本文深入剖析Quick BI的取数模型，包括数据集过滤器和图表级过滤器的两种层次。数据集过滤器通过全局过滤器和行级权限控制数据访问范围，而图表级过滤器则包含设定式和触发式过滤器，提供灵活的数据筛选方式。这些过滤器的组合使用能确保数据安全并提高用户获取所需数据的效率。
开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据，而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型，因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题，更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据，开发者可以通过使用Quick BI建立起多层次多粒度的取数模型。
在构建取数模型前，简单介绍一下数据集的概念。Quick BI 目前已经支持为20多种数据库建立连接，建立连接后我们会在系统内为每个连接生成一个逻辑实体称之为数据源。通过预览数据源可以查看对应数据库下面的物理表信息，并能够基于这些物理表创建数据集， 每个数据集都是基于物理表加工和建模后的标准OLAP模型。在Quick BI 中， 对用户表数据的读取和加工一般都是基于数据集模型的。
目前，Quick BI中的取数模型包括如图1所示的两层：
图1 Quick BI中的取数模型
第一层：
数据集过滤器，在Quick BI中数据集可以被多个仪表板的多个图表所引用，通过将过滤器设置在某个数据集上，空间内的数
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