superset用戶使用經(jīng)過流程介紹材料

-!Superset的功能介紹1、我們可以通過連接數(shù)據(jù)庫，去對數(shù)據(jù)庫中的單個(gè)表進(jìn)行配置，展示出柱狀圖，折線圖，餅圖，氣泡圖，詞匯云，數(shù)字，環(huán)狀層次圖，有向圖，蛇形圖，地圖，平行坐標(biāo)，熱力圖，箱線圖，樹狀圖，熱力圖，水平圖等圖，官網(wǎng)上是不可以操作多個(gè)表的，不過我們可以操作視圖，也就是說在數(shù)據(jù)庫建好視圖，也可以在superset中給表新增一列進(jìn)行展示。感謝閱讀2、配置好了我們想要的圖表之后我們可以把它添加到儀盤表進(jìn)行展示，還可以去配置緩存，來加速儀盤表的查詢，不必要沒次都去查詢數(shù)據(jù)庫。謝謝閱讀3、我們可以查看進(jìn)行查詢表的sql，也可以把查詢導(dǎo)出為json，csv文件。感謝閱讀它有自己的sql編輯器，我們可以在里面來編寫sql。謝謝閱讀一、系統(tǒng)基本使用在使用本系統(tǒng)前，應(yīng)該先進(jìn)行賬戶的建立操作。1.1登陸輸入開通的賬號(hào)、密碼點(diǎn)擊登錄即可。1.2新建賬號(hào)在登陸時(shí)可以使用admin進(jìn)行用戶的創(chuàng)建。先登陸admin用戶，點(diǎn)擊界面欄目"安全"→"用戶列表"→，點(diǎn)擊 按鈕感謝閱讀-!在填寫完信息后點(diǎn)擊保存（注：紅色*的選項(xiàng)未必填項(xiàng)）即可使用新建賬號(hào)登陸。精品文檔放心下載在創(chuàng)建賬號(hào)時(shí)，根據(jù)使用賬號(hào)功能需求選擇不同的角色屬性，每個(gè)賬號(hào)的用戶名不能相同。精品文檔放心下載二、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源2.1.1superset連接MySQL登錄到部署superset主機(jī)-!進(jìn)入superset的Web界面，點(diǎn)擊sources下拉選項(xiàng)的Databases，如下圖：感謝閱讀進(jìn)入數(shù)據(jù)庫界面，點(diǎn)擊“+”按鈕進(jìn)入數(shù)據(jù)庫連接界面，填寫正確字段后保存，操作如下：謝謝閱讀查看已經(jīng)連接好的數(shù)據(jù)庫2.1.2添加數(shù)據(jù)表Sources->Tables點(diǎn)擊加號(hào)（+）新增數(shù)據(jù)表Database選擇之前創(chuàng)建好的數(shù)據(jù)源，TableName必須是數(shù)據(jù)源中對應(yīng)真實(shí)的表名，表中必須包含一個(gè)Date或者Timestamp類型的字段感謝閱讀-!2.1.3數(shù)據(jù)表查看、編輯Sources->Tables可看到所有已連接的數(shù)據(jù)表精品文檔放心下載可對表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、是否可進(jìn)行g(shù)roup、filter、count、sum、min、max操作等進(jìn)行編精品文檔放心下載輯-!2.2數(shù)據(jù)探索分析與可視化展示Table定義好維度字段和指標(biāo)之后，即可針對該表進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析與可視化展示，在ListTable頁面，點(diǎn)擊一個(gè)表名，即可進(jìn)入。感謝閱讀-!在分析頁面中，可以針對某一個(gè)表事先定義的時(shí)間字段、維度及指標(biāo)字段進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析，并可以選擇相應(yīng)的圖表進(jìn)行可視化展示。精品文檔放心下載2.2.1可視化圖表類型選擇選擇可視化圖表類型。Superset自帶的圖表類型如上，包括柱狀圖、餅圖、時(shí)間序列線圖、堆積圖、圖表、熱詞圖等。感謝閱讀-!2.2.2數(shù)據(jù)時(shí)間范圍選擇選擇：時(shí)間所在數(shù)據(jù)列。時(shí)間粒度，時(shí)間跨度2.2.3維度展示選擇、圖表可視化選擇Groupby：x軸統(tǒng)計(jì)維度Metrics：y軸展示的數(shù)據(jù)指標(biāo)（包括指標(biāo)的sum、avg等）謝謝閱讀SortBy：排序依據(jù)-!可視化選擇配色圖例是否堆積／分布……2.2.4坐標(biāo)軸編輯選擇X、Y軸數(shù)據(jù)格式編輯X、Y軸標(biāo)簽編輯Y軸邊界-!2.2.5自定義查詢／過濾自定義SQL語句where、having語句、內(nèi)置in／notin過濾器謝謝閱讀2.2.6查詢可視化保存將查詢結(jié)果保存為sliceslice增加到已有的dashboard／新增dashboard中感謝閱讀2.2.7Dashboard編輯編輯每個(gè)Slice對應(yīng)的模塊，可以自由拖拽位置和大小，并保存整個(gè)Dashboard的布局。感謝閱讀-!2.2.8多表關(guān)聯(lián)查詢在數(shù)據(jù)表編輯界面，可通過DatabaseExpression，運(yùn)用SQL語句實(shí)現(xiàn)多表關(guān)聯(lián)查詢。感謝閱讀3.Superset操作數(shù)據(jù)庫經(jīng)過上邊的步驟就連接上了數(shù)據(jù)庫，下邊就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化操作了。首先點(diǎn)擊謝謝閱讀SQL測試下拉菜單下的SQL編輯器按鈕。如下圖所示：感謝閱讀-!SQL語句的執(zhí)行結(jié)果如下：點(diǎn)擊Visualize按鈕進(jìn)入數(shù)據(jù)可視化編輯窗口：謝謝閱讀-!4.superset部分圖形使用案例4.1Distribution–BarChart（分布-條形圖）精品文檔放心下載案例需求：統(tǒng)計(jì)每個(gè)state的總?cè)藬?shù)，總女生人數(shù)，總男生人數(shù)。