Superset 性能榨汁机：告别慢查询，解锁数据分析的二进制速度！
开篇：别再傻傻地优化SQL了！
各位数据英雄，是不是经常遇到这样的情况：精心设计的 Superset 仪表盘，却因为查询速度慢得像蜗牛，被老板无情吐槽？辛辛苦苦写的 SQL，改了一遍又一遍，性能提升却微乎其微？
别慌！你可能陷入了 SQL 优化的泥潭，而忽略了 Superset 本身蕴藏的巨大潜力。今天，我就要带你跳出这个坑，从更底层的角度，像玩转二进制代码一样，榨干 Superset 的每一滴性能！
还记得任务ID #9768 吗？把它看作一个二进制代码，每一位都代表着 Superset 的一个可优化点。我们要做的，就是拨动这些开关，让 Superset 像火箭一样飞起来！
本文将重点介绍 Superset 的异步查询优化，让你告别界面卡顿，享受丝滑般的数据分析体验。此外，还会涉及到权限管理的精细化控制，确保数据安全，让你的 Superset 系统固若金汤。
核心内容：异步查询优化，让你的Superset飞起来！
默认情况下，Superset 的查询是同步执行的，这意味着当一个查询正在运行时，用户界面会被阻塞，直到查询完成。对于复杂的查询，这会导致用户体验非常糟糕。
异步查询的出现，就是为了解决这个问题。通过将查询任务交给 Celery 这样的任务队列系统，Superset 可以在后台执行查询，而用户界面则可以保持响应。
1. Celery + Redis：黄金搭档
要实现异步查询，我们需要 Celery 和 Redis 这两个好伙伴。Celery 负责任务调度和执行，Redis 负责存储任务队列和结果。
首先，确保你的系统已经安装了 Celery 和 Redis。如果没有，可以使用 pip 安装 Celery：
pip install celery redis
Redis 的安装和配置可以参考 Redis 官方文档。
2. Superset 配置：开启异步模式
接下来，我们需要修改 superset_config.py 文件，开启异步查询模式。这个文件通常位于 /home/<user>/.superset 目录下。 可以在快速入门 | Superset 数据可视化平台中找到更多配置信息。
找到 CELERY_CONFIG 变量，并进行如下配置：
CELERY_CONFIG = {
'broker_url': 'redis://localhost:6379/0',
'result_backend': 'redis://localhost:6379/0',
'task_serializer': 'json',
'result_serializer': 'json',
'accept_content': ['json']
}
ASYNC_EVENT_HANDLERS = True # 开启异步事件处理程序
其中，broker_url 和 result_backend 分别指定了 Redis 的连接地址。请根据你的实际情况进行修改。
3. 启动 Celery Worker
配置完成后，我们需要启动 Celery Worker，负责执行异步任务。
celery worker -A superset.tasks --loglevel=info
-A superset.tasks 指定了 Celery 任务的模块，--loglevel=info 指定了日志级别。你可以根据需要调整日志级别。
4. 测试异步查询
配置完成后，重启 Superset，尝试执行一个比较耗时的查询。你会发现，用户界面不再被阻塞，可以正常进行其他操作。
5. 优化 Celery 配置
为了获得更好的性能，我们可以对 Celery 进行一些优化。
-
并发数： 调整 Celery Worker 的并发数，可以提高任务处理能力。可以通过
-c参数指定并发数。bash celery worker -A superset.tasks --loglevel=info -c 4这个命令将启动 4 个 Celery Worker 进程。
-
预取限制： 调整 Celery Worker 的预取限制，可以避免一次性加载过多任务，导致内存占用过高。可以通过
--prefetch-multiplier参数指定预取限制。bash celery worker -A superset.tasks --loglevel=info --prefetch-multiplier=4这个命令将设置预取限制为 4。
6. 监控 Celery 任务
为了了解 Celery 任务的运行状态，我们可以使用 Flower 这样的 Celery 监控工具。
pip install flower
flower --broker_url=redis://localhost:6379/0
启动 Flower 后，可以通过浏览器访问 http://localhost:5555，查看 Celery 任务的运行状态。
异步查询配置参数表
| 参数 | 描述 | 默认值 | 建议值 |
|---|---|---|---|
broker_url |
Redis Broker 连接地址 | 无 | redis://... |
result_backend |
Redis Result Backend 连接地址 | 无 | redis://... |
task_serializer |
任务序列化方式 | json |
json |
result_serializer |
结果序列化方式 | json |
json |
accept_content |
接受的内容类型 | json |
json |
-c |
Celery Worker 并发数 | 1 | CPU 核心数 |
--prefetch-multiplier |
Celery Worker 预取限制 | 4 | 适当调整 |
Superset权限管理精细化控制
Superset的权限管理对于数据安全至关重要。通过自定义角色和权限，可以控制不同用户对数据的访问权限。详细示例可以参考superset（二）基本使用详细示例以及superset权限控制介绍。
自定义角色和权限步骤：
- 创建角色: 在Superset的管理界面中，创建符合业务需求的角色，例如“数据分析师”、“业务主管”等。
- 分配权限: 为每个角色分配相应的权限，例如“查看仪表盘”、“编辑数据集”、“管理数据源”等。Superset 提供了丰富的权限选项，可以实现非常精细的权限控制。
- 绑定用户: 将用户绑定到相应的角色，用户即可获得该角色所拥有的权限。
总结：拥抱异步，掌控权限，让Superset成为你的数据利器！
通过本文的介绍，相信你已经掌握了 Superset 异步查询优化和权限管理的精髓。掌握这些技巧，可以让你告别慢查询的困扰，保障数据安全，让 Superset 真正成为你的数据利器！
Superset 的潜力远不止于此。它还支持自定义图表插件开发，可以与各种高性能数据库集成，甚至可以进行二次开发，满足各种复杂的业务需求。阿里云开发者社区的 一文快速搞懂系列__一文快速搞懂SuperSet [实战案例] 也是一个学习 Superset 的好去处。
数据可视化领域风起云涌，Superset 作为一款强大的开源工具，必将在未来发挥更大的作用。希望你能积极探索和实践，共同推动 Superset 的发展，让数据分析变得更加高效和便捷！
最后，留给大家一个思考题：如何利用 Superset 的自定义 SQL 模板，实现更加灵活和高效的数据分析？欢迎在评论区分享你的想法！