SQL模型 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
关于 SQL 中自动添加 limit 的说明 在Sugar BI中，为了防止 SQL 语句查询的结果太大，我们会默认在 SQL 语句的最后添加上 limit 0, 5000 这样的语句来限制查询结果的行数（ limit 0, 5000 是 MySQL 的语法，不同类型的数据库，默认添加的语法会不一样），如下图： 当然，你可以自己添加 limit，如果您自己添加了 limit，我们就不会再添加 limit
SHOW-EXPORT - Baidu Palo/Doris 使用文档
该进度以查询计划为单位。假设一共 10 个查询计划，当前已完成 3 个，则进度为 30%。 TaskInfo：以 Json 格式展示的作业信息： db：数据库名 tbl：表名 partitions：指定导出的分区。 * 表示所有分区。 exec mem limit：查询计划内存使用限制。单位字节。 column separator：导出文件的列分隔符。
核心指标 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
数据格式要求 必须存在一列数据类型为 日期 的字段 除 日期 字段外，其他的每个字段表示一个指标（如 PV、UV 等） 注意： SQL语句查询出来的数据必须是多天的，并且包含了对应日期的数据 （如要计算 日环比 ，SQL 查询结果就必须包含了目标日期的前一天数据， 周同比 也是类似需要 SQL 查询的数据中有对应的上周同天的数据） 一般情况下 SQL 的建模类似如下： 数据展示配置 需要以下配置，如下图
自定义SQL视图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
自定义 SQL 视图中嵌入各类参数 在查询中，用户通常设置过滤条件来进行数据查询的过滤，过程如下： 创建一个自定义 SQL 视图 设置图表的过滤组件，例如：设置日期过滤组件，并关联相应的数据模型和字段： 选择日期，点击查询，点击图表「调试」，可以看到生成的 SQL 语句如下： 但是，如果您的数据量非常大，上图中，SQL 的 where 子句是加在外层，而外层加 where 无法阻止数据库扫描全表，因此需要将
SQL中关联过滤条件 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
如下图中我们传递了 date 过滤条件，但没传递 name 过滤条件： 不同类型的过滤条件在替换伪 SQL 语法时有细微的差别，下面就一一描述在 SQL 中关联各种类型的过滤条件（下面的各个截图都是图表数据的『调试』时所展示的，左侧是原始的伪 SQL，右侧是关联了过滤条件之后生成的真正要在数据库上执行的 SQL 语句）： 日期 如果没有判断逻辑，会自动补全为 = 如果日期上没加单引号，会自动加上单引号
报表制作入门 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
在调试中我们可以看到： 过滤条件作为参数被 POST 到后端（目前没有过滤条件，所以这里是空） 您输入的原始 SQL 语句 最终生成的在数据库中查询的 SQL 语句 SQL 查询的原始结果 Sugar BI进行转化操作后的中间结果 格式化为图表可以读取的数据 JSON 格式结果 如果都没有问题，点击刷新图表，就可以看到结果了： 图表的详细配置请参考「 图表制作概述 」。
概述 - 物联网核心套件IoTCore | 百度智能云文档
什么是规则引擎 当设备基于Topic进行通信时，我们可以在规则引擎中编写查询语句对Topic中的数据进行数据转换处理，并配置转发条件将处理后的数据过滤并转发到其他设备Topic或百度云其他服务。
SQL插件 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
SQL插件 7.4.2、7.10.2版本中我们提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件，允许用户使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询语句。 基本操作: 要使用该功能，需要将请求发送到_opendistro/_sqlURI。用户可以使用请求参数或请求正文（推荐）。 : /_opendistro/_sql?
技术白皮书 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
开发人员不熟悉，mongo 在国内依然小众，无 schema 既是优点也是缺点，没有 schema 容易导致新老数据结构不一致而引起问题，目前未听说有大公司在核心系统中使用 mongo，并且它的查询语法也远不如 SQL 普及。 有大量限制，基于已创建的宽表使得无法使用所有 SQL 语句，通常只支持查询，无法用 select * 、无法创建 view 视图等，数据库各种高级功能几乎都没法用。
产品特点 - Baidu Palo/Doris 使用文档
物化视图和预聚合引擎 PALO支持通过物化视图或上卷表的形式对数据预聚合计算后的结果进行存储，从而加速部分聚合类场景的查询效率。同时，PALO能够保证物化视图和基础表之间的数据一致性，从而使得物化视图会查询和导入完全透明。PALO内部会自动根据用户的查询语句，选择合适的物化视图进行数据摄取。 丰富的数据导入功能和导入事务保证 PALO支持多种导入方式。
