再创建一个名为的数据库以 KafkaEngine 供在本教程中使用: CREATE DATABASE KafkaEngine; 4.创建数据库后,需要切换到该数据库: USE KafkaEngine; 创建目标 准备目标表。在下面的示例中,为了简洁起见,我们使用简化的 GitHub 架构。
可以直连已有数据库,数据不再是孤岛,爱速搭可以和传统开发混搭,可以用在现有成熟系统中,而不是只能做新应用。 既可以像操作对象那样便捷操作数据,也能使用任意 SQL 语句来实现复杂功能,实现和普通开发一样的灵活度。 性能和稳定性可预期,因为没有中间层转换,性能上限取决于数据库本身。 多环境独立,爱速搭应用后端支持多环境,每个环境完全独立。
语义例句:这些示例提供了与该语义意图相关的用户查询例句,帮助模型识别对话中的相似语句,增加相似语句可以极大提升语义的识别成功率。语义例句也可以通过大模型进行生成,增加配置速度。 除与后续流程进行连线外,还可以点击动作配置,增加如图所示语义的后续动作,以便更好的控制该步骤的后续;其中全局识别步骤,可以将不符合该语义的用户问题,再通过对话中控,流转到其他意图或FAQ中。
使用 MySQL 查询 通过 MySQL 客户端连接到 PALO 以后,可以通过 show databases; 查看数据库。使用 use db_name; 选择数据库,使用 show tables; 查看数据库中的表。
方案概述 用户设备 → IoT Hub → | |→ BSC → RDS → Sugar BI RDS → | 配置步骤 一个完整的 Spark SQL 作业由 source 表、sink 表和 DML 语句构成。
当然,如果您对 SQL 语言比较了解,其实通过 SQL 语句就可以实现这样的行列转换,但是这样的 SQL 语句会变得很复杂,很不利于理解,因此Sugar BI提供了 SQL 模型的行转列功能。
Mongo数据源 SQL 建模方式 Sugar BI 中 MongoDB 可以使用 SQL 建模 方式进行数据的可视化 ,但是 MongoDB 本身不支持 SQL 语句,所以它的数据绑定方法比较特殊。 在 SQL 模型编辑里参考如下图所示的方式配置: 其中 SQL 语句 里对应的是 Mongo 的 Query 命令。
SHOW-LOAD SHOW LOAD Description 该语句用于展示导入任务的执行情况。
https://bce.bdstatic.com/doc/bce-doc/ISUDA/image_c89a38e.png ) 这里数据源就是指数据库,可以连接外部数据库,或者使用爱速搭内置的数据库。 点击「新增数据源」来连接新的数据源。
也可以通过 INSERT 语句直接进行近实时的数据导入。 更多导入方式,可参阅 导入总览 。 数据删除和更新 PALO 支持通过两种方式对已导入的数据进行删除。一种是通过 DELETE FROM 语句,指定 WHERE 条件对数据进行删除。这种方式比较通用,适合频率较低的定时删除任务。 另一种删除方式仅针对 Unique 主键唯一模型,通过导入数据的方式将需要删除的主键行数据进行导入。