2 + D2[B2@!-1]\n}\n结果如下
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211023113231.png\")
B4 - B4[ ;B3@!-1]B3@!-1为以B3对相对单元格取展开之后当前对应的B3往左偏移1格内容B6[;B3@!-1] + B4B6[;B3@!-1]: 相对B3取自身的上一个值然后与当前列的B4开销相加\n\n最终输出结果(为展示效果限定了月份值)\n
\n
用于统计C2数据列所有数据的总和
\n| 实例 | \n说明 | \n
|---|---|
| C2/sum(C2[]) | \n总占比 | \n
| C2/sum(C2[A2, B2]) | \n按A1 + B1分类占比 | \n
| C2/sum(C2[]{A2 == $A2 and B2 == $B2}) | \n按A2 + B2分类占比 | \n
报表模板如下：
\n
结果
\n
Tips
\n上面累加分母在取出分组对应单元格数组之后使用了sum()函数，具体函数相关介绍请参考函数章节
Echarts3提供的地图有时无法满足我们的需求，这时可以引入geoJson作为底图。
\n准备你的geoJson文件，注意中括号的数量\nGeoJson 格式的数据，具体格式见 http://geojson.org/。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211023114625.png\")
{\n \"type\": \"Feature\",\n \"geometry\": {\n \"type\": \"Point\",\n \"coordinates\": [125.6, 10.1]\n },\n \"properties\": {\n \"name\": \"Dinagat Islands\"\n }\n}\n将准备好的地图数据放置在ext/mapdata目录之下，建议参考系统默认提供的中国地图三级行政区域地图数据china目录结构，新建一个文件夹
ext\n├── ext.css\n├── ext.js\n└── mapdata\n ├── area-code\n │ ├── _default.json\n │ ├── index.json\n │ ├── world-area.json\n │ └── world-area-cn.json\n ├── china\n │ ├── china.json\n │ ├── citycode.json\n │ ├── counties\n │ └── province\n ├── world-cn.json\n └── world-en.json\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160229.png\")
区域数据索引，地图数据元数据，用于注册自定义地图数据，告知系统该如何读取与组织自定义数据
\n下面的数据为默认注册的三个区域索引，areaPath相对于应用根目录，也可以注册外部地址
\n[\n {\n \"label\": \"中国三级行政区域\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/_default.json\"\n },\n {\n \"label\": \"世界地图-en\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/world-area.json\"\n },\n {\n \"label\": \"世界地图-cn\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/world-area-cn.json\"\n }\n]\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210629105239.png\")
如：新注册一个区域
\n以中国三级行政区域(_default.json)为例，解释地图数据字典的格式
\n| 属性 | \n描述 | \n
|---|---|
| level | \n层级 | \n
| name | \n名称 | \n
| code | \n唯一标识，支持中文 | \n
| dataPath | \ngeojson数据地址 | \n
| items | \n子节点，结构与Area一致，可以没有子节点 | \n
有子节点的数据可用于区域地图下钻操作
\n{\n \"level\": 0,\n \"name\": \"中国\",\n \"code\": \"china\",\n \"dataPath\": \"ext/mapdata/china/china.json\",\n \"items\": [\n ...\n ]\n}\n样例
\n{\n \"level\": 0,\n \"name\": \"中国\",\n \"code\": \"china\",\n \"dataPath\": \"ext/mapdata/china/china.json\",\n \"items\": [\n {\n \"level\": 1,\n \"name\": \"广东省\",\n \"code\": \"44\",\n \"dataPath\": \"ext/mapdata/china/province/44.json\",\n \"items\": [\n {\n \"name\": \"广州市\",\n \"code\": \"440100\",\n \"level\": 3,\n \"dataPath\": \"ext/mapdata/china/counties/440100.json\"\n },\n ]\n }\n ....\n ]\n}\n在area-code/index.json添加望谟县信息
\n[\n {\n \"label\": \"中国三级行政区域\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/_default.json\"\n },\n {\n \"label\": \"世界地图-en\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/world-area.json\"\n },\n {\n \"label\": \"望谟县\",\n \"areaPath\": \"ext/mapdata/area-code/mowang-area.json\"\n }\n]\n在area-code目录下按添加一份区域数据元数据定义
\n\n\next/mapdata/area-code/mowang-area.json
\n
area-code\n├── _default.json\n├── index.json\n├── mowang-area.json\n└── world-area.json\n{\n \"level\": 0,\n \"name\": \"望谟县\",\n \"code\": \"mowang\",\n \"dataPath\": \"ext/mapdata/mowang/mowang.json\"\n \"items\": [\n ...乡镇数据信息\n ]\n}\n新建一个目录ext/mapdata/mowang用于存放刚才注册区域的geojson数据
mapdata\n...\n├── mowang\n│ ├── 1-zhen // 文件夹：镇相关地图数据\n│ ├── 2-cun // 文件夹：村相关地图数据\n│ ├── 3-zu // 文件夹：组相关地图数据文件夹\n│ └── mowang.json // 文件：县地图数据\n\n成功注册之后，区域地图选择地图数据下拉及可看到，您在index.json中新增注册的地图；
\n提示
\n该文件可能会被缓存, 1.4.3开始索引文件支持在系统配置页面修改
\n按照上面演示注册成功之后，下面的边饶镇应该显示是望谟县
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160300.png\")
通过本章学习，您将掌握数据透视的基本原理，交叉表的使用，表面快速计算(包含下面知识点):
\n数据透视模型v1.8
\nv1.8之后原来仅交叉表支持的值类型变化操作，拓展到所有图形，这样带来的好处是:
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518092214.png\")
一个普通的交叉表包含行表头, 列表头与中间的汇总指标数据
\n提示
\n所谓行表头的行是相对于数据来说的, 一行数据的表头, 而不是表头本身以行形式排列
![\"\"](\"./../../../assets/cross-table/cross_table.png\")
\n\n当我们有了原始的交叉表表格之后，可以对表格上的数据(视图数据)进行二次加工，快速值类型转换计算行列占比、总占比等
\n
使用场景\n参与计算又不需要展示, 如:
\n交叉表数据计算
\n默认隐藏的单元格不参与快速计算，如果需要让隐藏的单元格参与计算，需要开启对应配置中包含隐藏配置
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131415086.png\")
隐藏的数据不会在数据源层过滤, @1表示展开之后的第1个值, 常用于同环比隐藏
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518111619.png\")
指标不设置隐藏条件开启隐藏，所有指标列均会隐藏
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131353778.png\")
\n从v1.13开始支持配置带维度条件的指标列隐藏
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130153742.png\")
在原始值基础之上, 只需简单对指标进行值类型设置之后原始数值将进行相应换算成占比, 同比, 环比等;
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518093417.png\")
原始指标列可以重复使用, 为了展示效果, 下图对开销指标使用了两次,\n第一次列展示原始值, 第二列换算成列占比
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518093741.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518104258.png\")
行占比子分组
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518104531.png\")
如: 统计每年统计每月成本占比, 操作步骤如下:
\n1 值类型选择更多
![](\"../../../assets/cross-table/enter-more-value-type.png\")
\n2 跳出弹出框, 值类型依旧选择列占比, 然后子分组选择年对应的字段year
![](\"../../../assets/cross-table/advantage-value-type-menu.png\")
\n下图 USA 的列占比分成了按销售年份分成了 2 组, 为了让结果更加直观, 提前开启了列汇总功能, 显示 200%
![](\"../../../assets/cross-table/percent-by-column-grouped.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/percent-by-total.png\")
\n改变值类型为排序
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518113810.png\")
![](\"../../../assets/cross-table/value-type-rank.png\"){kind=icon}
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518105503.png\")
\n\n没有值则不参与计算
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518131357.png\")
环比, 同比统计属于高级统计操作, 交互稍微复杂些
\n点击值类型里面更多操作, 弹出高级对话框, 值类型选择滞后比较
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518131905.png\")
值类型一栏不选即可), 从下图可以看出, 原来的成本列相对于原始值在列上有滞后量为 1 行的错位(滞后量可自行调节, 可正可负)![](\"../../../assets/cross-table/lag-1.png\")
\n值类型改成差值![](\"../../../assets/cross-table/select-lag-valuetype.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/lag-valuetype-table.png\")
\n值类型改成变化率![](\"../../../assets/cross-table/change-rate.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220207120130.png\")
同比一般情况下是今年第 n 月与去年第 n 月比。设计时需要有一列包含年信息的列.\n在高级值类型操作框, 选择值类型为同比, 日期选择包含年信息的列 year, 日期格式与实际日期格式保持一致, 便于日期解析, 同样先可以选值类型有,值, 差值, 变化率三个选项:
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/%E5%90%8C%E6%AF%94%E8%AE%BE%E7%BD%AE.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show.png\")
\n差值
\n调整值类型改成差值\n
![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show-diff.png\")
\n变化率
\n调整值类型改成变化率\n
![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show-changerate.png\")
\n\n\n最后演示一个极端的例子, 有时候用户的表格里面可能包含完整日期列
\nthe_date如下:
![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show-specialcase.png\")
\n而同比的值搜索定义为
\n查找上一年份所在行, 该行需要求除年份外其他维度列相同, 这个时候显然日期列会干扰同比行搜索, 考虑到这种情景, 我增加了忽略列选项,用户只需在刚才的高级搜索框里面设置 the_date(日期) 为忽略比较列即可:
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/%E5%90%8C%E6%AF%94%E8%AE%BE%E7%BD%AE-%E5%BF%BD%E7%95%A5%E5%88%97.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show-specialcase-result1.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/yoy-show-specialcase-result2.png\")
\n除了三个占比(行占比、列占比、总占比)之外，其他的几种值类型变化都可以设置计算方向，默认计算方向为列
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518133136.png\")
考虑到之前维度隐藏设置，默认被隐藏的值不参与计算，如果需要隐藏的单元格参与运算可以打开包含隐藏配置
值类型变化之后，如果需要显示原值可以开打显示原值配置，此外还可以配置原值格式化
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518133505.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518133429.png\")
分类别统计销售开销topN前五的产品类别
\n<= 5![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221108161152.png\")
值类型表达式可以实现上述所有类型的值变化，但是常用于依赖计算，逻辑判断，或者输出文本值
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518141606.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518141638.png\")
提示
\n表达式依赖的指标列必须在表格中原始存在
\n可以设置隐藏
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518142507.png\")
表格汇总功能, 可以对行/列上进行: 求和sum, 平均avg, 最大max, 最小min统计，企业版 v0.6 新增表达式高级汇总
![](\"../../../assets/cross-table/summary-setting.png\")
\n汇总表头名设置可在图表微调配置中修改
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220214153918.png\")
\n\n\n单个聚合函数语法：
\nagg('指标', ['列维度'...])， 可通过聚合栏辅助输入
agg 代表聚合类型指标辅助输入，需要用单引号包裹输入, 交叉表最终输出的指标表头保持一致null), 如: sum('开销')则统计粒度为默认粒度[]代表统计所有行/列维层级对应数据sum('开销', ...)/sum('销售额', ...)// 与多行注释 /\\* \\*/语法检查提示
\n语法检测只能检查表达式书写是否有明细的语法错误，如：不支持的聚合函数、需要英文括号的地方输入了中文括号, 不能够检测输入的维度数组成员是否正确，也有可能语法检测正确之后发生运行时异常
\n![](\"../../../assets/cross-table/summary-setting-col-exp.png\")
\n\n\n单个聚合函数语法：
\nagg('指标', ['行维度'...])， 可通过聚合栏辅助输入
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518135457.png\")
总计既没有行维，也没有列为，总计只有在同时存在行列汇总时才会显示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518141119.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518141240.png\")
点击指标编辑按钮，弹出下拉框选择列小计，进入列小计设计：
\n开销指标上选定了在年-性别级别之上进行小计；销售额指标上选定了在年级别之上进行小计年-性别小计级别对应的粒度为： 行维度年-性别 + 固定列维度会员等级[Golden]性别维度下所有该列（Golden+开销）对应的数据![](\"../../../assets/cross-table/sub-summary-simple.png\")
\n![](\"../../../assets/cross-table/sub-summary-simple-show.png\")
\n如上所述简单列小计统计的单元格范围是固定的，用户只能修改聚合类型，但是如果需要改变统计粒度，又或者是统计两个不同指标之间的算数运算值，则需要用到表达式小计
\n小计计算类型下拉选择复杂聚合，进入小计表达式编辑：
\n\n单个聚合函数语法：
\nagg('指标', ['行维度'...], ['列维度'...])， 可通过聚合栏辅助输入
agg 代表聚合类型指标辅助输入，需要用单引号包裹输入, 如交叉表最终输出的指标表头保持一致（出现重复指标输入会有后缀）null), 如: sum('开销')则统计粒度为默认粒度![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518135051.png\")
理解默认颗粒度
\n// 上面的小计单元格\nsum('销售额') = sum('销售额', null, null) = sum('销售额', ['年'], ['国家’])
\n粒度提升
\n小计粒度改变只能在默认改小计级别默认粒度上放大上卷，不能下钻，如：小计级别['年', '性别']，可以上卷为['年'], 不能下钻到['年','性别','国家']，因为该小计上没有任何对应的国家维度值；
\n[]代表统计所有行/列维层级对应数据sum('开销', ...)/sum('销售额', ...)// 与多行注释 /\\* \\*/语法检查// 在小计栏统计月占比\nsum('开销', ['年', '月']) / sum('开销', ['年']);\nTips
\n语法检测只能检查表达式书写是否有明细的语法错误，如：不支持的聚合函数、需要英文括号的地方输入了中文括号, 不能够检测输入的维度数组成员是否正确，也有可能语法检测正确之后发生运行时异常
\n![](\"../../../assets/cross-table/sub-summary-exp.png\")
\n交叉表布局配置为非即时生效配置，即变更配置之后需要点击图表预览重新渲染图表
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518144322.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/table-ahead-summary.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518144859.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518144830.png\")
存在列维，且只有一个指标时，如果觉得指标名称重复出现不太好看，可以配置关闭单指标显示值表头开关，下过如下
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518144718.png\")
值样式包含百分比样式, 分段样式, 当设置值显示百分比的时候自动映射百分比样式;
\n![](\"../../../assets/cross-table/cellstyle-setting.png\")
\n当指标格式化为百分数之后，使用百分比样式可以快速设置指标样式，包含正负值背景颜色、字体颜色、图标、图标颜色，其中图标配置从2.0版本开始支持
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131518644.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131530592.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131531114.png\")
通过表格值样式热力图, 用户可以迅速定位表格中值分布, 热力图配置中, 字体颜色, 单元格底色都有默认值, 最小值与最大值能自动计算获取; 没有特殊需求均可不做设置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131521540.png\")
热力图效果如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131528143.png\")
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220207120315.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220207120534.png\")
\n\n从2.1开始支持区分热力图中正负值颜色配置
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131524879.png\")
通过条件样式配置维度条件、指标条件精确定位指标单元格, 如：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131442208.png\")
交叉表支持单独配置是否显示左右边框与上下边框，注意上下边框关闭时表头和最后一行数据行下边框不会隐藏，如果需要不显示所有边框，可以将边框线条宽度设置为0
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/crosstable-border.gif\")
配置固定前N列实现表头固定，默认前N列包含指标列，如果不需要固定指标列，可以关闭固定指标开关
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/crosstable-fixcolumn.gif\")
表头换行、在行维与指标上设定列宽， 默认情况下单元格内容均不换行，如果配置了列宽之后希望换行可以打开允许换行开关
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/table-colwidth-wrapper.gif\")
交互排序是指点击值表头，实现排序设定的效果，注意
\n排序交互功能之后可以不显示排序头标列表头与行表头字体可以独立配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131606443.png\")
默认情况下表格会根据容器高度自动分页，通过是否显示页脚或是否显示页码关闭页码，可以实现表格不分页
支持调整
\n在表格不分页的情况下可以配置滚动条颜色，这在大屏样式配置时非常有用
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131611274.png\")
交叉表支持开启自动滚动, 仅需设置滚动条 -> 取消页码显示 -> 打开自动滚动
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/交叉表滚动.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131617020.png\")
除了值样式目前在表格导出的时候不能保持一致之外, 值类型, 汇总在导出的时候都能在 Excel 里面体现出来, 后续值样式也会实现导出兼容.
