# 能力简介

一款可编写查询语句、生成统计图表的工具，并支持分组展示图表，构建个性化的数据仪表盘。同时，借助腾讯混元大模型的AI能力，用户只需简单描述统计分析需求，即可快速准确地生成图表。该工具致力于让您的业务分析和商业决策更加简单和高效。

# 功能特性

• 数据看板： 提供统计报表展示看板，聚合展示柱状图、折线图、饼图等各类图表，支持添加自定义看板分组。

• 编写查询语句： 开发人员可手动编写查询语句，或修改 AI 生成的查询语句，进行数据的统计分析。

• 会话式 AI： 描述数据分析需求，AI 自助生成查询语句，并渲染生成图表，实现数据可视化。

• 打通云数据库： 支持快捷添加云开发环境的数据库集合，无需额外的数据库配置。

• 多平台支持： 支持 PC、H5 端访问使用，外出办公依然从容实现数据分析。

# 快速上手

# 安装 数据仪表盘模板

1. 访问云开发控制台 > 云模板 > 模板中心，安装数据仪表盘。

2. 等待安装完成后，单击应用右上角的打开管理端，进入数据仪表盘应用，即可开始使用。

# 配置数据源

1. 进行数据分析前，首先需要配置用于数据分析的云数据库集合。在数据仪表盘应用中，进入数据源管理模块，单击一键自动同步，全选当前云开发环境中的所有集合，单击确认，将集合导入到数据仪表盘应用中。

2. 数据仪表盘应用会读取集合中前5条数据，分析数据结构和字段标识，用于后续的会话式 AI 分析。为了使输入的 prompt 能够更简单，AI 能够更准确的理解数据结构，需要对集合和其中的字段进行备注的补充。在数据源管理列表中，找到需要备注的集合，单击编辑，即可打开备注编辑界面。如下图所示，补充了订单集合和其中各个字段的备注，然后单击确认进行保存即可。

# 会话式 AI 分析

1. 切换到 ChatDB 界面，输入想要统计的数据需求，AI 仅可分析生成查询语句，对数据进行汇总计算，生成表格。建议您采用以下提示词格式进行提问：

   序号	建议提示词	示例
   1	统计[集合标识]中的数据，统计维度为[字段A标识]，统计指标为[字段A标识]的合计值/计数值/最大值。	统计order表中的数据，统计维度为customerName，统计指标为totalAmount
   2	统计[集合备注]中的数据，统计维度为[字段A备注]，统计指标为[字段A备注]的合计值/计数值/最大值。	统计订单表中的数据，统计维度为客户名称，统计指标为下单金额的合计值
   3	分析[集合备注]中，不同[字段A备注]的数据，分别下单/购买/使用了多少[字段B备注]。	统计订单表中的数据，统计维度为客户名称，统计指标为下单金额的合计值
   4	[集合备注]表，按[日期类型的字段A备注]分析，每天每月分别下单/购买/使用了多少[字段B备注]。	订单表，按下单时间分析，每天分别下单的多少金额。

2. 生成数据表格后，可回复想要的图表类型，生成所需的统计图表，目前支持的图表类型为：柱状图、饼图、折线图、面积图。

3. 单击访问图表详情，可打开图表详情页，该页面可进行以下操作：

• 图表共享：可将页面链接发送给其他团队成员。

• 手动修改查询语句：如生成结果不符合预期，可修改下方的查询语句，然后单击生成预览，重新进行图表生成。

  说明：

  查询语句支持 MongoDB 标准的 aggregate 语句，完整语法说明请参见 db.collection.aggregate()。

• 切换图表类型，单击图表下方的切换按钮，可将图表切换为柱状图、折线图等其他图表样式。

4. 生成希望收藏的图表后，回复收藏，即可将该图表收藏至数据看板 > 我的收藏中。

5. 生成的图表会被自动记录保存在所有图表模块的历史会话中。

# 搭建数据看板

1. 在数据看板界面中，可添加构建多图表聚合展示的数据看板，支持自定义看板分组，构建适用于不同场景的看板。

2. 单击右上角的添加图表，可选：

• 查询语句：即通过编写查询语句，生成图表，详细操作见下一节编写查询语句。

• AI 生成图表：通过与 AI 会话生成图表，详细操作见上一节会话式 AI 分析，被收藏的图表默认展示于我的收藏分组中。

3. 单击右上角的分组，可添加、编辑看板分组。

# 编写查询语句

# 语句编写入口

在数据看板界面中，单击添加图表 > 查询语句，可打开编写查询语句界面，填写查询名称、查询语句，单击生成预览，即可生成图表，切换到所需的图表类型，选择所需分组，单击确认即可保存该图表到对应分组下的数据看板。

