Superset4.1 使用要点与踩坑

1.数据集

数据集命名

Superset4.1不支持中文命名的数据集，一旦数据集命名为中文，就再也打开不开，也无法编辑和管理了，只能删除。
如果数据集名称包含英文大写，也有可能会有保存不了的问题。
但是可以在数据集的设置中，描述栏编写这个数据集的用途，这个地方可以用中文

数据集保存

在1.5版本superset中，无论任何格式的SQL只要能查出数据，均可保存为数据集
在4.1版本中，需要先将数据集进行格式化处理，再保存为数据集，否则会出现报错

操作步骤：
第一步，执行查询

第二步，FormatSQL

第三步，保存数据集

2.图表 - 时间序列功能简述

Apache Superset 4.1 把“时间序列”做成了一个完整的分析链条：在可视化层面新增 Big Number with Time Period Comparison 与 Table with Time Comparison 两个新图表；在查询层面补足“当前周/月/年”快捷时间过滤器和 {{ get_time_filter() }} Jinja 宏；在体验层面还修复了 Time Comparison 查询的若干 bug，并允许为 Dashboards 配置自定义刷新频率。(Preset, Fossies, Fossies)
下面通过一个“最近 30 天销售额 VS 去年同期”的完整示例，把 4.1 里的时间序列能力串起来演示。

常见时间序列图表及其定位

Superset 还保留了 Horizon、Calendar Heatmap 等高级时序可视化，全部列在官方文档中(Preset)。

示例：对比最近 30 天与去年同期的销售额

数据假设：表 ecommerce_sales，字段
order_date TIMESTAMP、revenue DECIMAL。

1 准备数据集

1. 在 Data → Datasets 选择或创建 ecommerce_sales。
2. 确认 order_date 列被标记为 temporal 类型；只有这样它才能出现在 Time column 下拉框里(Preset)。

2 绘制 Time-series Line Chart（去年同期对比）

1. Charts → + Create Chart，选数据集 → 选 Time-series Line Chart。

2. Time 面板

   • Time range：Last 30 days
   • Time grain：day

3. Query 面板

   • Metrics： SUM(revenue)
   • Time Comparison：1 year ago → Superset 会生成一条虚线表示去年同期(Preset)。

4. Advanced Analytics（可选）

   • Rolling window：7 → 平滑短期波动，做 7 日移动平均(Preset)。

5. 点击 Run → Save，即可在仪表盘里看到两条时间序列。

3 绘制 Big Number with Time Period Comparison

该图表在 4.1 处于试验阶段，先在 superset_config.py 打开

FEATURE_FLAGS = {"CHART_PLUGINS_EXPERIMENTAL": True}

也可用环境变量 SUPERSET_FEATURE_CHART_PLUGINS_EXPERIMENTAL=True(GitHub)

1. 新建图表 → 选 Big Number with Time Period Comparison。

2. Settings

   • Metric：SUM(revenue)
   • Time range：Last 30 days
   • Comparison period：Previous period（同上一段 30 天）。

3. 运行后，卡片会显示：

   • 主指标（最近 30 天销售总额）；
   • 对比值（前 30 天）；
   • 绝对增减 & 百分比增减(Preset, Preset 文档)。

想看“去年同期”就把 Comparison period 改成 1 year ago。

4 使用 Table with Time Comparison

1. 新建图表 → 选 Table with Time Comparison。
2. Columns 里放 order_date（按日粒度）和 SUM(revenue)。
3. Comparison period 同样选 1 year ago。
4. 运行后，表格会自动添加三列：对比值、差值、百分比差值(Fossies)。

5 善用时间过滤与 Jinja 宏

• “当前周/月/年”快捷项可一键查看滚动窗口数据(Preset)。
• 对复杂 SQL，可在查询里写 WHERE {{ get_time_filter('order_date') }}，让 Dashboard 的时间筛选自动注入(Preset)。

常见问题与技巧

小结

Superset 4.1 的“时间序列”不仅新增了 Big Number 与 Table 两款对比型图表，还把时间比较、快捷时间过滤、Jinja 宏等底层能力补齐；配合现有的 Line/Area/Bar 图与高级分析，可覆盖从 KPI 卡片到多维趋势、环比同比、滚动平均乃至置信区间的整套需求。掌握上述步骤，就能在几分钟内搭建出专业的时序分析仪表盘。

