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表格 开源 BI 工具比较

工具	Superset	Redash	Metabase	Davinci.达芬奇	DataEase
简介	Airbnb 开源的数据探索与可视化平台。	可协作数据可视化和仪表板平台，旨在使用更简单的方式（SQL）进行数据可视化。2020.6 被 Spark 母公司 Databricks 收购。	metabase 更注重非技术人员的使用体验。	DVAAS 平台解决方案。由中国宜信数据团队开源。	国产飞致云开源。 demo
官网	https://superset.apache.org/	https://blog.redash.io/ https://www.dazdata.com/ redash 中文版	https://www.metabase.com/		https://dataease.io/
源码	https://github.com/apache/superset	https://github.com/getredash/redash	https://github.com/metabase/metabase	https://github.com/edp963/davinci	https://github.com/dataease/dataease
文档	https://superset.apache.org/docs/intro	https://redash.io/help/Readme	Readme	文档	https://dataease.io/docs/
Star	41k	20.1k	26.3k	3.9k	3.6k
Fork	8k	3.5k	3.6k	1.6k	533
首版时间	2015-09-05	2014-2-25	v0.9 2015-1-24	2018-9-11	2021-1-24
最新版本	1.3.0	10.1.0	0.41.1	0.3.0	1.3.0
release 数	49	97	220	13	14
License	Apache-2.0	BSD-2	AGPL + 商业协议	Apache-2.0	GPL-2
语言框架	python+flask-appbuilder+React	python+flask+React	Java+Clojure+JS	Java+Ts	Java SpringBoot+Vue+Echarts
优势	功能较全面，社区活跃，更新快	区分商业版和开源版。针对中国市场有推出定制化的中文版和大屏。有提供商业版演示系统。中文文档非常齐全。			功能简洁，有提供体验 DEMO
劣势	权限控制复杂，权限项太多。可用性还需提升。	不支持直接部署到 windows

备注：本表统计时间截止到 2021-11-24。release 数指大版本发布数量，这个指标只是作为更新活跃度的一个参考。

DVAAS：Data Visualization as a Service。

Superset

Superset 是一个开源的数据可视化和业务智能平台，主要用于探索和展示数据。它提供了用户友好的界面，支持多种数据源（如 SQL 数据库、NoSQL 数据库等），允许用户通过简单的拖放操作创建复杂的仪表板和报表。Superset 具有以下关键特点：

1. 丰富的图表类型 ：支持柱状图、折线图、饼图、散点图等多种图表，满足不同数据展示需求。
2. 强大的查询编辑器 ：允许用户编写 SQL 查询，执行数据过滤、分组和排序。
3. 互动仪表板 ：仪表板组件可以进行实时互动，用户可以通过选择、筛选等操作深入分析数据。
4. 权限管理 ：提供细粒度的权限控制，确保数据安全和访问管理。
5. 插件扩展 ：支持通过插件扩展功能，用户可以根据需要定制和扩展 Superset 的能力。

Superset 的最终目标是提供一个易用且强大的工具，使得数据分析更加高效和直观。你是否对如何部署或使用 Superset 有更具体的问题？

Redash

Redash 是一个开源的数据可视化和业务智能工具，专注于简化数据查询和报告的创建。其主要特点包括：

1. 多数据源支持 ：Redash 能够连接到各种数据源，包括 SQL 数据库、NoSQL 数据库、Google Sheets 和 REST API 等。
2. 查询编辑器 ：提供强大的 SQL 查询编辑器，用户可以直接编写和执行 SQL 查询来获取数据。
3. 数据可视化 ：支持创建多种类型的图表和可视化组件，用户可以将查询结果转化为易于理解的图表。
4. 仪表板 ：用户可以将不同的图表和可视化组件汇集到仪表板中，便于实时监控和分析数据。
5. 分享与协作 ：支持与团队成员分享查询和仪表板，提升协作效率。
6. 报警功能 ：能够设置基于数据变化的报警通知，帮助及时响应数据中的异常情况。