# 查询语句写法

# 语法说明

1. 查询语句支持 MongoDB 标准的 aggregate 语句。aggregate 是一个强大的方法，用于执行复杂的数据处理和分析操作。aggregate方法使用一个管道（pipeline）来处理数据，每个阶段（stage）在管道中执行特定的操作。

2. 一个标准的 aggregate 语句格式如下：

   db.collection.aggregate([
     { $stage1: { /* stage1 operations */ } },
     { $stage2: { /* stage2 operations */ } },
     // ... more stages ...
     { $stageN: { /* stageN operations */ } }
   ], options);
   

3. 查询语句完整语法说明请参见 db.collection.aggregate() ，以下提供基础说明和常用示例。

4. 常见的 stage 及其用途：

• $match：用于过滤文档，类似于 SQL 中的 WHERE 子句。

• $group：用于分组文档，类似于 SQL 中的 GROUP BY 子句。

• $project：用于重塑文档，选择和重命名字段。

• $sort：用于排序文档，类似于 SQL 中的 ORDER BY 子句。

• $limit：用于限制返回的文档数量，类似于 SQL 中的 LIMIT 子句。

• $skip：用于跳过指定数量的文档，类似于 SQL 中的 OFFSET 子句。

• $unwind：用于将数组字段拆分为多条文档。

• $lookup：用于在集合之间进行左外连接，类似于 SQL 中的 JOIN。

5. 以下是一些示例，展示了如何使用 aggregate 方法来执行不同的操作。

# 示例 1：简单的 $match 和 $group

1. 假设我们有一个 sales 集合，包含以下文档：

   { "_id": 1, "item": "apple", "quantity": 5, "price": 10 }
   { "_id": 2, "item": "banana", "quantity": 10, "price": 5 }
   { "_id": 3, "item": "apple", "quantity": 15, "price": 10 }
   { "_id": 4, "item": "banana", "quantity": 20, "price": 5 }
   

2. 我们想要按 item 分组，并计算每种 item 的总销售量。

   db.sales.aggregate([
     { $match: { item: { $in: ["apple", "banana"] } } },
     { $group: { _id: "$item", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } } }
   ]);
   

3. 输出：

   { "_id": "apple", "totalQuantity": 20 }
   { "_id": "banana", "totalQuantity": 30 }
   

# 示例2：使用 $project 和 $sort

1. 假设我们有一个 students 集合，包含以下文档：

   { "_id": 1, "name": "Alice", "score": 85 }
   { "_id": 2, "name": "Bob", "score": 90 }
   { "_id": 3, "name": "Charlie", "score": 80 }
   

2. 我们想要选择 name 和 score 字段，并按 score 降序排序。

   db.students.aggregate([
     { $project: { _id: 0, name: 1, score: 1 } },
     { $sort: { score: -1 } }
   ]);
   

3. 输出：

   { "name": "Bob", "score": 90 }
   { "name": "Alice", "score": 85 }
   { "name": "Charlie", "score": 80 }
   

# 示例 3：使用 $lookup 进行连接

1. 假设我们有两个集合：orders 和 customers。

2. 有一个orders 集合：

   { "_id": 1, "customerId": 1, "amount": 100 }
   { "_id": 2, "customerId": 2, "amount": 200 }
   

3. 有一个customers 集合：

   { "_id": 1, "name": "Alice" }
   { "_id": 2, "name": "Bob" }
   

4. 我们想要将 orders 和 customers 连接起来，获取每个订单的客户信息。

   db.orders.aggregate([
     {
       $lookup: {
         from: "customers",
         localField: "customerId",
         foreignField: "_id",
         as: "customerInfo"
       }
     },
     { $unwind: "$customerInfo" },
     { $project: { _id: 1, amount: 1, "customerInfo.name": 1 } }
   ]);
   

5. 输出：

   { "_id": 1, "amount": 100, "customerInfo": { "name": "Alice" } }
   { "_id": 2, "amount": 200, "customerInfo": { "name": "Bob" } }