1、我可以一次加入/查询多个表吗?

      不在“浏览”或“可视化” UI中。Superset SQLAlchemy数据源只能是单个表或视图。

      使用表时，解决方案将是创建一个表，其中包含分析所需的所有字段，很可能是通过某些计划的批处理过程完成的。

      视图是一个简单的逻辑层，该逻辑层将任意SQL查询抽象为虚拟表。这可以允许您联接和联合多个表，并使用任意SQL表达式进行一些转换。数据库的性能受到限制，因为Superset会有效地在查询(视图)之上运行查询。一个好的做法可能是将自己限制为只将主大表连接到一个或多个小表，并避免在可能的情况下使用GROUP BY，因为Superset会自己执行GROUP BY，并且两次执行工作可能会降低性能。

      无论使用表还是视图，重要的因素是数据库是否足够快以交互方式提供服务，从而在Superset中提供良好的用户体验。

      2、我的数据源有多大?

      可能是巨大的!超集充当基础数据库或数据引擎之上的薄层。

      如上所述，主要标准是数据库是否可以在用户可接受的时间范围内执行查询并返回结果。许多分布式数据库可以执行以交互方式扫描数TB的查询

      3、如何将动态过滤器添加到仪表板?

      使用“筛选器框”小部件，构建切片并将其添加到仪表板。

      使用“过滤器框”小部件，您可以定义查询以填充可用于过滤的下拉列表。为了构建不同值的列表，我们运行一个查询，然后根据您提供的指标对结果进行排序，并按降序排序。

      该小部件还具有一个复选框日期过滤器，它可以对仪表板启用时间过滤功能。选中该框并刷新后，您会看到一个从和到下拉列表。

      默认情况下，过滤将应用于在共享过滤器所基于的列名称的数据源之上构建的所有切片。还要求在表编辑器的“列”选项卡中将该列检查为“可过滤”。

      但是，如果您不希望某些小部件在仪表板上被过滤怎么办?您可以通过编辑仪表板来做到这一点，然后在表单中编辑JSON Metadata字段，更具体地说是filter_immune_slices键，该字段 将接收一个sliceIds数组，该数组不应受到任何仪表板级过滤的影响。

      在上面的json blob中，切片324、65和92不会受到任何仪表板级过滤的影响。

      现在记下filter_immune_slice_fields密钥。这使您可以更加具体，并为特定的slice_id定义，应忽略哪些过滤器字段。

      请注意，使用了__time_range关键字，该关键字保留用于处理上述时间边界过滤。

      但是，当处理来自不同表或数据库的切片时，过滤会发生什么?如果列名是共享的，则将应用过滤器，就这么简单。

      4、如何限制仪表板上的定时刷新?

      默认情况下，仪表板定时刷新功能使您可以根据设置的时间表自动重新查询仪表板上的每个切片。但是，有时您不希望刷新所有切片，尤其是当某些数据移动缓慢或运行繁重的查询时。要从定时刷新过程中排除特定的片，请将timed_refresh_immune_slices密钥添加到仪表板JSON元数据字段：

      在上面的示例中，如果为仪表板设置了定时刷新，则除324以外的每个切片都将按计划自动重新查询。

      切片刷新也将在指定时间段内错开。您可以通过将设置stagger_refresh为false来关闭这种交错，并通过stagger_time在JSON元数据字段中将值设置为毫秒来修改交错周期：

      在这里，如果启用了定期刷新，则整个仪表板将立即刷新。2.5秒的交错时间将被忽略。

      为什么启动时“ flask fab”或superset冻结/挂起/不响应(我的主目录已挂载NFS)?

      默认情况下，Superset在创建并使用SQLite数据库~/.superset/superset.db。如果在NFS上使用SQLite，则已知SQLite不能很好地工作，这是因为NFS上的文件锁定实现损坏。

      您可以使用SUPERSET_HOME环境变量覆盖此路径。

      另一个解决方法是通过在以下位置添加以下内容来更改超集存储sqlite数据库的位置 superset_config.py：

      SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:////new/location/superset.db'

      5、如果表架构更改了怎么办?

      表模式不断发展，而Superset需要反映这一点。要添加新的维度或指标，在仪表板的生命周期中很常见。要让Superset发现新列，所有要做的就是转到菜单->源->表格，单击架构已更改的表格旁边的编辑图标，然后从“详细信息”选项卡中单击“保存” 。在幕后，新列将被合并。之后，您可能需要稍后重新编辑该表以配置“列”选项卡，选中相应的框并再次保存。

      6、我可以使用哪个数据库引擎作为Superset的后端?

      需要说明的是，数据库后端是Superset使用的OLTP数据库，用于存储其内部信息，例如您的用户列表，切片和仪表板定义。

      Superset已使用Mysql，Postgresql和Sqlite作为其后端进行了测试。建议您在这些数据库服务器之一上安装Superset进行生产。

      使用非列存储，例如Vertica，Redshift或Presto这样的非OLTP数据库作为数据库后端根本无法工作，因为这些数据库并非针对此类工作负载而设计的。在Oracle，Microsoft SQL Server或其他OLTP数据库上的安装可能有效，但未经测试。

      请注意，几乎所有具有SqlAlchemy集成的数据库都可以作为Superset的数据源正常运行，而不是作为OLTP后端