大家好，我是 Java陈序员。

今天，给大家介绍一个开源的 BI 工具，通过拖拉拽方式快速制作图表，人人可用！

关注微信公众号：【Java陈序员】，获取开源项目分享、AI副业分享、超200本经典计算机电子书籍等。

项目介绍

DataEase —— 开源的数据可视化分析工具，支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。

功能特色：

开源开放：零门槛，线上快速获取和安装，按月迭代简单易用：极易上手，通过鼠标点击和拖拽即可完成分析AI Copilot：借助生成式 AI 技术，通过自然语言交互实现数据即问即答全场景支持：多平台安装和多样化嵌入支持安全分享：支持多种数据分享方式，确保数据安全

支持的数据源：

OLTP 数据库：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB、Db2、TiDB、MongoDB-BI 等OLAP 数据库：ClickHouse、Apache Doris、Apache Impala、StarRocks 等数据仓库/数据湖：Amazon RedShift 等数据文件：Excel、CSV 等API 数据源

技术栈：

前端：Vue.js、Element、AntV后端：Spring Boot、MySQL数据处理：Apache Calcite、Apache SeaTunnel系统截图

工作台

数据源

数据集

仪表盘

数据大屏

模板中心

快速上手前期准备

1、配置环境

GitJDK 21MySQL 8MavenNodejs

2、拉取代码

git clone -b v2.9 https://github.com/dataease/dataease.git

v2.9 是已发布分支的代码，dev 等分支代码均处于开发或测试阶段。

3、目录结构

├── CODE_OF_CONDUCT.md├── CONTRIBUTING.md├── Dockerfile # 构建容器镜像使用的 Dockerfile├── LICENSE # License 申明├── README.md├── SECURITY.md├── core # 社区版功能源码│ ├── core-backend # 后端工程源码│ └── core-frontend # 前端工程源码├── de-xpack # 企业版功能源码（不开源）├── drivers # 数据源驱动文件├── installer # 安装工程源码├── mapFiles # 地图文件├── pom.xml # 整体 maven 项目使用的 pom 文件├── sdk # DataEase 基础接口工程源码└── staticResource # 静态资源文件后端服务

1、将整个项目以 Maven 的形式导入到 IDEA 中

2、创建数据库 dataease

CREATE DATABASE `dataease` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;

DataEase 服务启动时会自动在配置的数据库中创建所需的表结构及初始化数据。

3、修改 core/core-backend/src/main/resources/ 目录下配置文件 application-standalone.yml 中的数据源连接配置信息

4、运行主启动类 io.dataease.CoreApplication 启动服务

前端服务

1、进入前端工程源码目录

cd core/core-frontend

2、安装依赖

npm install

3、启动服务

npm run dev

启动服务时，若出现 'NODE_OPTIONS'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件，运行如下命令后再重新启动服务。

npm install -g win-node-env

4、浏览器访问：http://localhost:8080/

默认登录用户名/密码: admin/DataEase@123456

DataEase 作为一款功能强大的开源报表分析工具，使用起来十分方便，可以说是零门槛、人人可用！

此外，项目支持多种部署方式，还提供了十分详细的操作部署文档，如有兴趣，可参考文档进行部署体验~

项目地址：https://github.com/dataease/dataease在线体验：https://dataease.fit2cloud.com/#/login在线文档：https://dataease.io/docs/v2/最后

推荐的开源项目已经收录到 GitHub 项目，欢迎 Star：

https://github.com/chenyl8848/great-open-source-project

或者访问网站，进行在线浏览：

https://chencoding.top:8090/#/

大家的点赞、收藏和评论都是对作者的支持，如文章对你有帮助还请点赞转发支持下，谢谢！