Superset二次开发之筛选器native Filters 水平布局

引言

Apache Superset作为一个功能强大的开源数据探索和可视化平台,提供了丰富的配置选项来定制化用户体验。其中,HORIZONTAL_FILTER_BAR 是一个重要的配置项,专注于优化和改进Superset中的筛选器条布局与交互。

什么是HORIZONTAL_FILTER_BAR

HORIZONTAL_FILTER_BAR 是Superset中用于控制筛选器条(Filter Bar)水平布局的配置项。默认情况下,Superset的筛选器条是垂直排列的,即筛选器以列的形式堆叠在仪表板或图表的左侧或右侧。而当配置项 HORIZONTAL_FILTER_BAR 被启用时,筛选器条将以水平的方式显示在仪表板的顶部或底部,以更好地适应特定的布局需求和用户偏好。

效果展示

配置前

配置后

重点 "HORIZONTAL_FILTER_BAR": True,

python 复制代码
FEATURE_FLAGS = {
    **FEATURE_FLAGS,
    "foo": "bar",
    "KV_STORE": True,
    "SHARE_QUERIES_VIA_KV_STORE": True,
    "ENABLE_TEMPLATE_PROCESSING": True,
    "ALERT_REPORTS": True,
    "DASHBOARD_NATIVE_FILTERS": True,
    "DRILL_TO_DETAIL": True,
    "DRILL_BY": True,
    "HORIZONTAL_FILTER_BAR": True,
}

从技术角度来看,Superset 的 HORIZONTAL_FILTER_BAR 功能涉及几个关键组件和概念:

1. 前端组件和布局

  • FilterBox组件 :这是一个主要的前端组件,用于显示和管理过滤器。HORIZONTAL_FILTER_BAR 实际上是对 FilterBox 组件布局的调整,从传统的垂直布局改为水平布局。

  • CSS 样式 :水平过滤器栏的实现依赖于自定义的 CSS 样式。通过调整 FilterBox 组件的 CSS 属性,如 display, flex-direction, margin, 和 padding 等,可以实现水平排列过滤器。

  • 布局配置 :在仪表板的JSON配置中,可以定义布局方式和组件排列。这需要开发人员在配置中明确指定使用水平过滤器栏。一个典型的配置可能包括调整过滤器组件的 positionsize 参数。

2. 过滤器的管理和交互

  • 状态管理:前端使用 Redux 或类似的状态管理库来管理过滤器的状态。用户在水平过滤器栏中选择或修改过滤器时,这些更改会更新 Redux 状态树,并触发相关的重新渲染或数据请求。

  • URL参数同步 :Superset 通常通过 URL 参数来保持过滤器的状态,以便用户可以共享特定过滤条件下的仪表板视图。启用 HORIZONTAL_FILTER_BAR 后,过滤器的状态依然需要与 URL 参数同步,这需要对前端代码进行适当的调整和处理。

3. 后端逻辑和数据处理

  • 查询生成:当用户在水平过滤器栏中选择或更改过滤器时,Superset 的后端需要重新生成 SQL 查询。这涉及解析前端传来的过滤器条件,并将它们转换为数据库查询的一部分。

  • 数据缓存和优化 :为提高性能,后端可能会对常见的过滤条件进行数据缓存。启用 HORIZONTAL_FILTER_BAR 后,可能会增加特定过滤组合的查询频率,因此需要有效的缓存策略来减少数据库压力。

4. 可扩展性和定制化

  • 插件机制 :Superset 允许通过插件机制扩展和定制功能。如果需要进一步定制 HORIZONTAL_FILTER_BAR 的行为或样式,可以开发自定义插件。这些插件可以包括新的前端组件、定制的过滤器逻辑或新的数据处理方法。

  • API集成:在某些场景中,可能需要集成外部API来获取或处理过滤器数据。例如,如果过滤器涉及动态获取数据选项(如下拉列表),则可能需要与后端API交互来实时更新这些选项。

5. 安全性和权限控制

  • 基于角色的访问控制(RBAC):对于不同用户或角色,可能需要限制他们可以看到或使用的过滤器。例如,某些敏感数据的过滤器可能只对特定权限的用户开放。

  • 审计和日志记录 :为了确保数据安全和系统稳定性,可以在后端记录用户使用 HORIZONTAL_FILTER_BAR 的操作日志,包括哪些过滤器被使用、何时使用等信息。这有助于在出现问题时进行追溯和分析。

总的来说,HORIZONTAL_FILTER_BAR 的实现需要前端和后端的协同工作,以及对性能、安全性和用户体验的综合考虑。

相关推荐
AI原吾1 分钟前
掌握Python-uinput:打造你的输入设备控制大师
开发语言·python·apython-uinput
毕设木哥3 分钟前
25届计算机专业毕设选题推荐-基于python的二手电子设备交易平台【源码+文档+讲解】
开发语言·python·计算机·django·毕业设计·课程设计·毕设
weixin_455446174 分钟前
Python学习的主要知识框架
开发语言·python·学习
D11_35 分钟前
Pandas缺失值处理
python·机器学习·数据分析·numpy·pandas
花生了什么树~.1 小时前
python基础知识(四)--if语句,for\while循环
python
IT毕设梦工厂2 小时前
计算机毕业设计选题推荐-在线拍卖系统-Java/Python项目实战
java·spring boot·python·django·毕业设计·源码·课程设计
luthane3 小时前
python 实现average mean平均数算法
开发语言·python·算法
码农研究僧3 小时前
Flask 实现用户登录功能的完整示例:前端与后端整合(附Demo)
python·flask·用户登录
Ylucius3 小时前
动态语言? 静态语言? ------区别何在?java,js,c,c++,python分给是静态or动态语言?
java·c语言·javascript·c++·python·学习
凡人的AI工具箱3 小时前
AI教你学Python 第11天 : 局部变量与全局变量
开发语言·人工智能·后端·python