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🚀前言

深入探究人人可用的开源数据可视化分析工具DataEase，需要掌握其独特的产品优势和核心功能，并对系统架构有全面的认识。本章将介绍DataEase的整体架构、工作流程、所运用的组件和技术栈、如何快速部署DataEase，以及离线升级等内容，以便读者在实际应用中能够及时应对。

🚀一、DataEase 简介

DataEase（数据易）是一款面向广大数据分析师、业务人员及开发者的开源数据可视化分析工具。它的核心目标是降低数据使用的门槛，帮助用户快速连接、整合、分析各类业务数据，并通过直观的可视化方式洞察数据趋势，从而为企业的业务改进、优化与智能决策提供强有力的数据支持。DataEase 强调易用性，用户无需深厚的编程背景，即可通过简单的拖、拉、拽操作制作专业图表，并轻松实现分析成果的分享与协作。

🔎1.产品介绍

🦋产品的核心价值

DataEase 致力于解决企业数据应用中“看数难、分析难、分享难”的痛点，其价值主要体现在以下三个方面：

1. 数据洞察：将枯燥、抽象的数据库记录和电子表格，转化为一目了然的图形、图表和仪表盘。这种转化使数据故事变得生动，帮助决策者绕过复杂的数据查询与统计过程，在最短的时间内捕捉关键信息，精准把握业务现状与健康度。
2. 即时决策：通过构建实时或准实时的监控仪表板，决策者能够对关键业务指标（KPI）和市场动态进行持续跟踪。当数据出现异常波动或达到预设阈值时，可以立即被发现，从而支持快速、精准的业务响应和战略调整，帮助企业在竞争中获得敏捷性优势。
3. 信息共享：打破了数据报告“单向传递、静态僵化”的传统模式。通过共享交互式仪表板，团队成员可以基于同一可信数据源，从不同维度（如区域、产品线、时间段）自主进行数据探索与下钻分析。这种协同方式极大地促进了团队内部的信息对齐、深度讨论和高效合作。

🦋1.1 DataEase 开源情况介绍

DataEase 是一个遵循 GNU General Public License v3 (GPL v3) 协议的开源项目。该协议是自由软件基金会维护的经典开源许可，其核心“传染性”条款确保了基于DataEase源代码进行的任何修改或衍生作品，也必须以相同的GPL协议开源，这从机制上保障了项目的开源延续性和社区共建的公平性。

项目源代码托管在全球主流的开源协作平台：

• GitHub：全球最大的开源项目托管平台。开发者访问 GitHub，搜索 “dataease” 即可找到其官方仓库（见图5-1与图5-2），可以浏览代码、提交Issue、参与讨论或发起Pull Request。
• Gitee（码云）：中国本土的大型开源托管平台。为国内开发者提供了更快速的访问体验，同样搜索 “dataease” 即可访问（见图5-3与图5-4）。

图5-1 GitHub 平台搜索 DataEase 结果页

图5-2 DataEase 在 GitHub 上的仓库主页

图5-3 Gitee 平台搜索 DataEase 结果页

图5-4 DataEase 在 Gitee 上的仓库主页

DataEase 项目自2021年6月公开发布以来，保持着每月一个迭代版本的积极更新节奏，并凭借其卓越的实用性和活跃的社区，多次登上 GitHub Trending（趋势榜）。根据开源项目分析工具 Starlet 的统计（见图5-5），其 GitHub Star 数量持续增长，标志着获得了全球开发者的广泛关注与认可。截至目前，其发行版本的日均下载量已超过150次，累计下载量逼近10万次，充分证明了其在数据可视化与分析领域的强大影响力和应用广度。

图5-5 GitHub Star 数量增长趋势图（来自 Starlet）

🦋1.2 产品优势

DataEase 能在众多BI工具中脱颖而出，主要得益于以下四大核心优势：

1. 开源开放：

   • 零成本获取：用户可以直接从官网或代码仓库免费下载使用，无需支付昂贵的软件许可费用。
   • 透明可信：源代码完全开放，企业可自主审查代码安全性，避免“黑盒”风险。
   • 持续进化：活跃的社区和月度更新机制，确保产品能快速响应用户需求，集成最新技术。

2. 简单易用：

   • 无代码/低代码分析：通过直观的图形化界面进行拖拽式操作，即可完成数据关联、图表制作和仪表板设计，业务人员也能轻松上手。
   • 强大的社区生态：拥有活跃的用户社区和论坛，提供丰富的教程、案例和答疑，陪伴用户成长。
   • AI智能辅助：集成AI能力，可辅助进行字段推荐、图表类型建议、自然语言生成洞察等，进一步降低使用难度。

