开源报表 Davinci 详细介绍

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-02-22 12:13 159阅读 0赞

**Davinci介绍**：

Davinci是一个DVAAS（Data Visualization as a Service）平台解决方案。Davinci面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。

## **Davinci源码大概分为三部分：** ##

*  采用React的前端工程
 *  采用Spring Boot的后端工程
 *  采用Jekyll + Minmal Mistakes的文档工程，用来介绍Davinci的用户操作方法

### 官网地址 ###

[http://college.creditease.cn/techOpenSource\#Davinci][http_college.creditease.cn_techOpenSource_Davinci]

[https://edp963.github.io/davinci/][https_edp963.github.io_davinci]

### GitHub地址 ###

[https://github.com/edp963/davinci][https_github.com_edp963_davinci]

### 目录 ###

前端部分代码在Davinci源码根目录的 `webapp/` 目录中

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1emhlbnY1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

目录结构  
├── app              \# 主应用源码  
  ├── assets           \# 资源文件  
  ├── components       \# 通用组件  
  ├── containers       \# 路由容器组件  
  ├── utils            \# 通用实用方法  
  └── app.tsx          \# 主应用入口  
├── internals        \# 开发工程文件  
├── libs             \# 改动后的项目依赖  
├── server           \# 开发服务器  
├── share            \# 分享页源码  
└── package.json

### 安装 ###

[https://edp963.github.io/davinci/docs/zh/1.1-deployment][https_edp963.github.io_davinci_docs_zh_1.1-deployment]

### 模块架构 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### 支持的数据源 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1pZQzg4ODg4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lsaTY4NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 功能特点 ##

*  **数据源**
    
     *  支持多种 JDBC 数据源
     *  支持 CSV 数据文件上传
 *  **数据模型**
    
     *  支持友好 SQL 编辑器进行数据处理和转换
     *  支持自动和自定义数据模型设计和共享
 *  **可视化组件**
    
     *  支持基于数据模型拖拽智能生成可视化组件
     *  支持各种可视化组件样式配置
     *  支持自由分析能力
 *  **数据门户**
    
     *  支持基于可视化组件创建可视化仪表板
     *  支持可视化组件自动布局
     *  支持可视化组件全屏显示、本地控制器、高级过滤器、组件间联动、群控控制器可视组件
     *  支持可视化组件大数据量展示分页和滑块
     *  支持可视化组件 CSV 数据下载、公共分享授权分享以及可视化仪表板的公共分享和授权分享
     *  支持基于可视化仪表板创建数据门户
 *  **数据大屏**
    
     *  支持可视化组件自由布局
     *  支持图层、透明度设置、边框、背景色、对齐、标签等更丰富大屏美化功能
     *  支持多种屏幕自适应方式
 *  **用户体系**
    
     *  支持多租户用户体系
     *  支持每个用户自建一整套组织架构层级结构
     *  支持浅社交能力
 *  **安全权限**
    
     *  支持 LDAP 登录认证
     *  支持动态 Token 鉴权
     *  支持细粒度操作权限矩阵配置
     *  支持数据列权限、行权限
 *  **集成能力**
    
     *  支持安全 URL 嵌入式集成
     *  支持 JS 融入式集成
 *  **多屏适应**
    
     *  支持大屏、PC、Pad、手机移动端等多屏自适应

网上找到一个去掉邮箱验证的版本

[https://github.com/andotorg/davinci-boot][https_github.com_andotorg_davinci-boot]

## 二、实际使用介绍 ##

### Step 1：增加数据源 ###

点击Source界面右上角“+”，在Source List里新增数据源（图2），上传CSV文件至指定数据库中（图3），小编使用的数据库为MySQL。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci]  
（图2）

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 1]  
（图3）

上传完CSV文件之后，就来到了我们特别重要的一步：写SQL、求出同比环比增长率。

计算同比环比可借助SQL里的window窗口函数实现。MySQL数据库8.x版本才支持window函数，然而小编所用数据库版本为5.x，升级比较麻烦，所以小编在这里使用Moonbox计算同比环比增长率。步骤如下：

（1）把 CSV文件对应数据源挂载到Moonbox计算引擎中。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 2]  
(图4)

（2）在Source界面继续添加来自Moonbox的数据源，小编将其命名为“growthSource”，连接Url写Moonbox jdbc服务地址（例：jdbc:moonbox://localhost:10010/growthSource），注意将Moonbox jdbc 驱动放至Davinci lib包下。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 3]  
(图5)

点击保存，就新增了一个JDBC类型的数据源。

### Step 2：添加View ###

点击View界面右上角“+”，出现图6界面。【View是 Davinci 中非常重要的概念，所有的 SQL 逻辑都需要在这里创建，所有在图表上展示的数据都是通过这里的 SQL 获取，可视化建模和团队数据权限控制也在这里进行。（引自Davinci用户手册）】

