开源|一款人人可用的BI工具，支持拖拽制图、多数据源连接、高效查询的数据可视化分析平台

做过数据看板的同学大概都有这种经历：团队要做个业务大屏，打开帆软网看了一眼报价，默默关掉浏览器。转而去试 Superset，折腾一下午环境依赖，图表还没出来人已经麻了。想用 Metabase 吧，样式又太单调，拿出去给业务方看总觉得不够专业。市面上的 BI 工具，好用的要钱，不花钱的门槛高，这几乎成了做数据可视化的人普遍面临的一个尴尬局面。

那有没有一款开源的 BI 工具，既不增加预算，又能较快上手，做出来的看板还拿得出手呢？今天跟大家聊聊 这个开源项目，先看看我用模板做的一个本地大屏。

介绍

它核心要做的事情就一件：让不懂代码的人也能较快地做出专业的数据看板。 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse、Excel、CSV 等常见数据源，连接好之后通过拖拽方式选择维度和指标，图表自动生成，不需要写 SQL。

特点

拖拽式图表制作。 在仪表板画布上把字段拖进去，选个图表类型，渲染结果就出来了。维度、指标、筛选条件通过鼠标完成，对业务同学来说基本没有学习成本。

查询性能不错。 底层集成 Apache Doris 引擎，数据量到千万级别，普通聚合查询依然几秒内返回。做 BI 工具，图表好看是表面功夫，查询速度才是真正的硬实力。

分享机制实用。 仪表板可生成公开链接，对方不用登录、不用装任何东西，点开就能看，还能自己切换筛选条件。以前做好的看板要截图发到各处，现在一个地址搞定，沟通效率提升了不少。

支持移动端查看。 从 v2.4 开始支持手机查看仪表板，这在开源 BI 里比较少见。日常扫一眼数据的需求基本能覆盖。

技术架构

DataEase 前后端分离部署，通过 API 交互。数据处理层用 Apache Doris 做 OLAP 查询引擎，数据导入转换借用 Kettle 的能力，MySQL 存放用户、数据源配置、仪表板元信息等业务数据。整套架构不算复杂，但每个组件选型都挺务实，没有为了炫技而堆技术栈。 Docker 容器化部署让模块间耦合度也比较低。

部署方式

在线安装。 服务器能联网的话，一行 curl 命令自动拉取 Docker 镜像完成部署，几分钟搞定。支持 CentOS 7、Ubuntu 22.04 等常见 Linux 发行版。

离线安装。 提供离线安装包，传到服务器执行脚本就行，还支持高可用集群部署。

桌面版。 Windows 和 Mac 都有安装包，下载解压直接运行，不依赖 Docker，不碰命令行。对不想折腾服务器的同学来说，桌面版降低了很大的准入门槛。

源码部署。 想二次开发的可以直接拉源码自己构建，前后端代码在同一个仓库。

即刻体验一波

假设你手头有一份销售数据存在 MySQL 里，需要做一个「年度销售总结报表」的看板。

登录 DataEase，进入数据源模块选择 MySQL 类型，填上地址、端口、用户名密码，测试连接通过后保存。创建数据集，选上刚接好的数据源，SQL 编辑器里写一句查询把数据捞出来。

新建仪表板，在画布上拖入折线图组件，把「月份」拖到 X 轴、「销售额」拖到 Y 轴、「区域」拖到图例，图表就渲染出来了。再拖一个指标卡展示总销售额，拖一个饼图展示区域占比，排个版调个颜色，一份销售看板就完成了。整个操作过程不需要写前端代码，也不需要调 ECharts 配置项，全程鼠标操作。

做完点分享，生成公开链接丢到工作群里，同事点开就能交互查看。

以下是一些功能部分场景，更多的待你来发现。

我用的是桌面版的演示，不熟悉服务器，代码的朋友，可以直接通过桌面端就可以上手，自己快速出一张可用的报表了，快来试试。

桌面端：https://dataease.io/desktop/index.html

结语

DataEase 不是那种大而全的重量级 BI 平台，定位很清楚，帮中小团队用尽可能低的成本，较快地做出能用的数据看板。 从安装部署到图表制作再到分享协作，整个链路的体验做得比较顺滑。项目在 GitHub 上持续迭代，维护节奏让人比较放心。

如果你正在找一款不增加预算、上手比较快、做出来的东西还能看的 BI 工具，可以试试 DataEase。如果想要专业版本，企业私有部署也可以走商业版本，功能更加强大，体验更加好。

 

源码：https://github.com/dataease/dataease
文档：https://dataease.io/

手册：https://dataease.cn/docs/v2/user_manual/general/

 

市面 BI 工具好用的要钱，不花钱的门槛高。一款开源数据可视化工具 DataEase，支持拖拽制图、多数据源连接，千万级数据高效查询，一行命令完成部署，帮你搭建专业数据看板。

 

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