\n![](\"../../../assets/cross-table/table-export.png\")
\n汇总计算背景
\n在此之前行/列汇总、小计、合计汇总计算仅针对表格上已有的数据(视图数据/表面数据)进行二次处理从而实现汇总功能
\n如下图所示在订单表数据上统计用户数，汇总方式为count(distinct userid)，白色单元格的数值为查询出来的精确结果，
\nselect member_card, channel, year, month,\n count(distinct userid)\n from table\n group by member_card, channel, year, month\n我们知道一个用户可能在OFFLINE、ONLINE不同渠道下过订单，在一年之中会员等级也可能有升级或降级，因此小计和列汇总计数的时候不能简单做求和运算，而是需要提升汇总颗粒度再此查询
\n-- 列小计统计\nselect member_card, year, month,\n count(distinct userid)\n from table\n group by member_card, year, month\n \n-- 列汇总统计\nselect year, month,\n count(distinct userid)\n from table\n group by year, month\n汇总同环比等值类型变化
\n深入使用过汇总功能的用户知道汇总单元格不能支持占比、同环比之类的值类型变化快速计算，下表中的小计和汇总行的同、环比在之前的单次查询中也无法计算
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130141343.png\")
功能引入
\n为了解决此类问题，本次更新中新增了汇总下推数据源计算的功能，在遇到count/distinct，数据集表达式等必须下推计算的汇总会自动下推计算，下面是汇总下推数据源实现的功能清单
\n对于数据集表达式类型汇总，值类型增加原类型，在汇总粒度上沿用原来的汇总计算公式
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130144547.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/sub_agg_value_type.gif\")
一个交叉表综合行汇总、列汇总，行小计、列小计、列汇总与行小计交叉、列小计与行小计交叉、列小计与行汇总交叉、总计，需要进行9次查询
\n提示
\n因此，请在不需要的汇总下推的时候尽量使用表格结果集进行配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240130150333.png\")
所有带坐标轴的图形，轴样式配置基本类似
\n在进行图表样式配置之前请先了解图表组成的几个重要元素
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131702457.png\")
对应的配置栏目如下图所示:
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131708412.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/交叉表基础原理.png\")
在原值基础上交叉表支持下面值类型计算, 详细请参考高级交叉表/数据透视章节
\n交叉表支持开启自动滚动, 仅需设置滚动条 -> 取消页码显示 -> 打开自动滚动
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121102831.png\")
每列显示为一条线，或者一个柱形图序列。
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nX 轴 | \n放置一个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个或者多个指标节点 | \n
| 添加轴 | \n显示双轴 | \n建议为不同的轴配置成不同的图形类别，如：柱线 | \n
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/%E6%9F%B1%E7%BA%BF%E5%9B%BE.png\")
\n轴类型下拉选择堆叠柱，可以对拆分的指标(有列维)进行堆叠
\n提示
\nv1.10之前指标堆叠堆叠只能对相同的指标进行堆叠，多个不同的指标没有列维的场景不能进行堆叠
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213153644.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/按轴堆叠.gif\")
按列维度堆叠不同指标 → 开启堆积排序 → 选择堆积指标
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/按列维堆叠-排序指标.gif\")
按轴堆叠 → 开启堆积排序 → 选择堆叠轴
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/按轴堆叠-排序指标.gif\")
柱线图添加轴即可绘制为双轴图，建议为不同的轴配置成不同的图形类别，如：柱线
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/双轴图.png\")
默认值轴位垂直轴，通过设定值轴位水平轴可以绘制条形水平柱
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213154342.png\")
柱图通过设定柱体样式实现山峰图效果，山峰图值轴最小值强制固定位0，否则会出现山峰起点不在类别轴的问题
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/chart-hill.gif\")
支持按列维拆分为时间线的不同节点，动态叙事
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/bar-timeline.gif\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517160305.png\")
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 起始 | \n设置展示的项目从第几名开始 | \n
| 记录数 | \n展示记录数 | \n
| 开启滚动 | \n当所有记录数大于展示记录数时可开启滚动显示 | \n
瀑布图常用与累计统计, 每一项的开始为前一项的结束，最后一项为汇总值
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个或多个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517161740.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n0个或多个 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 2 个或指标，第二个指标为目标值 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517162311.png\")
用子弹图实现多进度条可视化，0-1规范对齐不同目标值的项目
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/bullet-progress.gif\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517155442.png\")
每列显示一个饼图
\n![](\"../../assets/widget/chart_pie.png\")
\n饼图按行绘制
\n默认饼图按列绘制，如果希望按行绘制可以在设置中修改
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213154818.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/旭日图.png\")
指标卡 输入没有维度信息时，一个指标值，如果需要进行同环比比较计算，需要增加行维，让一个值变成一个系列，然后引擎会按照默认偏移量进行比较计算，
\n\n\n默认情况下，环比比较偏移量为1，即与上一个数值进行比较， 同比比较偏移量为12，支持微调项目中修改
\n
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/kpi%E5%90%8C%E7%8E%AF%E6%AF%94.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240220100034.png\")
一般情况下一个漏斗需要显示如 展示->点击->提交->付款, 一连串不同度量的数值， 在交叉表里面为值轴放置的多个列\n行里面的值会按大小自动排序之后形成漏斗\n所以漏斗图一行一个漏斗， 下面的 Demo 没有实际意义，仅仅作为演示说明
\n![](\"../../assets/widget/chart_funnel.png\")
\n![](\"../../assets/widget/chart_sanky.png\")
\n以行值和列值为节点，单元格为行到列的连接进行画图，交叉表可以视为一个连接矩阵
\n有很多人问为什么自己的桑基图没有层级，其实桑基图的层级和你的数据本身有关.
\n 数据里面有\n A -> B 和 B -> C， B为中间层，就会自动适配出两层\n 另外注意一点EChart对数据要求，不能成环 \\(A->B..->A\\)\n支持按列绘制网或按行绘制网
\n![](\"../../assets/widget/Chart_Radar.png\")
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nX 轴 | \n放置一个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 值 | \nY 轴、气泡大小、颜色深度 | \n每个指标节点对应一个属性 | \n
![](\"../../assets/widget/Chart_Bubble.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/bubble-xAixs.gif\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nY 轴 | \n只能放置一个维度节点 | \n
| 指标 | \nX 轴左右两边 | \n只能放置两个指标节点 | \n
![](\"../../assets/widget/chart_contrast.png\")
\n只有能一个或多个行维节点
\n![](\"../../assets/widget/chart_wordcloud.png\")
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n多个行维代表多层，用颜色来区分类目 | \n放置一个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n拆分系列 | \n放置零个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n用面积来表示数值 | \n放置 1 个或多个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/5-矩形树图多指标.gif\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![](\"../../assets/widget/chart_calender.png\")
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n中心点集 | \n放置 1 个或者 2 个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n放置 1 个或者 2 个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E5%9B%BE.png\")
\n箱线图需要2个或2个以上的行维，第一个行维作为横轴(分类轴)，后面的行维把第一个行维拆分之后的数据组和用于绘制一个箱体
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517153034.png\")
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 分组行维数 | \n用于分组的行维数，默认使用一个行维 | \n
| 是否显示最小 | \n是否显示最小 | \n
| 是否显示最大 | \n是否显示最大 | \n
| 分位数-q1 | \n默认为25%分位数 | \n
| 分位数-q2 | \n默认为50%分位数 | \n
| 分位数-q3 | \n默认为75%分位数 | \n
树形图按根据行维的层级结构绘制树，可以有0个或者多个指标，层级节点能汇总下级节点指标值, 目前仅支持sum汇总子节点
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230512152936.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408151649583.png\")
该地图需要的数据为带行政单位的省市县(区)维度, 如: 湖南省 -> 长沙市 -> 望城区, 打开下钻功能支持三级下钻
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/区域地图.png\")
3D地区使用配置与区域地图类似，不支持列维配置
\n3D地球，地理位置数据为中文地名, 可以是国家，如：中国、美国；也可以是全球有主要城市：伦敦、纽约、北京等；
\n展示是形式有[区域标牌]、[气泡]、[标线地图]三种，[区域标牌]、[气泡]取行维的第一个字段作为地图位置数据;
\n[标线地图]取第一个行维为起始位置，第二个行维为结束位置
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408191638805.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408191643386.png\")
EXPORT TO POWER BI, 弹窗中右键保存svg到本地\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408191646767.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408151707100.png\")
除了按数值大小映射区域颜色深度之外，还支持按列维区分色块
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408151705484.png\")
与透视表/交叉表不同之处在于, 交叉表有行表头与列表头两个表头, 如果把两个表头看做一个二维坐标系，则通过两个表头可以定位唯一一个值，在明细表中用同样的表头条件查询数据则可以查询出多个值，因此在交叉表中就要聚合操作，明细表则不需要聚合操作；
\n如下图所示，明细表和交叉表在同时限定维度年与性别的情况下，明细表会返回大量没有经过聚合的重复数据，交叉表返回的则是对两个维度进行聚合之后的结果集。
| \n \n \n ![](\"../../assets/widget/cn-detailtable.png\") \n 明细表 \n | \n \n \n \n ![](\"../../assets/widget/cn-detailtable2pivot.png\") \n 交叉表 \n | \n
明细表后台直接对数据集查询，默认返回前 2000 条数据，前端对 2000 条数据进行分页；结果集大小可在图表配置栏配置；
\n导出数据不做限制，后台查询好结果集之后返回全量数据；但是，还是请用户使用的过程当中注意控制下数据量大小，建议在百万级别之下；
\n用户可以通过维度过滤添加数据筛选条件查询自己关系的明细数据
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104161638.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104161712.png\")
版本1.5.0之前明细表合并逻辑不考虑父格是否相同，只要当前格与同列上一格值一样则合并，这样会造成下面的合并错误
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211023162818.png\")
从版本1.5.0开始明细表合并逻辑需要左父格和当前格与上格一致则自动合并;
\n此外，考虑下面的业务场景，母订单可以拆分成2个子订单，但是运费只有一笔需要合并，效果如下:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211023163153.png\")
\n如果按照上面父格相同要求对比父格，则由于子订单不一致合并失败，为了解决该问题，可以修改配置
运费列的父格为主订单号则只做用户指定列比较站点列配置禁止合并则不会做合并处理![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20211023164706.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104161730.png\")
/**\n colDef: 列定义: {\n \"index\":0, \"dimType\":\"column\", \"typeIndex\":0,\n \"prop\":\"_0\", \"name\":\"gender\", \"alias\":\"性别\", \"label\":\"性别\",\n \"sort\":\"desc\", \"formatter\":null,\n \"align\":\"left\", \"width\":\"100\",\n \"headers\":[\"合并\"]\n },\n value: 当前单元格值\n row: 该行所有列 {\n \"gender\": { \"alias\": \"性别\", \"value\": \"M\" },\n \"the_year\": { \"alias\": \"年\", \"value\": \"2016\" },\n ...\n }\n **/\n\n\nformatter = function(colDef, value, row) {\n debugger // 也可以尝试在这里加入断点观察参数结构\n let {label} = colDef;\n if (label == '开销') {\n let color = value > 2 ? 'green' : 'red';\n return `<div style=\"fheight:100%;\">\n <span style=\"margin-right: 5px;color:${color}\">\n <i></i></span> ${value}\n </div>`\n } else {\n return value;\n }\n}\n\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/download2db.gif\")
注意
\n如果导出目标数据库为Doris，因为Doris与MySql驱动和链接配置一样，但是建表语法和数据加载机制又有区别，所以需要在数据源中标记数据源为Doris，标记为Doris的数据源，后续数据导入到Doris会有相应优化处理
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230810115759.png\")
同样，散点图也是一种不需要数据聚合的图表，除了聚合之外，另外一点与气泡图不一样的地方在于，散点图的 x 轴和 y 轴都可以既是指标或者维度，\n散点图做图基于明细数据，在选定 x 轴和 y 轴的情况下，默认用明细数据表的第一列和第二列作为 x 轴和 y 轴，轴值类型默认为 Category，\n用 Category 作轴值类型，后台需要对轴所有值进行计算出重保存，有一定开销；如果值类型为数值，则只要计算最大与最小值；请根据实际情况配置轴值类型；
\n列维度若有配置则会联合作为散点分类；
维度、指标配置映射
\n\n\n考虑到性能问题与误操作，散点图也默认配置了 2000 条返回记录的限制；
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517163507.png\")
考虑到精确的经纬度数据也很少会有重复，所有在 0.6 版本中基于经纬度的中国地图，也采用明细数据结果进行绘图；
\n经度和维度来源经度、来源维度、目标经度、 目标维度，列维度放置分类![](\"../../assets/widget/cn-chinamap-detaildata.png\")
\n 经纬度数据地图
\n经纬度地图为明细数据地图，明细数据查询需要需要设置明细数据返回量，目前不支持大规模数据渲染
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/标线地图.png\")
饼图用于展示数据占比，默认与交叉表的对应关系为每列显示一个饼图
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151503478.png\")
环形图、兰丁格尔玫瑰图也属于饼图，普通的饼图通过配置内外径大小也能转化为环形图
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151459914.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/pie-innerradius.gif\")
ECharts中饼图布局没有上下左右边距的概念，只有中心和半径，如果下图图列较宽时可以通过调整布局中水平偏移让出空间
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151620861.png\")
