Superbi

引言

superbi 是达闼科技以开源项目superset为基础开发的企业级快速BI应用。可扩展的框架设计，支持多种DBMS数据源，让数据BI更加简单。 superbi提供直观的UI，拖拽式的编辑体验，配置式的图例创建，轻松创建数据可视化dashboard的能力。

图例展示

superbi能做什么

提供丰富的可视化图例，包含基本的折线图，饼图，GL可视化图例等近60种图例
简单易用，无需代码，配置式创建的图例，拖拽编辑体验的dashboard。
先进的SQL在线编辑器，IDE式的体验，让你可以方便快捷的浏览元数据。
集成企业级的用户权限管理，并可以与其他身份验证系统集成（OpenID, LDAP, OAuth, REMOTE_USER）
自定义SQL扩展，提供对复杂情况的数据可视化能力。
集成echarts，3d word cloud，更加高度可配置的图表UI效果展示
对使用了多条SQL的图列，返回结果需要自行处理

功能介绍

1.自定义SQL

在原始superset中，可以通过选择各种条件控制数据的返回，如果有稍微复杂的应用场景则不能实现，比如对一张表自联返回想要的结果。正是有这样的需求，我们在每一个图例编辑界面加入了一个SQL编辑框，可以在编辑框中编辑SQL原生语句来实现我们的需求。

使用效果

带FilterBox的SQL语句

当我们在Dashboards里面使用了FilterBox图例，实现全局的过滤的时候，SQL语句里面要使用变量@filters来表示过滤条件，例如：

     SELECT "LON" AS "LON","LAT" AS "LAT",COUNT(*) AS count FROM long_lat WHERE @filters GROUP BY "LON","LAT" ORDER BY count DESC LIMIT 5000 OFFSET 0;

在WHERE后加上一个变量@filters,变量表示在FilterBox中选择的过滤条件

可选FilterBox字段

当我们在一个Dashboard中同时使用多个数据源时，有可能会出现多个数据源字段与FilterBox字段不匹配的情况，这种情况下如果还是使用@filters占位符来替代筛选条件则会出现过滤失败，这种情况下可以使用${column}可选筛选项来代替@filters,${column}与@filters相比的优势在于它可以精确到具体的筛选字段，更加灵活。示例：

SELECT supplier AS supplier,
       COUNT(*) AS count
FROM sv.v_hitlog_2003
WHERE ${tdate} and ${supplier}
GROUP BY supplier
ORDER BY count DESC
LIMIT 10000

展示效果

多select合并查询

在某些图列中，一个SQL语句的查询结果不能满足我们的需求，这个时候需要多条的SQL语句执行需求
在编写SQL语句的时候加入变量@split,对多条SQL语句进行分割，例如：

SELECT state AS state,num AS num FROM birth_names GROUP BY state,num ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 10 OFFSET 0;
@split
SELECT state AS state2, num AS num2 FROM birth_names GROUP BY state2,num2 ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 10 OFFSET 0;

如上示例代码，由两个SQL语句加变量@split组成，可以使用@split分割任意多的SQL语句。

SQL案例

使用效果

注意事项

原则上我们需要尽量避免使用SQL编辑框这个选项在有其他方法可以实现我们的需求的时候，在使用时我们需要遵守下面这几点避免出现错误

SQL语句只能对一张表进行操作
在使用了SQL的图例的里面必须选择正确的Datasource和Visualization Type，Datasource对应SQL语句中操作的数据库表，Visualization Type和SQL语句的返回结果相对应。选择了Visualization Type，SQL必须返回相对应的格式，否则必然出现错误。
对使用了SQL的图例，TimeRange选项选为 No filter

2.unicode字符集支持

对superset导出excel,csv等文件编码问题进行了优化，使其支持unicode字符集，对含有中文内容的导出文件更加友好。

3.大屏模式

在分享链接下打开时，dashboard会进入大屏演示模式，使得浏览演示更加轻松高效。
案例，使用superbi制作的大屏

支持的数据库

数据库类型	驱动安装	连接字符串
clickhouse	pip install sqlalchemy-clickhouse	clickhouse://{username}:{password}@{hostname}:{port}/{database}
Apache Kylin	pip install kylinpy	kylin://{username}:{password}@{hostname}:{port}/{project}?{param1}={value1}&{param2}={value2}
Apache Hive	pip install pyhive	hive://hive@{hostname}:{port}/{database}
Apache Impala	pip install impala	impala://{hostname}:{port}/{database}
Apache Spark SQL	pip install pyhive	hive://hive@{hostname}:{port}/{database}
MySQL	pip install mysqlclient	mysql://<UserName>:<DBPassword>@<Database Host>/<Database Name>
PostgreSQL	pip install psycopg2	postgresql:://<UserName>:<DBPassword>@<Database Host>/<Database Name>

安装&运行

前置依赖

docker
docker-compose

安装步骤

git clone https://github.com/CloudmindsRobot/superBI.git

cd superbi

docker-compose up

启动成功后在浏览器中输入地址http://localhost:8088 即可访问

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