superset用户使用流程手册

. ..Superset的功能介绍柱状图，折线图，饼图，气泡图，词汇云，数字，环状层次图，有向图，蛇形图，地图，平行坐标，热力图，箱线图，树状图，热力图，水平图等图，官网上是不行以操作多个表的，不过我们可以操作视图，也就是说在数据库superset中给表增一列进展展现。还可以去配置缓存，来加速仪盘表的查询，不必要没次都去查询数据库。3文件。sqlsql。一、系统根本使用在使用本系统前，应领先进展账户的建立操作。登陆输入开通的账号、密码点击登录即可。.1. ..建账号admin进展用户的创立。先登陆admin用户，点击界面栏目“安全“→“用户列表“→，点击 按钮在填写完信息后点击保存〔注：红色*的选项未必填项〕即可使用建账号登陆。。.2. ..二、创立数据源supersetMySQLsuperset主机supersetWebsourcesDatabases，如以下图：进入数据库界面，点击“+”按钮进入数据库连接界面，填写正确字段后保存，操作如下：查看已经连接好的数据库.3. ..添加数据表Sources->Tables点击加号〔+〕增数据表Database选择之前创立好的数据源，TableNameDateTimestamp类型的字段数据表查看、编辑Sources->Tables可看到全部已连接的数据表可对表构造、数据类型、是否可进展group、filter、count、sum、min、max操作等进展编辑.4. ..数据探究分析与可视化展现Table定义好维度字段和指标之后，即可针对该表进展数据探究分析与可视化展现，在ListTable页面，点击一个表名，即可进入。.5. ..分析，并可以选择相应的图表进展可视化展现。可视化图表类型选择选择可视化图表类型。Superset自带的图表类型如上，包括柱状图、饼图、时间序列线图、积存图、图表、热词图等。.6. ..数据时间范围选择选择：时间所在数据列。时间粒度，时间跨度维度展现选择、图表可视化选择Groupby：x轴统计维度Metrics：y轴展现的数据指标〔sum、avg等〕SortBy：排序依据.7. ..可视化选择配色图例是否积存／分布……坐标轴编辑选择X、Y轴数据格式编辑X、Y轴标签编辑Y轴边界.8. ..自定义查询／过滤SQL语句where、havingin／notin过滤器查询可视化保存sliceslicedashboarddashboard中.9. ..Dashboard编辑编辑每个Slice对应的模块，可以自由拖拽位置和大小，并保存整个Dashboard的布局。多表关联查询DatabaseExpressionSQL语句实现多表关联查询。Superset操作数据库经过上边的步骤就连接上了数据库，下边就可以进展数据的可视化操作了。首先点击SQLSQL编辑器按钮。如以下图所示：.10. ..SQL语句的执行结果如下：Visualize按钮进入数据可视化编辑窗口：.11. ..superset局部图形使用案例DistributionBarChart〔分布-条形图〕案例需求：统计每个state的总人数，总女生人数，总男生人数。SELECTSELECTstateASstate,sum(num)ASsum num,sum(sum_girls)ASsum sum_girls,sum(sum_boys)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0518:21:31”ANDds<=”2022-07-0518:21:31”GROUPBYstateORDERBYsum numDESCLIMIT50000进入可视化界面，可按需求显示图形：.12. ..在图形的右上方有对图形的保存等一些操作：.13. ..图表的保存：查看保存的图表：TableView–表视图1name，gender分组，统计总人数。SQL：.14. ..SELECTnameASname,genderASgender,sum(num)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0518:24:31”ANDds<=”2022-07-0518:24:31”GROUPBYname,genderORDERBYsum numDESCLIMIT50000.15. ..PivotTable数据透视表数据透视表〔PivotTable〕是一种交互式的表，可以进展某些计算，如求和与计数等。所进展的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。name，genderstate人数进展统计。SQL：SELECTgenderASgender,stateASstate,nameASname,sum(num)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0518:25:21”ANDds<=”2022-07-0518:25:21”GROUPBYgender,state,name.16. ..ORDERBYsum numDESCLIMIT50000TimeSeries–LineChart–时序线图state人数总数随时间的变化。SQL：SELECTstateASstate,dsAS timestamp,sum(num)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryINNERJOIN(SELECTstateASstate ,sum(num)ASsum numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qry.17. ..WHEREds>=”1917-07-0518:26:35”ANDds<=”2022-07-0518:26:35”GROUPBYstateORDERBYsum numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state WHEREds>=”1917-07-0518:26:35”ANDds<=”2022-07-0518:26:35”GROUPBYstate,dsORDERBYsum numDESCLIMIT50000TimeSeries–Stacked–时序面积图示随时间而变化的产生的数据可以绘制在面积图中以强调总数据量。.18. ..SELECTstateASstate,dsSELECTstateASstate,dsAS