对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...并且索引不能随便加，想加多少加多少，也有以上说的这两个原因，这样会加剧统计数据的不准确性，导致用错索引。 手动 Analyze Table，会在表上加读锁，会阻塞表上的更新以及事务。...通过 Alter Table 修改某个表的 STATS_SAMPLE_PAGES 的时候，会导致和 Analyze 这个 Table 一样的效果，会在表上加读锁，会阻塞表上的更新以及事务。...结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。很难保证不会出现大并且索引比较复杂的表。
前言 在我动笔写这篇文章的时候，我刚刚从我的项目中删除了最后一行JQuery代码。至于我为何要这么做，请听闰土娓娓道来。前几年我还在想，假如有一天，前端世界里不能再直接操作dom了，我该怎么办？...那么接下来，正文从这开始~ 熟悉闰土的朋友都知道，我是从JQ时代过来的前端，在刚接触react和vue这类MVVM框架的时候，完全可以用一脸懵逼来形容我，最为贴切。...我在想，如果能从一开始学的时候，把之前的开发思路忘掉，就当自己从来没学过编程，以一种空杯心态从零开始学的话，应该会比较快。之前没有考虑到思路转换这一步，走了弯路。...Vue大法的惯用套路是：先绘制HTML界面，然后在需要绑定数据的地方写下v-model、v-on等这些绑定属性和方法，在显示数据内容的地方使用双大括号显示内容。...其实两者并没有什么功能上的交集，如果你非要问可不可以用vue来实现jQuery所能实现的功能的话，我只想说，能，并且更加简洁。
老实讲，我也是被 Airbnb 与 Apache 两块金字招牌吸引才入了坑。目前公司绝大部分报表都在 Superset 上，大大小小有 50 个 Dashboard，包含了近 900 个图表。...当你把一个数据库连接到 Superset 上以后，你需要定义要用到的每一张表。Superset 里表的定义除了字段，还需要定义指标（Metric）。...当你画月报表时，你不会把每笔交易画在图上，而是把每天的总交易额用一个柱形在图上表示。这就是为什么 Superset 要引入“指标”这个概念。...客观地讲，Superset 里引入自己的表与指标的概念，在逻辑上是合理的，在统一各种异型的数据源时也是必要的。但实际操作中仍会让人觉得有些麻烦，不够直接了当。...比如一个移动应用的日活指标，我可能有时要按 iOS/Android 切分，有时要按地域切分，或是按新老用户切分。在 Superset 的 Dashboard 上我要做三个表图。
元数据治理系统是所有数据仓库、数据库、表、仪表板、ETL 作业等的目录接口（catalog），有了它，我们就不用在群里喊“大家好，我可以更改这个表的 schema 吗？”...图片 Apache Superset 是我很喜欢的开源数据可视化项目，我准备用它来作为被治理管理的目标之一。同时，还会利用它实现可视化功能来完成元数据洞察。...✓ DAG：Apache Airflow https://airflow.apache.org/ 元数据治理 随着越来越多的组件和数据被引入数据基础设施，在数据库、表、数据建模（schema）、Dashboard...这里，我将在 Ubuntu 20.04 LTS X86_64 上运行它，当然在其他发行版或 Linux 版本上应该也没有问题。 运行一个数仓、数据库 首先，安装 Postgres 作为我们的数仓。...图表元数据抽取，见 apache_superset_chart_extractor.py Superset 元素与数据源（表）的关系抽取，见 apache_superset_table_extractor.py
Superset最初是由Airbnb的数据团队开源的，目前已进入Apache Incubator，算是明星级的开源项目。老实讲，我也是被Airbnb与Apache两块金字招牌吸引才入了坑。...用了一年多，虽然在不少小地方有些不满意，但总体来说Superset很好地满足了公司现阶段在数据可视化与业务报表方面的需求。 当你把一个数据库连接到Superset上以后，你定义你要用的每一张表。...但请回想一下，BI工具通常是用来做商业分析的。假想一个电商数据库，虽然在数据表我们存储每笔订单的交易额，但在商业分析时上我们不关心单笔交易，我们关心的可能是一个时间段内的总交额，或是平均交易额。...客观地讲，Superset里引入自己的表与指标的概念，在逻辑上是合理的，在统一各种异型的数据源时也是必要的。但实际操作中仍会让人觉得有些麻烦，不够直接了当。...比如一个App的日活指标，我可能有时要按iOS/Android切分，有时要按地域切分，或是按新老用户切分。在Superset的Dashboard上我要做三个表图。