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 4]  
(图6)

点击图6左上角的“选择一个Source”，选择上一步中新增的“growthSource”数据源，接着就是写SQL语句了，求同比与环比增长率的SQL语句分别如代码块7、代码块8所示。

select g1.year,g1.month, g1.box_office_mln, g1.last_year_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_year_month_box_office_mln)/g1.last_year_month_box_office_mln * 100.0, 2) asbox_office_mln_year_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_year_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_year_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_year_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) as advertising_revenue_mln_year_growth, g1.screening_ths, g1.last_year_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_year_month_screening_ths)/g1.last_year_month_screening_ths * 100.0, 2) asscreening_ths_year_growth, g1.audience_mln, g1.last_year_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_year_month_audience_mln)/g1.last_year_month_audience_mln * 100.0, 2) as audience_mln_year_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.month, g.year desc) g1;

(代码块7)

select g1.year,g1.month , g1.box_office_mln, g1.last_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_month_box_office_mln)/g1.last_month_box_office_mln * 100.0, 2) as box_office_mln_month_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) asadvertising_revenue_mln_month_growth, g1.screening_ths, g1.last_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_month_screening_ths)/g1.last_month_screening_ths * 100.0, 2) as screening_ths_month_growth, g1.audience_mln, g1.last_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_month_audience_mln)/g1.last_month_audience_mln * 100.0, 2) asaudience_mln_month_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.year order byg.month desc) as last_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.year, g.month) g1;

(代码块8)

注：这里小编增加了两个“View”，分别是yearGrowth和monthGrowth。另外，为了方便计算，在写SQL时，四列主数据的后面生成了一列新数据，用来表示去年同月或同年上月的数据。

点击右下角“Execute”执行SQL语句，yearGrowth和monthGrowth里面的数据分别发生如下变化：

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(图9)

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 6]  
(图10)

点击“Model”进行可视化建模，也就是数据中，哪几项用作维度，哪几项用作指标。更改完毕后，点击“保存”。在这两个View中，小编仅用年、月作为维度，其余都作为指标。

### Step 3：制作Widget ###

可视化组件Widget是 Davinci 中功能最强大也最复杂的部分。同一个数据视图可以被多个可视组件使用，并用不同的图形展现。

在展示同比环比数据方面，我们一般会用柱状图或者折线图来表示，而在Davinci所支持的透视驱动和图表驱动里，都有柱状图和折线图。它们具体有什么区别呢？让我们在实例中感受一下吧~

注：想了解透视驱动和图表驱动？请参考Davinci用户手册：

[https://edp963.github.io/davinci/widget\_guide.html][https_edp963.github.io_davinci_widget_guide.html]

点击Widget界面右上角“+”，选择一个View。选择完毕后，出现图11所示界面。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 7]  
(图11)

其中，分类型字段对应View中设置的是维度的字段，数值型字段对应指标字段。当鼠标悬停在图形图标上，系统提示图形的配置要求，满足条件生成图形。

例如，小编想要了解一下2017年下半年各月票房的环比增长率趋势，用透视驱动中的柱状图表示。在这个需求中，简简单单拖拽几个字段就能配制出小编想要的图表。

选择“monthGrowth”这个View，将鼠标放在柱状图图标上，我们会发现要做这个柱状图会需要“0到多个维度”及“1到多个指标”。既然小编想看的是各月环比增长率，那维度这里我们就需要放上“month”字段（点击字段下拉菜单可以排序），指标则是票房环比增长率字段。

接下来我们就需要用到“筛选”一项，在小编的原始数据中，年份里包括2017和2018年，月份里有12个月。这里小编的要求是“2017年下半年”，因此需要将“year”和“month”字段都拖到筛选栏里，并且按照自己需求配置筛选。这几项配置完以后，出现了如图12所示界面：

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 8]  
(图12)

如果觉得单单只看图形，不够清晰明了，我们还可以将票房环比数据拖进标签栏，最终如图13所示：

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 9]  
(图13)

当然，大家也可以根据自己的喜好配置柱状图颜色、标题颜色及大小以及坐标轴颜色等（图14）。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 10]  
(图14)

点击右上角“保存”，小编就成功制作了一个Widget。当然，这个Widget也可以用折线图来表示（图15），完全看个人需求~

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 11]  
(图15)

再例如，想试试用图表驱动里的折线图来展示一下2018年各月广告收入的同比增长率。这时候就要选择“yearGrowth”这个View了。然后将鼠标放在图表驱动的折线图图标上，我们会发现要做这个折线图需要“1个维度”及“1到多个指标”。

同样，将“month”字段拖入维度栏，“广告收入同比增长率”字段拖入指标栏。

Hmmmmm，就完成了。（图16）

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 12]

(图16)

