引言

这次更新，我们围绕“好用、可控、稳定”做了一轮集中增强：一方面让数据接入能力更丰富（新增 TDengine 集成）、让任务编排更清晰（任务链），另一方面把即席查询的使用体验做得更贴近真实工作流（左侧树分类 + 一键导出）。与此同时，我们也对调度相关能力做了“看得见的优化”，包括 cron 表达式配置体验提升、定时任务长期运行稳定性增强，以及多数据库语法兼容问题的系统修复。

下面按“新增/变化功能 → 配置体验优化 → 已解决问题”来介绍本次更新内容。

一、功能新增与变化

1）数据接入集成 TDengine：时序数据也能轻松纳管

在大量物联网、工业监测、设备采集等场景里，TDengine 这类时序数据库非常常见。过去在平台里接入这类数据源往往需要额外的脚本或中间流程，而这次更新把 TDengine 接入能力纳入了统一的“数据接入集成”体系中：

• 统一入口：TDengine 作为数据源类型之一，接入流程与其他数据源保持一致。
• 统一治理：接入后的数据可继续参与后续的任务编排与数据服务链路，减少“接入后还要再搬一次”的割裂感。
• 面向实际场景：更适合时序数据高频写入、按时间窗口分析、趋势对比等常见需求。

对业务侧来说，这是“把时序数据纳入平台能力圈”的一步：接入门槛更低，后续使用路径更顺畅。

2）任务链：把离散任务串成可理解、可复用的流程

真实的数据工作通常不是单点任务：一个任务的输出，往往是下一个任务的输入；需要按依赖顺序执行、失败时可定位、需要复跑时可控。为了解决“任务越来越多但关系越来越难管理”的问题，本次上线了 任务链 功能：

• 可视化/结构化编排：把多个任务按依赖关系组织起来，形成清晰链路。
• 更可控的执行：按链路触发执行，避免人工“一个个点运行”带来的遗漏与顺序错误。
• 更可追溯的结果：链路层面更容易定位是哪一环失败、失败后如何补救。

更贴近实际业务的是，任务链支持把常见的数据生产环节“串”起来，形成一条从接入到产出的顺序执行路径，例如：

• 数据集成 – DBSwitch：用于结构化数据的迁移/同步场景，适合快速把源端数据纳入平台。
• 数据集成 – Seatunnel：适合更复杂的数据管道与多源汇聚场景，配置灵活、扩展性强。
• 数据集成 – API：将外部系统的数据通过接口方式接入，适合对接业务系统或第三方平台。
• ETL：对接入后的数据进行清洗、转换、标准化，让数据更可用。
• 数据开发调度：把加工后的数据按时间与策略稳定产出，形成可持续的数据供给。

把这些环节放在同一条链路里，最大的好处是：流程更清晰、执行更一致、交接更顺畅——从“我知道要点哪些按钮”变成“我知道这条链路在做什么、为什么这么做”。

如果说过去更像“管理任务清单”，那任务链更接近“管理流程”，让数据生产从“点”走向“线”。

3）即席查询：左侧树归类 + 导出 Excel，让查询更像“工作台”

即席查询的本质是“快”：快速验证、快速查看、快速对外输出。但在实际使用中，常见痛点也很明确：

• 查询越来越多，找不到；
• 想把结果交付给业务或同事，导出不便；
• 同一类查询缺少统一归档方式，难复用。

因此本次对即席查询做了两项改造：

（1）左侧树归类：查询像文件夹一样可整理
新增左侧标签类目树，将查询按类目组织起来。你可以像浏览目录一样快速定位某一类查询，减少在列表里“翻来翻去”的时间成本。

（2）导出功能：查询结果一键导出为 Excel
在即席查询界面新增导出按钮，支持把当前查询条件下的数据导出为 Excel，用于会议沟通、离线分析或交付留档。

二、配置体验优化：Cron 表达式更直观，支持手动选择构建

调度配置中，cron 表达式一直是“功能强但门槛高”的代表：写得对不对、运行会不会按预期、是否存在边界情况，往往要靠经验。

本次更新对 cron 表达式配置做了优化，并新增 支持手动选择构建 的能力，让“配置调度”更贴近用户思维：

• 更友好的配置方式：把常用配置的理解成本降下来，减少反复试错。
• 支持手动选择构建：当你希望临时按某个策略构建/生成调度配置时，可以通过手动选择来完成，适合调试、验证或临时执行场景。

目标很明确：让调度配置从“靠记忆写表达式”，变成“可理解、可操作的配置过程”。

三、问题修复与稳定性增强

1）定时任务失效问题：优化参数 + 自愈机制，长期运行更稳

定时任务在长期运行（例如连续运行数天）时偶发失效，是生产环境里很“隐蔽但致命”的问题：短时间测试通常看不出来，一旦发生会直接影响数据产出与业务时效。

本次更新针对该问题做了两类处理：

• 参数层面优化：对关键运行参数与执行策略进行调整，减少在高负载或长时间运行场景下的异常概率。
• 自愈机制补齐：当调度器出现异常状态时，系统可进行检测与恢复，使调度能力具备“自我修复”的弹性，而不是完全依赖人工介入。

整体思路不是“出现一次修一次”，而是把调度当作长期服务来建设：可运行、可恢复、可持续。

2）多数据库语法兼容：PostgreSQL 与 DM 的关键差异已处理

在多数据库环境下，同一套业务逻辑在不同数据库上运行时，经常会遇到“语法差异导致的运行问题”。这次我们集中处理了两类典型兼容问题：

（1）PostgreSQL 语法兼容

• date_format 属于某些数据库的函数习惯，在 PostgreSQL 上需要对应的实现方式。
• 带反引号的别名写法在不同数据库解析规则不同，已做兼容处理。

（2）DM（达梦）语法兼容：关键字冲突报错
部分字段名/别名在 DM 上可能触发关键字冲突，本次已针对该问题完成修复。

这些修复的价值在于：同一套功能在不同数据库落地时，减少环境差异带来的额外成本，让“可迁移、可复用”更接近现实。

结语：把“能用”打磨成“好用、稳用”

这次更新既有新能力（TDengine 接入、任务链、即席查询归类与导出），也有体验优化（cron 配置与手动构建），更有面向生产环境的稳定性增强（定时任务自愈、跨库语法兼容）。

如果你正在使用平台进行数据接入、数据生产与即席分析，这些改动会体现在日常工作的细节里：更容易找到要用的查询、更顺畅地导出交付、更清晰地编排任务、更稳定地跑调度，以及更少因数据库差异踩坑。

下一步，我们也会把更多实际业务能力与 AI 结合，让平台从“能完成任务”逐步走向“更懂业务、更会辅助”：例如在接入配置、链路编排、查询与报表生成、异常定位与建议处理等环节，提供更智能、更贴近工作习惯的交互与助手能力。

欢迎在实际使用过程中继续反馈建议，我们会持续把功能打磨得更贴近真实场景，也会把智能能力做得更实用、更可靠。

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