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文章目录
- 🚀前言
- 🚀一、数据源介绍
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- [🔎1.DataEase 支持的数据源类型](#🔎1.DataEase 支持的数据源类型)
- 🔎2.重点聚焦的数据源
🚀前言
在大数据时代背景下，随着数据量的迅猛增长和数据来源的多样化，管理混乱和数据孤岛已成为数据管理领域亟待解决的难题。DataEase 从统一数据源和跨源关联数据两方面提供了有效的解决方案，其方案主要包括数据源管理和数据集管理两大方面。本章将深入解析数据源功能，致力于打破数据管理的混乱状态，消除数据孤岛，为企业和组织提供更加高效、精准的数据支持，实现数据价值的最大化，提升业务决策的准确性和效率。
🚀一、数据源介绍
在DataEase中，数据源 是一个核心功能模块，用于集中管理和配置各类外部数据的连接信息。简单来说，数据源就是数据的"源头"或"仓库"在DataEase系统中的连接代表。用户在此模块中配置数据库地址、端口、用户名、密码等关键信息，并测试连接是否成功。成功配置数据源后，用户便可在后续的数据集 创建和可视化分析 中，直接使用该数据源中存储的数据，无需重复输入连接信息。因此，数据源配置是连接用户与原始数据、开启所有数据分析工作的第一步和基础桥梁。
DataEase 支持丰富多样的数据源连接，这使得用户能够整合来自不同系统、不同格式的数据，并利用其强大的数据处理和可视化引擎，通过简单的拖拽操作快速制作图表，并将分析成果便捷地与他人分享。
🔎1.DataEase 支持的数据源类型
根据数据处理的不同模式和数据存储的不同架构，DataEase 目前主要支持以下几大类数据源：
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OLTP 型数据库
- 定义 ：OLTP（在线事务处理）数据库，也称为事务型数据库 ，是支撑企业日常业务运营的核心系统（如订单处理、用户注册、库存更新）。它们强调数据的强一致性（ACID特性）、高并发的事务处理能力和实时性。
- 在DataEase中的角色：作为最传统和常见的数据来源，用于连接企业现有的业务系统数据库，分析最新的交易记录、用户行为等明细数据。
- DataEase V2.4.1 支持的举例：MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MariaDB, Db2, TiDB, MongoDB (通过BI连接器)等。
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OLAP 型数据库
- 定义 ：OLAP（在线分析处理）数据库，也称为分析型数据库，专为复杂的、面向主题的查询和大规模数据分析而设计。它们通常对海量历史数据进行聚合、多维度计算，以支持商业智能和决策分析。
- 在DataEase中的角色：连接数据仓库或专门的分析数据库，执行快速的、复杂的查询，以生成汇总报表、进行趋势分析和数据挖掘。
- DataEase V2.4.1 支持的举例：ClickHouse, Apache Doris, StarRocks, Apache Impala等。
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数据湖
- 定义 ：数据湖是一个集中式的存储库，允许以原始格式（结构化、半结构化、非结构化）存储海量数据。它为企业提供了一个存储所有数据并进行各种类型分析（如机器学习、实时分析）的基础。
- 在DataEase中的角色：作为整合了企业最原始、最全面数据的存储层，DataEase可以从中抽取数据进行分析，发掘更深层次的洞察。
- DataEase V2.4.1 支持的举例：AWS Redshift（云数据仓库服务，具备数据湖特性）。
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API 数据
- 定义：API（应用程序编程接口）是软件系统间相互通信和交换数据的标准化方式。通过调用API，可以实时获取外部平台或服务的数据，如天气信息、股票行情、社交媒体数据等。
- 在DataEase中的角色：将动态的、实时的外部数据引入分析流程，丰富分析维度，实现内外部数据的融合分析。
- DataEase V2.4.1 支持的举例：支持通用API连接，用户可配置API地址、请求方法和参数以获取JSON/XML格式的数据。
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本地文件
- 定义：存储在用户本地计算机或可访问网络位置的结构化数据文件。
- 在DataEase中的角色：最快捷、最灵活的数据接入方式。适合分析一次性数据、外部接收的报表或尚未纳入数据库系统的数据。
- DataEase V2.4.1 支持的举例 ：Microsoft Excel文件（
.xlsx,.xls）、CSV文件。
图6-1 DataEase V2.4.1 支持的数据源类型分类图
重要说明 ：以上列出的数据源列表基于 DataEase V2.4.1 版本。DataEase作为一个持续快速迭代的开源项目，其开发团队会不断适配和引入更多类型的数据源（如更多云数据仓库、NoSQL数据库、消息队列等），以满足用户日益增长和变化的异构数据整合需求。因此，建议用户在使用时参考所使用版本的最新官方文档，以获取最准确的支持列表。
🔎2.重点聚焦的数据源
为了更好地掌握DataEase的核心数据连接功能，并考虑到其普遍性和学习曲线，将重点深入讲解以下三种最常用、最具代表性的数据源：
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本地文件（Excel）
- 特点：无需依赖数据库环境，个人用户和小团队上手最快的数据来源。
- 应用场景：个人数据备份分析、市场调研数据整理、从其他系统导出的临时报表分析、快速制作演示原型。
- 学习价值：掌握最基础的数据上传、字段识别和类型设置。
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MySQL 数据库
- 特点：世界上最流行的开源关系型数据库（OLTP），是众多Web应用和业务系统的标准配置。
- 应用场景：连接公司网站的用户数据库、电商平台的订单数据库、内部管理系统的业务数据库，进行直接的运营数据分析。
- 学习价值：掌握如何连接标准的关系型数据库，理解JDBC连接配置，为连接其他类似数据库（如PostgreSQL, SQL Server）奠定基础。
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API
- 特点：获取动态和外部数据的关键通道，代表了现代数据集成的重要方向。
- 应用场景：将实时天气数据加入物流分析仪表板、接入公开的经济指标数据丰富市场报告、获取公司内部另一个微服务系统的实时状态数据。
- 学习价值：掌握如何配置HTTP请求，解析返回的JSON/XML数据，将非结构化的API响应转化为结构化的分析用表。
后续章节将逐一深入介绍这三种数据源在DataEase中的具体配置方法、使用技巧以及典型应用场景。通过掌握这三种数据源的连接与使用，读者不仅能够应对大多数日常数据分析需求，更能建立起连接更复杂数据源的信心和能力，为充分利用DataEase挖掘数据价值打下坚实基础。