数据过滤器使用法则

简介: 相信很多企业版用户已经发现编辑器出现了一个新功能「数据过滤器」,然而打开这个功能之后,又不知道怎么用。今天我们就来简单入门一下这个新功能。

数据过滤器使用法则

相信很多企业版用户已经发现编辑器出现了一个新功能「数据过滤器」,然而打开这个功能之后,又不知道怎么用。今天我们就来简单入门一下这个新功能。

Screen_Shot_2017_08_21_at_21_31_19

能干什么

「数据过滤器」可以算是「字段映射」的升级版。一定有很多人已经用了「字段映射」这个功能用来满足不同组件之间的数据源复用。

映射前:

[
    {
        "sk": 1
    }
]

映射后:

[
    {
        "sk": 1,
        "value": 1
    }
]

那么问题来了,如果是下面这种数据格式,我该如何接入到组件上呢?

{
  "data": {
    "sk": 1
  }
}

这种情况下,就轮到「数据过滤器」出手了。

怎么用

首先过滤器使用的语法是 javascript,一种非常简单易上手的语言,可以参考 http://www.w3school.com.cn/js/pro_js_syntax.asp 学习。如果实在学不会,请求教公司里的前端哥哥、前端弟弟、前端姐姐、前端妹妹们。

回到「数据过滤器」的功能上。假设你已经学会了javascript语言,我们的每个过滤器是一个 function,接口定义如下,框架只传入一个变量 data,过滤器需要返回经过处理后的 data:

function (data) {
  // do something...
  return data;
}

你只需要书写函数体即可,比如我现在要把上一段的问题解决,我只需将 data 的数据格式由 Object 转换为 Array ,并且将 sk 字段的数值放到 value 字段上即可:

data.data.value = data.data.sk;
return [data.data];

或者

return [{
  "value": data.data.sk
}]

上面这两种写法,均可以达到同样的效果。

注意点:(敲黑板)

「数据过滤器」中限制了全局变量的访问,目前仅支持 Date, String, Array, Math, Object, RegExp, Boolean, parseInt, parseFloat, JSON

叠加使用

当我们将过滤器的场景标准化之后,就可以建立多个通用的过滤器,通过多个叠加方式,变成数据该有的样子。

比如我要实现一个随机数效果,并且所有数据放大100倍。

原始数据为

[
  {
    "name": "",
    "value": 232425,
    "y": 0.891111
  }
]

我先新建一个名称为随机数的过滤器

data[0].value = Math.random(0, 1);
return data;

再新建一个名称为*100的过滤器:

data.forEach(function (val,index) {
  val.y = val.y * 100;
  val.value = val.value * 100;
});
return data;

添加完成之后的效果如下图:

Screen_Shot_2017_08_21_at_21_32_02

注意点:(敲黑板)

多个过滤器叠加时,数据流动方向为从左到右,即先经过随机数处理之后的数据再传到*100进行处理。

数据过滤器的功能就先介绍到这里了,下期再见🤘

相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
阿里云实时数仓实战 - 用户行为数仓搭建
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
相关文章
|
存储 测试技术 开发工具
软考中的UML图、数据流图等二十余种示例
软考中的UML图、数据流图等二十余种示例
3391 0
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
构建AI智能体:六、体验Trae指定Qwen-Turbo模型自动生成问答系统
本文介绍如何使用字节跳动的AI编程工具Trae与阿里通义千问Qwen-Turbo模型,快速生成一个智能问答系统。通过图文结合方式,演示从环境搭建、指令生成到界面优化的全过程,涵盖前后端代码自动生成、模型调用封装及交互优化技巧,展现AI辅助开发的高效与趣味,助力开发者提升生产力。
2032 12
|
Linux Android开发 iOS开发
建议收藏!8款音乐APP,找不到喜欢的,算我输!
最近一段时间,有不少同学反复询问我音乐相关的软件。 在以前的文章中,我先后介绍过很多音乐相关的APP,其中不乏一时之间让我非常惊艳的。
建议收藏!8款音乐APP,找不到喜欢的,算我输!
|
10月前
|
SQL 缓存 分布式计算
【跨国数仓迁移最佳实践5】MaxCompute近线查询解决方案助力物流电商等实时场景实现高效查询
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第5篇,解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
403 8
|
6月前
|
数据采集 人工智能 监控
企业如何应用BI系统:从选型到落地的全流程指南
在数字经济时代,数据是企业决策的核心驱动力,商业智能(BI)系统成为释放数据价值的关键。本文系统阐述了企业落地BI的全流程:从需求规划、数据治理到产品选型,分阶段实施与持续优化。重点推荐瓴羊Quick BI等主流工具,其具备AI驱动、自然语言交互、秒级响应与高安全性等优势,支持从试点到全场景智能分析的平滑演进,助力企业实现数据驱动决策,赋能业务增长。(238字)
企业如何应用BI系统:从选型到落地的全流程指南
|
12月前
|
数据安全/隐私保护
全自动刷视频脚本, 抖音自动脚本快手小红书,抖音快手自动刷金币脚本【autojs】
这个脚本展示了如何使用AutoJS进行基本的自动化操作,包括应用启动、屏幕滑动和随机点击等
HTTP协议中常见的状态码 ?
HTTP协议状态码分为1xx、2xx、3xx、4xx、5xx五类。常见状态码包括:101(切换协议)、200(请求成功)、302(重定向)、401(未认证)、404(资源未找到)、500(服务器错误)。
1020 0
|
API
历史上的今天免费API接口教程
该接口用于获取历史上的今天发生的事件,支持随机获取记录,数据同步自百度历史上的今天。请求方式为POST或GET,需提供用户ID和KEY,可选指定查询的具体日期。返回数据包括事件标题、年份、月份、日、关键词及百度百科链接。示例请求和响应详见文档。
1196 12
|
移动开发 小程序 安全
原生小程序Donut多端开发
随着移动应用开发的不断发展,跨平台开发成为了一个备受关注的话题。开发人员希望能够使用一套代码库,同时支持多个平台,从而提高开发效率并覆盖更广泛的用户群体。在小程序领域,微信 Donut 多端(也称为原生小程序 Donut 多端)为开发人员提供了一种全新的跨平台开发方式。本文将介绍 Donut 多端的概念、特点以及如何开始使用它来开发跨平台小程序。
747 0