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【最佳实践】使用 MeterSphere 将数据库获取的数据作为下一个接口的参数(循环控制器+计数器函数)

项目上现在有一个需求,从数据库user表查出所有的username,然后把所有查出来的username作为参数值,用于下一个登录接口。难度点分析:根据从数据库中获取的用户数量决定请求多少次登录接口user表结构如下图步骤分析1、新建sql类型接口查询用户数量2、新建SQL类型接口查询用户信息按列存储

Administrator 飞致云 发布于 2023-01-04

【最佳实践】Mac 源码部署 MeterSphere 服务,并进行性能测试

1 环境准备首选要参考一下官方的开发文档 开发文档Java环境,1.20 以上版本需要 jdk11,有需要的可以点击这里 jdkmaven环境vue环境,需要的可以点击这里 vuemysql(官网推荐5.7),创建一个测试数据库,如 metersphere_testredis,有需要的可以点击这里

Administrator 飞致云 发布于 2022-12-30

DataEase v1 使用 Tab 组件做多屏仪表板及自动轮播

1 背景介绍DataEase 选项卡组件(Tab 组件)支持将多个其他组件放入其中,可间接实现多 Tab 页签的仪表板;通过 Tab 组件的轮播功能可间接实现大屏间的轮播。2 方法介绍方法一:将选项卡组件大小设置为与仪表板大小相同,将其按照仪表板的画布来使用,每个 Tab 页签下完成一个完整仪表板的

Administrator 飞致云 发布于 2022-12-09

【最佳实践】统计学中的标准差

标准差(Standard Deviation) ,数学术语,是离均差平方的算术平均数(即:方差)的算术平方根,用σ表示。标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。 标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差

Administrator 飞致云 发布于 2022-12-01

【最佳实践】统计学中的方差

方差,用来描述数据的离散程度,就是数据的波动性、稳定性。当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。 总体方差计算公式: 1 在 E

Administrator 飞致云 发布于 2022-11-15

【最佳实践】DataEase 隐藏系统右上角的用户信息按钮

需求:我们想要隐藏系统右上角的用户信息按钮,并将修改后的代码打包成镜像更新到DataEase服务器上,效果如下图所示实现:本地下载DataEase项目源码到本地git clone https://github.com/dataease/dataease.git# 切换到最新分支(当前最新分支为v1.

Administrator 飞致云 发布于 2022-11-12

【最佳实践】Elasticsearch 数据源的用户权限设置

在 DataEase 中使用 Elasticsearch 类型的数据源时,有的用户不希望给查询 Elasticsearch 数据的账号开放过高的权限,希望开放最小的权限满足 DataEase 的访问需求即可,如果你有这样的需求,那么你可以参考下面的步骤进行操作,在 ES 中创建一个只读角色,然后创建

Administrator 飞致云 发布于 2022-10-25