3. 全场景支持：

   • 灵活部署：支持在物理机、虚拟机、私有云及各大公有云平台部署。
   • 多端适配：分析的成果可完美适配PC端浏览器、移动端（APP/小程序）以及用于展厅汇报的数据大屏。
   • 深度嵌入：提供丰富的API和嵌入方案，可将单个图表、整个仪表板或设计器无缝嵌入到第三方业务系统（如OA、CRM）中，实现数据分析与业务流程的深度融合。

4. 安全分享：

   • 精细的权限控制：提供用户、角色、权限组三级管理体系，可精确控制每个人对数据源、数据集、仪表板等资源的查看、编辑和管理权限。
   • 可控的外部分享：支持生成加密链接和设置访问有效期的方式，安全地向组织外部伙伴（如客户、供应商）分享特定的仪表板或数据大屏，且无需对方拥有系统账户。

🦋1.3 主要功能

DataEase 的功能设计围绕数据分析全流程展开，核心功能模块包括：

• 图表展示：
  • PC端仪表板：用于日常业务监控和交互式分析。
  • 移动端仪表板：针对移动场景优化，方便管理者随时随地掌握业务动态。
  • 数据大屏：专为领导驾驶舱、指挥中心、展厅等场景设计，具备炫酷的视觉效果和实时数据刷新能力。
• 图表制作：
  • 丰富的图表库：内置数十种图表类型，涵盖基础图表（柱线饼）、统计图表（箱线图、漏斗图）、地图（区域、流向）、高级图表（桑基图、指标卡）等。
  • 拖拽式设计：用户通过简单的鼠标拖拽字段绑定到坐标轴、颜色、大小等视觉通道，即可快速生成图表。
• 数据引擎：
  • 统一SQL门户：基于 Apache Calcite，提供了强大的SQL解析、优化与联邦查询能力。用户可以用标准SQL语法，透明地查询和关联来自不同数据库、不同物理位置的数据，如同操作一个单一的数据库。
• 数据连接：
  • 广泛的连接支持：支持连接关系型数据库（MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）、大数据平台与数据仓库（ClickHouse, Apache Doris, StarRocks等）、数据湖（Apache Iceberg）、本地文件（Excel, CSV）以及 API接口 等多种数据源。

🔎2.系统架构

🦋2.1 整体架构

DataEase 的整体功能架构清晰分为三大模块，覆盖了从数据接入到最终呈现的全链路（见图5-6）。

图5-6 DataEase 整体功能架构图

1. 工作台模块：用户的个人工作中心与管理门户。

   • 资源概览：全局查看拥有的和共享的资源。
   • 快速创建：一键进入创建仪表板、数据集等流程。
   • 模板中心：提供丰富的仪表板和数据大屏模板，开箱即用。
   • 个人管理：包括“最近使用”、“我的收藏”、“我的分享”等功能，方便用户快速定位和管理个人资产。

2. 可视化分析模块：核心的图表与仪表板制作、展示环境。

   • 创作工具：提供仪表板和数据大屏两种画布，支持通过模板创建或从零开始设计。
   • 交互式分析：在画布上通过拖拽方式添加和配置图表（组件），支持丰富的样式配置、自定义指标计算。
   • 高级分析功能：支持图表间的数据联动（点击一个图表筛选其他图表）、维度下钻（从省到市）、页面跳转等。
   • 多端发布与分享：支持在PC、移动、大屏等多端发布查看，可快速生成分享链接或导出为PDF、图片等格式。

3. 数据准备模块：数据分析的“厨房”，负责数据的接入和加工。

   • 数据源管理：统一管理对各类数据源的连接配置，支持OLTP、OLAP、文件、API等多种类型。
   • 数据集管理：基于数据源创建可被直接用于分析的数据视图。支持多表关联（JOIN）、自定义SQL（支持动态参数）、跨库查询、创建计算字段，并可将处理好的数据集导出。

🦋2.2 工作流程

一个典型的DataEase数据分析工作流程如图5-7所示，主要分为两个阶段：

图5-7 DataEase 工作流程图

1. 数据准备阶段：

   • 连接数据源：在系统中添加并配置好数据库、文件等数据来源。
   • 创建与处理数据集：基于数据源，通过关联表、编写SQL或直接选择表的方式，创建出业务所需的“数据集”。在此过程中可以进行字段筛选、重命名、类型转换、计算衍生指标等操作。

