产品更新日志

🆕 v2.4.0 版本更新日志（2026-07-29）

✨ 新功能

国产数据库支持：达梦（DMBase）

OntiCards 现已支持武汉达梦（DMDB）国产数据库，后续将拓展对更多国产数据库的兼容。

支持的特性：

• 数据源连接与测试

• 智能数据卡片生成

• 自然语言转 SQL 查询（聚合检索）

• 系统自适应的空值检测函数

• 数据质检规则执行与报告生成

技术说明：

• 达梦数据库是国产大型关系型数据库，具有完全自主知识产权

• 系统自动适配达梦 SQL 方言，确保查询语法正确

• 达梦兼容 Oracle 语法，部分场景下可参考 Oracle 方言处理

---

国产数据库支持：OceanBase（MySQL 租户模式）

OntiCards 现已支持蚂蚁集团 OceanBase 国产分布式数据库的 MySQL 租户模式。

💡 TIP：OceanBase 原生提供了 MySQL 与 Oracle 双兼容模式，当前版本已支持 MySQL 租户模式；Oracle 租户模式将在后续版本中实现支持，敬请期待。

技术说明：

• OceanBase MySQL 租户在协议层兼容 MySQL

• 系统底层使用标准的 SQLAlchemy MySQL 方言，并针对 OceanBase 输出中独有的索引 DDL 扩展进行了兼容，避免反射警告

• 表/列/主键/外键/索引的识别及查询与 MySQL 行为完全一致

• 数据库结构概念与维度和 MySQL 保持一致（无 schema ）

---

国产数据库支持：电科金仓（KingBase）

OntiCards 现已支持电科金仓（KingBase，原名：人大金仓）国产数据库，后续将拓展对更多国产数据库的兼容。

支持的特性：

• 数据源连接与测试

• 智能数据卡片生成

• 自然语言转 SQL 查询（聚合检索）

• 系统自适应的空值检测函数

• 数据质检规则执行与报告生成

技术说明：

• KingBase 基于 PostgreSQL 内核，语法高度兼容 PostgreSQL

• 系统自动适配 SQL 方言，确保查询语法正确

---

• 规则库管理：按业务领域或数据类型创建规则库，每个规则库关联一个数据源，支持集中管理和复用

• 模板模式：从预设的规则模板中选择，系统已为常见场景预置规则，开箱即用

• AI自然语言模式：用日常语言描述规则，系统自动转换为质检规则，如"检查邮箱格式是否正确"

• 手动模式：直接配置规则各项参数，适合有经验的用户精细控制

• 质检规则管理：支持三种创建方式，满足不同用户需求

• 多类型规则支持：支持非空检查、唯一性检查、格式校验、范围检查、枚举值检查、正则匹配、跨表比对、自定义SQL等多种规则类型

• 规则执行：批量执行质检规则，自动收集检测结果，支持基础空值检测和表关系发现等可选扩展模块

• 质量评分体系：基于通过率计算质量评分，提供优秀(≥95)、良好(≥85)、一般(≥70)、较差(≥60)、差(<60)五个等级

• 质量概览：提供全局数据质量监控视图，展示质量评分、问题趋势、问题分布和达标率等核心指标

• 质检报告生成：生成详细的质量报告，当前支持Markdown导出格式(后续拓展为Word/PDF/Excel)，包含AI智能总结功能

• 数据治理模块 - 数据质检：提供完整的数据质量检查能力，帮助企业建立数据质量保障体系

---

⚙️ 功能优化 / 调整

• 交互体验优化：优化多处界面交互细节，提升操作流畅度

• 多数据库语法适配：系统自动适配不同数据库的语法规则，支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、Trino、达梦（DMBase）、电科金仓（KingBase）、OceanBase 等多种数据库

• 深色模式适配优化：各模块页面组件全面适配深色模式，提供更舒适的低光环境使用体验

• 空数据友好提示：优化空数据时的组件呈现效果，当数据为空时显示"暂无数据"等友好提示

• 界面显示一致性：优化各页面及Tab栏等模块的样式显示，确保视觉风格统一

• 基础空值检测的执行明细结果并入基于规则库质检体系

• 两种质检模式的执行明细统一存储，形成完整的质量检测留痕

• 便于后续数据治理阶段的实施，提供统一的质检结果查询入口

• 质检报告统一呈现两种模式的检测结果，呈现清晰、一目了然

• 数据质检模块统一化：

---

🐛 问题修复

• 修复部分页面组件在数据加载过程中的异常显示问题

• 优化页面稳定性，防止接口返回空数据时的报错

---

🧩 兼容性与依赖

• API接口保持向后兼容，所有现有功能不受影响

• 数据质检功能依赖后端数据治理服务，请确保相关服务已部署

---

📘 注意事项

• 数据治理分为两个阶段：第一阶段为数据质检（当前功能），第二阶段为实际治理（规划中）

• 规则库建议按业务线或数据类型创建，便于管理和复用

• 质量报告当前支持Markdown导出格式，后续拓展更多支持，满足合规审计和团队沟通需求

• 质检执行可能消耗一定数据库资源，建议在业务低峰期执行大规模质检

• 使用质检功能时，建议确保业务系统数据库（数据源或数据空间中的相关数据库表）没有实时数据更新变动，否则可能影响质检结果的准确性

• 质检过程中针对的数据范围是静态数据场景，请合理安排执行时间