DataEase 跨数据源联合查询：实现多数据库表关联分析

你是否还在为多系统数据分散、无法关联分析而烦恼？销售数据在MySQL、用户行为在ClickHouse、库存信息在PostgreSQL，想要一张报表展示完整业务链路却要切换多个工具？本文将带你掌握DataEase跨数据源联合查询功能，通过可视化配置实现多库表关联分析，让数据孤岛成为历史。

读完本文你将获得：

• 掌握3种跨数据源关联模式的应用场景
• 学会通过可视化界面配置表关联关系
• 理解底层SQL生成原理与性能优化技巧
• 获得电商、金融行业的实战配置模板

跨数据源查询的业务价值

在数字化转型过程中，企业数据通常分布在不同的数据库系统中。例如：

• 交易数据存储在MySQL（关系型数据库）
• 用户行为日志流入ClickHouse（列式存储）
• 客户资料保存在PostgreSQL（开源数据库）

这种数据孤岛导致业务分析存在天然障碍。DataEase的跨数据源联合查询功能通过统一数据访问层，允许用户在可视化界面中实现不同数据源表之间的关联分析，无需编写复杂的跨库查询代码。

技术架构实现：DataEase基于Apache Calcite构建了统一的SQL解析引擎，通过io.dataease.api.dataset.vo.CoreDatasetGroupVO类中的isCross属性标记跨源查询，并使用unionSql字段存储自动生成的关联查询语句。

核心实现原理

DataEase采用分层架构实现跨数据源联合查询：

graph TD
    A[数据源管理] -->|注册MySQL/ClickHouse等| B[元数据缓存]
    B --> C[可视化关联配置]
    C -->|用户拖拽操作| D[关系树构建(info字段)]
    D --> E[SQL生成引擎]
    E -->|Calcite优化| F[跨源查询执行]
    F --> G[结果集合并]
    G --> H[图表渲染]

关键技术点包括：

1. 元数据统一管理：通过SyncDatasourceApi接口获取不同数据源的表结构信息
2. 关联关系建模：使用CoreDatasetGroupVO的info字段存储表之间的关联关系树
3. 动态SQL生成：根据关联关系自动生成包含JOIN逻辑的SQL语句（存储在unionSql字段）
4. 分布式查询优化：利用Calcite的查询优化器对跨源查询进行性能优化

三种关联模式实战指南

1. 内连接（INNER JOIN）：精准匹配关联数据

应用场景：当需要严格匹配两个表中的关联字段时使用，例如"订单表"与"用户表"通过用户ID关联，只保留存在匹配关系的记录。

配置步骤：

1. 在数据集管理页面点击"新建联合查询"
2. 依次添加MySQL数据源的"订单表"和PostgreSQL数据源的"用户表"
3. 拖拽订单表的user_id字段到用户表的id字段，选择"内连接"
4. 设置过滤条件和字段映射，点击"生成预览"

底层SQL示例：

SELECT o.order_id, o.amount, u.name 
FROM mysql_db.orders o
INNER JOIN postgres_db.users u 
ON o.user_id = u.id
WHERE o.order_date > '2023-01-01'

2. 左连接（LEFT JOIN）：保留主表全部数据

应用场景：当需要保留主表所有记录，同时关联副表数据时使用，例如"产品表"关联"库存表"，即使部分产品暂无库存信息也需要显示。

关键配置项：

• 在ChartViewDTO中设置datasetMode=1启用高级关联模式
• 通过datasetFields属性配置字段映射关系

3. 全连接（FULL JOIN）：融合两个表的所有数据

应用场景：需要展示两个表的全部记录，例如合并两个不同区域的销售数据表，即使某些地区在某个表中没有记录。

注意：部分数据源（如MySQL）不原生支持FULL JOIN，DataEase会自动转换为LEFT JOIN与RIGHT JOIN的UNION操作

可视化配置流程

以下是在DataEase中配置跨数据源联合查询的完整步骤：

1. 新建联合数据集

   • 登录DataEase后，在左侧导航栏选择"数据集"→"新建数据集"
   • 选择"联合查询"类型，输入数据集名称"跨源销售分析"

2. 添加数据源

   • 点击"添加数据源"，分别选择：
     • MySQL数据源（销售订单表）
     • ClickHouse数据源（用户行为表）
     • PostgreSQL数据源（产品信息表）
   • 系统会自动加载各数据源的表结构信息，显示在左侧面板

3. 配置表关联关系

   • 从左侧拖拽表到画布中央，形成关联关系图
   • 点击表之间的连接线，设置关联条件和连接类型
   • 可通过DBTableDTO对象的datasetPath属性查看数据路径

4. 字段筛选与转换

   • 在右侧字段列表中勾选需要的字段
   • 可对字段进行重命名、类型转换和计算
   • 支持添加过滤条件和排序规则

5. 预览与保存

   • 点击"预览数据"查看关联查询结果
   • 确认无误后点击"保存"，生成跨源数据集

性能优化最佳实践

当处理大规模跨源查询时，可采用以下优化策略：

1. 合理使用数据同步模式

对于查询频繁的场景，建议将远程数据同步到本地：

1. 在SyncDatasourceDTO中配置同步规则
2. 设置更新周期（如每日凌晨2点）
3. 通过validate接口验证同步配置

2. 优化关联字段设计

• 确保关联字段使用相同数据类型（如INT vs BIGINT会导致隐式转换）
• 对关联字段建立索引（在数据源端）
• 优先使用主键或唯一键进行关联

3. 控制返回数据量

• 合理设置过滤条件减少数据量
• 使用分页查询处理大数据集
• 避免在查询中使用SELECT *

行业应用案例

电商行业：全渠道销售分析

某电商企业需要整合线上商城（MySQL）、线下门店（PostgreSQL）和物流系统（MongoDB）数据，通过DataEase实现：

1. 关联订单表与物流表，分析配送时效与订单金额的关系
2. 合并线上线下用户数据，构建360°客户画像
3. 实时监控各渠道库存水平，避免超卖风险

核心配置文件参考：DatasetGroupInfoDTO中的union属性配置多数据集关联。

金融行业：风险监控看板

银行客户通过DataEase关联信贷系统（Oracle）和交易系统（DB2）数据，实现：

• 实时监控高风险客户的交易行为
• 关联还款记录与征信数据，评估信用等级
• 生成监管机构要求的合规报表

常见问题解决

Q：如何处理不同数据源的字段类型不匹配？

A：DataEase会自动进行类型转换，也可在ChartDataUtil中自定义转换规则。

Q：跨数据源查询性能较慢怎么办？

A：可启用本地缓存，通过SyncDatasourceApi的validate方法验证同步配置。

Q：是否支持非关系型数据库的关联？

A：目前支持MongoDB-BI模式，通过SyncDatasourceVO配置BI连接器。

总结与展望

DataEase的跨数据源联合查询功能通过可视化配置大幅降低了多源数据整合的技术门槛，使业务人员能够自主完成复杂的数据分析任务。核心优势包括：

• 零代码实现：通过拖拽操作替代手动编写跨库SQL
• 多模式支持：覆盖内连接、左连接等多种关联场景
• 性能优化：内置查询优化引擎和本地缓存机制
• 广泛兼容：支持MySQL、ClickHouse等20+数据源类型

随着v2.8版本的发布，DataEase将引入AI辅助关联推荐功能，通过分析表结构自动推荐可能的关联关系，进一步提升用户体验。

本文配置案例已同步至项目文档：docs/use-cases.md，可下载完整配置模板。

如果您在使用过程中遇到问题，欢迎通过社区论坛反馈，或提交PR参与功能改进。

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