CBoard数据源管理：聚合下推与Kylin JDBC连接

"该资源主要介绍了CBoard，一个开源的BI仪表板平台，支持交互式多维报告设计和数据分析。其后端框架基于Spring+MyBatis，前端使用AngularJS1和Bootstrap。从0.3版本开始，CBoard增加了对数据源聚合下推的支持，特别是针对Python3.5的学习者。" 在描述中，提到了CBoard数据源管理的几个关键点： 1. 测试数据源连通性：用户在配置完数据源后，可以通过测试按钮验证CBoard与数据源之间的连接是否正常，这有助于确保后续的数据查询功能能够顺利执行。 2. 是否使用连接池：0.3版本引入了一个新配置，允许用户选择是否通过Druid连接池来连接数据源。连接池能有效管理数据库连接，提高系统性能，特别是在高并发访问时。 3. 数据源聚合：0.3版本之后，CBoard支持聚合下推到数据源，这意味着复杂的聚合操作可以在数据源层面完成，而不是全部由CBoard处理，这可以显著减少数据传输量和提升查询速度。例如，对于Kylin数据源，用户可以选择使用JDBC方式连接，并利用Kylin的预聚合能力。 - Kylin数据源：CBoard添加了对Kylin JDBC的依赖，使得直接连接Kylin成为可能。通过指定驱动和JDBC URL，用户可以配置CBoard与Kylin的连接。此外，CBoard提供了两种聚合选项：一是直接在Kylin上进行聚合下推，二是利用CBoard自身的JVM聚合器，将预聚合结果缓存到CBoard服务器上，进行二次聚合。 4. 聚合下推原理：聚合下推是性能优化的重要手段，它将计算任务推送到数据存储层执行，减少网络传输的数据量，减少内存占用，提高整体查询效率。具体的实现细节通常会在性能优化章节中详细说明。 5. 数据源管理注意事项：对于非数据源聚合的连接，用户需要注意数据集或查询结果集的大小，避免因大数据量导致的性能问题。 6. 内容大纲：资源还包括了多个部分，涵盖了从快速开始、配置项到性能调优等多个方面，旨在帮助用户全面了解和使用CBoard。这些部分包括但不限于数据源和数据集的管理、图表和看板的设计、权限控制以及系统性能优化等。 7. CBoard特点：CBoard具有简洁美观的界面，轻量级的架构，以及实时数据刷新功能（但请注意，刷新级别是按立方体级别，而非整个仪表板）。此外，CBoard还支持自定义数据提供者，便于扩展和适应不同的数据需求。 总结来说，CBoard是一个强大的BI工具，其0.3版本及以上引入的数据源聚合下推功能极大地提升了查询效率，同时提供了丰富的配置选项和管理功能，使得用户可以高效地进行数据可视化和分析。通过学习Python3.5，开发者可以更好地利用这些特性构建和优化自己的BI解决方案。