\n\n两行列图例调整图例大小的高度属性为固定值，高度不够时自动分列
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/pie-labelStyle.gif\")
增加列维之后多列会自动拆分为多个饼图，支持配置拆分的行列数量，行*列数网格>饼图数量时按用户配置行列拆分，不足时按NxN矩阵自动拆分
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/multi-pies.gif\")
饼图扇区默认是有排序的，您可以改变排序规则，或关闭排序，关闭排序之后扇区的顺序与交叉表中列顺序一致
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/pie-sort.gif\")
常见合并长尾扇区的方案有两种
\n当饼图扇区出现长尾数据时，您可以配置最小扇区大小，占比小于最小扇区大小的类目将被合并为一个扇区，这样用户可以把注意力集中在占比较大的关键类目
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/pie-minsec.gif\")
饼图扇区支持TopN扇区显示控制,其他扇区排在最后
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/pie-topN.gif\")
默认饼图按列绘制，如果希望按行绘制可以在设置中修改
\n
ECharts饼图扇区没有间距的概念，如果实现类似扇区的间距的效果可以通过单项样式中增加边框，边框颜色设置为和背景一样的颜色
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151647640.png\")
柱线图，为柱图、线图、柱和线(单轴、双轴)的混合类图形，其中我们常说的条形图也是属于柱线图(值轴选定为x轴即可)
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n类别轴 | \n放置一个或者多个维度节点，通常用作类别轴 | \n
| 列维 | \n分类 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个或者多个指标节点 | \n
| 添加轴 | \n显示双轴 | \n建议为不同的轴配置成不同的图形类别，如：柱线 | \n
每列显示为一条线，或者一个柱形图序列。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501140957879.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/柱线图.png\")
轴类型下拉选择堆叠柱，可以对拆分的指标(有列维)进行堆叠
\n提示
\nv1.10之前指标堆叠堆叠只能对相同的指标进行堆叠，多个不同的指标没有列维的场景不能进行堆叠
\n
默认堆叠被列维拆分的相同指标，如果您的数据在业务逻辑上需要堆叠不同的指标，可以进行下列配置实现：
\n按列维度堆叠不同指标 → 开启堆积排序 → 选择堆积指标
\n
按轴堆叠 → 开启堆积排序 → 选择堆叠轴
\n
柱线图添加轴即可绘制为双轴图，建议为不同的轴配置成不同的图形类别，如：柱线
\n
默认值轴为垂直轴，通过设定值轴位水平轴可以绘制条形水平柱
\n
柱图通过设定柱体样式实现山峰图效果，山峰图值轴最小值强制固定位0，否则会出现山峰起点不在类别轴的问题
\n
开启图表拆分之后，默认情况下根据拆分图表数据量自动生成N*N的网格，用户可以输入固定的行列数量生成拆分子格
\n拆分依据支持按指标位置拆分，柱线图支持配置拆分列维数量：
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/split-by.gif\")
默认情况下每个子图都有自己的轴，值轴最大值与最小值独立自动适配，从2.1开始支持开启共享值轴与共享类别轴
\n共享值轴之后所有子图的最小、最大值统一处理，便于对比各图数据差异
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/line-shareaxes.gif\")
在进行图表样式配置之前请先了解图表组成的几个重要元素
\n
\n双值轴场景下如果有负数值，往往两边值轴的0值不对齐，通过配置对齐0值可以快速对齐0值
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/双轴0值对齐.gif\")
开启单选模式，在图表显示时每次仅显示一个系列的数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/line-legend-single.gif\")
您还可以设置初始化时默认选中的图例
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131926830.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/line-legend-selall-reverse.gif\")
图例布局支持配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131941515.png\")
单项样式是只每个柱子的样式，包含边框，阴影，透明度等
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501131945267.png\")
支持按列维拆分为时间线的不同节点，动态叙事
\n
\n\n销量越好的产品挣得越多吗？
\n
回答这个问题需要考虑两个指标：销售额和利润。现在，我们可以在按销售额排序的同时，按利润渲染颜色。
\n隐藏利润指标，销售额的值样式将根据隐藏的利润值进行着色。这样，您可以得到下面的产品类别销售额排名，其中蓝色越深表示利润越多，黄色表示利润为负，即亏损产品。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191335268.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191352421.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191353122.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191340818.png\")
着色最大、最小、最后一项
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230512134106.png\")
值轴标记线包含
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141057231.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141105942.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141123839.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
旭日图也叫多层级饼图适用于需要直观表现 “从整体到部分” 或 “从上到下逐级分解” 的场景, 配合交互功能，如下图尤其适合探索性的阅读图表。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/sunbrust.gif\")
案例：
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n层级 | \n放置多个维度节点, 维度节点的数量决定了旭日图的层级 | \n
| 列维 | \n拆分 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个或者多个指标节点 | \n
样式配置栏中开启自定义层级之后可以对每一层的独立配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151708116.png\")
矩形树图与旭日图使用场景类似，适用于需要直观表现 “从整体到部分” 或 “从上到下逐级分解” 的场景，相对于旭日图矩形树图能更多的利用画布空间
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n多个行维代表多层，用颜色来区分类目 | \n放置一个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n拆分系列 | \n放置零个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n用面积来表示数值 | \n放置 1 个或多个指标节点 | \n
默认最多展示4个层级，可以调整初始化时展示的层级数量
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/tree-rect-level.gif\")
支持显示项目在当前层级中的占比与总占比，占比精度配置占计算精确到小数点后几位
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/tree-rect-percent.gif\")
当有多个系列时，可以通过图例切换
\n
指标卡在数据看板中扮演着非常重要的角色，本章将学习通过BI设计各种风格的指标卡
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141601021.png\")
指标卡配置至少需要一个指标，我们从最简单的一个指标开始
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141355374.png\")
当配置多个指标或者增加列维指标卡组件则可以通过网格形式一次展示多个指标
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141359668.png\")
指标支持统一配置前缀、后缀，或者为每个指标单独配置前缀后缀，
\n\n\n指标卡的前后缀配置与格式化的前后缀不同之处在于前后缀配置可以独立的配置前后缀字体样式
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141417167.png\")
可以在图表配置中为指标配置注释也在可以数据集中对指标字段统一配置注释，不希望显示注释可以在指标名/指标值配置栏中关闭注释显示
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141443745.png\")
指标卡默认以卡片风格展示，您可以通过样式->风格切换不同的展示风格
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-style-change.gif\")
为指标卡配置背景图，背景图可以是网络图片或者上传图
\n
指标卡背景色配置，第一个指标卡背景色单独配置，v2.1之后，多个指标卡可以通过调色板批量控制
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141504645.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141526076.png\")
朴素风格指标卡常用于大屏指标展示，原始的朴素风格指标卡只有指标名与指标值，\n甚至大多数场景下配合不显示指标名(指标名单独用文本组件显示)
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141525362.png\")
翻牌器每个数字展示位一个数字卡片
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141531184.png\")
表格风格指标卡用于一表格形式展示多个指标
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141545412.png\")
主从风格指标卡用于展示一个关键主指标，多个从指标的场景
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141553072.png\")
多个指标使用grid网格布局，默认一个指标卡片占一个网格，
\n您可以设置网格划分的行列数，也可以对特定指标的其实行列、行列跨度进行设置
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141607023.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-splides.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grpbycol.gif\")
如果没有列维您还可以通过增加指标栏的形式给指标分组
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151346866.png\")
在开始多指标组合布局之前，先认识一下组合之后的指标卡片元素
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501141629009.png\")
组合指标元素很多，为了方便布局调整，我们提供了布局辅助线，开启辅助线之后可以清晰的观察每个区块、每个元素的位置与大小
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-helpline.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-titleby.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-titlepos.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grpiconpos.gif\")
还可以配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-icons-cfg.gif\"){kind=icon}
指标组为网格布局，你可以配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-metrics-grid.gif\")
指标组中指标项统一配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501142007152.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-metricsitem.gif\")
您可以配置指标项的
\n开启主从指标，指标组内第一个指标会作为主指标, 主指标项目可以独立配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/kpi-grp-mainsub.gif\")
指标卡 输入没有行维度信息时只有一个指标值，如果需要进行同环比比较计算，需要增加行维，让一个值变成一个系列，然后引擎会按照默认偏移量进行比较计算，
\n\n\n默认情况下，环比比较偏移量为1，即与上一个数值进行比较， 同比比较偏移量为12，支持微调项目中修改
\n
\n从上面的同环比快速计算逻辑可以看出，如果数据过滤了对比日期之后表面数据，那么同环比值无法计算。
\n如果希望在数据源层面进行计算，并且希望看板参数上能指定过滤周期，可以参考下面的逻辑实现
IF(`r_date` = '${dt!cdt.now(\"yyyy-MM-dd\")}', `store_sales`, 0)\nIF(addDay(`r_date`, 1) = '${dt!cdt.now(\"yyyy-MM-dd\")}', `store_sales`, 0)\nCHGRATE(sum(`昨日销售额`), sum(`今日销售额`))\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151152009.png\")
IF( \n DATETRUNC('month', `r_date`) = '${cdt.startOfMonth(dt, \"yyyy-MM-dd\")}', \n `store_sales`, 0)\nIF(\n DATETRUNC('month', addMonth(`r_date`, 1)) = '${cdt.startOfMonth(dt, \"yyyy-MM-dd\")}', \n `store_sales`, 0)\nCHGRATE(sum(`上月销售额`), sum(`本月销售额`), 0)\n月环比总结:
\nr_date)函数处理到月初第一天，然后利用环境变量函数把传入的日期也调整到月初第一天${cdt.startOfMonth(dt, "yyyy-MM-dd")}r_date通过addMonth增加一个月，其他处理和本月销售额一直![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501151159937.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \ny 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161538961.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/rankbar-nopos.gif\")
打开开启滚动，排行榜自动轮播
\n| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 页行数 | \n每页显示记录数 | \n
| 步长 | \n每次滚动行数 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121110412.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n0个或多个 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 2 个或指标，第一个指标为实际值，第二个指标为目标值 | \n
用子弹图实现多进度条可视化，0-1规范对齐不同目标值的项目
\n
请参考轴样式配置
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517162311.png", "date_modified": "2025-02-24T10:44:16.755Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "气泡图", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/08-bubble/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/08-bubble/", "content_html": "气泡图是一种用于显示三维数据的可视化图表。它通过在二维平面上绘制气泡的 位置 （X轴和Y轴），并用 气泡的大小 和 颜色 表示额外的数据维度，从而帮助用户更直观地分析数据的分布、关系和趋势。
\n特点
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n默认为X轴，设置指标为X轴之后，行维仅用于分类标记 | \n放置一个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n颜色分类 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 值 | \nY 轴、气泡大小、颜色深度 | \n每个指标节点对应一个属性 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501170914651.png\")
适用条件
\n默认横轴为行维，气泡图横轴设定为指标, 通过指标配置可以设定，横轴(x轴)支持显示指标，
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161724577.png\")
小技巧
\n出现气泡重叠可以通过设置单项样式中边框增加边界效果
\n指标栏不配置指标，可以实现下面所有气泡在一条线上的效果
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240219103644.png\")
开启时间线配置，选择用于时间线分类的列维数量，默认为0时为所有列维
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161715990.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/scatter-timeline.gif\")
\n\n开启时间线和拆分逻辑暂时不能同时存在
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161729960.png\")
开启数字标签支持显示所有维度和指标信息，支持配置关闭不需要的信息显示
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161741123.png\")
如果您只需要关闭类别中特定配置的数字标签显示，可以在配置编辑中在数字标签中显示配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161747861.png\")
请参考轴样式配置
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501170914651.png", "date_modified": "2025-02-24T10:44:16.756Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "瀑布图", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/07-waterfall/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/07-waterfall/", "content_html": "瀑布图（Waterfall Chart）常用于展示数值的累积变化。以下是它的典型使用场景： 瀑布图的使用场景
