众所周知，无论是制作报表进行数据可视化还是挖掘数据更深次的内涵，获取数据是企业进行一切数据分析的前提。数据是不断更新的，目前实际大部分企业是将数据存储在数据库中，使用数据库数据来制作报表，并且报表内容会随着数据库的更新而更新。而数据分析工具则是通过数据连接来建立与各种数据库、文件到系统的连接，为后续处理和分析提供数据支持，所以数据连接则是数据分析软件不可或缺的能力。
目前主流的一些数据库大概可以分为下图几类：关系数据库（RDBMS）、多维数据库（OLAP)、大数据库（BIGDATA）、本地文件、非关系型数据库（NOSQL）等，所以是否支持这些数据来源以及支持的情况如何，也成为BI工具选型的一个考量因素。而Smartbi基本是支持接入以上提到的各种类型的主流数据库的。
通俗的讲，数据连接就是创建BI工具与业务数据库之间的连接。而Smartbi丰富的数据连接能力,通过创建数据源快速连接企业的业务数据库（注：此处数据源是指创建业务库和产品应用服务器的连接，拿到数据进行分析），构建统一的数据分析平台。
那么smartbi具体支持接入的数据库有哪些呢？
1）支持直接上传Excel、CSV、TXT文件、数据分析包导入到高速缓存库或关系数据源，支持导入的目标关系数据源有：MySQL、Oracle、DB2_V9、MSSQL。另外导入文件数据时导入的方式可以选择新建表或者覆盖源表的数据，以方便数据的更新与维护。
2）支持接入Java数据源，是指由用户通过二次开发，编写JavaQueryData接口实现类，以实现自定义数据结构的一类数据源。特别之处在于Java数据源是没有物理的数据库存储其字段和数据。但它可以通过类将任意一个含有数据的文件或报表通过解析后，运用到Smartbi中。
关系数据源是指通过JDBC驱动连接的关系型数据库。主要以二维的方式组织，以实现二维查询。除了传统的MYSQL、oracle、MS SQL Server等之外，现在大数据分析是一种趋势，smartbi更是支持各种大数据库比如有：Presto+Hive、星环、Vertica、Infobright。具体支持的关系型数据库类型有以下：
三：多维数据库的支持情况
多维数据源是指数据以立方体（即Cube）的方式组织，以实现多维数据集的一类数据源。它通过多维结构将关系数据源中的数据进行聚合和组织整理，以实现数据动态分析的一类数据源。多维数据源是创建多维分析报表的基础。
系统支持访问的多维数据源，如下表：
MongoDB 作为一款非常流行的 NoSQL 数据库，越来越被广泛地使用，而smartbi不需要安装插件支持创建Nosql数据源直接连接MongoDB和Tinysoft这两种非关系型数据库。
综上所述
Smartbi能打通各类数据源，丰富的数据连接能力能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的oracle、sqlserver、mysql等关系型数据库，各种主流大数据库、非关系型数据库、多维数据库、本地文件如:excel、txt、csv。另外还支持自定义编写接口的java数据源。
从数据连接接能力来看，smartbi对企业数据平台的对接能力更强，并且在每个版本的发布还在不断更新中。如在2020年5月发布V9.5版本中又新增了支持Gauss100。
那数据连接的配置界面也十分的直观易配置，下图为smartbi的数据连接的界面：
1.跨库联合数据源
那系统支持接入那么多类型的数据库，若是业务实现跨库查询时就可以直接使用smartbi内置的跨库联合数据源。系统自动将新建的关系数据源信息添加到该跨库联合数据源中。跨库数据源支持应用在数据集定义中，通常在可视化数据集和自助数据集中应用比较广泛。
2. 高速缓存库
Smartbi提供了解决性能问题的高速缓存库。高速缓存库的作用是解决用户原始数据库查询慢并且不好解决的场景，可以通过定时抽取把数据缓存到缓存库，提升报表的查询性能。
应用案例
