主流开源BI产品对⽐---------2020开源BI⼯具都有哪些，哪个好
⽤
现在市场上开源 BI 产品⽐较多，各个产品的侧重点不同，有的以报表为主、有的以可视化为主、有的以查询分析为主。这⾥我们选取了⼀些主流的开源 BI 产品，从产品功能、可视化能⼒、数据源⽀持以及使⽤⽂档等⽅⾯进⾏对⽐，希望对你有帮助。
Superset
由Airbnb贡献的轻量级BI产品，⽬前在GitHub上有3万多颗星，其受欢迎程度可见⼀斑。Superset提供了Dashboard和多维分析两⼤类功能，后者可以将制作的结果发布到Dashboard上也可以单独使⽤。
数据源⽅⾯，Superset⽀持CSV、MySQL、Oracle、Redshift、Drill、Hive、Impala、Elasticsearch等27种数据源，并深度⽀持Druid。
Superset语义层建模（被称为Table）时只能基于单表，多表关联要事先逻辑化成视图再使⽤，这点有点别扭。在Table⾥要显⽰地将字段标记成可分组、可过滤，指定聚合⽅式（计数、求和等），页⾯在使⽤时需要选择Group by（并没有叫做维度）、Metrics和Filter进⾏查询。
Superset可以在多个时间维度上观察，商业分析中的很多问题都是与时间密切相关的。Superset 有 4 种专门针对时间序列的图表，使⽤这些图表时，你需要指定⼀个字段为时间维度，之后就可以对时间维度做丰富的操作。
Ø  从不同时间粒度去查看你关⼼的指标（⼩时/⽇/周/⽉/季度/年）
Ø  对时间序列做移动平均，⽐如看⼀个指标的 7 ⽇平均线
Ø  可以对时间序列做偏移，再做对⽐，⽐如把本周的销售业绩与上周同期放在⼀张图表中对⽐
Ø  不在图表上显⽰指标的绝对值，⽽是显⽰它随着时间变化的增长速度
Superset还提供了直接使⽤SQL查询⽣成图表的⽅式（SQL Lab）来强化临时分析，⽅便数据分析师编写SQL查询数据。
Superset的可视化效果⾮常好，直接⽀持了⼏⼗种图形，从前⾯的截图中可以看到可视化效果很棒。重要的是，它还提供了图形扩展⽀持，通过开发插件还可以对接任意可视化库，如ECharts、AntV、HighCharts、VX和D3，这点对⽤户⾮常实⽤。
⽂档⽅⾯，Superset表现⽐较糟糕，写的过于简单，虽然在安装与快速⼊门⽅⾯提供了很完整的⽂档，但在具体功能的介绍⽅⾯⽂档严重缺失。就算有些功能有⽂档，⽂档的结构也很混乱，所以⼤部分功能只能⾃⼰去尝试。
Superset作为⼀个完整的BI系统，除了Dashboard和多维分析还包括调度和邮件报表，以及系统管理和权限控制等平台管理功能。综合来看，Superset作为⼤⼚开源的BI产品还是⾮常值得⼀⽤。
Grafana
GitHub 上的星星数⽐ Superset 还多，之所以把它放在第⼆个来说是因为它的适⽤范围跟⼤多数 BI 产品不太⼀样，Grafana 主要⽤于对接时序数据库，分析展⽰监控数据。⽬前⽀持的数据源包括 InfluxDB、Elasticsearch、Graphite、Prometheus 等，同时也⽀持MySQL、MSSQL、PG 等关系数据库。
每种数据源的查询语⾔和功能明显不同，Grafana 可以将来⾃多个数据源的数据组合到⼀个仪表板上，但每个⾯板都要绑定到属于特定组织的特定数据源。
话不多说，上张效果图感受⼀下可视化效果。eclipse哪个版本好
Grafana 为不同数据源提供了不同的编辑器，这样可以⽅便使⽤特定数据源的查询语法，很⽜叉。有时经常拿 Grafana 跟 Kibana 对⽐，在数据源种类和查询⽀持上 Grafana 要丰富得多。
在可视化构建过程中，⾯板（Panel）是可视化基本模块。每个⾯板都提供⼀个查询编辑器（取决于⾯板中选择的数据源），通过使⽤查询编辑器，可以提取显⽰在⾯板上的完美可视化效果。有各种各样的样式和格式选项，⾯板可以在仪表板上拖放和重新排列，也可以调整⼤⼩。
Dashboard 是 Grafana 可视化最终展现形式，Dashboard（或特定⾯板）可以通过多种⽅式轻松共享。可以向登录的 Grafana 的⼈发送链接。可以使⽤快照功能将当前查看的所有数据编码为静态和交互式 JSON ⽂档。这⽐通过电⼦邮件发送屏幕截图要好得多。
值得⼀提的是，Grafana 的⽂档写的很棒，除了很详细外很多操作步骤都录成 GIF 放到⽂档中让⼈⼀⽬了然。
在实际业务中，什么情况下选择 Superset，什么情况下选择 Grafana 呢？
