如何快速搭建数据可视化大屏？DataRoom开源设计器完整指南

2026-02-05 04:22:11作者：田桥桑Industrious

🔥基于SpringBoot、MyBatisPlus、ElementUI、G2Plot、Echarts等技术栈的大屏设计器，具备目录管理、DashBoard设计、预览能力，支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、JSON等数据集接入，对于复杂数据处理还可以使用Groovy脚本数据集，使用简单，完全免费，代码开源。

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataRoom

🔥DataRoom是一款基于SpringBoot、MyBatisPlus、Vue、ElementUI、G2Plot、Echarts等技术栈的开源大屏设计器，支持MySQL、Oracle、PostgreSQL等多数据源接入，提供拖拽式设计界面和丰富的数据可视化组件，完全免费且代码开源，帮助开发者快速构建专业级数据大屏。

📌核心功能亮点

DataRoom提供一站式大屏设计解决方案，主要特点包括：

多数据源支持：兼容MySQL、Oracle、PostgreSQL、JSON、HTTP接口及Groovy脚本处理复杂数据
拖拽式设计：通过直观的可视化编辑器（data-room-ui/packages/dashBoard/designer/）快速配置大屏布局
丰富图表组件：内置折线图、柱状图、饼图等30+可视化组件（data-room-ui/packages/components/G2Plots/）
一键预览部署：设计完成后可即时预览效果并导出配置，支持大屏和H5移动端适配

DataRoom可视化设计界面，支持组件拖拽和实时配置调整

🔧环境准备清单

基础环境要求

JDK 8+
Maven 3.x
Node.js 12.x+
MySQL 5.7+

快速检查环境版本

打开终端执行以下命令验证环境：

java -version  # 检查Java版本
mvn -v         # 检查Maven版本
node -v        # 检查Node.js版本

🚀三步极速安装指南

1. 获取项目源码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DataRoom

2. 配置数据库

新建MySQL数据库并执行初始化脚本：
```
source DataRoom/DataRoom/doc/init.sql
```

修改数据库配置文件：

# DataRoom/DataRoom/dataroom-server/src/main/resources/application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/dataroom?useUnicode=true
    username: 数据库用户名
    password: 数据库密码

3. 启动服务

# 后端启动
cd DataRoom/DataRoom
mvn clean package -DskipTests
java -jar dataroom-server/target/dataroom-server.jar

# 前端启动（新终端）
cd DataRoom/data-room-ui
npm install
npm run serve

🎨大屏设计全流程

1. 数据源配置

进入【数据源管理】页面（data-room-ui/packages/datasource/），支持多种接入方式：

关系型数据库（MySQL/Oracle等）
JSON文件导入
HTTP API对接
Groovy脚本处理（data-room-ui/packages/dataSet/components/ScriptEditForm.vue）

DataRoom支持多类型数据源配置，满足复杂数据接入需求

2. 拖拽式设计大屏

新建大屏项目，从左侧组件库选择图表拖入画布
配置组件数据绑定和样式
使用内置模板快速生成行业大屏（data-room-ui/packages/dashBoard/components/）

3. 预览与导出

点击右上角【预览】按钮查看实时效果
支持导出HTML静态文件或JSON配置

💡高级功能探索

自定义组件开发

通过扩展组件库（data-room-ui/packages/customComponent/）实现个性化需求，支持Vue组件无缝集成。

数据处理脚本

利用Groovy脚本实现复杂数据转换：

// 示例：数据格式转换脚本
def process(data) {
  return data.stream().map(row -> {
    return [
      name: row.product,
      value: row.sales * 1.2 // 销售额计算
    ]
  }).collect()
}