Apache Superset中SQLite时间粒度"周起始周一"的问题分析与修复
2025-04-30 13:52:29作者:苗圣禹Peter
在数据可视化工具Apache Superset中,时间粒度(Time Grain)是一个非常重要的功能,它允许用户按照不同的时间间隔(如日、周、月等)来聚合和分析数据。然而,在使用SQLite作为后端数据库时,我们发现"周起始周一"(Week starting Monday)这一时间粒度存在一个关键问题。
问题现象
当用户选择"周起始周一"作为时间粒度时,Superset本应按照从周一到周日的时间范围来聚合数据,并以周一作为该时间段的标签。但实际行为却变成了从周二到周一的时间范围,这与预期不符。相比之下,"周结束周日"(Week ending Sunday)时间粒度则能正确工作,聚合周一到周日的数据,只是标签使用周日。
技术分析
这个问题源于Superset中SQLite引擎特定的时间处理逻辑。在SQLite的数据库引擎规范文件中,定义"周起始周一"时间粒度的SQL表达式存在问题:
TimeGrain.WEEK_STARTING_MONDAY: (
"DATETIME({col}, 'start of day', 'weekday 1', '-7 days')"
)
这个表达式的问题在于:
'weekday 1'将日期调整到下一个周一'-7 days'又向前减去7天- 这种组合实际上将周起始点设置为了前一周的周二,而非预期的周一
解决方案
修复方案是调整SQL表达式,使其正确反映从周一开始的时间范围。正确的实现应该确保:
- 时间范围确实从周一开始
- 包含完整的7天周期
- 与"周结束周日"时间粒度使用相同的数据范围,只是标签不同
影响范围
这个问题不仅影响"周起始周一"时间粒度,还可能影响其他周相关的时间粒度设置。因此,在修复过程中,我们对SQLite引擎规范中的所有周相关时间粒度函数进行了全面检查,确保它们都能正确工作。
最佳实践
对于使用Superset和SQLite的用户,建议:
- 定期检查时间粒度的准确性
- 通过"查看查询"功能验证生成的SQL是否符合预期
- 注意时区设置可能对时间相关查询产生的影响
- 在升级Superset版本时,特别关注时间处理相关的更新
这个问题的修复体现了开源社区协作的力量,也提醒我们在处理时间相关功能时需要格外谨慎,特别是在跨数据库平台的情况下。时间处理看似简单,实则充满各种边界情况和特殊处理,需要开发者和使用者都保持警惕。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
226
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460
暂无简介
Dart
596
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
627
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.58 K