概述

superset是由Airbnb开源的轻量级BI分析工具。主要有三大功能：使用数据可视化来探索你的数据，通过交互式的Dashboard来查看你的数据，通过Sql Lab来编写sql查询你的数据。

特点

1. 功能强大且易于使用
2. 丰富的数据库集成支持
3. 代码开源高度可扩展
4. 丰富的可视化和仪表盘

安装上手

• 基于Docker安装（如果只是技术调研，建议使用docker）

1.如果没有安装docker,首先下载安装docker,docker下载地址：https://docs.docker.com/desktop/mac/install/
2.下载superset的代码
$ git clone https://github.com/Apache/superset.git
3.通过Docker Compose启动Superset
$ cd superset
$ docker-compose -f docker-compose-non-dev.yml up
耐心等待一会，因为会下载postgresql 和 redis等镜像，安装完成后，使用账户admin，密码admin

• 从头开始的安装方法 ：https://superset.apache.org/docs/installation/installing-superset-from-scratch

登陆成功之后可以查看charts图表

注意：默认使用docker安装的时候，superset会初始化，load 样例数据，如果网络有问题访问不了github的话，登陆进去可能看不到dashboard等样例数据

使用指南

配置数据源

支持的数据源

superset支持的数据源

添加数据库

编辑数据库的链接

配置数据集 （需要注意的是1.0开始支持虚拟表，就是使用sql定义一张表）

从上一步配置的数据库中选择一张表当数据集

配置表中的字段信息

在数据集表上可以定义度量

这边配置表的时候，可以注意一下，1.0版本开始支持扩展字段了，就是你可以自己使用sql表达式定义一个你想要的虚拟字段出来，譬如可以:sum(amt) as total_amt. 如下图：

虚拟字段

配置charts图表

点击我们上面刚定义好的数据表，就可以进入数据探索页面

数据集

在下面使用数据探索功能的时候，可以多注意一下指标的定义方式，现在支持三种，一种是直接选择你之前在数据集上定义的指标，一种是选择一个字段和聚合函数定义指标，最后一种就是直接写sql表达式定义指标

探索数据

配置chart

在数据探索页面，我个人觉得比较好的地方是，在chart type处可以选择非常多的图片类型。这点可以免除很多的前端开发报表的工作

配置dashboard

我们在上一步探索好数据之后，可以直接点击保存，存储在dashboard

保存探索的数据

dashboard

代码介绍

后端：整个项目的后端是基于Python的，用到了Flask、Pandas、SqlAlchemy。

• Flask AppBuilder(鉴权、CRUD、规则）
• Pandas（分析）
• SqlAlchemy（数据库ORM）

此外，也关注到Superset的缓存机制值得我们学习：

• 采用memcache和Redis作为缓存
• 级联超时配置
• UI具有时效性控制
• 允许强制刷新

前端：reat & nvd3.org & d3

优缺点

优点： 代码开源，扩展很方便。图表样式很丰富。支持的数据源比较全。虚拟列和虚拟表的支持让自助分析更加便捷

缺点：只支持同一个数据库的join查询。查询性能取决于后端存储的db，如果要生产使用的话运维要求比较高。数据探索时对用户的Sql能力有一定的要求。

总体来说：在开源的自助BI分析工具里面，superset可以排在前列！