对于可视化的需求 在选择可视化平台之前，便要分析清楚团队的需求。多问自己几个业务相关的问题，比如为什么要使用可视化平台，有哪些人使用，使用频率如何，有哪些痛点要解决，再考虑技术上的方案。...接入的数据源最好支持 JDBC 协议或者是 DB API 协议。 其实满足这些需求的可视化平台很多，当时为什么还是选择了 superset 呢？...首先是 Apache 项目的金字招牌，其次是它在 Github 上的 star 数量不低，最后就是它使用 Python 开发，后续维护和二次开发也方便。...在数据源配置项里还有很多细化的权限，比如是否可以执行增删改和建表的权限。 有了数据源，就可以定义建一张图表（Chart）所需要的数据库表。...最后 使用 superset 构建图表需要有一定的 SQL 使用经验和预先了解数据库表结构，对于非技术人员（例如产品、运营）基本上只能使用预先建好的看板（Dashboard），易用性不是很好；权限体系过于细分
略带遗憾的是，这个工程持续了一年多的时间，等的有点久。目前从 Superset 1.0.0 的版本来看，应该是基本上完成 SIP-34 的提案。...有些在官网的Superset 1.0这篇文章并没有提到，比如： 图表的制作UI发生大的变化，比如指标和数据表的字段都展示在了左侧，之前是没有的；但是基本逻辑还在，按note的说法，后续引入拖拉拽功能（This...对了，关于为什么要引入 Apache Echarts，preset 的博客写了一篇很好的文章：https://preset.io/blog/2021-4-1-why-echarts/，在这一点上我觉得就超越了很多报表平台...当然还是有很可惜的地方，那就是分类系统还没弄好。 总的来说，我是非常满意这个版本的更新。不过具体的使用意见可能要等到我们团队在正式环境使用一两个月才会有了。...如果你的团队正在寻找一个合适的报表平台的话，我想新版本的 Apache Superset 值得你去考虑。
Github地址：https://github.com/apache/superset ，有33000+ Star，小编曾经在阿里云社区试用过Superset，本文将对Superset做一个全面的讲解，...Apache Superset 将 SQL IDE、数据浏览工具、拖拽式仪表板编辑器和插件组合使用，以构建自定义的可视化效果，支持从许多关系数据库和非关系数据库中创建仪表板，这些数据库包括 SQLite...由于小编只是进行测试，我本地直接使用pip安装： #安装 pip install superset #创建管理员用户名和密码 fabmanager create-admin --app superset...新建表 ? ? ? 加好后回弹出提示： ? 在分析页面中，可以针对某一个表事先定义的时间字段、维度及指标字段进行数据探索分析，并可以选择相应的图表进行可视化展示。 ?...Superset支持用户自定义创建一个角色，例如：您可以创建一个角色Financial Analyst，该角色将由一组数据源（表）和/或数据库组成。
我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...我用Scala程序演示了前者，它将一些GraphX数据输出为RDF，然后显示一些在该RDF上运行的SPARQL查询。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...在让程序正常运行一小部分数据之后，我把它运行在我从国会图书馆下载的有7,705,147三元组的1 GB的" subject-skos-2014-0306.nt"文件上。...在此时，我总共有439,430个三元组。由于我的代码没有考虑到空白节点，我删除了使用它们(空白结点)的385个三元组，剩下439045个(三元组)在60MB文件中。
前言 我们经常会被问到delete和truncate的区别，然后我们经常回答delete是删除表数据，truncate是清空表， 但是你有没有想过，当你用truncate清空表数据的时候，为什么数据库的空间还是和原来一样并没有释放...一、为什么truncate不会立即释放表空间 那是因为当使用truncate命令清空表数据时，数据库并不会立即释放空间。相反，它会将空间标记为可重用，以便在以后插入新数据时可以使用。...这是因为truncate命令是一种快速清空表数据的方法，它不会逐行删除数据，而是直接删除整个表的数据。因此，数据库并不会像使用delete命令一样逐行删除数据并释放空间。...以下是使用VACUUM命令的步骤： 1. 打开数据库命令行或客户端工具。 2. 连接到要清理的数据库。 3. 在命令行或客户端工具中输入以下命令： VACUUM; 4....请注意，VACUUM命令可能会对数据库的性能产生一定影响，因此建议在低峰期执行此命令。
