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数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (二)

在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面。本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase。 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法。**那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights。**首先我们来看 Superset 最近一个月的活跃度 这张图告诉我们以下几个信息 这个项目最近一个月有 53 个提交,说明项目仍在积极开发中。图中显示项目在最近一个月有新增 21 万行代码,这主要是因为提交了一个巨大的地理数据文件,去掉这个文件之后,实际新增的代码行数大约为 2000 行。 从新增和处理的 Issue

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数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)

人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的Tableau, Qilk,新生代的Looker,国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说,这些服务的License费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天,在数据可视化方面,有什么靠谱的方案可以选择呢?今天给大家介绍三个比较知名的项目,分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过,在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下,但我觉得这是一个非常有想法的项目,所以也会和大家聊聊我对它的看法。 选择一个称手的工具,功能上能满足我的需求肯定是首要的。就先从功能需求讲起,我们的数据仓库用的是Amazon Redshift(如果你没听过Redshift,就把它看作是为大数据优化过的PostgreSQL),所以大部分的实际用例都是要将一个SQL查询的结果可视化。我们所需的图表类型也就是常用的那几种,包括折线图,柱形图,