精品文檔放心下載SELECTstateASstate,sum(num)ASsum__num,sum(sum_girls)ASsum__sum_girls,感謝閱讀sum(sum_boys)ASsum__sum_boys精品文檔放心下載FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry感謝閱讀WHEREds>='1917-07-0518:21:31'精品文檔放心下載ANDds<='2017-07-0518:21:31'感謝閱讀GROUPBYstateORDERBYsum__numDESCLIMIT50000感謝閱讀進(jìn)入可視化界面，可按需求顯示圖形：-!在圖形的右上方有對圖形的保存等一些操作：圖表的保存：查看保存的圖表：-!3.2TableView–表視圖需求1：根據(jù)name，gender分組，統(tǒng)計(jì)總?cè)藬?shù)。感謝閱讀SQL：SELECTnameASname,genderASgender,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry謝謝閱讀WHEREds>='1917-07-0518:24:31'精品文檔放心下載ANDds<='2017-07-0518:24:31'精品文檔放心下載GROUPBYname,genderORDERBYsum__numDESCLIMIT50000感謝閱讀-!3.3PivotTable–數(shù)據(jù)透視表數(shù)據(jù)透視表（PivotTable）是一種交互式的表，可以進(jìn)行某些計(jì)算，如求和與計(jì)數(shù)等。精品文檔放心下載所進(jìn)行的計(jì)算與數(shù)據(jù)跟數(shù)據(jù)透視表中的排列有關(guān)。案例需求：按照name，gender分組，對每個(gè)state人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。謝謝閱讀SQL：SELECTgenderASgender,stateASstate,nameASname,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry感謝閱讀WHEREds>='1917-07-0518:25:21'精品文檔放心下載ANDds<='2017-07-0518:25:21'謝謝閱讀GROUPBYgender,state,nameORDERBYsum__numDESCLIMIT50000感謝閱讀-!3.4TimeSeries–LineChart–時(shí)序線圖謝謝閱讀案例需求：查看每個(gè)state人數(shù)總數(shù)隨時(shí)間的變化。精品文檔放心下載SQL：SELECTstateASstate,dsAS__timestamp,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載INNERJOIN(SELECTstateASstate__,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載WHEREds>='1917-07-0518:26:35'感謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:26:35'感謝閱讀GROUPBYstateORDERBYsum__numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state__WHEREds>='1917-07-0518:26:35'謝謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:26:35'謝謝閱讀GROUPBYstate,dsORDERBYsum__numDESCLIMIT50000感謝閱讀-!3.5TimeSeries–Stacked–時(shí)序面積圖謝謝閱讀面積圖強(qiáng)調(diào)數(shù)量隨時(shí)間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。例如，表示隨時(shí)間而變化的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以繪制在面積圖中以強(qiáng)調(diào)總數(shù)據(jù)量。感謝閱讀案例需求：根據(jù)每個(gè)state每年的總?cè)藬?shù)的時(shí)序圖-疊圖。謝謝閱讀SQL：SELECTstateASstate,dsAS__timestamp,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry謝謝閱讀INNERJOIN(SELECTstateASstate__,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry感謝閱讀WHEREds>='1917-07-0518:27:06'謝謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:27:06'感謝閱讀GROUPBYstateORDERBYsum__numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state__WHEREds>='1917-07-0518:27:06'謝謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:27:06'精品文檔放心下載-!GROUPBYstate,dsORDERBYsum__numDESCLIMIT50000謝謝閱讀3.6TimeSeries–BarChart–時(shí)序柱形圖謝謝閱讀案例需求：比較不同的年份每個(gè)state的人數(shù)差異的時(shí)序柱形圖。