一个基于 Node.js + Vue.js 的现代化大数据查询系统，提供高效的数据查询、分析和可视化功能。
源代码：
https://www.gitpp.com/gitdata/project-big-data-query-system
一、 系统功能概况：从“查询”到“洞察”的演进
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核心查询与分析：传统核心功能，支持对PB级数据进行复杂的SQL查询、多维度分析和报表生成。 -
数据可视化：将查询结果以图表、仪表盘等形式直观呈现，辅助业务人员理解数据。 -
AI增强型查询（AI-Empowered Query）：这是开源AI带来的质变。系统集成自然语言处理（NLP）模型，用户可以直接用中文提问（如“上月华东区销量最高的产品是什么？”），系统自动将其转换为SQL代码并执行，极大降低了数据使用的技术门槛。 -
智能关联与洞察：基于图算法等开源AI技术，系统能自动发现数据表中人眼难以察觉的深层关联规则，并主动提示给用户，变“人找信息”为“信息找人”。 -
预测性分析：系统不再局限于分析历史数据，而是可以集成GPP平台上的开源机器学习库，直接基于查询数据构建预测模型，提供未来趋势的预测（如“下季度销售额预测”）。 -
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二、 主要应用场景
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企业决策支持：为管理层提供实时、直观的数据看板和一键式问答，支撑战略决策。 -
业务智能分析：市场、运营等部门人员可自主进行深度数据探索，无需依赖数据团队，快速响应业务变化。 -
风险控制与安全监控：在金融、网络安全领域，实时查询分析海量日志数据，结合AI模型异常检测，及时发现潜在风险。 -
科学研究与探索：在生物信息、天体物理等领域，帮助研究人员高效查询和分析超大规模实验数据。
三、 市场规模
四、 AI时代新功能：开源AI，让大数据查询“说人话、懂业务、能预测”
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自然语言交互：借助GPP平台上开源优化的中文大模型，用户只需像聊天一样提出问题，系统就能精准理解意图，并秒级生成结果和可视化图表。数据查询变得像使用搜索引擎一样简单。 -
自动代码优化：面对复杂的查询请求，系统能利用AI自动优化查询引擎的执行计划，将小时级的查询任务缩短到分钟级，极大提升计算资源利用率和查询效率。 -
智能归因分析：当业务指标（如销售额）出现波动时，系统能自动定位关键影响因子，并生成清晰的归因分析报告，回答“为什么”而不仅仅是“是什么”。 -
个性化数据推荐：系统会根据用户的角色和查询历史，主动推荐其可能关心的相关数据和分析视角，实现数据服务的“千人千面”。 -
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提升决策效率：通过实时数据查询与可视化分析，帮助企业快速定位业务问题，优化运营策略。 - 2.
降低数据使用成本：开源架构减少软件采购费用，模块化设计降低定制开发成本，长期维护依赖社区生态。 - 3.
强化数据安全：本地化部署与权限管控机制，防止敏感数据泄露，满足行业合规要求。 - 4.
驱动业务创新：支持多场景数据挖掘（如用户行为分析、供应链优化），为精准营销、智能运维等提供数据支撑。
https://www.gitpp.com/gitdata/project-big-data-query-system
独特资源，完全开源！