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n分类 | \n不放置 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个或多个指标节点 | \n
指标值样式配置，作色字段选择自身，作色类型选择自动或者双色可以区分负增长颜色
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501161625022.png\")
请参考轴样式配置
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230517161740.png", "date_modified": "2025-02-24T10:44:16.756Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "漏斗图", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/09-funnel/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/09-funnel/", "content_html": "漏斗图( Funnel Chart)，形如“漏斗”，用于单流程分析，在开始和结束之间由N个流程环节组成。漏斗图的起始总是100%，并在各个环节依次减少，每个环节用一个梯形来表示，整体形如漏斗。一般来说，所有梯形的高度应是一致的，这会有助人们辨别数值间的差异。
\n需要注意的是，漏斗图的各个环节，有逻辑上的顺序关系。同时，漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。漏斗图最适宜用来呈现业务流程的推进情况，如用户的转化情况、订单的处理情况、招聘的录用情况等。通过漏斗图，可以较直观的看出流程中各部分的占比、发现流程中的问题，进而做出决策。
\n一般情况下一个漏斗需要显示如 展示->点击->提交->付款, 一连串不同度量的数值， 在交叉表里面为值轴放置的多个列\n行里面的值会按大小自动排序之后形成漏斗
\n所以漏斗图一行一个漏斗， 下面的 Demo 没有实际意义，仅仅作为演示说明
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501171806175.png\")
默认漏斗会把多个指标从大到小降序排列，如果不需要排序或者降序可以在配置栏调整
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/funnel-sort.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/funnel-align.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/funnel-minmax-width.gif\")
箱形图（又称为「盒须图」或「箱线图」）能方便显示数字数据组的四分位数。
\n从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers)，用来表示上、下四分位数以外的变量。异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示。这种箱形图可以垂直或水平的形式出现。
\n箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。虽然与直方图或密度图相比似乎有点原始，但它们占用较少空间，当要比较很多组或数据集之间的分布时便相当有用。
\n下面是可以从箱形图得出的观察结果：
\n最常用的两种箱形图：可变宽度和带凹槽的箱形图。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201038132.png\")
箱线图需要2个或2个以上的行维，第一个行维作为横轴(分类轴)，后面的行维把第一个行维拆分之后的数据组和用于绘制一个箱体
\n
| 配置项 | \n说明 | \n
|---|---|
| 分组行维数 | \n用于分组的行维数，默认使用一个行维 | \n
| 是否显示最小 | \n是否显示最小 | \n
| 是否显示最大 | \n是否显示最大 | \n
| 分位数-q1 | \n默认为25%分位数 | \n
| 分位数-q2 | \n默认为50%分位数 | \n
| 分位数-q3 | \n默认为75%分位数 | \n
K线图的均线是技术分析中常用的工具，用于观察股票、期货、外汇等金融产品的价格走势的趋势。均线全称是移动平均线，表示在一段时间内价格的平均值，以平滑价格波动并显示趋势方向。
\n主要特性
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201045805.png\")
在K线图中，dataZoom 是一个常用的功能，用于实现对数据的局部聚焦和缩放，方便用户在大的数据范围内专注于某一段时间的数据进行分析。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201051264.png\")
进度条类型图表包含进度条、环形精度条、计量图、水球
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201127165.png\")
进度条图表组件是一款基于SVG(loading.io)的非ECharts图表组件, 可配置选项和样式可调的效果会不如ECharts类图表
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201349695.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \ny 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n值 | \n放置 1 个或多个指标节点，增加第二个指标列维最大值，按指标位置匹配最大值 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201439331.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/loding-bar-styles.gif\")
\n\n如果改变风格不能实时变更，可以尝试点击预览强制更新
\n
环形进度条ECharts图表，支持一次绘制多个进度环, 与
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \ny 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点, 用于拆分指标 | \n
| 指标 | \n值 | \n放置 1 个或多个指标节点，增加第二个指标列维最大值，按指标位置匹配最大值 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240205141354.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201149387.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点, 用于计算同环比 | \n
| 列维 | \ny 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点, 用于拆分指标 | \n
| 指标 | \n值 | \n放置 1 个或多个指标节点，增加第二个指标列维最大值，按指标位置匹配最大值 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201451372.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201634593.png\")
水球图以水球的容量代表进度，最大值可以来自动态指标(增加第二个指标栏位最大值)，如果不配置动态指标也可以设置静态最大值
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \ny 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n值 | \n放置 1 个指标节点，增加第二个指标列维最大值 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201140304.png\")
热力图，是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时，需指定颜色映射的规则。例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。
\n热力图适合用于查看总体的情况、发现异常值、显示多个变量之间的差异，以及检测它们之间是否存在任何相关性。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201101232.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nx 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \ny 轴 | \n放置 0 个或者多个维度节点 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191509964.png\")
对比柱状图是一种以背靠背形式展示的条形图，主要用于展示同一维度下，两个指标的对比分析，便于更直观地看出对比差距。
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \nY轴 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 列维 | \n指标拆分堆叠 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 指标 | \n2对对比的指标 | \n只能放置两个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240507141229.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/contrast-midGrid.gif\")
雷达图是一种显示多变量数据的图形方法。通常从同一中心点开始等角度间隔地射出三个以上的轴，每个轴代表一个定量变量，各轴上的点依次连接成线或几何图形。
\n雷达图可以用来在变量间进行对比，或者查看变量中有没有异常值。另外，多幅雷达图之间或者雷达图的多层数据线之间，还可以进行总体数值情况的对比。
\n轴的相对位置和角度通常是无信息的。每个变量都具有自己的轴，彼此间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。在将数据映射到这些轴上时，需要注意预先对数值进行标准化处理，保证各个轴之间的数值比例能够做同级别的比较。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201706563.png\")
小明用雷达图对自己进行能力评估。能力分为：沟通能力、协作能力、领导能力、学习能力、创新能力、技术能力，每项为0-10分。
\n在某一数据对象由多个特征类别构成的情况下，用雷达图来描绘这个数据对象。比如：
\n· 篮球运动员的能力（得分能力、篮板能力、抢断能力、助攻能力、盖帽能力）
\n· 食品的营养成分（糖、维生素、矿物质、脂肪、水）
\n要求特征类别是有限的，不能过多。而且都可以归一化，或者按照统一标准来标准化。比如，身高和体重，虽然单位不同数值分布也不同，但是都可以划分为一个从最小值到最大值（或0到1）的分数（或指数），或者干脆离散化为（差、普通、优异）。
\n分类过多，或者不可在统一程度上标准化的情况。
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n分类 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 列维 | \n系列 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 指标 | \n系列值 | \n只能放置两个指标节点 | \n
默认雷达图与交叉表的关系是按列绘制一组雷达链条，按列绘制分类为行维度
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201712455.png\")
雷达图可切换按行绘制, 按行绘制的情况下分类为指标
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/radar-drawby.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/radar-base-color.gif\")
指标项目名称，可以配置
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201733050.png\")
雷达图大小与位置配置与饼图类似，通过控制
\n桑基图 (Sankey Diagram)，是一种表现流程的示意图，用于描述一组值到另一组值的流向。分支的宽度对应了数据流量的大小。
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n起点 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 列维 | \n重点 | \n只能放置一个或多个维度节点 | \n
| 指标 | \n数据流量/宽度 | \n只能放置两个指标节点 | \n
![](\"../../../assets/widget/chart_sanky.png\")
\n以行值和列值为节点，单元格为行到列的连接进行画图，交叉表可以视为一个连接矩阵
\n有很多人问为什么自己的桑基图没有层级，其实桑基图的层级和你的数据本身有关.
\n数据里面有 A -> B 和 B -> C， B为中间层，就会自动适配出两层
\n另外注意一点EChart对数据要求，不能成环 (A->B..->A)
树形图按根据行维的层级结构绘制树，可以有0个或者多个指标，层级节点能汇总下级节点指标值, 目前仅支持sum汇总子节点
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202411191508623.png\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n起点 | \n放置 1 个或者 2 个维度节点 | \n
| 列维 | \n终点 | \n放置 1 个或者 2 个维度节点 | \n
| 指标 | \n权重 | \n放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201816757.png\")
随机布局配置下可以配置分散度
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501201819825.png\")
圆环布局配置标签旋转
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/relation-rotatelabel.gif\")
SVG地图是以一张SVG图片作为底图的区域地图，相比较常规地图有更高的订制性，如：商场地图、仓库地图、手绘地图都可以作为底图
\nEXPORT TO POWER BI, 弹窗中右键保存svg到本地\n
除了按数值大小映射区域颜色深度之外，还支持按列维区分色块
\n
词云图用于直观展示关键词的频率或重要性，适合在市场营销、学术研究、商业分析等领域中应用。例如，制作用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。本文为您介绍如何为词云图添加数据并配置样式。
\n| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \n词语 | \n放置 1 个或者 2 个维度节点 | \n
| 列维 | \n无 | \n0 | \n
| 指标 | \n权重 | \n放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211652974.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/wordcloud-splitdims.gif\")
项目分词的作用是把一个维度中的一串关键词按正则拆分为多个，如：\n'惠普 打印机, 白色' 拆分为 [惠普, 但印记, 白色]三个关键词
\n,: 按逗号拆分，: 按中文逗号拆分\\s+: 按一个或多个空格拆分，[,|\\s|\\t]：中括号中每个元素用|分割为按多个关键词拆分![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/wordcloud-splititem.gif\")
顾名思义区域地图是映射的地图的区块，在以区域名称为坐标的一维坐标系上，用户提供的数据名称和区块名称能对上号，则该名称对应的区域被点亮(视觉映射)
| 地图类型 | \n数据查询类型 | \n映射方式 | \n
|---|---|---|
| 区域地图 | \n聚合数据 | \n区域名称 | \n
下图为默认的中国三级行政区域第一级区域
区域选择，地图的区域可以选择，选定了区域之后，数据想要在地图上被正确映射就必须提供对应的区域数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210728172803.png\")
一级区域为全国省级区、直辖市、自治区、特别行政区, 二级区域为地级市, 三级区域为区/县/县级市
\n图层级别选定
\n用户在选定地图数据之后，取消区域自适应勾选，可以选定固定的级别的区域
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210728180433.png\")
常见问题
\nQ: 我可以在一级中国雄鸡图上映射城市区域吗？
\nA: 不可以，一级地图的区块为省份，你可以自己准备一张按城市分割的地图数据，通过自定义区域地图，映射城市区域。\n你还可以选择用经纬度地图，数据类型设置为城市，展示类型为散点实现需求
区域自适应用于地图下钻，要求有和区域地图级别对应的层级维度, 区域自适应勾选之后点击下钻操作，上一级数据被限定于点击的区域，改区域会用来自动改变地图图层
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210728175557.png\")
3D地图是基于ThreeJS实现的一套开箱即用的3D效果地图控件，与平面的地图相比3D场景，具有下面的优缺点
\n优点
\n缺点
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408160859143.png\")
| 地图类型 | \n数据查询类型 | \n映射方式 | \n
|---|---|---|
| 3D地图 | \n聚合数据 | \n区域名称，标线地图(区域名称或经纬) | \n
区域下钻与上卷与平面区域地图相同，要求有和区域地图级别对应的层级维度, 区域自适应勾选之后点击下钻操作，上一级数据被限定于点击的区域，改区域会用来自动改变地图图层
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d-map-drill.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d-map-rollup.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501221146725.png\")
展示类型选择区域柱，行维数据选择区域名称字段
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501221122751.png\")
展示类型选择区域标牌，行维数据选择区域名称字段，与区域柱的区别在于不显示光柱
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501221151373.png\")
区域柱、区域标牌，如果行维中配置多个维度，且非最后一个维度仅有一个值，则区域会根据前面的几个维度自适应
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202408160923016.png\")
| 数据类型 | \n解释 | \n配置 | \n
|---|---|---|
| 名称 | \n行政区域名称，如：上海 | \n行维度放置[来源名称]+[目的名称]+[额外信息] | \n
| 经纬度分开 | \n分开的经纬度，如：经度:121.47 纬度: 31.23 | \n行维度放置[来源经度]+[来源纬度]+[目的经度]+[目的纬度]+[额外信息] ![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211757112.png\") | \n
| 经纬度组合 | \n经纬度组合: 121.47,31.23 | \n行维度放置[来源经度,来源纬度]+[目的经度,目的纬度]+[额外信息] ![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211758115.png\") | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501221205369.png\")
经纬度柱与聚合数据经纬度地图原理相同，是把汇总的数据映射到地图上
\n| 数据类型 | \n解释 | \n配置 | \n
|---|---|---|
| 名称 | \n行政区域名称，如：上海 | \n行维度放置[地理名称]+[额外信息] | \n
| 经纬度分开 | \n分开的经纬度，如：经度:121.47 纬度: 31.23 | \n行维度放置[经度]+[纬度]+[额外信息] | \n
| 经纬度组合 | \n经纬度组合: 121.47,31.23 | \n行维度放置[经度,纬度]+[额外信息] | \n
经纬度映射为什么可以使用名称
\nQ: 经纬度映射，数据配置里面有一个名称选项?