3.图表 - 时间序列配置使用说明

下面这几个输入框分别控制什么、应该怎么填，取决于你打算在这列里展示「流水」的哪种对比方式。先把含义快速说清楚，再给两个常见场景的“可直接照抄”示例。

Superset 4.1 的 Table with Time Comparison 正是依赖这一套配置来同时给出“当前值 / 对比值 / Δ / %”四列的。(Preset)

场景 1：最近 30 天流水 vs 上一段 30 天（环比 % 变化）

1. Data → Time range 选 Last 30 days

2. Query → Time Comparison 下拉里选 previous period

3. 进入“流水”列的 Column Configuration：

   • 类型（上面）：时间比较
   • Time lag：0 （因为查询层面已经指定“上一期”）
   • 类型（下面）：Percentage change
   • 数字格式化：,.1%
   • 如需配色，Color bounds 可填 -0.2 到 0.2

效果：表格会出现四列——流水（当前值）、流水_previous（上一段值）、Δ、%，最后一列就是环比百分比。计算逻辑来自 Superset 的“Percentage Change”算法。(Preset 文档)

场景 2：每日流水 vs 前一日（绝对差值）

1. Time grain 设为 day，Time range 选你关心的日期段。

2. Query → Time Comparison 不填（留空）。

3. 在“流水”列配置里：

   • 类型（上面）：时间比较
   • Time lag：1（往前 1 天）
   • 类型（下面）：Difference
   • 数字格式化：,.0f

当粒度是天，Time lag = 1 就是“昨天”。差值列能直观反映今日流水比昨天多/少多少。

常见踩坑 & 提示

用好这几个字段，你就能把 Table with Time Comparison 或 Big Number with Time Period Comparison 这些 4.1 新增图表的对比能力发挥到极致。

「周期平均值 (Period average)」是什么？
在 Table with Time Comparison / Time-series Table 里，把某一列的 类型 设成 “周期平均值” 后，Superset 会在**后端（Pandas Post-processing）**中为你做一次 滚动平均（rolling mean）：

以当前行为结束点，向前拿 N 个时间粒度（Periods）里的度量值，求平均并作为这一行的显示结果。
这样可以把日度、周度等高波动的序列快速平滑成 7 日均线、30 日均线、12 月均线等。(腾讯云)

操作面板每个字段的含义

⚠️ 在选择 “周期平均值” 后，只有 Periods 填了合法数字、并且整体查询结果 ≥ Periods 行，Superset 才会把这个列渲染出来。

两个“照抄即可”的示例

1️⃣ 显示7 日滚动均线（含当天）

表格会在度量列右侧生成一列 “xxxx_rolling_avg_7d”，其数值等于当天及往前 6 天的平均。

2️⃣ 显示月度 3 期均线（排除当月，观察落后 1 期）

结果列是「上月 + 再往前两个月」的 3 个月平均，用来对比当月实际值时就没有“把当月自己也算进去”的偏差。

常见问题 & 调优

一句话总结

周期平均值 = 滚动均线。 选好窗口长度 (Periods)、最小期数 (Min periods)，再决定是否排除当前行 (Time lag)，就能把原始指标平滑成日均 / 周均 / 月均，用于趋势洞察或 KPI 对比，无需在 SQL 里手动写窗口函数。

sparkline又是什么意思，如何使用呢

1. 什么是 Sparkline ?

Sparkline = 迷你趋势线
它是一条只有几十个像素高的小折线/小柱状，被直接渲染在表格单元格里，用来“一眼”呈现该行指标在一段时间内的走势，而不用再切换到单独的大图。
在 Superset 4.x 里，Sparkline 只能出现在 Time-series Table / Table with Time Comparison 这两种表格型图表的列上。

常见用途 ✅

2. 如何配置 Sparkline（5 步走）

前提：你已经选好 Time-series Table（或 Table with Time Comparison）并让查询至少返回【时间列 + 指标列】。

保存 并 Run，Dashboard 中就能看到每行右侧跟着一条“小心电图”式的趋势线。

3. 进阶可调选项

不同 Superset 版本/主题，选项名字可能略有差异，但都在「Column Configuration → Sparkline」块里。

4. 使用小贴士 & 常见问题

5. 一句话总结

Sparkline = 把时间序列迷你化放进表格单元格。
在 Time-series Table 中复制出一列指标 → Column Configuration 里把 类型选为 Sparkline，再按需设 Periods / 颜色 / 滚动窗口，就能让每行维度带着自己的“小趋势”，让你的 Superset 4.1 仪表盘既节省空间又信息丰富。

