开源BI项目superset与metabase使用对比

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高庆芝 发表于 2019/01/16 11:19:43 2019/01/16
【摘要】 优点:快速创建数据可视化仪表盘丰富的可视化图表模板,灵活可扩展细粒度高可扩展性的安全访问模型,支持主要的认证供应商(数据库、OpenID、LDAP、OAuth 等)简洁的语义层,可以控制数据资源在 UI 的展现方式与 Druid 深度集成,可以快速解析大规模数据集不足:没有提供图表的下钻功能、不支持多图表间的复杂联动、(表都是独立的)处理大数据集效率较低、(使用的是ORM框架,虽然它能连接众...

优点:
快速创建数据可视化仪表盘
丰富的可视化图表模板,灵活可扩展
细粒度高可扩展性的安全访问模型,支持主要的认证供应商(数据库、OpenID、LDAP、OAuth 等)
简洁的语义层,可以控制数据资源在 UI 的展现方式
与 Druid 深度集成,可以快速解析大规模数据集

不足:
没有提供图表的下钻功能、
不支持多图表间的复杂联动、(表都是独立的)
处理大数据集效率较低、(使用的是ORM框架,虽然它能连接众多的数据库,但是它有一个关系映射过程,将SQL数据转化为Python中的对象)
权限管理和图表管理的功能设计不友好、
无法发布大屏、

步骤与结论:
连接数据库、选择数据表、配置图表、生成iframe、拖拽到看板


在 Superset 上他们不是直接写 SQL,而是通过选择指标(Metric), 分组条件(Group)和过滤条件(Filter)来画图表,所以在构建复杂查询时可能会有些不适应。另一个难题是 Superset 里的表不支持 join,如果一个图表里的数据要从多个数据表里取,那只能通过建视图来实现。Superset 在 0.11 版本之后加入 SQL Lab 功能,支持从 SQL 查询结果直接生成图表。可惜,由于这个功能与 Superset 的核心设计格格不入,所以实现得比较粗糙,没什么实用价值。




开发:
前端:React、后端:clojure

功能

l  将数据分析常用的查询通过通过一个易于操作的界面来操作

l  为分析师提供不同的数据查询模式
l  分析师可创建规范细分和指标以供团队中其他人员使用

l  业务人员可可以保存分析结果并且分享给团队里其他成员

l  团队中开发人员也可以把复杂的查询写好,把结果共享给业务人员


l  提供仪表盘与自动刷新、全屏模式

l  可定时发送数据到Pulses(配置邮箱)

优点:
l  非技术分析人员容易上手,操作门槛低

l  Metabase官网指南详细,环境部署简单
l  可视化的选项很多,比如只要定义了Date字段,可以方便的在不同时间维度做Aggregation(日/周/月)柱状图、折线图展现等

l  Dashboard支持分类,便于管理和查找
l  支持可无需账号对外共享数据和图表,同时支持权限控制
五、   

缺点:

l  每次只能选择一个数据库查询,自定义sql模式可支持join
l  支持分析查询参数配置,但是复选框中的备选条件不易实现,需在数据表中占独立字段,增大存储空间

l  类似同一张图上实现不同日期的折线图对比需要自定义sql实现,增加分析人员使用难度

l  仅支持UTF-8编码
l  不支持api


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