[数据可视化] Datagear使用心得:从数据整备到可视化联动实践

Datagear 是一款功能强大的数据可视化与报表工具,在日常数据分析与展示过程中,能有效帮助用户构建交互式报表与面板。本文结合实际使用场景,总结了在 Datagear 平台上关于元数据整备、Board 面板设计、图表嵌入等方面的使用经验,供有类似需求的开发与数据分析人员参考。

 


元数据整备:从宽表到窄表的转化实践

在数据源设计阶段,整洁的元数据结构是构建高效报表的前提。Datagear 需要读取结构清晰的数据源,因此建议在接入数据前,对复杂结构的“宽表”进行清洗转化为“窄表”。

示例说明

假设存在一个名为 Rate 的表格,其列名为 1W, 2W, 1M, 2M 等表示不同期限的利率字段,如下所示:

IDName1W2W1M2M
001AAA1.21.31.41.5

这类表格在数据结构上属于典型的“宽表”,字段冗杂,不利于图表组件进行泛化处理。优化建议是通过视图(View)在数据库层做一层加工,将其转化为如下的“窄表”结构:

IDNameTenorRate
001AAA1W1.2
001AAA2W1.3
001AAA1M1.4
001AAA2M1.5

此类结构在 Datagear 中的表格、图表组件中更易于聚合、过滤与联动,后续只需调用预处理好的视图即可。


Board 面板的设计原则:实现真正的联动查询

Datagear 的 Board(面板)功能是用于构建多个图表、表格和控件组成的交互式页面。关键的一点是要实现“联动查询”,而不仅是多个组件的堆叠展示。

不联动的误区

如果只是将多个表格/图表组件放在面板上,每个Chart组件依然是独立的数据查询,那么面板就失去了交互整合的意义。

联动设计建议

  • 使用统一的查询参数(如 ID, Tenor, Date)绑定到多个Chart组件;

  • 控件与图表通过组件 ID 实现联动,用户选择控件项后,所有相关组件同时刷新数据;

  • 查询效率可以通过参数缓存和懒加载机制进一步优化。

通过合理设计,可以让面板真正成为一个数据分析“工作台”,支持用户在一个视图中完成多维分析。


图表组件引用方式说明

在实际构建 Datagear 的报表面板时,常常需要将多个图表以 HTML 形式嵌入页面。Datagear 提供了一种标准化的图表引用方式,格式如下:

<div style="display:inline-block;width:45%;height:500px;" dg-chart-widget="ee39d93981957176a33e" id="chart0"><!--libor_fccy_table-->
</div>

参数说明

  • dg-chart-widget: 图表组件的系统唯一 ID,用于定位数据与图表配置;

  • id: HTML 元素 ID,用于联动查询时的标识引用;

  • style: 控制该图表容器的宽度与高度,通常为响应式布局提供支持;

  • 注释(可选): 例如 <!--libor_fccy_table--> 用于记录图表的业务含义,便于维护。

通过这种方式,图表可以灵活嵌入在任意 HTML 区域中,与其它 UI 元素协同呈现。


总结

在使用 Datagear 构建数据可视化平台的过程中,我们总结出以下几个关键经验:

  • 数据整备是基础:宽表转窄表可提高查询效率和图表通用性;

  • 面板联动是关键:不要让面板沦为“展示墙”,要利用好控件与查询参数的联动机制;

  • 图表引用要标准化:统一使用 dg-chart-widget + id 的方式,提升开发效率与可维护性。

希望本文的总结能为正在部署或使用 Datagear 的开发者提供实用参考。

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