\nA: 我们内置了一套中国城市经纬度的字典，方便只有城市名称的情况下也能使用经纬度地图。使用城市名称做数据映射需要手工对数据进行聚合
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501221159592.png\")
聚合数据经纬度地图，是把汇总的数据映射到地图上
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211740644.png\")
图表样式配置栏，区域选择，选择地图数据
\n| 数据类型 | \n解释 | \n配置 | \n
|---|---|---|
| 名称 | \n行政区域名称，如：上海 | \n散点/气泡图: 行维度放置[地理名称]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源名称]+[目的名称]+[额外信息] ![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211753955.png\") | \n
| 经纬度分开 | \n分开的经纬度，如：经度:121.47 纬度: 31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度]+[纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度]+[来源纬度]+[目的经度]+[目的纬度]+[额外信息] | \n
| 经纬度组合 | \n经纬度组合: 121.47,31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度,纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度,来源纬度]+[目的经度,目的纬度]+[额外信息] | \n
经纬度映射为什么可以使用名称
\nQ: 经纬度映射，数据配置里面有一个名称选项?
\nA: 我们内置了一套中国城市经纬度的字典，方便只有城市名称的情况下也能使用经纬度地图。使用城市名称做数据映射需要手工对数据进行聚合
选择数据类型之后，按配置要求配置数据
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211801355.png\")
如数据类型选择为名称 + 展示类型选择为标线，则在维度配置上需要行维度配置[来源名称]+[目的名称]
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501211804047.png\")
| 地图类型 | \n数据查询类型 | \n映射方式 | \n
|---|---|---|
| 3D地球 | \n聚合数据 | \n全球主要国家名称、城市名称 | \n
地理位置数据为中文地名,
\n从交叉表到3D地球，轻松一步直达。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d-earth-3.gif\")
数据展示形式支持多种方式，包括数据标牌、数据气泡和标线，让信息表达更加直观生动。
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240815155548.png\")
此外，还支持地球自动旋转和聚焦中国的功能，提供更具沉浸感和针对性的地理数据展示。
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d-earth-3.gif", "date_modified": "2025-02-24T10:44:16.760Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "散点图(明细数据)", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/26-scatter2/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/26-scatter2/", "content_html": "| 地图类型 | \n数据查询类型 | \n映射方式 | \n
|---|---|---|
| 3D地球 | \n聚合数据 | \n全球主要国家名称、城市名称 | \n
地理位置数据为中文地名,
\n从交叉表到3D地球，轻松一步直达。
\n
数据展示形式支持多种方式，包括数据标牌、数据气泡和标线，让信息表达更加直观生动。
\n
此外，还支持地球自动旋转和聚焦中国的功能，提供更具沉浸感和针对性的地理数据展示。
\n", "image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/3d-earth-3.gif", "date_modified": "2025-02-24T10:44:16.760Z", "authors": [], "tags": [ "guide" ] }, { "title": "明细表", "url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/25-detailtable/", "id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/charts/25-detailtable/", "content_html": "与透视表/交叉表不同之处在于, 交叉表有行表头与列表头两个表头, 如果把两个表头看做一个二维坐标系，则通过两个表头可以定位唯一一个(汇总)值，在明细表中用同样的表头条件查询数据则可以查询出多条记录，\n因此在交叉表中就要聚合(sum/avg/min/max等)操作，明细表则不需要聚合操作；
\n什么场景使用明细表
\n如下图所示，明细表和交叉表在同时限定维度年与性别(gender)的情况下，明细表会返回大量没有经过聚合的重复数据，交叉表返回的则是对两个维度进行聚合之后的结果集。
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202501231107973.png\")
明细表表头为静态表头，支持多级表头配置，相同父级的表头会自动调整顺序之后合并在一起，如下图所示
\n
如果您的数据集是已经经过汇总的结果数据，使用明细表的合并行操作，也可以实现类似交叉表的合并表头效果
\n注意
\n需要合并的维度单元格需要有排序配置
\n
版本1.5.0之前明细表合并逻辑不考虑父格是否相同，只要当前格与同列上一格值一样则合并，这样会造成下面的合并错误
\n
从版本1.5.0开始明细表合并逻辑需要满足左父格相同的前提条件;
\n此外，您还可以自定义父格列，如：下面的业务场景，母订单可以拆分成2个子订单，但是运费只有一笔需要合并，效果如下:
\n
\n如果按照上面父格相同要求对比父格，则由于子订单不一致合并失败，为了解决该问题，可以修改配置
运费列的父格为主订单号则只做用户指定列比较站点列配置禁止合并则不会做合并处理
\n/** 参数说明\n colDef: 列定义: {\n \"index\":0, \"dimType\":\"column\", \"typeIndex\":0,\n \"prop\":\"_0\", \"name\":\"gender\", \"alias\":\"性别\", \"label\":\"性别\",\n \"sort\":\"desc\", \"formatter\":null,\n \"align\":\"left\", \"width\":\"100\",\n \"headers\":[\"合并\"]\n },\n value: 当前单元格值\n row: 该行所有列 {\n \"gender\": { \"alias\": \"性别\", \"value\": \"M\" },\n \"the_year\": { \"alias\": \"年\", \"value\": \"2016\" },\n ...\n }\n **/\n\nformatter = function(colDef, value, row) {\n debugger // 也可以尝试在这里加入断点观察参数结构\n let {label} = colDef;\n if (label == '开销') {\n let color = value > 2 ? 'green' : 'red';\n return `<div style=\"fheight:100%;\">\n <span style=\"margin-right: 5px;color:${color}\">\n <i></i></span> ${value}\n </div>`\n } else {\n return value;\n }\n}\n\n
注意
\n如果导出目标数据库为Doris，因为Doris与MySql驱动和链接配置一样，但是建表语法和数据加载机制又有区别，所以需要在数据源中标记数据源为Doris，标记为Doris的数据源，后续数据导入到Doris会有相应优化处理
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210207113200.png\")
该地图调用百度在线地图, 数据要求和上面的中国地图本地一致, 需要联网请求百度地图 API, 基于明细数据渲染(需自行申请百度开发者ak)
\n\n\n百度地图开发密钥获取流程: 点击这里
\n
\n注意:百度地图开发者密钥商用需要向百度公司缴费获取权限
通过扩展配置，增加百度地图开发者调用
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231211160733.png\")
[\n [\n \"script\", {\n \"src\": \"http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=xxxx\"\n }\n ]\n // ... 其他配置项\n]\n数据配置与本地经纬度地图完全一致，经纬度映射，明细数据
\n| 数据类型 | \n解释 | \n配置 | \n
|---|---|---|
| 名称 | \n行政区域名称，如：上海 | \n散点/气泡图: 行维度放置[地理名称]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源名称]+[目的名称]+[额外信息] | \n
| 经纬度分开 | \n分开的经纬度，如：经度:121.47 纬度: 31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度]+[纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度]+[来源纬度]+[目的经度]+[目的纬度]+[额外信息] | \n
| 经纬度组合 | \n经纬度组合: 121.47,31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度,纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度,来源纬度]+[目的经度,目的纬度]+[额外信息] | \n
经纬度映射为什么可以使用名称
\nQ: 经纬度映射，数据配置里面有一个名称选项?
\nA: 我们内置了一套中国城市经纬度的字典，方便只有城市名称的情况下也能使用经纬度地图。使用城市名称做数据映射需要手工对数据进行聚合
选择数据类型之后，按配置要求配置数据
\n
如数据类型选择为名称 + 展示类型选择为标线，则在维度配置上需要行维度配置[来源名称]+[目的名称]
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202502051630975.png\")
BMap为开发者提供了很多强大的图层样式控制API，百度地图开放平台JavaScript API v3.0,\n在IBI平台上用户可以通过开发者模式，在afterSetOption函数中进行控制
\nafterSetOption = function(chart) {\n const map = chart.getModel().getComponent('bmap').getBMap();\n var top_left_control = new BMap.ScaleControl({anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_LEFT});\n map.addControl(new BMap.NavigationControl()); \n map.addControl(new BMap.OverviewMapControl()); \n}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20201230140628.png\")
经纬度地图(本地)与聚合数据地图展示形式基本一致，区别在与前置数据处理，聚合数据地图使用汇总之后的数据展示，经纬度地图使用明细数据展示
\n\n\n如果你的数据为经纬度建议使用非聚合的经纬度地图
\n
图表样式配置栏，区域选择，选择地图数据
\n| 数据类型 | \n解释 | \n配置 | \n
|---|---|---|
| 名称 | \n行政区域名称，如：上海 | \n散点/气泡图: 行维度放置[地理名称]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源名称]+[目的名称]+[额外信息] | \n
| 经纬度分开 | \n分开的经纬度，如：经度:121.47 纬度: 31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度]+[纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度]+[来源纬度]+[目的经度]+[目的纬度]+[额外信息] | \n
| 经纬度组合 | \n经纬度组合: 121.47,31.23 | \n散点/气泡图: 行维度放置[经度,纬度]+[额外信息] 标线: 行维度放置[来源经度,来源纬度]+[目的经度,目的纬度]+[额外信息] | \n
经纬度映射为什么可以使用名称
\nQ: 经纬度映射，数据配置里面有一个名称选项?
