关于解决DataEase 社区版记录条数限制

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DataEase介绍

‌DataEase‌是一款开源的数据可视化分析工具,旨在帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉拽方式快速制作图表,并可以方便地与他人分享‌

主要特点和功能
‌开源开放‌:DataEase提供了开源版本,用户可以零门槛线上快速获取和安装,官方团队每个月都会更新新功能和用户反馈‌

‌支持多种数据源‌:DataEase支持多种数据源,包括OLTP数据库(如MySQL、Oracle、SQL Server等)、OLAP数据库(如ClickHouse、ApacheDoris等)、数据仓库(如Amazon RedShift)以及数据文件(如Excel、CSV)等‌

‌简单易用‌:用户可以通过鼠标点击和拖拽的方式完成数据分析,极易上手。此外,DataEase还支持多种数据分享方式,确保数据安全‌

‌全场景支持‌:DataEase支持多平台安装和多样化嵌入,适用于各种业务场景,如制造、零售电商、银行金融、医药健康、交通物流等‌

‌AI功能‌:DataEase上线了AI Copilot功能,借助生成式AI技术,通过自然语言处理帮助用户更高效地完成数据分析任务‌

社区版使用,痛并快乐

听别人介绍后,决定先尝试社区版。尝试做一个大数据后台,使用DataEase展示。
随着开发功能越来越多,数据量越来越大,

### DataEase 开源数据可视化平台概述 DataEase 是一款面向大众的开源数据可视化分析工具,旨在帮助用户迅速理解数据背后的故事,洞察业务趋势,并推动业务优化[^1]。这款工具具有以下几个显著特点: - **多数据源支持**:能够连接多种不同类型的数据源,满足不同场景下的需求。 - **易用性强**:提供直观的拖拽式图表制作功能,即使是没有编程经验的用户也能轻松上手。 - **高效分享**:内置便捷的分享机制,方便团队成员之间共享工作成果。 由于其开源性质和易于部署的特点,DataEase 成为企业级数据分析的一个轻量级选择,相较于 Power BI、Tableau 等商业工具而言,提供了更具成本效益的解决方案。 ### 数据处理与集成能力 对于大数据环境的支持方面,虽然 DataEase 主要专注于前端展示层面上的工作,但是可以配合像 Apache Kylin 这样的分布式分析型数据库一起使用来应对海量数据查询的需求[^2]。这种组合不仅提高了系统的可扩展性和性能表现,同时也简化了复杂报表开发流程中的诸多环节。 ### AI 技术的应用 随着版本迭代升级,在最新发布的 v2.9.0 版本中引入了一项名为 AI Copilot 的新特性[^3]。这项基于生成式人工智能的技术允许用户通过自然语言输入的方式向系统提问并即时获得反馈结果;不仅如此,还可以进一步指定特定条件或者范围来进行更深入探索性的研究活动。这无疑大大降低了初次接触BI领域人士的学习门槛的同时也提升了工作效率。 ### 用户体验改进措施 为了更好地服务于广大开发者群体,在后续更新过程中不断推出了一系列针对用户体验方面的改善举措。例如,在 v2.2.0 中增加了模板管理模块内的批量编辑选项等功能点,极大地方便了日常维护工作的开展[^4]。 ```python import dataease as de # 建立连接实例 conn = de.connect('your_data_source') # 创建仪表板对象 dashboard = conn.create_dashboard() # 添加组件到仪表板 chart_widget = dashboard.add_chart(title="Sales Performance", type="line") # 设置数据集关联关系 dataset_id = "example_dataset" chart_widget.set_dataset(dataset_id) # 发布完成后的作品链接地址 publish_url = dashboard.publish() print(f"Dashboard published at {publish_url}") ```
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