Redash 的最终目标是让数据分析过程更加灵活和高效，使用户能够从数据中快速获取洞察。你对 Redash 的部署或使用有具体问题吗？

• Dazdata BI | Redash 中文版 https://www.dazdata.com/
• 商业版演示系统 点击进入

Redash 可协作数据可视化和仪表板平台，旨在使用更简单的方式（SQL）进行数据可视化。2020.6 被 Spark 母公司 Databricks 收购。

Redash 是受欢迎的开源实时数据可视化和商业智能(BI) 软件，基于新一 代云计算和数据分析技术，响应式 B/S 架构、操作简单、自助使用、会写 SQL 就会定义报表、队列技术运行快捷、扩展性强、拥有成本低；广泛应用于企事业单 位、政府机关等需要数据驱动、数据决策、数字化和数智化建设等领域。

表格 redash 开源版和商业版差别

	开源版	商业版 Dazdata BI
查询	多数据源 + 可视化 + 查询结果定时刷新最快 30 秒 + 数据导出 + 筛选过滤	查询结果定时刷新最快 5 秒
部件	简单文档	支持 markdown 部件 + 弹窗报表 + 多视图 + 部件功能控制
容器		容器报表
分享	报表无自动刷新 + 不支持带文本参数共享	报表自动刷新最快 5 秒 + 带任意参数共享 + 报表共享安全设置
视图		线形图平滑 + markdown 视图 + 自定义视图
数据源	100+	✔
可视化类型	100+	1000+
钻取联动	✔	✔
移动端		✔

免费开源中文版

• 支持 100 种以上数据源，数据资产轻松集成，支持查询结果集再运算。
• 响应式 React 技术，多屏自适应，一处开发，多设备使用。
• 分析型缓存机制，数据随时就绪，无需等待报表随时可用。
• RQ 队列技术，支持工业互联网数据秒级刷新。

商业版 Dazdata BI

• 集成 Markdown、ECharts、Plotly.js、Three.js、Video.js 的 1000+可视化类型、html5、3d 动画和视频流。
• 视图组合技术，可实现画中画等特效，充分利用屏幕每一个像素。
• 支持钻取、联动、筛选、跳转、弹窗、切换等丰富的交互操作。
• 可开发能力强，前端自定义 js 代码和三方库，后端自定义 python 代码，BI 不设限。

达之云屏

• 达之云屏拒绝模板化，创作式大屏与众不同，尽情发挥您的创意。
• 不再止于炫动画的电视屏，交互展现数据价值，辅助决策。
• 大屏高于海报，强大的技术支撑，拒绝不能快速实时刷新的海报屏。
• 支持一键切换风格样式，满足不同场景需求。

Redash 中文商业版

Redash 中文商业版，可视化报表云平台，能链接 100+数据源和超过 100 种专业可视化图形，操作简便，报表开发效率高，懂基础的数据库操作就可以开发可视化报表。开发成果运行于 pc 端、手机端和数据大屏，并可以以嵌入方式集成至其他应用系统。

Excel 文件数据源、markdown 集成、报表门户和自定义风格、开发者模式（低代码开发平台）、部件交互控制、用户管理方式、枚举和树型选择、中国地理行政区划图、管理控制台风格。

新一代云应用平台，多级分离式技术架构，秒级刷新频率真正做到适时数据可视化。视图种类最全，全面集成 markdown，低代码开发平台的开发者模式充分释放最强可视化库 plotly.js 的全部潜能，全面支持 ECharts 所有视图特性。

安装部署

• 安装部署： 安装方式 5：CENTOS8 本地安装 REDASH 中文版 · Dazdata
• 访问： http://localhost:5000

安装部署注意事项：

# secret 创建，参见 https://redash.io/help/open-source/admin-guide/secrets
$ python -c 'import secrets; print(secrets.token_hex())'
'192b9bdd22ab9ed4d12e236c78afcb9a393ec15f71bbf5dc987d54727823bcbf'
$ export REDASH_SECRET_KEY=192b9bdd22ab9ed4d12e236c78afcb9a393ec15f71bbf5dc987d54727823bcbf

# pystache 安装，要求 pystache>=0.5.4
$ pip install -U pystache -f https://github.com/PennyDreadfulMTG/pystache/releases/

# 需要安装 redis, postgresql

Metabase

安装

# 先下载软件
$ wget 'https://downloads.metabase.com/v0.41.1/metabase.jar'

# 运行
$ java -jar metabase.jar

浏览器访问： http://localhost:3000/