\nA: 我们内置了一套中国城市经纬度的字典，方便只有城市名称的情况下也能使用经纬度地图。使用城市名称做数据映射需要手工对数据进行聚合
选择数据类型之后，按配置要求配置数据
\n
如数据类型选择为名称 + 展示类型选择为标线，则在维度配置上需要行维度配置[来源名称]+[目的名称]
\n
动态排名图柱图(条形图), 在排行榜基础上增加了数据变化维度，以列维为变化路径(通常为时间)，固定展示TopN排行变化情况,
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/race-bar.gif\")
| 设计区 | \n图表 | \n要求 | \n
|---|---|---|
| 行维 | \ny 轴 | \n放置 1 个或者多个维度节点 | \n
| 列维 | \n变化维度 | \n放置1个或多个维度节点，通常为日期类数据 | \n
| 指标 | \n\n | 放置 1 个指标节点 | \n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/202502051545237.png\")
背景信息展示当前更新列维状态，开启位置自定义可以通过边距调整位置
\n维度是数据分析中的分类和分组依据，用来描述数据的不同属性。它定义了分析的切入点和角度，维度具有以下特点:
\n在销售分析中，可能的维度包括：
\n指标是需要分析和衡量的核心数据或数值，用于描述“数量”或“表现”, 指标具有以下特点:
\n在销售分析中，可能的指标包括：
\n维度和指标的关系可以类比为：
\n\n\n维度是指标的定语
\n
在多维分析中，维度和指标结合使用，可以进行灵活的数据切片和聚合。
\n假设有一张销售数据表，包含以下字段：
\n按时间查看销售额
\n按地区查看销售额
\n按时间和地区查看销量趋势
\n理解了多维分析理论之后，我们把理论付诸实践，怎么基于多维分析设计图表
\n多维数据可视化基本原理
\n汇总类图以数据透视表(交叉表)为基础，按列(系列)或列映射到可视化图，请牢记这一点原则，后面的可视化设计之路会事半功倍。
\n
点击顶部自助分析菜单进入自助式数据探索、图表设计模块
数据可视化首先要查询数据，可以从数据集查询，也可以直接从数据源以**即席查询(ad-hoc)**的形式查询数据
\n点击新建图表，弹出编辑查询对话框，读取模式默认为数据集，可以通过下拉菜单选择数据集或者点击下拉框右侧文件夹从资源目录选择数据集模型
弹出编辑查询对话框, 点击切换为查询获取数据之后，选择要查询的JDBC 数据源需要填写读取数据对应的查询语句SQL或者是其他数据源对应的查询，真正实现Type in SQL, Get Chart 的体验
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/图表设计-编辑查询.png\")
常规数据集变更、查询变更会改变查询返回列，因此更新完查询之后需要清空掉原来的模型与图表配置，但是不排除有时候需要做查询变更，比如只改变查询条件、改变某个数据列的计算方式，这些变更不会影响查询列，进更新查询功能可以保留模型与图表配置，避免每次变更重复拖拽
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210512143328.png\")
\n\n值得注意的是使用该功能需要保证查询返回列不变，否则引起查询错误，如配置中保留了新查询中不存在的列
\n
![\"\"](\"./../../assets/widget/cn-configwidget.png\")
点击打开图表, 弹窗展示已保存图表文件树
点击编辑查询, 弹窗显示查询配置
数据集与即席查询之间切换\n即席查询: 一次性查询分析, 不可重用, 没有模型的概念, 所有查询出来的字段即可用做维度也可以用做指标，在设计区内的字段不能在维度与指标之间拖拽![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/table-drill.gif\"/)
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230518084812.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220125082734.png\")
获取字段统计查询该指标字段的准确统计范围| 设计区目标框 | \n模型区节点类型 | \n
|---|---|
| 行维框、列维框、过滤框 | \n维度(Dimension)节点, 指标节点 | \n
| 指标/值框 | \n指标列节点、可选表达式节点 | \n
| 过滤框 | \n维度节点、指标节点、过滤器节点 | \n
点击节点, 如果对应目标栏还允许添加新的配置, 将快捷添加到目标栏
\n维度节点: 节点被添加到行维ctrl + 点击维度节点: 节点被添加到列维alt + 点击维度节点: mac 系统用户可以用 alt/option 替换 ctrl + 点击操作指标列/表达式: 节点会被添加到指标栏过滤器节点: 节点被添加到过滤OLAP 多维分析基于多维数据模型，通过共享相同索引的多个序列series，数据可以直观地呈现为交叉表。交叉表的原理类似于 Excel 的透视表，两者均能以多维视角组织和分析数据
\n| 交叉表组成 | \n图表设计栏 | \n
|---|---|
| 行表头 | \n行维栏放置的胶囊 | \n
| 列表头 | \n列维栏放置的胶囊 与 值栏胶囊的组合 | \n
| 中间交叉处对应的聚合数据 | \n交叉表头查询条件的数据集合+聚合函数 | \n
\n\n开始图表设计之前请先理解此处的对应关系。后续所有汇总数据图对应的数据都和交叉表相关
\n
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/%E4%BA%A4%E5%8F%89%E8%A1%A8%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%8E%9F%E7%90%86.png\")
\n注意
\n为了防止某个维度下面成员数量过大，或者误把连续值如时间戳之类的维度不经处理直接放置在维度框，引起服务端数据源查询压力过大，所以在加载维度成员之前加入了确认操作,\n服务端对于维度成员的获取数量也做了控制，默认配置下最大返回2000条记录，管理员可通过修改dimension.member.resultLimit配置调整限制
![](\"../../assets/widget/filter.png\")
\n![](\"../../assets/widget/Range_Filter.png\")
\n\n\n从交叉表的形式可以看出，在值排序与行表头排序是冲突的，行排序、各值排序有且仅有一个生效
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230104160952.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/日期粒度切换.gif\")
除了升序,降序,不排序之外, 还可以对维度成员自定义任意顺序排列
\n![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213145929.png\")
\n选定参与排序的维度成员,其余的维度成员, 按照默认升序或者降序排列
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213150140.png\")
效果如下:\n指定过顺序的成员被排到了最前面
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230213150258.png\")
该功能用来解决不同数据集之间公共维度统一自定义排序问题
\n场景
\n某销售型企业，有100种产品，产品维度展示需要自定义排序，产品维度几乎在每个数据集中都需要用到，当产品维度有新增后者排序规则修改之后需要手工调整\n所有图表的产品排序规则
\n查询参照
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20221108174743.png\")
我们在实际使用过程中, 经常会遇到数据开发工程师给到分析师或者终端用户的数据集模型, 当中某些维度分组不能满足用户的实际需求;
\n\n\n如: 原有模型中有
\n年->月->日, 但是分析师想要对数据进行半年分组或者季度分组, 在此之前的解决方案只能修改数据集, 增加相应维度
\n有了定制维/衍生维功能之后, 在图表设计界面, 用户可以不用繁琐的重复要求修改维度定义, 替代的是在原有的维度上面可以随意进行自己需要的维度分组;
![](\"../../assets/widget/cn-custom-dim.png\")
\n这里的维度定制操作流程与数据集里面维度定制流程一样, 区别在于:
\n![](\"../../assets/dataset/cn-custom-dim-list.png\")
\n![](\"../../assets/widget/cn-custom-dim-icon.png\"){kind=icon}
\n指标拖拽到维度之后，默认对指标做类型为直方图的分桶配置
\n
\n在不指定指标最大/最小与分桶信息的情况下，默认按0-100，20分桶做统计计算，可以点击获取字段统计查询该指标字段的准确统计范围
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/hist.gif\")
\n\n从1.5.1开始指标过滤只能在指标配置上进行，而且过滤的数据仅为在图表中使用的汇总记录, 现在用户可以单独的在数据层面对任意指标字段进行汇总前、汇总后过滤操作，让分析功能能加灵活
\n
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220125085419.png\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220125085345.png\")
在数据集没有声明变量，但是存在变量使用，可以自行添加变量并赋值
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220125104757.png\")
数据集设计阶段的变量声明之后，打开变量赋值窗口会自动加载声明过的变量以及默认值， 在自助分析页可以便捷的为变量赋值，输入框区分日期、日期范围、数组、字符等
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121085040.png\")
注意 对于数据集中声明为动态值的变量在自助分析阶段
\n打开变量赋值，通过输入框设定为常量之后，保存图表该变量将失去动态属性，如果要保持变量动态性可以选择下列操作中的任意一种:
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231121085554.png\")
维度动态裁剪是在查询之前根据用户设定条件，动态的移除满足条件的维度配置，从而实现动态颗粒度汇总，使用方式如下：
\n年,月,日三个维度，通过裁剪实现，[年]，[年-月]，[年-月-日]三种不同颗粒度查询![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240506181219.png\")
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240506181409.png\")
显示选项值![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20240506181836.png\")
可以看到在环境变量变化时，维度被动态裁剪，实现不同日期粒度的汇总
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/dim_slice.gif\")
维度层级下钻与上卷操作依赖了数据集中的维度层级, 钻取路径沿层级进行, 最常见的是年月日、省市县之类的业务层级
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/维度层级.gif\")
下钻原理
\n下钻相当于在点击的维度后面加上他的下级维度，同时点击的维度添加当前点击值进行数据过滤
\n比如点击"Mexico"单元格下钻，行维上国家添加="Mexico"条件，同时在行维上增加下级维度【大区】
交叉表下钻
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/交叉表下钻.gif\")
柱图、饼图下钻
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/bar_pie_drill.gif\")
区域地图下钻
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/areaMap_drill.gif\")
自由钻取则允许用户在任意维度上进行钻取操作
\n考虑到历史图表的数据安全问题，自由下钻默认为关闭状态，通过图表配置->下钻->自由下钻 打开自由下钻功能
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220214150607.png\"/)
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/freedrill-1-select.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/freedrill-2-drill.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/freedrill-3-drillreplace.gif\")
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/freedrill-4-slice.gif\")
![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20220125103500.png\")
\n",
"image": "http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/维度层级.gif",
"date_published": "2023-09-13T03:14:59.000Z",
"date_modified": "2024-05-28T03:31:31.000Z",
"authors": [],
"tags": [
"guide"
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},
{
"title": "地图",
"url": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/map/",
"id": "http://help.primeton.com/iData/5.4.1.0/zh-cn/manual/widget/map/",
"content_html": "声明
\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/mapshaper.gif\")
一些推荐地图信息获取地址, 以及下载配置：
\ngithub geoJson-cn
user-files/ext文件夹![](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231211153720.png\")
ext/mapdata/area-code/index.json文件内容\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20231211154623.png\")
延申阅读
\n原理
\n地图数据用于绘制地图轮廓， IBI图形库ECharts使用GeoJson 格式的数据，具体格式见区域映射以名称为坐标的一维坐标系经纬度映射以经纬度为坐标的二维坐标系地图数据，通过百度地图在线服务绘制地图轮廓，数据映射为经纬度映射| 地图类型 | \n数据查询类型 | \n映射方式 | \n
|---|---|---|
| 区域地图 | \n聚合数据 | \n区域名称 | \n
| 3D地图 | \n聚合数据 | \n区域名称，标线地图(区域名称或经纬) | \n
| 3D地球 | \n聚合数据 | \n城市或国家名称 | \n
| 世界地图(也是一种区域地图) | \n聚合数据 | \n国家名称 | \n
| 中国地图本地(经纬度地图) | \n明细数据 | \n经纬度数据 | \n
| 中国地图(经纬度地图/百度在线地图) | \n明细数据 | \n经纬度数据 | \n
顾名思义区域地图是映射的地图的区块，在以区域名称为坐标的一维坐标系上，用户提供的数据名称和区块名称能对上号，则该名称对应的区域被点亮(视觉映射)，下图为默认的中国三级行政区域第一级区域
一级区域为全国省级区、直辖市、自治区、特别行政区, 二级区域为地级市, 三级区域为区/县/县级市
\n图层级别选定
\n用户在选定地图数据之后，取消区域自适应勾选，可以选定固定的级别的区域
常见问题
\nQ: 我可以在一级中国雄鸡图上映射城市区域吗？
\nA: 不可以，一级地图的区块为省份，你可以自己准备一张按城市分割的地图数据，通过自定义区域地图，映射城市区域。\n你还可以选择用经纬度地图，数据类型设置为城市，展示类型为散点实现需求
区域自适应用于地图下钻，要求有和区域地图级别对应的层级维度, 区域自适应勾选之后点击下钻操作，上一级数据被限定于点击的区域，改区域会用来自动改变地图图层
中国地图本地区域选择与区域地图所使用的地图数据(geo data)是相同的，不同的是区域地图映射到地图的区块，经纬度地图映射的是地图上的点或线(两个经纬度点连线)
使用者需提供经纬度数据明细数据，数据不会做聚合操作，也就是明细数据。\n考虑到用户的数据会出现经纬度组合一个字段、经纬度分开存储，我们也准备了相应的数据配置项应对；
![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20210729085203.png\")
数据配置
\nQ: 经纬度映射，数据配置里面有一个名称选项?
