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导入和导出数据源

superset cli 允许你从 YAML 导入和导出数据源。数据源包括数据库。数据预计将按照以下层次结构组织

├──databases
|  ├──database_1
|  |  ├──table_1
|  |  |  ├──columns
|  |  |  |  ├──column_1
|  |  |  |  ├──column_2
|  |  |  |  └──... (more columns)
|  |  |  └──metrics
|  |  |     ├──metric_1
|  |  |     ├──metric_2
|  |  |     └──... (more metrics)
|  |  └── ... (more tables)
|  └── ... (more databases)

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 <filename>

默认情况下，默认（空）值将被省略。使用 -d 标志来包含它们。如果你希望包含反向引用（例如，一个列包含它所属的表 ID），请使用 -b 标志。

或者，你可以使用 UI 导出数据源

  1. 打开**数据源 -> 数据库**以导出与一个或多个数据库关联的所有表。（**表**用于一个或多个表）
  2. 选择你想要导出的项目。
  3. 单击**操作 -> 导出**到 YAML
  4. 如果你想要导入通过 UI 导出的项目，你需要将它嵌套在它的父元素中，例如，数据库需要嵌套在数据库下，表需要嵌套在数据库元素中。

为了获得你可以使用 YAML 导入运行的**所有字段的完整列表**，请运行

superset export_datasource_schema

请记住，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 <path / filename>

可选的用户名标志-u设置用于数据源导入的用户。默认值为 'admin'。例如

superset import_datasources -p <path / filename> -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，导入支持作为命令legacy_import_datasources，并期望 JSON 或 JSON 目录。选项是-r用于递归和-u用于指定用户。没有选项的旧版导入示例

superset legacy_import_datasources -p <path or filename>

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，该命令为import_datasources。支持 ZIP 和 YAML 文件，并且可以使用功能标志VERSIONED_EXPORT在它们之间切换。当VERSIONED_EXPORT为True时，import_datasources期望一个 ZIP 文件，否则期望 YAML。例如

superset import_datasources -p <path or filename>

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。你可以应用其他标志（例如，递归搜索提供的路径）

superset import_datasources -p <path> -r

同步标志-s采用参数，以便将提供的元素与你的文件同步。小心，这可能会删除元数据库的内容。例如

superset import_datasources -p <path / filename> -s columns,metrics

这将同步 Superset 元数据库中<path /filename>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。如果你要向列、指标添加表，它们也将被同步。

如果你不提供同步标志（-s），导入只会添加和更新（覆盖）字段。例如，你可以通过将以下 YAML 保存到文件，然后运行import_datasources命令来为示例数据集中的 random_time_series 表中的 ds 列添加一个 verbose_name。

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