謝謝閱讀SQL:SELECTstateASstate,dsAS__timestamp,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載INNERJOIN(SELECTstateASstate__,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載WHEREstateNOTIN('other')謝謝閱讀ANDds>='1917-07-0518:28:57'精品文檔放心下載ANDds<='2017-07-0518:28:57'感謝閱讀GROUPBYstateORDERBYsum__numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state__WHEREds>='1917-07-0518:28:57'謝謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:28:57'感謝閱讀ANDstateNOTIN('other')感謝閱讀GROUPBYstate,ds-!ORDERBYsum__numDESCLIMIT50000精品文檔放心下載3.7Distribution–NVD3-PieChart–餅圖精品文檔放心下載案例：比較每個(gè)state的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例。SQL：SELECTstateASstate,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載WHEREds>='1917-07-0518:29:51'感謝閱讀ANDds<='2017-07-0518:29:51'精品文檔放心下載ANDstateNOTIN('other')感謝閱讀GROUPBYstateORDERBYsum__numDESCLIMIT50000謝謝閱讀-!3.8BubbleChart–氣泡圖SQL語句：SELECTcountry_nameAScountry_name,精品文檔放心下載regionASregion,SUM(`SP_POP_TOTL`)AS`sum__SP_POP_TOTL`,SUM(`SP_RUR_TOTL_ZS`)AS`sum__SP_RUR_TOTL_ZS`,SUM(`SP_DYN_LE00_IN`)AS`sum__SP_DYN_LE00_IN`謝謝閱讀FROMwb_health_populationWHEREyear>=STR_TO_DATE('2011-01-0100:00:00','%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s')精品文檔放心下載ANDyear<=STR_TO_DATE('2011-01-0200:00:00','%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s')精品文檔放心下載ANDcountry_codeNOTIN('TCA','MNP','DMA','MHL','MCO','SXM','CYM','TUV','IMY','KNA','ASM','ADO','AMA','PLW')GROUPBYcountry_name,感謝閱讀regionORDERBY`sum__SP_POP_TOTL`DESCLIMIT50000謝謝閱讀-!3.9MarKup–標(biāo)記圖4.10WordClould–文字云案例需求：顯示所有的name，且看到使用這個(gè)名字的人數(shù)比重。謝謝閱讀SQL語句：SELECTnameASname,sum(num)ASsum__numFROM-!(select*frombirth_names)ASexpr_qry感謝閱讀WHEREds>='1917-07-0517:39:23'精品文檔放心下載ANDds<='2017-07-0517:39:23'感謝閱讀GROUPBYnameORDERBYsum__numDESCLIMIT50000精品文檔放心下載3.10 Sunburst–旭日圖案例需求：第一層gender，第二層name，統(tǒng)計(jì)人數(shù)。感謝閱讀SQL：SELECTgenderASgender,nameASname,sum(num)ASsum__num,sum(num)ASsum__numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry精品文檔放心下載WHEREds>='1917-07-0517:56:35'謝謝閱讀ANDds<='2017-07-0517:56:35'精品文檔放心下載GROUPBYgender,nameORDERBYsum__numDESCLIMIT50000精品文檔放心下載-!3.11 ParallelCoordinates–平行坐標(biāo)圖感謝閱讀平行坐標(biāo)圖為一種數(shù)據(jù)可視化的方式。以多個(gè)垂直平行的坐標(biāo)軸表示多個(gè)維度，以維度上的刻度表示在該屬性上對應(yīng)值，以顏色區(qū)分類別。每個(gè)樣本在各個(gè)維度上對應(yīng)一個(gè)值，相連而得的一個(gè)折線表示該樣本。感謝閱讀SQL：SELECTcountry_nameAScountry_name,感謝閱讀SUM(`SP_POP_TOTL`)AS`sum__SP_POP_TOTL`,感謝閱讀SUM(`SP_RUR_TOTL_ZS`)AS`sum__SP_RUR_TOTL_ZS`,精品文檔放心下載SUM(`SH_DYN_AIDS`)AS`sum__SH_DYN_AIDS`,感謝閱讀AVG(`NY_GNP_PCAP_CD`)AS`avg__NY_GNP_PCAP_CD`謝謝閱讀FROMwb_health_populationWHEREyear>=STR_TO_DATE('2011-01-0100:00:00','%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s')精品文檔放心下載ANDyear<=STR_TO_DATE('2011-01-0100:00:00','%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s')GROUPBYcountry_name感謝閱讀ORDERBY`sum__SP_POP_TOTL`DESCLIMIT50000感謝閱讀-!3.12 Boxplot–盒圖盒圖(boxplot)：擺弄數(shù)據(jù)離散度的一種圖形。它對于顯示數(shù)據(jù)的離散的分布情況效果不錯(cuò)。