同时 Superset 也是 GitHub 上在 BI 和可视化化领域里面 Star、Fork 和 Maintainer 最多的项目之一。...很贴心的是，这些所有的过滤器上在图上都会有一些的【？】，去告诉您它是否过滤了，是否没有过滤，这个过滤器是否对我没有影响。...这是一个时间过滤器，时间过滤器同时也可以应用在Dashboards上，由于我的数据仅仅是样历数据，它不是真实生产环境，比如说我要过滤last week是无法过滤出来的，我这里只是给大家演示一下，并没有真正的把...Q2：自助拖拉拽很多情况下是建立在数据集上的，那么基于该数据生成的BI看板或报表界面中的filter条件为什么不能透传到数据集内部，现在大部分是基于数据集外添加过滤器，不是很影响查询性能吗？...A3：我理解您的意思，一些高基维的维度表如果是直接下发count distinct，就很难查询回来，如果您直接下发到另外的维度表的话，下拉筛选的性能会好很多，Superset是可以去做这种修改的，但是现在开源版本没有做这方面的修改
可用的工具很多各有千秋，数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas，而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset。...image.png 目前Amundsen在github有1.9kStar，还没有Releases的版本，项目正处于蒸蒸日上的上升期。...image.png 架构 下图显示了Amundsen的总体架构。...：主要是一些列的统计信息 image.png 数据预览页面：表数据预览的可视化，可以与Apache Superset或其他数据可视化工具集成。...ETL工具的集成，Apache Airflow。 BI可视化工具，Apache Superset。 未来规划 作为数据治理领域的未来之星，Amundsen有着非常好的计划。
介绍 本教程是 为少 基于官方用户教程在 Superset 0.37 版本的实操记录。...使用 Docker 探索 Superset BI 数据可视化平台二次开发 使用 Apache Superset 探索数据 在本教程中，我们将通过研究一个真实的数据集来介绍 Apache Superset...有关始发地和目的地的信息。 起点和终点之间的距离，以公里（km）为单位。 启用上传 CSV 功能 编辑 Databases 列表的 examples 数据库记录： ?...Pivot Table（透视表） 您将创建一个表，显示前六个月按部门、按旅行舱级别的每月机票支出。...Line Chart（折线图） 我们将创建一个折线图，以了解整个数据集上按月计算的机票平均价格。
Admin，Alpha和Gamma角色，分配了很多的菜单/视图权限，如果手工去修改，改错的可能性很大，加之Superset并没有说明每一项权限的完整文档，所以不建议去修改这些角色的定义。...官方文档并没有说明必须要运行这个命令。如果你是在安装过程中已经运行了“superset init”命令，你再设置“PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA = True”，这个设置将不起作用。...所以需要控制薪酬数据字段的访问。 一种直观的想法，根据上一节“按职能部门访问不同数据”的方法，建立两个角色，一个角色可以访问表只包含员工基本信息，另一个角色可以访问的数据表还包含薪酬数据。...其实Superset可以在字段粒度上进行控制，但在当前版本（0.22.1）上，有用户提交issue，尚未解决。先可以了解步骤，等待问题解决了，将来在新的版本中可以设置。.../apache/incubator-superset/issues/2326 本文列举了权限使用几种场景，以及在Superset中怎样通过设置来满足权限的需求。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式，只需要更新pip，然后pip install就可以了。但是在生产环境中，特别是内网环境中，很多时候是没有外网的，这时候就需要采取离线安装的方式。...在终端中输入python。这条命令将会启动Python交互界面，如果Anaconda被成功安装并且可以运行，则将会在Python版本号的右边显示“Anaconda custom (64-bit)”。...成功~ 离线下载Superset安装包 superset依赖的包很多，在没有外网的情况下需要一起下载下来，然后拷贝过去安装。...pypi.v2ex.com/simple 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple 中国科学技术大学：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 把下载的包拷贝到没有网的机器上...错误汇总 Error: apache-superset 0.37.0 requires XXX 基本都是包没有安装全 自行下载安装成功 注意版本问题，一定要安装指定的版本 要用 pip 安装指定版本的