\nA: 我们内置了一套中国城市经纬度的字典，方便只有城市名称的情况下也能使用经纬度地图。使用城市名称做数据映射需要手工对数据进行聚合
{\n \"阿克苏地区\": [80.260604, 41.168779],\n \"和田地区\": [79.922211, 37.114157],\n \"上海\": [121.480237, 31.236305],\n \"东莞\": [113.758231, 23.026997],\n \"东营\": [118.588614, 37.454925],\n \"中山\": [113.399023, 22.522262],\n \"临汾\": [111.526153, 36.094052],\n \"临沂\": [118.36299, 35.110531],\n \"丹东\": [124.362564, 40.00569],\n \"丽水\": [119.929503, 28.472979],\n \"乌鲁木齐\": [87.623314, 43.832806],\n \"佛山\": [113.128432, 23.027707],\n \"保定\": [115.471052, 38.880055],\n \"兰州\": [103.840692, 36.067312],\n \"包头\": [109.846755, 40.663636],\n \"北京\": [116.413554, 39.911013],\n \"北海\": [109.126614, 21.486955],\n \"南京\": [118.802891, 32.064735],\n \"南宁\": [108.373351, 22.823037],\n \"南昌\": [115.864528, 28.687675],\n \"南通\": [120.900301, 31.985237],\n \"厦门\": [118.095915, 24.485821],\n \"台州\": [121.426996, 28.662297],\n \"合肥\": [117.235447, 31.82687],\n \"呼和浩特\": [111.758518, 40.847461],\n \"咸阳\": [108.715712, 34.335599],\n \"哈尔滨\": [126.542417, 45.807782],\n \"唐山\": [118.187036, 39.636673],\n \"嘉兴\": [120.762045, 30.750912],\n \"大同\": [113.306446, 40.082539],\n \"大连\": [121.621391, 38.919345],\n \"天津\": [117.205914, 39.090908],\n \"太原\": [112.55706, 37.876885],\n \"威海\": [122.128245, 37.519322],\n \"宁波\": [121.556686, 29.880177],\n \"宝鸡\": [107.243899, 34.367747],\n \"宿迁\": [118.282062, 33.967686],\n \"常州\": [119.980142, 31.816791],\n \"广州\": [113.270793, 23.135308],\n \"廊坊\": [116.69034, 39.54352],\n \"延安\": [109.496361, 36.591003],\n \"张家口\": [114.894165, 40.830172],\n \"徐州\": [117.29235, 34.210143],\n \"德州\": [116.365825, 37.441313],\n \"惠州\": [114.423348, 23.116409],\n \"成都\": [104.071216, 30.576279],\n \"扬州\": [119.419107, 32.39986],\n \"承德\": [117.969798, 40.957855],\n \"拉萨\": [91.121025, 29.650088],\n \"无锡\": [120.318954, 31.496704],\n \"日照\": [119.533606, 35.422798],\n \"昆明\": [102.839667, 24.885953],\n \"杭州\": [120.161693, 30.280059],\n \"枣庄\": [117.328513, 34.816569],\n \"柳州\": [109.42198, 24.331519],\n \"株洲\": [113.140431, 27.833737],\n \"武汉\": [114.311831, 30.598428],\n \"汕头\": [116.688739, 23.359289],\n \"江门\": [113.088165, 22.584459],\n \"沈阳\": [123.438973, 41.811339],\n \"沧州\": [116.845272, 38.31022],\n \"河源\": [114.707097, 23.749829],\n \"泉州\": [118.682316, 24.880242],\n \"泰安\": [117.094893, 36.205905],\n \"泰州\": [119.932115, 32.4612],\n \"济南\": [117.001319, 36.671627],\n \"济宁\": [116.593852, 35.420269],\n \"海口\": [110.206424, 20.050057],\n \"淄博\": [118.061254, 36.819182],\n \"淮安\": [119.022429, 33.616272],\n \"深圳\": [114.066112, 22.548515],\n \"清远\": [113.062619, 23.688238],\n \"温州\": [120.705869, 28.001095],\n \"渭南\": [109.516739, 34.505687],\n \"湖州\": [120.094566, 30.899015],\n \"湘潭\": [112.950575, 27.83585],\n \"滨州\": [117.9792, 37.388387],\n \"潍坊\": [119.168138, 36.713212],\n \"烟台\": [121.454425, 37.469868],\n \"玉溪\": [102.5537, 24.357512],\n \"珠海\": [113.583235, 22.276392],\n \"盐城\": [120.168187, 33.355301],\n \"盘锦\": [122.077269, 41.125939],\n \"石家庄\": [114.520828, 38.048684],\n \"福州\": [119.302938, 26.080447],\n \"秦皇岛\": [119.606184, 39.941259],\n \"绍兴\": [120.586673, 30.036519],\n \"聊城\": [115.992077, 36.462681],\n \"肇庆\": [112.47177, 23.052984],\n \"舟山\": [122.214339, 29.991092],\n \"苏州\": [120.589613, 31.304566],\n \"莱芜\": [117.683221, 36.219357],\n \"菏泽\": [115.487696, 35.239435],\n \"营口\": [122.241475, 40.672565],\n \"葫芦岛\": [120.843388, 40.717364],\n \"衡水\": [115.676942, 37.745166],\n \"衢州\": [118.880768, 28.941661],\n \"西宁\": [101.784269, 36.623477],\n \"西安\": [108.946306, 34.347436],\n \"贵阳\": [106.636816, 26.652747],\n \"连云港\": [119.229571, 34.602342],\n \"邢台\": [114.510889, 37.076646],\n \"邯郸\": [114.545808, 36.631222],\n \"郑州\": [113.631349, 34.753488],\n \"鄂尔多斯\": [109.787314, 39.61463],\n \"重庆\": [106.557165, 29.570997],\n \"金华\": [119.654027, 29.084455],\n \"铜川\": [108.951558, 34.902957],\n \"银川\": [106.238976, 38.492392],\n \"镇江\": [119.431494, 32.195688],\n \"长春\": [125.33017, 43.82178],\n \"长沙\": [112.945333, 28.233971],\n \"长治\": [113.123046, 36.201585],\n \"阳泉\": [113.587087, 37.86234],\n \"青岛\": [120.389445, 36.072358],\n \"韶关\": [113.603757, 24.816174],\n \"九江\": [116.007993, 29.711328],\n \"大庆\": [125.109727, 46.593216],\n \"宁德\": [119.554701, 26.671748],\n \"忻州\": [112.740804, 38.422382],\n \"石嘴山\": [106.39078, 38.989783],\n \"池州\": [117.497839, 30.67098],\n \"淮南\": [117.006189, 32.631837],\n \"吐鲁番地区\": [89.196029, 42.957303],\n \"宜昌\": [111.292971, 30.697602],\n \"景德镇\": [117.184967, 29.274337],\n \"安庆\": [117.070127, 30.548594],\n \"怒江傈僳族自治州\": [98.863189, 25.823736],\n \"白城\": [122.845302, 45.6254],\n \"萍乡\": [113.86077, 27.62897],\n \"抚州\": [116.364627, 27.953603],\n \"朝阳\": [120.457301, 41.579487],\n \"海东\": [102.003965, 36.406412],\n \"湘西土家族苗族自治州\": [109.745507, 28.317399],\n \"鹰潭\": [117.075765, 28.265879],\n \"阿拉善盟\": [105.735357, 38.857806],\n \"大阪府\": [0, 0],\n \"鹤岗\": [130.304284, 47.356043],\n \"吴忠\": [106.205161, 38.003863],\n \"石河子\": [86.085507, 44.312423],\n \"开封\": [114.313904, 34.802941],\n \"延边朝鲜族自治州\": [129.515602, 42.897211],\n \"白银\": [104.144182, 36.550821],\n \"吕梁\": [111.148086, 37.525476],\n \"随州\": [113.389071, 31.696341],\n \"雅安\": [103.04636, 30.021277],\n \"平顶山\": [113.198935, 33.772051],\n \"阜新\": [121.676518, 42.027983],\n \"普洱\": [100.98114, 22.788486],\n \"三亚\": [109.518646, 18.258217],\n \"赣州\": [114.94126, 25.837179],\n \"广元\": [105.849993, 32.441808],\n \"锦州\": [121.133631, 41.100869],\n \"南充\": [106.117231, 30.843297],\n \"衡阳\": [112.578397, 26.899517],\n \"齐齐哈尔\": [123.924531, 47.360087],\n \"兴安盟\": [122.044544, 46.088444],\n \"乌海\": [106.80185, 39.660154],\n \"楚雄彝族自治州\": [101.534082, 25.051226],\n \"伊春\": [128.84704, 47.733329],\n \"陇南\": [104.928233, 33.406825],\n \"荆门\": [112.205843, 31.041792],\n \"辽源\": [125.150107, 42.8943],\n \"怀化\": [110.008116, 27.575595],\n \"牡丹江\": [129.638976, 44.558647],\n \"黄南藏族自治州\": [102.021495, 35.526125],\n \"湛江\": [110.365494, 21.277163],\n \"天水\": [105.731276, 34.587162],\n \"黔东南苗族侗族自治州\": [107.990602, 26.589858],\n \"云浮\": [112.051045, 22.921154],\n \"安康\": [109.03592, 32.690575],\n \"日喀则地区\": [88.956063, 29.26816],\n \"海北藏族自治州\": [100.907395, 36.960702],\n \"海西蒙古族藏族自治州\": [97.377823, 37.382839],\n \"吉安\": [115.00027, 27.119751],\n \"黄石\": [115.045433, 30.205336],\n \"宿州\": [116.970454, 33.652034],\n \"茂名\": [110.931773, 21.669051],\n \"阳江\": [111.989051, 21.864421],\n \"信阳\": [114.099264, 32.153186],\n \"三门峡\": [111.206832, 34.778442],\n \"咸宁\": [114.328967, 29.847123],\n \"许昌\": [113.858804, 34.041737],\n \"保山\": [99.168373, 25.117882],\n \"鹤壁\": [114.304044, 35.752656],\n \"运城\": [111.013379, 35.032587],\n \"达州\": [107.474504, 31.214347],\n \"常德\": [111.704994, 29.037723],\n \"酒泉\": [98.500427, 39.738615],\n \"马鞍山\": [118.512691, 31.67633],\n \"南阳\": [112.535009, 32.996701],\n \"邵阳\": [111.474133, 27.245167],\n \"黔南布依族苗族自治州\": [107.528663, 26.260586],\n \"孝感\": [113.922962, 30.930712],\n \"安顺\": [105.952622, 26.259904],\n \"辽阳\": [123.243726, 41.274452],\n \"黔西南布依族苗族自治州\": [104.910858, 25.095974],\n \"克拉玛依\": [84.89587, 45.585765],\n \"庆阳\": [107.649305, 35.716096],\n \"呼伦贝尔\": [119.77221, 49.217977],\n \"六盘水\": [104.836786, 26.599086],\n \"新余\": [114.923664, 27.823541],\n \"七台河\": [131.009618, 45.776512],\n \"商丘\": [115.662798, 34.420378],\n \"漯河\": [114.02323, 33.587703],\n \"乌兰察布\": [113.140223, 40.999972],\n \"潜江\": [112.905773, 30.407633],\n \"定西\": [104.631662, 35.587354],\n \"鸡西\": [130.976161, 45.300906],\n \"汕尾\": [115.381693, 22.791322],\n \"四平\": [124.356844, 43.172447],\n \"西双版纳傣族自治州\": [100.803836, 22.013792],\n \"遂宁\": [105.599152, 30.539156],\n \"商洛\": [109.94688, 33.876525],\n \"海南藏族自治州\": [100.626831, 36.292132],\n \"文山壮族苗族自治州\": [104.221606, 23.404187],\n \"六安\": [116.529651, 31.741226],\n \"张家界\": [110.484925, 29.122477],\n \"潮州\": [116.62943, 23.662923],\n \"蚌埠\": [117.395835, 32.921498],\n \"桂林\": [110.296442, 25.279893],\n \"甘南藏族自治州\": [102.917605, 34.98901],\n \"驻马店\": [114.029465, 33.017546],\n \"林芝地区\": [94.368109, 29.654792],\n \"百色\": [106.624969, 23.907845],\n \"鞍山\": [123.000974, 41.114122],\n \"郴州\": [113.021311, 25.776711],\n \"巴中\": [106.753912, 31.872851],\n \"恩施土家族苗族自治州\": [109.494763, 30.277908],\n \"十堰\": [110.80454, 32.635042],\n \"临沧\": [100.10566, 23.914336],\n \"泸州\": [105.449092, 28.877577],\n \"平凉\": [106.671741, 35.549266],\n \"宣城\": [118.765196, 30.946576],\n \"绵阳\": [104.686164, 31.473364],\n \"佳木斯\": [130.32696, 46.806581],\n \"遵义\": [106.933658, 27.731749],\n \"钦州\": [108.66089, 21.985392],\n \"玉树藏族自治州\": [97.01308, 33.011061],\n \"本溪\": [123.773468, 41.299847],\n \"朔州\": [112.438184, 39.33789],\n \"毕节\": [105.333323, 27.408562],\n \"张掖\": [100.456221, 38.932187],\n \"南平\": [118.1843, 26.647662],\n \"濮阳\": [115.035917, 35.767586],\n \"宜宾\": [104.648103, 28.75761],\n \"铜仁\": [109.168558, 27.674903],\n \"松原\": [124.831633, 45.147201],\n \"漳州\": [117.653827, 24.519197],\n \"梧州\": [111.285647, 