由於 Metabase 在技術需求上有不夠彈性的原因，
因此就轉往聽聞滿多人使用的 Superset，
加上又是 Apache 的孵化專案，應該會還不錯。

但安裝過程上就不像 Metabase 那麼順利，
就算按照官方文件步驟，還是會碰到不少狀況，
但基本上靠著 Google 大神也都能解決，也記錄一下安裝過程：

以 Linode 系統為 Ubuntu 16.04 為環境設定

1. 更新 ubuntu 套件

sudo apt-get update

2. 安裝 virtualenv 與 python 相關環境
   Superset 是基於 Python 開發的，
   因此不同 Python 的版本會有不同的安裝方式
   這邊是以 Ubuntu 16.04 ，預設是python2.7x

sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev python-pip libsasl2-dev libldap2-dev

sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3.5-dev python-pip libsasl2-dev libldap2-dev

sudo apt-get install libmysqlclient-dev

pip install virtualenv

3. 建立名為 venv 的虛擬環境(virtualenv)

virtualenv venv

4. 進入 virtualenv
   要有出現(venv) root@localhost:~# 之類的代表是在 virtualenv 之中

. ./venv/bin/activate

5. 安裝 Superset

pip install "markdown<3.0.0" superset

基本上到這部就算是安裝成功，但這次還是遇到了些問題，
多安裝 python3 的 flask-appbuilder 才解決

sudo apt-get install python3-pip
pip3 install flask-appbuilder

6. 設定管理者帳戶

fabmanager create-admin --app superset

7. 設定db

superset db upgrade

8. 建立測試資料集
   注意可用memory要夠，不然會出現 ValueError: Could not reserve memory block

superset load_examples

9. 權限控管初始化

superset init

10. 啟動 Superset

superset runserver

到此基本上就能成功以 http://YOUR_IP:8088/ ， 進入 Superset
如果遇到 mysql 連線相關問題，可多安裝：

sudo apt-get install python-mysqldb 
pip install mysqlclient

Datasource 的部分有 csv、Druid，
而 Database 是以 SQLAlchemy URI 來串接，
大部分 SQL 相關的 source 都能支援：
Postgresql、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite；
但也代表著其他類型的 Datasource像是 GA、MongoDB 就無法了。

而在 Superset 要撈出資料可在 SQL Lab，直接利用 SQL 語法處理，再進行視覺化

*1

可以發現 Superset 有許多技術人員喜歡的功能：

• 匯出成 json, csv
• 嵌入語法
• 不只有常用的統計值Sum , Avg，也可以自訂SQL

點下「 Visualization Type 」可以看到 Superset 最為人所知～
有超多的視覺化圖表可使用(甚至還有 3D 的)

*2

至於 Dashboard 部分，同樣也是可以把各種圖表排列組合成自己想要的樣式

這點也可看到 Superset 有非常彈性的設計，
除了平常的 Row, Column 排版，還有 Tab 的功能(Tab 同樣也能支援 Row, Column....)

總結

[優點]

• 豐富的圖表可供選擇
• 有很高的彈性可以讓技術人員調整設定

[缺點]

• Datasource只支援SQL系列
• 缺乏 UX 體驗：
  可以從 SQL Lab -> Visualization 或 Chart -> Add a new record 來增加圖表，
  然而 SQL Lab -> Visualization 在勾選哪些欄位要進到圖表中的對話框，可選擇的圖表很少(*1)，
  但下一步進到 Visualization 的時候(*2)卻又是全圖表。
• 圖表多有 Time 的設定限制
  但像是 Box Plot 這種是想看到數據分散的情況的圖表，
  不見得資料源會有時間的維度，等於因此受限制。

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