2分钟搭建自己的飞书多维表格

NocoDB是一款开源的多维表格搭建工具,拥有丰富的电子表格功能,支持搜索、排序、过滤和多种视图。它可以与多种第三方应用集成,并提供了REST API和GraphQL API。只需简单几步,如下载Docker镜像、配置数据库信息,就能快速建立个人的多维表格系统。

用过飞书的同学都对他的多维表格功能赞不绝口,今天无意中发现了一款开源软件,可以用它来搭建自己的多维表格

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这款开源软件叫做NocoDB,项目地址是https://github.com/nocodb/nocodb,
已经有12.6K的star了。它具备如下功能:

丰富的电子表格界面

  • 可以轻松地进行搜索、排序、过滤数据,隐藏表格列
  • 创建网格、图库、看板、甘特图、表单
  • 公共和密码保护,可以共享视图
  • 锁定视图
  • 将图像上传到单元格
  • 多重角色,包括所有者、创建者、编辑者、评论者、查看者、评论者、自定义角色
  • 支持细粒度的访问控制

支持工作流程自动化的 App

  • 聊天:Microsoft Teams、Slack、Discord、Mattermost
  • 电子邮件:SMTP、SES、Mailchimp
  • 短信 : Twilio
  • Whatsapp
  • 提供第三方 API

可通过以下方式进行 API 开发接入

  • REST API (Swagger)
  • GraphQL API
  • JWT 身份验证和社交身份验证
  • 与 Zapier、Integromat 集成的 API 令牌

下面我们来介绍下如何2分钟搭建自己的多维表格

下载镜像

docker pull nocodb/nocodb:latest

获取云数据库地址

这里我们用了一款免费的云数据库,无需安装,点击登录获取连接信息,包括服务地址,数据库名称,数据库用户名

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启动镜像

docker run -d -p 8080:8080 nocodb/nocodb

启动之后,通过浏览器访问http://localhost:8080/dashboard, 会弹出配置页面让你配置要连接的后台数据库,这里我们填写上一步中获取的数据库信息

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设置完成后,点击“Test Database Connection”,提示成功连接,点击下一步即可访问你自己的多维表格了,enjoy it!

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### 使用飞书多维表格创建工厂安全管理系统 #### 创建基础结构 为了构建一个有效的工厂安全管理系统,首先需要定义系统的核心组成部分。这通常包括但不限于员工信息、设备维护记录、安全隐患报告以及应急响应计划。 - **建立表单用于数据输入** 利用在线智能多维表格表单工具可以实现企业高效收集数据[^1]。对于工厂安全管理而言,这意味着设置特定类型的表单来捕获关于事故、近失事事件或其他任何可能影响工作场所健康和安全的信息。 - **设计数据库架构** 表格编辑器作为Y3编辑器提供的数据管理工具,在此场景下可用于存储有关人员配置、培训完成度等静态或半静态资料[^3]。同时也能支持动态更新如每日巡检结果之类的时间序列型数据集。 ```python # Python伪代码展示如何模拟向飞书API发送请求以获取或提交数据 import requests def fetch_data_from_feishu(api_endpoint, params=None): response = requests.get(f"https://open.feishu.cn/{api_endpoint}", params=params) return response.json() def submit_data_to_feishu(api_endpoint, payload): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(f"https://open.feishu.cn/{api_endpoint}", json=payload, headers=headers) return response.status_code == 200 ``` #### 实现自动化功能 借助于Spring Boot框架能够方便地对接飞书平台上的各种服务接口,特别是当涉及到处理来自用户的实时反馈或是其他外部系统的交互信号时尤为有用[^2]。例如: - 设置自动化的邮件通知机制以便及时提醒相关人员注意新上报的安全隐患; - 开发自定义机器人参与日常沟通群聊中讨论并提供即时帮助指导; #### 数据可视化呈现 最后但同样重要的是要确保所积累下来的所有宝贵信息都能够被清晰易懂的方式展现出来给决策者们看。因此应该充分利用内置的功能去制作各类图表,像柱状图比较各部门之间发生的违规次数差异,折线图追踪一段时间内整改措施的效果变化趋势等等。
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