开源 BI 产品比较

开源 BI 产品比较

比较 Metabase、Redash、Superset 这几款开源的 BI 产品。

NameLicenseStarsLanguagesDepsGithub
MetabaseAGPL21kClojureH2/PostgreSQLmetabase/metabase
RedashBSD16kJSRedis+DBgetredash/redash
SupersetApache29kPythonCache+DBapache/incubator-superset
  • metabase
    • 界面操作友好
    • 偏向于产品
    • 图表类型少
    • AGPL
    • 嵌入去 Logo 收费 - 300$/月 3000$/年
    • 商业版 - 10000+ \$/年
      • 嵌入无 Logo
      • SSO - SAML
      • 行级权限
      • 审计工具
    • 可单个 Docker 直接启动 - 使用 H2 嵌入式数据库
    • 界面好看 - 本地化很好、分享友好
  • redash
    • 纯 SQL
    • 图表使用 PlotlyJS
      • 可以理解为 Redash 只负责处理数据
    • 支持最多的数据源
    • 没有本地化
  • superset
    • 支持最多的图表
    • 既可以 SQL 又可以 UI
    • 功能最强
    • 扩容性最好 - 支持大规模分析场景
    • 界面偏运维 - 部分本地化
    • 能自定义 CSS
    • 默认 不能 公共分享

数据源类型

Data SourceRedashMetabaseSuperset
Amazon Athena
Amazon DynamoDB
Amazon Redshift
Apache Drill
Apache Hive
Apache Impala
Apache Kylin
Apache Pinot
Apache SparkSQL
Axibase Time Series Database
CSV
Cassandra
ClickHouse
CockroachDB
DB2 by IBM
Databricks (Apache Spark)
Dremio
Druid
Elasticsearch
Exasol
Google Analytics
Google BigQuery
Google Spreadsheets
Graphite
Greenplum
H2
Hana
InfluxDB
JIRA
JSON
MemSQL
Microsoft Azure Data Warehouse / Synapse
Microsoft Azure SQL Database
Microsoft SQL Server
MongoDB
MySQL
OmniSciDB (Formerly MapD)
Oracle
PostgreSQL
Presto
Prometheus
Python
Qubole
Rockset
SQLite
Salesforce
ScyllaDB
Shell Scripts
Snowflake
TreasureData
Vertica
Yandex AppMetrrica
Yandex Metrica

metabase

# H2
docker run -d -p 3000:3000 \
-v $PWD/metabase-data:/metabase-data \
-e "JAVA_TIMEZONE=Asia/Shanghai" \
-e "MB_DB_FILE=/metabase-data/metabase.db" \
--name metabase metabase/metabase
# PG
docker run -d -p 3000:3000 \
-e "MB_DB_TYPE=postgres" \
-e "MB_DB_DBNAME=metabase" \
-e "MB_DB_PORT=5432" \
-e "MB_DB_USER=<username>" \
-e "MB_DB_PASS=<password>" \
-e "MB_DB_HOST=my-database-host" \
--name metabase metabase/metabase

redash

  • 语言
    • NodeJS
    • Python + Flask + gunicorn + celery
  • 依赖
    • PostgreSQL
    • Redis
  • 参考
  • 架构
    • 热查询(adhoc query - 用户发起)使用 查询 Celery 队列
    • 周期查询(scheduled_queries - scheduler 发起)使用 scheduled 队列
    • Celery 支持设置队列的 worker 数,默认启动会分离 adhoc 和 scheduled 队列
    • 会切换到 RQ - Redis Queue

启动配置

# compose 中使用的该目录
mkdir /opt/redash
cd /opt/redash
curl -LO https://raw.githubusercontent.com/getredash/setup/master/data/docker-compose.yml
touch env
docker-compose -f docker-compose.yml up

ERROR: relation "queries" does not exist

  • 脚本位于 ./setup/docker/create_database.sh
docker-compose run --rm server manage database create_tables
docker-compose run --rm server manage db upgrad

superset

  • 语言
    • Python - Flask + Celery
    • Typescript
  • 机构依赖
    • 元数据存储 MySQL, Postgres, MariaDB, SQLite
    • 消息队列 Redis, RabbitMQ, SQS
    • 结果存储 S3, Redis, Memcached
    • 缓存 Memcached, Redis
    • WebServer 和 Celery 是无状态的 - 易于扩容
  • 注意
    • 默认不允许公共访问,需要 配置
  • 参考
mkdir /opt/superset
cd /opt/superset
# SQLite
# ==========
curl -LO https://raw.githubusercontent.com/amancevice/docker-superset/main/examples/sqlite/superset_config.py
curl -LO https://raw.githubusercontent.com/amancevice/docker-superset/main/examples/sqlite/docker-compose.yml
# 会使用 local volume 挂载数据
docker-compose up -d
sleep 30
# 初始化 - 创建账号密码、初始数据库
docker-compose exec superset superset-demo
# 已有 PostgreSQL
# ==========
cat <<YAML > docker-compose.yml
version: '3'
services:
redis:
image: redis
restart: always
volumes:
- redis:/data
superset:
image: amancevice/superset
restart: always
depends_on:
- redis
environment:
MAPBOX_API_KEY: ${MAPBOX_API_KEY}
ports:
- "8088:8088"
volumes:
- ./superset_config.py:/etc/superset/superset_config.py
volumes:
redis:
YAML
# 数据库链接
# postgresql+psycopg2://superset:[email protected]:5432/superset
DATABASE_URL=
SECRET_KEY=$(cat /dev/urandom | env LC_CTYPE=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | head -c 32)
cat <<PY > superset_config.py
import os
MAPBOX_API_KEY = os.getenv('MAPBOX_API_KEY', '')
CACHE_CONFIG = {
'CACHE_TYPE': 'redis',
'CACHE_DEFAULT_TIMEOUT': 300,
'CACHE_KEY_PREFIX': 'superset_',
'CACHE_REDIS_HOST': 'redis',
'CACHE_REDIS_PORT': 6379,
'CACHE_REDIS_DB': 1,
'CACHE_REDIS_URL': 'redis://redis:6379/1'}
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = '${DATABASE_URL}'
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
SECRET_KEY = '${SECRET_KEY}'
PY

UserWarning: Flask-Caching: CACHE_TYPE is set to null, caching is effectively disabled.