是不是过于简单了？

但是大家有没有发现一个问题：在这个数据配置栏里并没有“标签栏”，但是折线图中依然有数字。

原来这里的标签设置在样式配置中。

勾选样式配置中的“显示标签”，数字就出现在了折线图中（图17）。

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 13]  
(图17)

且慢！小编似乎发现了折线图可以变换面貌。点击了一下，发现果然平滑的折线图更符合小编心意。于是最终的“2018年各月广告收入同比增长率”折线图制作完成！（图18）

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 14]  
(图18)

最后例如，小编想看一下2018年各月场次的增减与各月广告收入的多少有没有关系。透视驱动和图表驱动里的柱状图和折线图都可以表示，小编暂且选择透视驱动里的折线图。

同样还是将需求所需字段拖入维度栏和指标栏 — “month”拖入维度栏，“广告收入”和“场次”拖入指标栏，把“year”拖入筛选栏，选择出2018年。完成！（图19）

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 15]  
(图19)

值得一提的是，在这里我们还可以按照自己喜好变换指标栏中的图形。（图20）

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 16]  
(图20)

于是，小编就这样靠着拖拉拽完成了很多Widget的制作。

## 三、Display ##

最终，我们来到了展示界面。在展示界面，分别有Dashboard和Display两种展示方式。Dashboard里面有很多更为高级的功能，比如联动关系配置和钻取设置。

然而，肤浅的小编暂时被Display展示吸引住了，所有兴趣都挂在了Display上面，因此，本文中小编只介绍Display展示，Dashboard功能之后再做详细介绍。

下面我们来介绍一下Davinci的Display展示功能。

其实也没有什么介绍的，直接上图吧！

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 17]  
(图21 简约风)

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 18]  
(图22 漫画风)

![开源|Davinci用户体验：你离数据可视精美大屏只差一个Davinci！][Davinci_Davinci 19]  
(图23 科技风)

如图所示，在Display的展示中，我们可以自己更改背景颜色或上传背景图片。设置好背景之后，点击左上角的“Widgets”图标，上传自己想展示的图表，排列成自己喜欢的形状，风格任君选择，一个个大屏就这样制作完成！

以上便是小编用Davinci展示同比环比的过程。由于数据是自己编的，难免会有不符合实际之处，敬请大家谅解。

另外，Davinci一直在不断的成长中。未来，我们还是支持在Davinci Widget中直接计算出同比环比增长率这项功能，还请大家耐心等待，继续支持。

来源：[宜信技术学院][Link 1]

[http_college.creditease.cn_techOpenSource_Davinci]: http://college.creditease.cn/techOpenSource#Davinci
[https_edp963.github.io_davinci]: https://edp963.github.io/davinci/
[https_github.com_edp963_davinci]: https://github.com/edp963/davinci
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1emhlbnY1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200208160334295.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1emhlbnY1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_edp963.github.io_davinci_docs_zh_1.1-deployment]: https://edp963.github.io/davinci/docs/zh/1.1-deployment
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[https_github.com_andotorg_davinci-boot]: https://github.com/andotorg/davinci-boot
[Davinci_Davinci]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0LzMxMmYyM2E5MTljYzNkZjU3NTBlNzBkZjQxMzY2MTQ0NGUxLmpwZw?x-oss-process=image/format,png
[Davinci_Davinci 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0LzcwNzJkYjFhYzE0NDZhMDhiNTkwNWY1NGNhOTU5NTZkNTk2LmpwZw?x-oss-process=image/format,png
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[Davinci_Davinci 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0L2NiMDQ2ZDdjMTRmYTcwYjI4OTZlNzZjNGZiZTY5YzYzNTg0LmpwZw?x-oss-process=image/format,png
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[Davinci_Davinci 5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0LzQyOGRkZjMxOGNjZDMyZGZiODNlYzgwNGJkYjY3MjdhNTE3LmpwZw?x-oss-process=image/format,png
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[Davinci_Davinci 16]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0L2I4OWZmNTU5OTU2OGYwOWUyMjExMzIyM2FlY2JjMmMwM2Y3LmpwZw?x-oss-process=image/format,png
[Davinci_Davinci 17]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0L2U3NjgzYjA4YWFiZDE1OGRjNmQ2YzE4ZDgzMmZhNWU4ZjhmLmpwZw?x-oss-process=image/format,png
[Davinci_Davinci 18]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0LzYzYTQwNDNhZDRhNTJkZmMxZmY1NDg5OGFjNTI1ODcxMGJhLmpwZw?x-oss-process=image/format,png
[Davinci_Davinci 19]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9vc2NpbWcub3NjaGluYS5uZXQvb3NjbmV0L2RhOTFhNTMwNjM2MWUyNjc1Yjk0M2U5Nzk1NTAyNDk5OTY0LmpwZw?x-oss-process=image/format,png
[Link 1]: http://college.creditease.cn/