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商业智能工具不应该只是让人“玩一下”的玩具，而是能真正决策判断。NLQ 能像 chatBI 一样“好玩易用”，但避免了其“不可靠”的缺陷，让 AI 式数据查询告别“玩具”阶...

在本系列的前两篇文章（ Text2SQL 破局技术解析之一：规范文本与灵活性 和 Text2SQL 破局技术解析之二：MQL 实现与复杂性 ）中剖析了 Text2SQL 领...

NLQ创新采用“规范文本”作中间层，兼顾问题灵活性与查询准确性。通过人类可读的规范文本确认意图，结合规则引擎生成精确SQL，并支持复杂查询，以低成本实现企业级Text2SQ...

在基于 "规范文本" 的 NLQ 架构中，MQL（Metrics Query Language）作为规范文本的确定性编译目标，承担着关键使命。本文作为 "规范文本" 篇的延...

自然语言转 SQL（Text2SQL）技术旨在降低数据查询的技术门槛，但一直面临 "灵活性"、"准确性" 与 "查询复杂性" 难以兼顾的技术困境。直接由大语言模型生成 SQ...

当 ChatBI 的探索大多集中于大模型这一虽然广阔但充满不确性的“主航道”时，润乾 NLQ 以其独特的“规则引擎”别辟蹊径，为我们提供了另一种经过实践验证的可靠选择。它或...

报表开发离不开 SQL。简单 SQL 更多，但通常只需片刻即可完成；真正耗时的，是那些逻辑繁琐、步骤繁多的 SQL，数量虽相对少，却往往成为报表开发中效率最低的瓶颈，让报表...

江湖之中，凡我辈数据库修习者，谁不曾拆解过数百存储过程，优化过万行 SQL 脚本？然则，当你面对接连五个 JOIN，而业务方仍在追问“可否再添一维”时，可曾感到一股内力滞涩...

我们以订单表为例实现 esProc SPL 数据外置，提速常规过滤及分组汇总计算。用事实说话： SQL 需要 11 秒，SPL只需要2秒...

大数据的 4 个 V 说法在业界已经尽人皆知，这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆，类似 4 个 V，我们把这些特性总...

项目中的报表开发没完没了达不到客户预期，以至于影响到合同收款—这种现象在软件公司经营过程中并不少见。出现类似状况时，管理者的第一反应往往是把板子打到开发团队身上。然而，真相...

传统交易（TP）数据库不擅长分析计算，而专业 OLAP 数据库又过于沉重，经常需要集群，不仅成本高昂，也会使系统架构变得更复杂。 把不再变化的历史数据存储成轻量级的 esP...

应用程序可能要基于不同数据库工作，各种数据库的 SQL 语法大体一致，但仍有些差别，结果就要改造这些 SQL，而这事通常只能手工调整，工作量大还容易出错。 完全自动改造 S...

数据结构不一样的多源混合计算会更常见，比如不同业务系统混合分析。 数据结构说明 车辆管理系统（DB_Vehicle）保存了车辆与车主等相关信息，其中车主信息表 owner_...

相同结构的数据按照年份存储到不同数据库时，要进行数据统计就会涉及多库混合计算。事实上，不管是数据库还是其他任何存储介质，相同结构数据合并都是类似的，只是读取数据这一步有所不...

除了以上常见数据源，还有 NoSQL、MQ 等数据源，其中以 MongoDB 最为常用。我们用 SPL 连接 MongoDB 做计算。 导入 MongoDB 数据。 外部库...

Restful 数据源也很常见，而且 Restful 的数据几乎都是 json 格式的，所以这两个放在一起来讲。 Rest 服务和数据格式 访问http://192.168...

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