时间序列，⽇志与设备运⾏数据分析选 Grafana；企业⽣产经营数据分析则可以选 Superset。
Metabase
Metabase ⽬前在 GitHub 上受欢迎程度仅次于 Superset，Metabase 也是⼀个完整的 BI 平台，但在设计理念上与 Superset ⼤不相同。Metabase ⾮常注重⾮技术⼈员（如产品经理、市场运营⼈员）在使⽤这个⼯具时的体验，让他们能⾃由地探索数据，回答⾃⼰的问
题。⽽在 Superset ⾥，⾮技术⼈员基本上只能看预先建好的 Dashboard，不懂 SQL 或是数据库结构的他们，很难⾃⼰去摸索。
Metabase 采⽤“问问题”的⽅式实现⼀步步数据探索，探索的结果可以保存并发布为 Dashboard。对于复杂问题还提供了 Native query 允许⽤户编写 SQL 或 native query。
数据源⽅⾯，Metabase ⽀持 Redshift、Druid、Google BigQuery、MongoDB、MySQL、PG 等 15 种数据源。
Metabase 社区版的⽂档写的简单到让你不知所措的地步，表现⼗分糟糕。好在这个产品使⽤起来不难（本⾝定位就是给业务⽤户使⽤的）。
Redash
如果说 Superset 和 Metabase 是构建⼀个 BI 平台，那 Redash ⽬标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。Redash ⽀持很多种数据源，除了最常⽤的 SQL 数据库，也⽀持 MongoDB, Elasticsearch, Google Spreadsheet 甚⾄是⼀个 JSON ⽂件。⽬前 Redash ⽀持超过 35 种 SQL 和 NoSQL 数据源。
它不需要像 Superset 那样在创建图表前先定义表和指标，⽽是可以⾮常直观地将⼀个 SQL 查询的结果可视化，这使得它上⼿很简易。或者说 Redash 仅仅实现了 Superset 中 SQL Lab 的功能，但却把这个功能做到了极致。
Redash 有两个⾮常实⽤的功能，Query Snippet 与 Query Parameters。
Query Snippet 很好地解决了查询⽚段的复⽤问题。做数据报表时经常要⽤到⼗分复杂的 SQL 语句，这些语句中肯定有⼀些⽚段是可以在多个查询中复⽤的。在 Redash 中我们可以将这些⽚段定义成 Snippet，之后⽅便地复⽤。
Query Parameters 可以为查询添加可定制参数，让这个图表变得更灵活。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 上要做三个表图。Redash ⾥我可以把查询的 groupby 做为⼀个参数，这样就可以在⼀张图上搞定。⽤的时候，运营⼈员可以在图表上⽅的⼀个下拉框⾥选择切分的⽅式，⾮常直观好⽤。
Redash 的 Dashboard 可以通过命名来进⾏分组，Dashboard 的名字可以有⼀个前缀并以冒号结尾，前缀相同的 Dashboard 就会⾃动被分为⼀组。例如“ Growth: Daily ”，“ Growth: Weekly ”这两个 Dashboard 都会被分到“ Growth ”组下。
Redash 在⽂档⽅⾯做得很好，除了快速⼊门教程以外，每⼀个功能模块都有⽂档且条理清晰。
当然 Redash 也有⾃⼰的不⾜之处，它的可视化种类⽐ Superset 逊⾊不少（不过其实也够⽤了）。另外，由于它只是纯粹地把数据查询结果可视化，所以也没有 Superset ⾥那些对时间维度上的聚合与对⽐的操作。
CBoard
国内由楚果主导的开源 BI 产品，分社区版和商业版。CBoard 提供了⼀个 BI 系统，包括 Dashboard、多维分析、任务调度等⽅⾯。
数据源⽅⾯⽀持 JDBC 数据源、ElasticSearch、⽂本⽂件（⽂本需要存放于 CBoard 应⽤服务器上⾯，读取本地⽂件）、Saiku2.x 等。
图形⽅⾯直接使⽤了 ECharts，多维分析和 Dashboard 功能中规中矩，可以满⾜⼤部分 BI 需求。
⽂档⽅⾯由于是国内开源的产品，中⽂⽂档对国内⽤户友好，但⽂档质量⼀般在使⽤过程中还需要不断摸索。
值得注意的是，CBoard 社区版和商业版功能差异较⼤，社区版有很多功能都不⽀持，使⽤前要认真评估。
BIRT

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