Apache Superset

no-code chartとSQL Editorを同じBI workspaceで使い分ける

analystはGUIでchartを構築し、必要に応じてweb-based SQL Editorでqueryできます。custom dimension/metricを定義するlightweight semantic layerもあり、dashboard側とSQL側を一つのplatformへまとめられます。

出典：[2]

SQLAlchemy/DB-API ecosystemを使って多数のdata warehouse・databaseへ接続する

READMEはPython DB-API driverとSQLAlchemy dialectがあるSQL-speaking datastore/data engineへ接続できると説明し、BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Trino、Athena等を含む広い接続先を案内しています。cache、RBAC/authentication、API、cloud-native architectureも主要機能です。

出典：[2]

複数databaseを横断して、analystがSQLとGUIの両方でdashboardを作る組織に

専用BI SaaSへdata modelやdashboardを固定せず、自社認証・database・infrastructureへ組み込みたいdata teamやplatform teamに向きます。

Docker Composeはproduction非推奨。HA・secret・metadata DB・cache/workerをproduction設計として分離する

6.1.0の公式Docker Compose guideは、single-host composeではhigh availability要件を満たせないためproduction useをsupport/recommendしないと明記しています。Docker Composeはlocal evaluation/developmentの入口として扱うべきです。

productionではdatabase credential、SECRET_KEY、authentication/RBAC、metadata database、cache、async query/worker、backup、upgradeを環境に合わせて設計する必要があります。6.1.0へ更新する場合もreleaseが案内するUPDATING手順を確認してください。

出典：[4][3]