部署superset_漫谈metabase系列一：简介与安装部署

扒了下metabase的根儿，发现她也有比较久远的项目周期了 2015年10月准备开源的，不比superset晚哈，文末有亮点啊。

她一开始的产品定义：

And so, a year ago, we found ourselves having to write the system again. It needed to be secure, easy to install, play well with modern deployment patterns and most importantly easy to use by our non-technical coworkers. 需要安全，易于安装，在现代部署模式下良好发挥，而且最重要的是，我们的非技术合作伙伴必须易于使用。

说到底就是安装部署使用都要简单，非技术人员也能快速上手。

We’ve been testing it with the companies we worked with in the Expa portfolio as well as a select number of outside companies. With over a year of running Metabase in production 通过在生产环境中运行Metabase一年多的时间，有实践了,we’ve learned a lot about how to get information out to those on the front lines of growing companies and poured it back into our product. 也有维护项目的方法与知识。

Today, we’re open sourcing Metabase. We intend it to be the obvious first step for every company to get the data so painstakingly collected to those most able to make use of it. Get it from http://www.metabase.com/start, install it in 5 minutes, and make everyone in your company smarter.

今天，我们正在开源Metabase。我们希望这是每个公司将如此艰苦的数据收集到最有能力使用这些数据的公司的第一步。从

获取它，在5分钟内安装它，并使公司中的每个人都变得更聪明。

It’s 2015, stop paying for basic BI.

在2015年，不再为基本BI付费。

-The Metabase Team

初始的目标和愿景都非常简单美好，并且四五年的时间一直围绕着这个目标在迭代发布。

关于她的Features 特点

• 5 minute setup (We're not kidding)--5分钟安装设置（xx不开玩笑的^_^）
• Let anyone on your team ask questions without knowing SQL--让您团队中的任何人在不了解SQL的情况下提出问题（metabase有目的的进行数据分析，先设定一个问题）
• Rich beautiful dashboards with auto refresh and fullscreen--自动刷新和全屏功能的丰富漂亮的仪表板
• SQL Mode for analysts and data pros--分析人员和数据专家的SQL模式
• Create canonical segments and metrics for your team to use --创建规范的分析和指标供团队使用
• Send data to Slack or email on a schedule with Pulses--使用Pulses将数据发送到Slack或按计划发送电子邮件
• View data in Slack anytime with MetaBot--随时使用MetaBot查看Slack中的数据
• Humanize data for your team by renaming, annotating and hiding fields--通过重命名，注释和隐藏字段来为您的团队提供人性化的数据
• See changes in your data with alerts--查看带有警报的数据更改

Supported databases--她支持的数据源数据库

Postgres、MySQL、Druid、SQL Server、Redshift、MongoDB、Google BigQuery、SQLite、H2、Oracle、VerticaPresto、Snowflake、SparkSQL

安装 docker模式下

docker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase

jar包安装

java版本要求
Java版本“ 1.8.0_51 ” 
Java™SE运行时环境（内部版本1.8.0_51-b16）
Java HotSpot（TM）64位服务器VM（内部版本25.51-b03，混合模式）

转到

并下载当前版本。将下载的jar放置到新创建的目录中（因为它将在运行时创建一些文件），然后在命令行上运行它：

java -jar metabase.jar

接下来，打开浏览器并转到

是不是安装部署的的确确非常的简单啊^_^！！！这里笔者提供的一个线上测试环境地址：

账号:175681280@qq.com mima:metabase123

系统将提示您设置用户帐户的一系列问题，然后可以添加数据库连接。为此，您将需要获取有关要连接到哪个数据库的一些信息，例如正在运行的主机名和端口，数据库名称以及将要使用的用户名和密码。

添加此连接后，您将被带到应用程序中，并准备提出第一个问题（也就是第一个分析图表了）。

有关更详细的演练，请查看

提前剧透下metabase对比其他数据BI产品发现的两个亮点：

1. 针对数据源表/数据集 的 自动探查分析统计，自动探查分析完之后对表里数据概览功能，这个功能有点推荐分析了，如果再加上与用户的交互反馈，向“自动”增强分析似乎是迈进了一大步。

2.全局搜索功能，注意这个搜索是全局的啊，可针对仪表盘，图表(metabase称之为问题)，数据集元数据啊（如果以后这个搜索结合语音，再加上交互反馈推荐AI结合，可想而知BI产品的体验与效率会有质的变化吗？）