官方文档：http://superset.apache.org/ 一、环境准备 安装python3即3.4以上版本 二、python创建一个虚拟环境用来作为superset的容器 -pip3 install...2.创建管理员账号 fabmanager create-admin --app superset 3.初始化数据库 先进入到 Python安装目录（或者virtualEnv的虚拟目录）下，lib...数据库的连接字符串格式参见：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_0/core/engines.html#database-urls 七、选择charts 选择数据源之后添加数据源下的数据表...注释意思： 授予公共角色与GAMMA角色相同的权限集。 如果想让匿名用户查看，可以设置这里，在仪表盘对特定数据集的授权显示，也在这里设置。 ...seamless frameBorder="0" scrolling="no" src="xxxxxxxxxxxx" > 3.重定向superset图表URL 为什么需要重定向呢
与现代数据库集成 Superset 可以通过 SQLAlchemy 连接到任何基于 SQL 的数据源，包括现代云原生数据库和 PB 级引擎。...上效果图 效果图 上官图数据 上手极其简单，我花了半小时左右就在自己电脑上搭建出了demo 下面介绍一下部署流程 部署流程 环境说明 Superset 在 Windows 上不受官方支持。...Windows 用户在本地试用 Superset 的一种选择是通过 VirtualBox安装 Ubuntu 桌面 VM，并在该 VM 内继续执行 Docker on Linux 指令。...3.克隆 Superset 的 Github 我们切换到自己准备安装Superset的目录，克隆项目 git clone https://github.com/apache/superset.git...docker-compose-non-dev.yml up 5.打开docker运行项目 我们打开docker，这时候会发现我们的Images菜单栏中新增了一个apache/superset，我们点击右侧的
直接使用pip安装Superset即可，pip install apache-superset。当前最新版本为0.37.0。...理论上，我们打开http://127.0.0.1:8088/superset/dashboard/births/，即可看到如下图所示： ?...2.2 官方文档 官方文档一定要看，http://superset.apache.org/ 三、基于Superset构建图表 在制作图表前，咱们需要先制定几个目标，也就是想要从数据中获取什么主题。...图表的制作可以由数据库表直接生成。...3.1.2 沸点总数随时间的变化曲线图 ? 3.1.3 沸点话题占比饼图TOP10 该数据统计时，将没有话题的沸点进行了排除。 ? 3.1.4 发表数最多的用户TOP25 ?
请注意，druid目前并不支持windows，所以我们将kafka 与 druid部署于我们的centos服务器中，而superset，可以在本地安装。...下载安装包 查看centos版本 cat /etc/redhat-release 我的是7.6 访问Kafka官网 http://kafka.apache.org/ 选择左下方Download按钮...apache-superset 成功！！...记录一下superset的安装位置 进入该目录 初始化 # 初始化数据库 python superset db upgrade 这个过程中会提示缺少包，初始化失败 依次安装即可 比如这里缺少 flask_migrate...保存 新建刚才的表 进入表 设置展示效果 这里根据数据情况 进行各种展示设置 选择sqlLite 进行sql查询 至此实时数据分析平台已经搭建完成，可以进行实时数据的接入，展示，分析等等工作。
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