Metabase 如何与您的数据库协同工作
Metabase 不存储您的数据。了解 Metabase 如何查询数据库中的数据，如何使用元数据实现一些神奇的功能，以及如何通过缓存查询和持久化模型来加速处理。
Metabase 不存储您的数据
Metabase 是一个用于查询数据库数据并可视化结果的工具（Metabase 还有许多其他功能，但我们现在不关注这些）。但它不像其他一些 BI 工具那样会存储您的数据。通过 Metabase，基本设置是：
- 您将 Metabase 连接到您的数据库。
- 您在 Metabase 中编写查询（可以在查询生成器或原生代码编辑器中完成）
- Metabase 将 SQL 发送到数据库。
- 您的数据库处理查询，然后将结果发送回 Metabase。
- Metabase 将您的数据转化为漂亮的图表（仪表板上的图表）。
Metabase 本身不会从您的数据库中提取数据来处理您的查询——所有这些处理都发生在您数据库的内部。Metabase 只会看到您编写的查询以及查询返回的结果。
这里有几个细微之处，因为 Metabase 确实会对您数据库的元数据进行一些轻量级的查询，以便它知道如何处理数据库返回给它的结果。所以我们来逐一讲解。
使用 Metabase 查询数据库
在 Metabase 中创建查询有两种方式：使用 SQL（如果您连接到 MongoDB，则是 MongoDB 查询语言），以及使用图形化查询生成器。
原生查询
当您用 SQL（或 MongoDB 查询语言）编写查询时，Metabase 只是将该查询发送到您的数据库。
您在原生编辑器中编写的代码就像一个黑盒子：Metabase 不会解析您的 SQL，所以它不知道查询中实际发生了什么，比如您连接了哪些表、选择了哪些列，或者您如何过滤和聚合数据。由于该查询是一个黑盒子，Metabase 也无法了解太多关于结果的信息，因此它无法提供诸如细分、钻取或自动图表之类的功能。
查询构建器
在查询生成器中，您将查询从连接、过滤器或摘要等构件组装起来。
但是，如果您使用查询生成器，那么 Metabase 会确切地知道您的查询中发生了什么——涉及哪些表、列的类型是什么、执行了哪些操作以及顺序如何——它可以使用这些信息为您提供更多功能。例如，如果 Metabase 知道您的查询中有一个聚合，它可以为您提供一个反聚合结果的选项——以便钻取到单个记录；或者，如果 Metabase 发现您正在根据日期列进行筛选，它可以为您提供一个日历小部件；如果它注意到您正在按类别变量分组，它可以自动构建一个带有这些类别的条形图。
查询生成器中的所有这些按钮点击都会转化为发送到数据库的 SQL（您可以查看它生成的 SQL），但是能够访问每个单独的查询元素是实现 Metabase 大部分神奇功能的原因。
但现在您可能会问：如果 Metabase 不存储我的数据，它是如何知道我有一个日期列，或者我有哪些类别的？
Metabase 如何了解您的数据
Metabase 使用同步来了解您的数据库模式：例如数据库中有哪些表、它们的列和类型是什么等等。从基本层面来说，同步仍然是 Metabase 发送并由您的数据库执行的查询，但这是一种特殊的查询：这些查询不是返回数据本身，而是返回元数据。
Metabase 还运行扫描来对列中的值进行采样。这使得 Metabase 能够为您提供诸如过滤器中的下拉选项之类的功能。
值得注意的是，Metabase 只从列中获取样本，它不会存储完整的列——这些列仍然在您的数据库中。它只扫描人们使用的字段（例如，仪表板上过滤器中使用的字段的值）。您也可以关闭这些同步。
由于 Metabase 需要在向数据库发送查询之前了解有关您数据的信息（以便为日期列提供日历小部件），因此它需要将此信息存储在某处并定期更新。这个地方就是 Metabase 的应用程序数据库。
Metabase 应用程序数据库
Metabase 的应用程序数据库是一个数据库（独立于您连接 Metabase 的数据库），Metabase 在其中存储其所有应用程序数据：用户的账户、设置、保存的问题、日志——以及有关您连接的数据库的元数据（例如列及其类型）。
当您在查询生成器中构建查询时，Metabase 可以在应用程序数据库中查找有关您数据的信息，并使用该信息为您提供过滤器小部件、图表类型和钻取功能。
（如果您使用的是 Metabase Cloud，您永远不必考虑应用程序数据库——Metabase Cloud 会为您处理。但如果您是自托管，则需要配置一个单独的数据库作为应用程序数据库。）
缓存查询结果
也许您的团队经常查看某个仪表板，例如包含公司指标的仪表板。每次有人打开仪表板时，Metabase 都会将查询发送到数据库，让数据库执行它们，并检索结果。但是，如果结果不经常更改——例如，您可能显示的是每三个月才更改一次的季度指标——那么就没有必要每天都让数据库重新计算这些数字。
您可以告诉 Metabase 将结果缓存到其应用程序数据库中（而不是您连接的数据库）。这样，当有人访问缓存的仪表板时，仪表板会加载得更快，因为您的数据库只会将预先计算好的结果返回给 Metabase。
Metabase 只会缓存结果。例如，如果您的查询计算了上个月售出的商品数量，Metabase 只会缓存这个数字，而不是关于商品的数据。您的数据仍然在您的数据库中。
将模型持久化回您的数据库
Metabase 有模型——您在 Metabase 中构建的派生数据集，以便人们更容易提出问题。要构建模型，您可以编写一个查询（使用 SQL 或查询生成器），然后人们就可以使用该模型作为数据源，就像它是一个表一样。
由于模型是从查询构建的，因此每当有人基于模型提出问题时，Metabase 都需要执行一些额外的处理。例如，如果有人请求 Orders 模型中的订单计数，发送到数据库的查询会比简单的SELECT COUNT(*) FROM orders更复杂，因为 Orders 模型本身是由一个查询定义的。
对于大型模型来说，这可能会变得昂贵且耗时。因此，对于某些数据库，您可以启用模型持久化，这意味着 Metabase 将这些模型存储在您的数据库中作为实际的表。例如，如果您持久化了 Orders 模型，那么 Metabase 将在您的数据库中创建一个实际的orders表（好吧，它不一定叫orders，但您懂我的意思），并且每当有人请求 Orders 模型中的订单计数时，您的数据库就可以直接返回该预先计算好的表。