Quick BI取数模型深度剖析

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，空间内的数据开发人员可以确保所有引用该数据集的图表分析人员访问到的数据都受到范围限制。

根据过滤器的作用范围可以划分为全局过滤器和行级权限过滤器。

 1、全局过滤器

顾名思义是会影响到所有引用该数据集的图表和用户，设置定后可以通过刷新预览功能来核对过滤后的数据，通过图2的方式可以设置全局过滤器。