23.482873],\n \"洛阳\": [112.460033, 34.624376],\n \"龙岩\": [117.023668, 25.081257],\n \"莆田\": [119.014232, 25.45996],\n \"济源\": [112.609314, 35.072867],\n \"哈密地区\": [93.522785, 42.824642],\n \"昭通\": [103.723311, 27.344057],\n \"大理白族自治州\": [100.274223, 25.612206],\n \"昌吉回族自治州\": [87.314822, 44.016923],\n \"迪庆藏族自治州\": [99.70948, 27.825264],\n \"黑河\": [127.535014, 50.251193],\n \"吉林\": [126.556073, 43.843512],\n \"广安\": [106.639772, 30.461708],\n \"黄山\": [118.174807, 30.133213],\n \"德阳\": [104.404319, 31.133105],\n \"河池\": [108.091898, 24.698828],\n \"益阳\": [112.361677, 28.559818],\n \"通化\": [125.946506, 41.733906],\n \"永州\": [111.618703, 26.426612],\n \"周口\": [114.703433, 33.631958],\n \"梅州\": [116.129179, 24.294311],\n \"锡林郭勒盟\": [116.054141, 43.939525],\n \"固原\": [106.24917, 36.021609],\n \"滁州\": [118.323252, 32.308165],\n \"荆州\": [112.24722, 30.340606],\n \"芜湖\": [118.439561, 31.358798],\n \"襄阳\": [112.250093, 32.229169],\n \"吉隆坡\": [0, 0],\n \"榆林\": [109.741195, 38.290886],\n \"果洛藏族自治州\": [100.251341, 34.477207],\n \"玉林\": [110.18743, 22.660656],\n \"临夏回族自治州\": [103.217303, 35.607475],\n \"鄂州\": [114.901557, 30.396522],\n \"晋中\": [112.759375, 37.692757],\n \"巴音郭楞蒙古自治州\": [86.151584, 41.770226],\n \"澳门\": [113.549403, 22.192961],\n \"内江\": [105.065028, 29.585836],\n \"揭阳\": [116.37922, 23.555773],\n \"通辽\": [122.251207, 43.658363],\n \"阜阳\": [115.821389, 32.895879],\n \"中卫\": [105.203332, 37.506058],\n \"铜陵\": [117.818795, 30.950899],\n \"红河哈尼族彝族自治州\": [103.38215, 23.369914],\n \"曲靖\": [103.802685, 25.496328],\n \"香港\": [114.171994, 22.281089],\n \"汉中\": [107.030197, 33.07382],\n \"乐山\": [103.77193, 29.558141],\n \"新乡\": [113.933349, 35.308973],\n \"晋城\": [112.857706, 35.496081],\n \"巴彦淖尔\": [107.394129, 40.749427],\n \"武威\": [102.644524, 37.934078],\n \"岳阳\": [113.135679, 29.363262],\n \"赤峰\": [118.895463, 42.264586],\n \"白山\": [126.431052, 41.94643],\n \"攀枝花\": [101.725262, 26.588109],\n \"黄冈\": [114.878872, 30.459422],\n \"绥化\": [126.975678, 46.658789],\n \"双鸭山\": [131.165442, 46.652966],\n \"凉山彝族自治州\": [102.273965, 27.887685],\n \"伊犁哈萨克自治州\": [81.330697, 43.922815],\n \"德宏傣族景颇族自治州\": [98.591419, 24.438031],\n \"安阳\": [114.3996, 36.103649],\n \"三明\": [117.645742, 26.269683],\n \"宜春\": [114.422683, 27.820089],\n \"上饶\": [117.950028, 28.460864],\n \"自贡\": [104.784891, 29.345379],\n \"娄底\": [112.001082, 27.703196],\n \"丽江\": [100.23357, 26.862521],\n \"防城港\": [108.361138, 21.693439],\n \"淮北\": [116.804878, 33.96064],\n \"儋州\": [109.587145, 19.527081],\n \"怒江州\": [98.863189, 25.823736],\n \"焦作\": [113.248557, 35.221493],\n \"铁岭\": [123.848797, 42.292573],\n \"抚顺\": [123.963595, 41.886078],\n \"巢湖\": [117.88049, 31.608733],\n \"西双版纳\": [100.803836, 22.013792],\n \"德宏州\": [98.591419, 24.438031],\n \"恩施\": [109.485727, 30.30089],\n \"湘西州\": [109.745507, 28.317399],\n \"西昌\": [102.269526, 27.900601],\n \"阿坝州\": [102.231186, 31.905609],\n \"黔南州\": [107.528663, 26.260586],\n \"黔东南州\": [107.990602, 26.589858],\n \"黔西南州\": [104.910858, 25.095974],\n \"大理州\": [100.274223, 25.612206],\n \"红河州\": [103.38215, 23.369914],\n \"文山州\": [104.221606, 23.404187],\n \"楚雄州\": [101.534082, 25.051226],\n \"迪庆州\": [99.70948, 27.825264],\n \"山南地区\": [91.779601, 29.24309],\n \"那曲地区\": [92.0578, 31.482375],\n \"博尔塔拉蒙古自治州\": [82.073064, 44.912168],\n \"临夏州\": [103.217303, 35.607475],\n \"甘南州\": [102.917605, 34.98901],\n \"格尔木\": [94.909745, 36.408588],\n \"奎屯\": [84.90832, 44.432645],\n \"亳州\": [115.7786, 33.8445],\n \"崇左\": [107.3647, 22.3765],\n \"定安县\": [110.3588, 19.6814],\n \"东方\": [108.6518, 19.0953],\n \"贵港\": [109.5989, 23.1115],\n \"贺州\": [111.5666, 24.4035],\n \"嘉峪关\": [98.2891, 39.7731],\n \"金昌\": [102.1880, 38.5200],\n \"来宾\": [109.2214, 23.7503],\n \"乐东黎族自治县\": [109.1730, 18.7502],\n \"陵水黎族自治县\": [110.0375, 18.5060],\n \"眉山\": [103.8485, 30.0754],\n \"琼海\": [110.4921, 19.2396],\n \"台湾\": [120.9605, 23.6978],\n \"天门\": [113.3169, 30.8657],\n \"屯昌县\": [110.1034, 19.3517],\n \"万宁\": [110.3816, 18.8078],\n \"文昌\": [113.8259, 25.8228],\n \"五指山\": [109.5169, 18.7751],\n \"仙桃\": [113.4234, 30.3608],\n \"资阳\": [104.6520, 30.1246],\n \"安徽\": [117.17, 31.52],\n \"福建\": [119.18, 26.05],\n \"甘肃\": [103.51, 36.04],\n \"广东\": [113.14, 23.08],\n \"广西\": [108.19, 22.48],\n \"贵州\": [106.42, 26.35],\n \"海南\": [110.20, 20.02],\n \"河北\": [114.30, 38.02],\n \"河南\": [113.40, 34.46],\n \"黑龙江\": [126.36, 45.44],\n \"湖北\": [114.17, 30.35],\n \"湖南\": [112.59, 28.12],\n \"江苏\": [118.46, 32.03],\n \"江西\": [115.55, 28.40],\n \"辽宁\": [123.25, 41.48],\n \"内蒙古\": [111.41, 40.48],\n \"宁夏\": [106.16, 38.27],\n \"青海\": [101.48, 36.38],\n \"山东\": [117.00, 36.40],\n \"山西\": [112.33, 37.54],\n \"陕西\": [108.57, 34.17],\n \"四川\": [104.04, 30.40],\n \"西藏\": [91.08, 29.39],\n \"新疆\": [87.36, 43.45],\n \"云南\": [102.42, 25.04],\n \"浙江\": [120.10, 30.16]\n}\n
该地图调用百度在线地图, 数据要求和上面的中国地图本地一致, 需要联网请求百度地图 API, 基于明细数据渲染(需自行申请百度开发者ak)
\n\n\n百度地图开发密钥获取流程: 点击这里
\n
\n注意:百度地图开发者密钥商用需要向百度公司缴费获取权限
通过扩展配置，增加百度地图开发者调用
\n
[\n [\n \"script\", {\n \"src\": \"http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=xxxx\"\n }\n ]\n]\n数据配置与本地地图完全一致，经纬度映射，明细数据
\nBMap为开发者提供了很多强大的图层样式控制API，百度地图开放平台JavaScript API v3.0,\n在IBI平台上用户可以通过开发者模式，在afterSetOption函数中进行控制
\nafterSetOption = function(chart) {\n const map = chart.getModel().getComponent('bmap').getBMap();\n var top_left_control = new BMap.ScaleControl({anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_LEFT});\n map.addControl(new BMap.NavigationControl()); \n map.addControl(new BMap.OverviewMapControl()); \n}\n
随着我们的客户不断增多，数据看板、大屏投放的业务场景，图表主题偏好也随之不断增多，虽然目前我支持到的图表微调项多达数百项，而且还在根据用户的反馈不断的增加。\n但是，始终会遇到一些微调需求是不太适合通过界面控制来交互，又或者是迭代速度不够快，影响用户的项目交付。因此，我们从 1.1 开始引入 echarts 图相关的高级开发者模式。把主动权最大化交给用户！
\n开发者模式受众是有前端 js 开发经验的专业开发人员, 并且需要对原生 echarts 配置项有所了解
\n工作原理
\n允许用户在微调时插入一段 js 代码，该代码运行在echarts.setOption(option)之前，通过 JavaScript 代码、工具包和我们公开的相关 api 接口，\n调整图配置option 对象的相关属性，从而做出任意 echarts 支持的渲染效果，如：目前还不支持的渐变色、graphics 水印、toolbox等其他所有 echarts 支持，而且我们的微调界面涵盖不全的配置项。
![](\"../../assets/widget/cn-widget-opiotnjshook.png\")
\n| 变量 | \n介绍 | \n
|---|---|
| option | \n最终会传递给 echarts.setOption 接口的配置对象 | \n
| $$option | \n开放给用户进行合并的对象，改对象最终会与目标对象 option 进行深度合并 | \n
| _ | \nLodash 工具函数库 | \n
| moment | \nmoment v2.22 时间处理工具库 | \n
| numbro | \nnumbro v1 数字格式化工具库 | \n
| ChartUtils | \niBI图表数据处理工具库, ChartUtils.linearGradient2Css(color); 把echarts的线性渐变色对象解析为css background样式 | \n
| 自定义 | \n你也可以自己在ext.js 定义自己的工具方法 | \n
关于数组的深度合并
\n我们知道两个数组合并普通方案都是完全覆盖，后者覆盖替换前者，ehcarts中的大量配置在数组中都以对象的形式记录，微调的时候往往又只需要修改数组项中的其中几个属性，\n因为我们支持的深度合并方案允许用户在数组对应的Index位置传递对象，然后进行对象比对，合并到数组中响应对象
\n// 覆盖合并\nmerge(\n\t[{ a: true }],\n\t[{ b: true }, 'ah yup']\n) // => [{ b: true }, 'ah yup']\n\n// 深度数组合并解释\nmerge(\n\t[{ a: true }],\n\t[{ b: true }, 'ah yup']\n) // => [{ a: true, b: true }, 'ah yup']\n调试小技巧
\n打开编辑器默认模板可以供参照，修改变更之后，点击确认按钮生效，取消测不做任何修改；Reset重置为初始模板状态, 在适当的时候用console.log()控制台打印结果
下面的代码把系列数组中第一个系列的样式进行了跳转，包含barWidth，color等等\n
![](\"../../assets/widget/cn-widget-opiotnjshook-demoLGColor.png\")
\n$$option = {\n series: [{\n type: 'bar',\n barWidth: '30%',\n itemStyle: {\n normal: {\n barBorderRadius: 30,\n color: new echarts.graphic.LinearGradient(\n 0, 0, 0, 1, [{\n offset: 0,\n color: '#00feff'\n },\n {\n offset: 0.5,\n color: '#027eff'\n },\n {\n offset: 1,\n color: '#0286ff'\n }\n ]\n )\n }\n },\n \n }\n ]\n}\n\n// 渐变色需要取消tooltip的fomatter函数\ndelete option.tooltip.formatter;\n前面介绍数组合并为深度合并，但是我们现在需要往graphic中新增元素，因为不能用之前的合并方案，而且需要直接往opiton.graphic中插入新的绘图元素\n
![](\"../../assets/widget/cn-widget-opiotnjshook-demographic.png\")
\nlet graphics = [\n {\n type: 'image',\n id: 'logo',\n right: 20,\n top: 20,\n z: -10,\n bounding: 'raw',\n origin: [75, 75],\n style: {\n image: 'http://echarts.baidu.com/images/favicon.png',\n width: 150,\n height: 150,\n opacity: 0.4\n }\n }\n ];\n\noption.graphic = option.graphic || [];\n// pushAll 非标准js语法，为系统扩展数组之后的方法\noption.graphic.pushAll(graphics);\n该案例演示了通过es6语法、外部lodash函数库，结合echarts回调给出来的参数处理tooltip
\n$$option = {\n tooltip: {\n formatter(params) {\n let name = params[0].name;\n let s = `<div style=\"text-align: left\">${name}`;\n _.chain(params)\n .each(p => {\n let {seriesName, value, marker} = p;\n s += `<br/>${marker}`;\n s += `${seriesName}: ${value}`\n })\n .value();\n return s;\n }\n }\n}\n![\"\"](\"http://qiniu.ibidemo.cn/picgo/20230103142420.png\")
\n\nECharts原生配置不支持双标签，实现思路需要复制一个series用于标签配置
\n
const s = option.series[0];\n// 相同配置\nObject.assign(s, {\n maxSize: '50%',\n // left: '20%',\n});\n\n// 复制一份之后不通用配置\nconst s2 = _.cloneDeep(s);\n\nObject.assign(s.label, {\n formatter: '{b}',\n padding: [5, 10],\n backgroundColor: 'lightGrey',\n // align: 'right',\n position: 'right',\n});\n\nObject.assign(s2, {\n label: {\n position: 'inside',\n color: 'white',\n formatter(params) {\n let {seriesName, name, value, data} = params;\n const { percent } = data;\n return `${data.value}\\n(${percent}%)`;\n }\n }\n});\n\noption.series.push(s2);\n