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导入和导出数据源

superset cli 允许你将数据源从 YAML 导入和导出。数据源包括数据库。数据应按以下层次结构组织：

├──databases
|  ├──database_1
|  |  ├──table_1
|  |  |  ├──columns
|  |  |  |  ├──column_1
|  |  |  |  ├──column_2
|  |  |  |  └──... (更多列)
|  |  |  └──metrics
|  |  |     ├──metric_1
|  |  |     ├──metric_2
|  |  |     └──... (更多指标)
|  |  └── ... (更多表)
|  └── ... (更多数据库)

将数据源导出到 YAML​

你可以通过运行以下命令将当前数据源打印到标准输出：

superset export_datasources

要将数据源保存到 ZIP 文件中，请运行：

superset export_datasources -f <文件名>

默认情况下，默认（空）值将被省略。使用 -d 标志包含它们。如果你想包含反向引用（例如，列包含其所属表的 ID），请使用 -b 标志。

或者，你可以使用 UI 导出数据源：

  1. 打开 Sources -> Databases 以导出与单个或多个数据库关联的所有表。（Tables 用于一个或多个表）
  2. 选择你要导出的项目。
  3. 点击 Actions -> Export 到 YAML
  4. 如果你想导入通过 UI 导出的项目，你需要将其嵌套在其父元素中，例如，数据库需要嵌套在 databases 下，表需要嵌套在数据库元素中。

为了获得可以使用 YAML 导入的所有字段的详尽列表，请运行：

superset export_datasource_schema

提醒一下，你可以使用 -b 标志包含反向引用。

导入数据源​

要从 ZIP 文件导入数据源，请运行：

superset import_datasources -p <路径 / 文件名>

可选的用户名标志 -u 设置用于数据源导入的用户。默认是 'admin'。示例：

superset import_datasources -p <路径 / 文件名> -u 'admin'

旧版导入数据源​

从旧版本的 Superset 导入到当前版本​

当使用 Superset 版本 4.x.x 从旧版本（2.x.x 或 3.x.x）导入时，支持导入命令 legacy_import_datasources，并期望一个 JSON 或 JSON 目录。选项包括 -r 用于递归和 -u 用于指定用户。无选项的旧版导入示例：

superset legacy_import_datasources -p <路径或文件名>

从旧版本的 Superset 导入到旧版本​

当使用旧版本的 Superset（2.x.x 和 3.x.x）时，命令是 import_datasources。支持 ZIP 和 YAML 文件，并使用功能标志 VERSIONED_EXPORT 在它们之间切换。当 VERSIONED_EXPORT 为 True 时，import_datasources 期望一个 ZIP 文件，否则为 YAML。示例：

superset import_datasources -p <路径或文件名>

当 VERSIONED_EXPORT 为 False 时，如果你提供一个路径，所有以 yaml 或 yml 结尾的文件都将被解析。你可以应用额外的标志（例如，递归搜索提供的路径）：

superset import_datasources -p <路径> -r

同步标志 -s 接受参数以将提供的元素与你的文件同步。请小心，这可能会删除你的元数据库内容。示例：

superset import_datasources -p <路径 / 文件名> -s columns,metrics

这将在 Superset 元数据库中同步 <路径 / 文件名> 中找到的所有数据源的所有指标和列。这意味着 YAML 中未指定的列和指标将被删除。如果你将表添加到 columns,metrics，这些也将被同步。

如果你不提供同步标志（-s），导入将仅添加和更新（覆盖）字段。例如，你可以通过将以下 YAML 保存到文件中，然后运行 import_datasources 命令，为示例数据集中的表 random_time_series 中的列 ds 添加 verbose_name。

databases:
- database_name: main
  tables:
  - table_name: random_time_series
    columns:
    - column_name: ds
      verbose_name: datetime