开源BI项目superset与metabase使用对比

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

SQL 数据库

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