Doris ， 超⼤数据量下秒级查询返回延时 安全分享 ⽀持多种数据分享 ⽅式，确保数据安全 DataEase 的四⼤优势 ⾸⻚ 欢迎导航⻚ DataEase 常⽤⽂档、视频教程、最新动态等内容导航； 仪表板 仪表板管理 ⽀持仪表板的新建、重命名、删除、复制、移动、搜索等；⽀持仪表板的发布与下架；⽀持仪表板分组的新建、重命名、删除、移动等；⽀持以树状形式展示仪表板分组； 仪表板制作 ⽀持仪表板导出为 PDF ⽂件及图⽚；⽀持撤销、重做、清空画布内容；⽀持仪表板的全屏预览和收藏； ⽀持默认仪表板的设置；⽀持仪表板模板的导出和保存； 仪表板共享 ⽀持按组织/⻆⾊/⽤户分享，查阅分享记录等；⽀持创建公共链接，外部⽤户可通过密码访问仪表板，同时分享链接⽀持设置过期时间；⽀持公共链接接收第三⽅系统参数，过滤仪表板数据； 视图制作 ⽀持视图的创建及复⽤，⽀持通过简单的拖拉操作，制作视图； ⽀持多 数据集下数据参考功能，可预览数据库中的表及表字 段；定时同步类型数据集，⽀持全量更新和增量更新两种⽅式； ⽀持创建定时任务，以此控制数据集的更新；⽀持定时更新任务的查看；⽀持对数据集的字段类型/字段名/展示字段进⾏设置；⽀持数据集的维度、指标间的互相切换； ⽀持⾃定义计算字段（内置常⽤计算函数⽀持）；⽀持创建数据集间的关联关系（左连接、右连接、内连接）；⽀持 SQL 数据集加密传输；⽀持数据集数据导出Excel；

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DIV 与 Iframe 均为⽹⻚中⽤于创建⽹络布局与嵌⼊内容的元素，它们各有优缺点，主要取决于 具体的应⽤场景。 DIV 嵌⼊ Iframe 嵌⼊ 优点 • 简单易⽤，可以通过 CSS 轻松控制嵌⼊内容的样式； • 与主⻚⾯共享同⼀个域名，因此可以访问主⻚⾯中的 资源，例如 JavaScript ⽂件和 CSS ⽂件。 • 嵌⼊内容是独⽴的，与主⻚⾯之间没有耦合关系； • • 可以通过 Iframe 标签的属性来控制嵌⼊内容的样式； • 可以嵌⼊任何类型的内容，包括来⾃不同域名的⽹⻚。 缺点 • 嵌⼊内容是主⻚⾯的⼀部分，因此主⻚⾯和嵌⼊内容 之间存在耦合关系； • 嵌⼊内容的样式可能会受到主⻚⾯ CSS 的影响。 • 嵌⼊内容的样式可能会与主⻚⾯样式⻛格冲突； • 嵌⼊内容的 JavaScript 代码可能会影响主⻚⾯的性 能。 获取嵌⼊式应

嵌入 DIV 与 IFRAME 均为网页中用于创建网络布局与嵌入内容的元素，它们各有优缺点，主要取决于 具体的应用场景。 DIV 嵌入 IFRAME 嵌入 优点 • 简单易用，可以通过 CSS 轻松控制嵌入内容的样式； • 与主页面共享同一个域名，因此可以访问主页面中的资 源，例如 JavaScript 文件和 CSS 文件。 • 嵌入内容是独立的，与主页面之间没有耦合关系； • 可以通过 可以通过 IFRAME 标签的属性来控制嵌入内容的样式； • 可以嵌入任何类型的内容，包括来自不同域名的网页。 缺点 • 嵌入内容是主页面的一部分，因此主页面和嵌入内容之 间存在耦合关系； • 嵌入内容的样式可能会受到主页面 CSS 的影响。 • 嵌入内容的样式可能会与主页面样式风格冲突； • 嵌入内容的 JavaScript 代码可能会影响主页面的性能 。 获取嵌入式应 用的 APP

移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有效进行数据处理，通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且方便地与他人进行分享 多平台安装、多样化嵌入支持 多平台安装 服务器部署 Mac 安装 Windows 安装 多样化嵌入 图表嵌入 页面嵌入 设计器嵌入 优势四：安全分享 仪表板/数据大屏外部分享 创建公共分享链接 （可携带访问密码与访问有效期） 组织内部资源共享 访问公共分享链接 （在公共链接设置的限制条件下访问） 组织一 组织二 隔 离 组织一资源 组织一角色 组织一用户 组织二资源 X-Pack 增强功能包，提供软件小版本无缝升级服务。 在线自助服务 提供客户支持门户，支持客户在线访问网站并下载相关资料, 及时掌握最新的软件特性、维护经验、使用技 巧等相关知识。 企业级支持服务内容（增强级） 名称 描述 支持的部署方式 单位 购买方式 DataEase 企业版 （基础） 支持的最大账号数量为 5 个，包含 X-Pack 增强包和 企业级支持服务（基础级）。 单机 套 三年订阅

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PA R T 0 3 1.选择数据集 以每小时太阳能集热量为例。右图为官网 数据平台的图例。由于kamba的所有原始 数据已经导入至一个数据集中，所以只需 要进行一次数据汇总即可。 1.创建一个关联数据集，以筛选需要用到 的字段。 2.选择一个数据库数据集，对其中的字段 进行筛选。 1.选择数据集 3.选取用于计算的字段，这里的例子选择 ‘流量FM-0201’: ‘SolarRFM_0201’， ，完成了数据集的构建，就 需要将图表绘制出了。 2.作为简单的演示，选择自定义一个新模 板作为仪表盘。（也可以使用已有的模板， 仪表盘相当于ppt的模板使用方式） 3.空仪表盘相当于空的ppt页面，我们需要 先创建一个视图。 4.选择数据集。 2.使用仪表盘 5.选择图表类型，这里选择折线图。 6.完成之后只有一个空白的坐标轴，还需 要在右侧添加具体的数据。注意，指标处 的汇总求和是指在一个维度下多个点值的 time_data） 先创建关联数据集选取上述提到的字段，预览如下图所示。 4.现在有了供水温度和时间的一元数据，我们需要做成二元数据 以供散点图使用，转到字段管理页面新建计算字段x_oat_st。 使用函数ListValues([OAT],[HHWLoop_ST])来将两者合并为一组二 元数据。如下图： 3.散点图绘制说明 5. 使用同样的操作，类型选择指标再创建一个数值一样，但是用