2. 可视化分析阶段：

   • 创建仪表板/数据大屏：新建一个分析项目，选择画布类型。
   • 添加并配置图表：从数据集中选择字段，拖拽生成各种图表，并调整其样式、设置过滤条件。
   • 交互与布局：设置图表间的联动、跳转规则，并调整整个页面的布局与主题。
   • 发布、分享与协作：将制作好的仪表板发布，通过权限系统在组织内部分享，或生成外部链接进行有限度的分享。

🦋2.3 组件说明

DataEase 采用典型的 B/S（浏览器/服务器）架构，用户通过浏览器访问，所有复杂计算和存储均在服务器端完成。其技术体系结构如图5-8所示，主要包含以下组件：

图5-8 DataEase 系统体系结构图

• Frontend（前端）：基于现代前端框架 Vue.js 及其UI库 Element 构建，负责提供用户交互界面，包括仪表板设计器、数据管理界面等。
• Backend（后端）：基于 Spring Boot 框架开发的Java应用程序，是系统的业务逻辑核心，处理所有数据请求、权限校验、任务调度等。
• MySQL：作为系统的元数据库，用于存储DataEase自身的配置信息、用户数据、权限关系、数据集/仪表板元数据等。
• Apache Calcite：作为系统的数据查询与处理引擎，它扮演着“翻译官”和“优化器”的角色，将用户对数据集的操作（如关联、过滤）转换为底层各数据源能理解的查询语言（SQL等），并进行优化以提升查询性能。
• APISIX：一个高性能的 API 网关。在DataEase的部署中，它用于处理请求路由、身份认证、访问限流、安全防护等网络层功能，提升系统的安全性和可管理性。

🦋2.4 关键术语

理解以下核心概念有助于更好地使用 DataEase：

• 数据源：指一个外部数据存储系统的连接配置，如一个MySQL数据库实例、一个包含销售数据的Excel文件。它是原始数据的所在地。
• 数据集：在DataEase中定义的、用于分析的数据集合。它是对一个或多个数据源中特定数据的“视图”或“快照”，可能经过了关联、过滤、计算等处理。图表的数据直接来自于数据集。
• 图表：数据可视化的基本单元，是使用一个数据集中的字段，通过某种图形（如柱状图、地图）进行编码后呈现的结果。一个仪表板由多个图表组成。
• 组件：仪表板或数据大屏画布上的所有可添加元素的统称。图表是一种特殊的组件，其他组件还包括文本、图片、视频、筛选器（下拉列表、日期选择器）等，用于丰富仪表板的交互性和展示效果。
• 仪表板：由多个组件（特别是图表组件）按照一定布局组合而成的交互式分析页面。侧重于数据的探索、分析和交互。
• 数据大屏：一种特殊类型的可视化页面，通常用于在大型屏幕上进行数据监控和演示汇报。更注重视觉冲击力、实时性和全屏展示效果，交互性相对简单。

🦋2.5 技术栈

DataEase 在各技术层面的选型体现了现代、开源、高效的特点：

• 前端：Vue.js + Element UI。Vue.js提供了响应式、组件化的高效开发体验；Element UI是一套成熟的桌面端UI组件库。
• 图库：AntV。蚂蚁集团出品的企业级数据可视化解决方案，为DataEase提供了丰富、高性能的图表渲染能力。
• 后端：Spring Boot。Java生态中最主流的微服务框架，提供了快速构建、易于集成的能力。
• 数据库：MySQL。最流行的开源关系型数据库，用于系统元数据存储。
• 数据处理：
  • Apache Calcite：提供统一的SQL查询处理能力。
  • Apache SeaTunnel (原Waterdrop)：一个高性能的数据集成框架，可用于DataEase中复杂的数据同步和ETL任务。
• 基础设施：Docker。采用容器化部署，极大简化了安装、升级和环境一致性问题，实现“一键部署”。

DataEase 作为一款成长迅速的开源数据可视化分析工具，以其开源开放的本质、简单易用的操作、全场景的适配能力和安全可控的分享机制，正在成为企业构建自助式数据分析平台、实现数据驱动的热门选择。无论是希望快速搭建报表系统的中小企业，还是需要深度定制和集成的大型组织，DataEase 都提供了一个强大、灵活且成本友好的基础平台。通过理解其系统架构和核心概念，用户可以更高效地利用这一工具，挖掘数据价值，赋能业务决策。