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docker run -p 8080:80 -e ARANGO_ROOT_PASSWORD=test123 \ -e DEFAULT_QUERY_COnCURRENT=20 \ -e DEFAULT_DATA_CACHE_PATH=/var/lib/agiquery/cache \ -e ROOT_PASSWORD=agiquery.com \ -e DEFAULT_SESSION_TIMEOUT=3600 \ -v /tmp/query_cache:/var/lib/agiquery/cache \ -v /tmp/arangodb3:/var/lib/arangodb3 yeongher/agiquery:1.0.0 安装后，需要将 URL 邮件发我我，获取 License ，
对于 Agile Query 与其它 BI 产品的区别，总有人会说为啥重复造轮子，或者你的产品有啥竞争优势，这里我统一回复一下：
1. Agile Query 解决的是数据开发的痛点
传统 BI 都需要数据工程师通过图形界面或者写 SQL 做数据，通常一个报表或多种变形的报表做一份一数据，像帆软中的分析主题。（只因为分析的维度或指标不一样）
然而 Agile Query ，是根据选择的指标和维度动态构建查询 SQL ，然后在在数据库中执行，并进行后续可视化工作，传统 BI 开发一个报表可能需要几小时，几天时间，而 Agile Query 只需要几秒钟
2. Agile Query 不是我的原创想法
Agile Query 对标的是美国的 ThoughtSpot，它的核心专利就是 SQL 编译器，我们团队花了 2 年左右的时间完整实现了算法
第 1 条附言 2024-03-19 10:12:15 +08:00
29 条回复 2024-03-21 08:08:33 +08:00
 | 1 JavaGo 2024-03-19 09:45:16 +08:00 等了好多个月了，终于发了呀，老哥，赶紧去试一波。 |
 | 2 rev0 2024-03-19 09:46:38 +08:00 请问需要什么 URL 呢？我本地 docker 启动的，是 localhost 地址 |
 | 6 Braisdom OP @JavaGo 好吧，我做了一个本地使用一周的 License ，支持 MySQL8, MSSQL Server, PostgreSQL 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 |
 | 7 noahlias 2024-03-19 09:56:48 +08:00 |
| 8 Braisdom OP @noahlias 我只不过用它来存储系统数据而已，帖子中有说明： 1. Agile Query 解决的是数据开发的痛点 传统 BI 都需要数据工程师通过图形界面或者写 SQL 做数据，通常一个报表或多种变形的报表做一份一数据，像帆软中的分析主题。（只因为分析的维度或指标不一样） 然而 Agile Query ，是根据选择的指标和维度动态构建查询 SQL ，然后在在数据库中执行，并进行后续可视化工作，传统 BI 开发一个报表可能需要几小时，几天时间，而 Agile Query 只需要几秒钟 2. Agile Query 不是我的原创想法 Agile Query 对标的是美国的 ThoughtSpot ，它的核心专利就是 SQL 编译器，我们团队花了 2 年左右的时间完整实现了算法 |
 | 9 lexa 2024-03-19 10:33:25 +08:00 我也试一下，感谢楼主 |
 | 10 beneo 2024-03-19 10:49:52 +08:00 项目原因，经常接触各种国内大厂 BI 。上周去客户那边做项目沟通，客户透露某厂中台+门户+BI ，本地化部署无任何限制，给客户的报价是 5 年不到 80W ，当时我就无比的震惊了，不知道是不是经济影响，现在国内 BI 真的是沸腾的红海啊，卷的不行。这么恶劣的市场环境，云上代表有 QuickBI ，依托阿里云的生态，私有化有 FineBI ，中国年超 10 亿的 BI 厂商，中间还有各种网易 BI ，SmartBI ，百度 BI 等一众带销售的厂商，兄弟我真的很佩服你，是什么理由让你如此坚持？兄弟想想如何早点把产品打磨成型，然后出海吧 |
