Перейти к основному содержимому

FAQ

Чем Liteset отличается от Apache Superset?​

Liteset — это асинхронный порт Apache Superset 6.0.0, переписанный с Flask/WSGI на Litestar/ASGI. Бизнес-логика и пользовательский UX идентичны, отличается только реализация веб-слоя.

См. сравнение в разделе Benchmarks.

Можно ли подменить установку Apache Superset на Liteset «на лету»?​

Да. Liteset гарантирует совместимость на уровне:

  • схемы БД метаданных (те же Alembic-ревизии),
  • REST API (те же роуты, формы ответа, имена полей),
  • Flask-подписанных session cookie и CSRF-токенов,
  • SPA-фронтенда (фронтенд не меняется),
  • Celery-воркеров (используются как есть).

Останавливаете Apache Superset, поднимаете Liteset на той же базе — пользователи продолжают работать.

Сколько данных может обрабатывать Liteset?​

Liteset (как и Apache Superset) — это тонкий слой поверх вашей аналитической БД. Вся тяжёлая обработка идёт на стороне базы, Liteset лишь визуализирует результат запроса.

Узкое место производительности — скорость, с которой ваша БД возвращает данные. Если в Liteset медленные ответы — измеряйте и оптимизируйте хранилище.

Какие требования к железу?​

Спецификации зависят от числа пользователей и их активности, а не от объёма данных. Для умеренной нагрузки достаточно 8 ГБ RAM и 2 vCPU. Для разработки (компиляция, сборка образов) понадобится больше.

Liteset спроектирован под более низкое потребление памяти, чем pre-forked Gunicorn-воркеры Superset — один Uvicorn-процесс заменяет N форков. Подробнее — в разделе Тестирование.

Метаданные Liteset не требуют большой БД, но лог-файл растёт со временем.

Можно ли джойнить / запрашивать несколько таблиц одновременно?​

В UI Explore / Visualization — нет. SQLAlchemy-датасет в Liteset — это одна таблица или одно представление (view).

Для джойнов используйте либо подготовленную таблицу с нужными полями, либо view, который абстрагирует SQL-запрос как виртуальную таблицу. Производительность ограничивается скоростью БД.

В SQL Lab ограничений нет: можно писать SQL с любыми джойнами, если у учётной записи БД есть доступ к таблицам.

Как создать свою визуализацию?​

См. Creating Visualization Plugins. Архитектура плагинов фронтенда у Liteset идентична Apache Superset.

Можно ли загружать и визуализировать CSV?​

Да. См. инструкции по включению и использованию загрузки CSV.

Где взять подробный отчёт о тестировании?​

Полный отчёт о методике, нагрузках и результатах сравнительного тестирования с Apache Superset 6.0.0:

Где задать вопрос?​

подсказка

Большая часть FAQ Apache Superset продолжает действовать. Англоязычная версия этой страницы содержит расширенный список вопросов, унаследованный из upstream-документации.