Metabase 如何与您的数据库协作
Metabase 不存储您的数据。了解 Metabase 如何查询数据库中的数据，如何使用元数据来实现一些奇妙的功能，以及如何通过缓存查询和持久化模型来加速操作。
Metabase 不存储您的数据
Metabase 是一个用于查询数据库中数据并将其结果可视化的工具（Metabase 还有许多其他功能，但这并不是我们目前的重点）。它不像其他一些 BI 工具那样存储您的数据。使用 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（在查询构建器或原生代码编辑器中）
- 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 将您的数据转换为漂亮的颜色（仪表板上的图表）。
Metabase 本身不会将您的数据从数据库中拉取出来进行查询处理——所有处理都在您的数据库内部进行。Metabase 所见的只是您编写的查询，以及查询返回的结果。
这里有一些细微之处，因为 Metabase 确实会对您数据库的元数据进行一些轻量级查询，以便它知道如何处理数据库返回的结果。所以，让我们来详细了解一下。
使用 Metabase 查询您的数据库
在 Metabase 中创建查询有两种方式：使用 SQL（如果您连接到 MongoDB，则使用 MongoDB 查询语言），以及使用图形化查询构建器。
原生查询
当您使用 SQL（或 MongoDB 查询语言）编写查询时，Metabase 会将该查询直接发送到您的数据库。
您在原生编辑器中编写的代码就像一个黑箱：Metabase 不会解析您的 SQL，因此它不知道您的查询中实际发生了什么，比如您正在连接哪些表、选择哪些列，或者如何筛选和聚合数据。由于查询是一个黑箱，Metabase 也无法了解结果的太多信息，因此它无法提供诸如分组、钻取或自动图表等功能。
查询构建器
在查询构建器中，您可以从连接、筛选器或汇总等构建块中组装查询。
然而，如果您使用查询构建器，Metabase 则会确切地知道您的查询中正在发生什么——涉及哪些表、列类型是什么、您执行的操作以及顺序——并且它可以使用这些信息为您提供更多功能。例如，如果 Metabase 知道您的查询中包含聚合，它可以为您提供一个选项来解除聚合结果——即钻取到单个记录；或者，如果 Metabase 看到您正在按日期列进行筛选，它可以为您提供一个日历小部件；如果它注意到您正在按分类变量进行分组，它可以自动使用这些类别构建一个条形图。
查询构建器中的所有这些按钮点击都会转换为发送到您数据库的 SQL（您可以查看它生成的 SQL），但能够访问每个单独的查询元素才是 Metabase 大部分神奇之处的来源。
但现在您可能会问：如果 Metabase 不存储我的数据，它怎么会知道我有一个日期列，或者我有哪些类别呢？
Metabase 如何了解您的数据
Metabase 使用同步来了解您的数据库 schema：例如数据库中有哪些表、它们的列和类型等。从基本层面来看，同步仍然是 Metabase 发送并由您的数据库执行的查询，但它是一种特殊的查询：这些查询不返回数据本身，而是返回元数据。
Metabase 还会运行扫描来获取列中值的样本。这使得 Metabase 能够为您提供诸如筛选器中的下拉选项等功能。
值得注意的是，Metabase 只从列中获取样本，它不存储完整的列——它们保留在您的数据库中。并且它只扫描人们使用的字段（例如，仪表板上筛选器中使用的字段的值）。您也可以关闭这些同步功能。
因为 Metabase 需要在您将查询发送到数据库查询之前了解您的数据信息（这样它才能为日期列提供日历小部件），所以它需要将这些信息存储在某个地方并定期更新。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（与您连接 Metabase 的数据库分开的）数据库，Metabase 在其中存储所有应用程序数据：用户帐户、设置、保存的问题、日志——以及有关您连接的数据库的元数据（如列及其类型）。
当您使用查询构建器构建查询时，Metabase 可以在应用程序数据库中查找有关您数据的信息，并使用这些信息为您提供筛选小部件、图表类型和钻取功能。
（如果您使用 Metabase Cloud，则无需考虑应用程序数据库——Metabase Cloud 会为您处理。但如果您是自托管，则需要单独配置一个数据库作为应用程序数据库。）
缓存查询结果
也许您的团队中有一个每个人都定期查看的仪表板，比如一个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。但如果结果不经常变化——例如，您可能显示每三个月才变化一次的季度指标——就没有必要每天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，仪表板将加载得更快，因为您的数据库只会将预计算的结果返回给 Metabase。
Metabase 将仅缓存结果。例如，如果您的查询计算上个月销售的商品数量，Metabase 将只缓存该数字，而不是商品的详细数据。您的数据仍保留在您的数据库中。
将模型持久化回您的数据库
Metabase 具有模型——您在 Metabase 内部构建的派生数据集，以便人们更轻松地提问。要构建模型，您需要编写查询（无论是 SQL 还是使用查询构建器），然后人们就可以像使用表一样使用该模型作为数据源。
因为模型是基于查询构建的，所以每当有人根据模型提出问题时，Metabase 都需要进行一些额外的处理。例如，如果有人要求获取订单模型中的订单数量，发送到数据库的查询会比简单的SELECT COUNT(*) FROM orders更复杂，因为订单模型本身就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，您可以开启模型持久化功能，Metabase 会将这些模型作为真实表存储在您的数据库中。例如，如果您持久化 Orders 模型，那么 Metabase 将在您的数据库中创建一个真实的orders表（虽然它不一定会直接命名为orders，但您懂我的意思），每当有人请求 Orders 模型中的订单数量时，您的数据库就可以直接返回该预计算的表。
后续步骤
下一步：如何在生产环境中运行 Metabase
如果您是自托管 Metabase，这里有一些基准和最佳实践。