Time lag 在 Superset 里的 3 种典型“设法”

Time lag 在 Superset 里的 3 种典型“设法”

1️⃣ 列级 Time lag ——“向前 n 格”

所在位置：Table with Time Comparison → 度量列 → Column Configuration。

• 数值 = 回看几个 Time grain

  • Time grain = day → 1 = 昨天，7 = 上周同日
  • Time grain = month → 12 = 去年同月
  • Time grain = quarter → 4 = 去年同季

• 0 表示 “和本期对比”——通常与 Query→Time Comparison 合用，先在查询层做 1 year ago，然后列里 Time lag 设 0，仅用来挑选“绝对差值 / 百分比差值”等计算类型。

• 不可写负数（想看未来请到查询层用 1 day later 这类语法）。

示例：

• 「日粒度，想看日环比差值」→ Time lag = 1，Calculation type 选 Difference
• 「月粒度，想看去年同月同比%」→ Time lag = 12，Calculation type 选 Percentage change，Number format ,.1%

2️⃣ 查询级 Time Comparison / Time Shift ——“一次性多条对比”

在所有时间序列图表的 Query 面板都能看到。

• 直接写偏移串（不区分大小写）：
  1 week ago / 4 weeks ago / 1 year ago / previous period …
• Superset 会帮你生成多条序列或多列（Actual / Δ / %）。
• 你仍可在列级 Time lag=0 来决定显示哪种计算列（差值、比例等）。

📌 注意：Time Comparison 需要一个“封闭的时间范围”，否则 Superset 会报错 ❝An enclosed time range must be specified❞。(docs.preset.io)

3️⃣ SQL / Jinja 级位移 ——“我全都要”

当一个报表里既要 日环比、又要 周环比，或者要把「去年同月 + 上一期 + 滚动均线」一次塞进同一张表时，仅靠 UI 输入框会很局促，可以：

SELECT
  date,
  revenue,
  LAG(revenue, 1)  OVER (ORDER BY date)          AS rev_d1,
  LAG(revenue, 7)  OVER (ORDER BY date)          AS rev_d7,
  LAG(revenue, 30) OVER (ORDER BY date)          AS rev_d30
FROM sales
WHERE {{ get_time_filter('date') }}

然后在 Dataset → Calculated columns 把 revenue - rev_d1 / (revenue - rev_d365)/NULLIF(rev_d365,0) 再包装成度量即可。

快速对照：用哪个 Time lag？

常见疑问

一句话总结

Time lag 就是“向前错位 n 个时间粒度”。

• 列级 Time lag：给单列做环比/同比。
• 查询级 Time Comparison：一次拉多条对比线/列。
• 高级组合：SQL 窗口函数或 Jinja。
  把这三招灵活套用，你的 Superset 4.1 时间对比分析就能随心所欲。

3.过滤器

并不是 “没有过滤器”——4.1 把旧的 Filter Box／Filter Set 全部移除了，但保留并强化了「原生过滤器（Native Filters）」体系。换句话说：过滤能力还在，只是入口和交互方式变了。下面把核心变化和实际用法快速说明一下。

1 为什么你会感觉“过滤器不见了”？

2 现在该怎么“加过滤器”？

1. 打开仪表盘 → “编辑”

2. 右上角切换到 Filters 标签页

3. 点击 ＋ Add filter，按向导选：

   • 数据集（Dataset）
   • 列（Column）
   • 过滤类型（下拉、多选、时间范围等）

4. （可选）在 Scope 里勾选哪些图表要受此过滤器影响

5. Save 并退出编辑，侧边就会出现一个可折叠的过滤器面板

这就是新版的“过滤栏”体验，Preset 官方把它叫 Dashboard Native Filters (Restack)。

3 特殊场景提示

4 和旧方案相比有哪些优势？

一句话结论

Superset 4.1 不是取消过滤器，而是全面转向「仪表盘侧边原生过滤器」；Filter Box／Filter Set 已退役。
只要在仪表盘编辑页里用 “Filters” 面板，就能添加、管理、联动所有过滤器功能，效果更强也更易用。