timestamp,sum(num)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryINNERJOIN(SELECTstateASstate ,sum(num)ASsum numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0518:27:06”ANDds<=”2022-07-0518:27:06”GROUPBYstateORDERBYsum numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state WHEREds>=”1917-07-0518:27:06”ANDds<=”2022-07-0518:27:06”GROUPBYstate,dsORDERBYsum numDESCLIMIT50000.19. ..TimeSeries–BarChart–时序柱形图state的人数差异的时序柱形图。SQL:SELECTstateASstate,dsAS timestamp,sum(num)ASsum FROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryINNERJOIN(SELECTstateASstate ,sum(num)ASsum numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREstateNOTIN(”other”)ANDds>=”1917-07-0518:28:57”.20. ..ANDds<=”2022-07-0518:28:57”GROUPBYstateORDERBYsum numDESCLIMIT50)ASanon_1ONstate=state WHEREds>=”1917-07-0518:28:57”ANDds<=”2022-07-0518:28:57”ANDstateNOTIN(”other”)GROUPBYstate,dsORDERBYsum numDESCLIMIT50000Distribution–NVD3PieChart–饼图state的人数占总人数的比例。SQL：SELECTstateASstate,sum(num)ASsum numFROM.21. ..(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0518:29:51”ANDds<=”2022-07-0518:29:51”ANDstateNOTIN(”other”)GROUPBYstateORDERBYsum numDESCLIMIT50000BubbleChart–气泡图SQL语句：SELECTcountry_nameAScountry_name,regionASregion,SUM(`SP_POP_TOTL`)AS`sum SP_POP_TOTL`,SUM(`SP_RUR_TOTL_ZS`)AS`sum SUM(`SP_DYN_LE00_IN`)AS`sum SP_DYN_LE00_IN`FROMwb_health_population.22. ..WHEREyear>=STR_TO_DATE(”2022-01-0100:00:00”,”%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s”)ANDyear<=STR_TO_DATE(”2022-01-0200:00:00”,”%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s”)ANDcountry_codeNOTIN(”TCA”,”MNP”,”DMA”,”MHL”,”MCO”,”SXM”,”CYM”,”TUV”,”IMY”,”KNA”,”ASM”,”ADO”,”AMA”,”PLW”)GROUPBYcountry_name,regionORDERBY`sum SP_POP_TOTL`DESCLIMIT50000.23. ..MarKup–标记图4.10WordClould–文字云案例需求：显示全部的name，且看到使用这个名字的人数比重。SQL语句：SELECTnameASname,sum(num)ASsum numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0517:39:23”ANDds<=”2022-07-0517:39:23”GROUPBYnameORDERBYsum numDESCLIMIT50000.24. ..Sunburst–旭日图gendername，统计人数。SQL：SELECTgenderASgender,nameASname,sum(num)ASsum sum(num)ASsum numFROM(select*frombirth_names)ASexpr_qryWHEREds>=”1917-07-0517:56:35”ANDds<=”2022-07-0517:56:35”GROUPBYgender,nameORDERBYsum numDESCLIMIT50000.25. ..ParallelCoordinates–平行坐标图连而得的一个折线表示该样本。SQL：SELECTcountry_nameAScountry_name,SUM(`SP_POP_TOTL`)AS`sum SUM(`SP_RUR_TOTL_ZS`)AS`sum SP_RUR_TOTL_ZS`,SUM(`SH_DYN_AIDS`)AS`sum SH_DYN_AIDS`,AVG(`NY_GNP_PCAP_CD`)AS`avg FROMwb_health_populationWHEREyear>=STR_TO_DATE(”2022-01-0100:00:00”,”%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s”)ANDyear<=STR_TO_DATE(”2022-01-0100:00:00”,”%%Y-%%m-%%d%%H:%%i:%%s”)GROUPBYcountry_nameORDERBY`sum SP_POP_TOTL`DESCLIMIT50000.26. ..Boxplot–盒图盒图(boxplot)：摆布数据离散度的一种图形。它对于显示数据的离散的分布状况效果不错。在软件工程中，NassiShneiderman提出了一种符