| 11 Braisdom OP @beneo 兄弟，你可以看看美国的 ThoughtSpot ，它也是从 Tableau, Looker, Qlick 中杀出来的，技术的迭代而已 |
| 12 Braisdom OP @beneo 新技术的发明，也代表着一个时代的结束，一个新时代的开始，如果我们总是觉得 FineBI, QuickBI, SmartBI 就是最好的了，那么，这些产品当初是怎么来得呢？ |
 | 15 miao1007 2024-03-19 13:22:22 +08:00 via iPhone 这些 metabase 也可以做到，起码普通用户是这种感觉 |
| 16 Braisdom OP @miao1007 外表看起有点像，metabase 和其它的 BI 是一样的，针对复杂一些的查询都需要写 SQL 的，而 Agile Query 是不需要二次开发的。 |
 | 17 poorcai 2024-03-19 14:09:13 +08:00 感觉有点像我司在做的一个产品，前台配置一个“变量”，变量具有某些“属性”，然后利用这些属性，生成一个查询的 SQL ，查询出来的列就是这些属性的值 |
| 18 Braisdom OP @poorcai 是的，都是生成 SQL 的方式，啊不过看生成 SQL 的复杂度了，是否可以生成子查询，是否能解决过度计算的问题。 |
| 22 Braisdom OP @okkk root / agiquery.com |
| 24 beneo 2024-03-20 14:56:42 +08:00 @Braisdom 合作的基础是招标参数要满足，我给你找一个以前的：1 ）主题报告 展示不同主题库应用数据，支持多元的数据和图表展现形式。支持数据源的新增，支持对数据源的模板进行下载，能够自主上传数据源，并展示平台中现有的数据源，能够对数据源进行预览、更新和删除。 适用于教学分析和教学监管，方便管理者把握学校情况，运筹帷幄。以简洁、直观的界面，展现各个分析数据，并以丰富的互动形式为科学决策提供支持。 2 ）自助式分析 根据 XX 教育特色进行自助式的分析，形成不同类型的图表，支持柱状图、折线图、地图、地图轨迹、饼图、矩形图、雷达图、仪表盘、字符云、关系图、特殊散点图等； 基于数据模型，支持多维分析，将数据以图和表进行展示，应支持展示即时查询秒级响应； 支持设置预警阈值，设置字体颜色、背景色、图片前后缀； 支持拖动的维度和自定义指标组合自动生成复杂报表，应支持多种自定义函数以及中国式报表的表头层级设计。 3 ）主题类管理 支持建立不同的主题类，能够对主题类进行新增、修改、删除，同时能够对主题类的排序进行管理。 4 ）数据可视化分析 对教育大数据仓采集清洗后的数据，运用大数据综合统计分析的方法，输出教育领域全景的可视化分析图表。支持不同的使用者可查看不同的报表，有不同范围的数据权限。 可视化全市学生分析数据，在教育大数据仓数据支持的情况下，包括学生综合素质评价、学生体质健康管理等主题分析，支持多维度关联分析、支持向上或向下钻取、支持单个图表数据条件筛选。 5 ）预测与决策 对教育大数据仓采集清洗后的数据，运用大数据综合统计分析的方法，输出教育领域全景的可视化分析图表。支持不同的使用者可查看不同的报表，有不同范围的数据权限。 可视化全市学生分布数据，在教育大数据仓数据支持的情况下，包括学生综合素质评价、学生体质健康管理等主题分析，支持多维度关联分析、支持向上或向下钻取、支持单个图表数据条件筛选。 |
| 25 Braisdom OP @beneo 1-4 目前完全支持，5 部分支持，图表联系和钻取本周内发布。 还有我们的预测与决策的产品设计是这样的： 基于 LLM 进行推理预测，例如：给定一段时间内某个品类下所有卖家的销售排名、评分、近 30 天销售量，价格，然后预测 再结合自身的销售数据和库存数据，预测下一阶段的销售量和各区域的库存量和销售量，以及广告投入金额等。 |
| 27 Braisdom OP |
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