Metabase 部署与实践：从测试环境到生产环境的完整指南

本文介绍了开源 BI 工具 Metabase 的功能特点、优势与不足，并结合实际经验，演示了如何通过 Docker 快速部署测试环境、如何进行数据持久化配置，以及在生产环境下如何结合 PostgreSQL、Nginx 进行高可用、安全的部署。文章还分析了 Metabase 在 CPU、内存、磁盘等资源上的消耗，并给出了官方推荐的硬件配置和部署实践，帮助读者从入门到上线全面掌握 Metabase 的使用

1. Metabase介绍

Metabase 是一款非常流行的开源商业智能（BI）工具。它的核心设计理念是让数据分析变得简单、快捷。链接到你的数据库，无需任何代码，即使是非技术人员也能够轻松地从数据中获得答案。

1.1 核心特点

1. 轻松提问
   • 为非技术人员设计：用户无需编写复杂的 SQL 代码，只需通过点击式的图形化界面，选择数据表、筛选条件和汇总方式，就能构建出自己想查询的问题。
   • 为技术人员提供便利：对于数据分析师或开发者，Metabase 也内置了功能强大的 SQL 编辑器，可以直接编写原生 SQL 查询，进行更复杂、更精细的数据分析。
2. 丰富的可视化
   • 它支持将查询结果快速转换成各种图表，如折线图、柱状图、饼图、地图、漏斗图、数据表格等。
   • 用户可以轻松切换图表类型，找到最适合展示数据的形式。
3. 仪表盘
   • 用户可以将多个“问题”（即图表）组合到一个仪表盘中，形成一个全面的数据概览。
   • 仪表盘是交互式的，可以添加筛选器（如时间范围、用户类型、国家/地区等）。当筛选器变化时，整个仪表盘的所有图表都会同步更新，非常适合用于业务监控和数据汇报。
4. 数据模型
   • 管理员可以对数据库的原始表和字段进行“美化”，比如：
     • 将难懂的字段名（如 auth_user_profiles）重命名为易于理解的名称（如“用户信息”）。
     • 为字段添加注释说明。
     • 隐藏不需要分析的字段。
   • 可以根据现有的字段，添加新的字段，譬如对字符串的一些操作。
5. 广泛的数据源支持
   • 关系型数据库：MySQL / MariaDB，SQL Server，PostgreSQL
   • 非关系型数据库：MongoDB

1.2 使用优势

• 开源免费：其社区版是完全开源和免费的，也有付费的企业版，包括一些企业级的特性譬如SSO。
• 极致易用：用户界面非常直观简洁，上手操作容易，特别适合非技术背景的业务人员。
• 部署快速：安装和配置过程非常简单，支持容器部署，几分钟内就可以连接到数据库并开始使用。
• 社区活跃：作为一款热门的开源项目，它拥有一个庞大的全球用户社区，遇到问题时很容易找到解决方案。

1.3 功能局限

• 高级可视化能力有限：与 Tableau 或 Power BI 等企业级付费 BI 工具相比，Metabase 在图表的高度自定义和复杂可视化方面稍显逊色。
• ETL 功能较弱：它主要是一个查询和展示工具，对于复杂的数据清洗、转换和整合（ETL）能力较弱。譬如使用Python将原始数据进行清洗和转换并存入到数据库中。
• 超大规模数据性能：其性能在很大程度上依赖于底层数据库的性能。在处理极大规模数据集时，可能不如一些专门为大数据优化的商业 BI 平台。

2. 测试环境部署

老规矩我们还是使用Docker进行部署。

2.1 快速启动（最简单的 Docker 部署）

直接拉取镜像并启动容器。容器默认监听3000端口。启动有点慢，稍等一会儿才能使用。

docker pull metabase/metabase:latestdocker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase

这个只适用于简单感受下Metabase的使用。最初为了简单我就直接使用的这种方法，但是每次重建容器，所有的配置参数，包括数据库，仪表盘，问题什么的就都没有了。

Metabase内置了H2数据库，它使用底层文件系统存放应用数据。由于我们并没有做数据持久化，所以每次重建容器，数据都会丢失。

2.2 数据持久化与专用网络

可以将Metabase的数据和数据库目录进行持久化。我还创建了一个Metabase的网络，将别的应用的数据库也加入到这个网络中。因为一般数据库（容器内）不直接对外访问，通过这个专用网络，Metabase就可以链接到相应的数据库了。

services:metabase:image: metabase/metabase:latestcontainer_name: metabasehostname: metabasevolumes:- ./metabase/metabase-data:/metabase-data- ./metabase/metabase.db:/metabase.dbrestart: alwaysports:- "3000:3000"networks:- metabase_networknetworks:metabase_network:driver: bridge

2.3 资源消耗分析

基于最简单的部署方式，实际的资源消耗如下：

2.3.1 CPU 占用情况

Metabase 只是生成 SQL 并将查询任务发送给数据库。真正的数据计算压力主要在源数据库上

• 查询执行：当用户运行一个复杂的查询（尤其是有多层聚合和计算的）时，CPU 会短暂飙升。
• 数据同步：Metabase 会定期扫描您连接的数据库，同步表结构和元数据，这个过程会消耗 CPU。
• 仪表盘渲染：同时加载一个包含许多图表的复杂仪表盘时，CPU 会有明显占用。

2.3.2 - 内存需求

内存是影响 Metabase 性能和稳定性的最重要因素。官方建议至少需要 2GB RAM 才能比较流畅地运行。对于生产环境，4GB RAM 是一个更安全的起点。

• 运行应用：Metabase 是一个 Java 应用程序，Java 虚拟机（JVM）本身就需要一定的基础内存来运行。在测试环境下占用了1.1G的内存。
• 处理请求：每个用户的查询、图表加载和仪表盘刷新都会消耗内存。并发用户越多，内存需求越大。
• 结果缓存：Metabase 会将查询结果缓存到内存中，以加快后续访问速度。缓存的图表越多、数据量越大，占用的内存就越多。

2.3.3 磁盘空间

磁盘空间通常是最不成问题的资源。Metabase不会在自己的服务器上存储业务数据。它只是一个查询和展示工具。磁盘空间的消耗主要包括，应用本身，H2数据库文件（用于存储用户信息、问题、仪表盘、设置等）以及一些日志文件。

3. 生产环境部署

官方建议使用单独的关系型数据库来专门作为应用数据库，官方例子都是使用PostgreSQL。

3.1 硬件资源推荐

• Metabase应用服务器： 起始是1核1G的配置，每多20个并发用户增加1核2G的硬件资源。
• Metabase应用数据库服务器：起始是1核2G的配置，以PostgreSQL为例，每多40个并发用户增加1核1G的硬件资源。

3.2 官方 Docker Compose 配置

详情见 Running Metabase on Docker。

services:metabase:image: metabase/metabase:latestcontainer_name: metabasehostname: metabasevolumes:- /dev/urandom:/dev/random:roports:- 3000:3000environment:MB_DB_TYPE: postgresMB_DB_DBNAME: metabaseappdbMB_DB_PORT: 5432MB_DB_USER: metabaseMB_DB_PASS: mysecretpasswordMB_DB_HOST: postgresnetworks:- metanet1healthcheck:test: curl --fail -I http://localhost:3000/api/health || exit 1interval: 15stimeout: 5sretries: 5postgres:image: postgres:latestcontainer_name: postgreshostname: postgresenvironment:POSTGRES_USER: metabasePOSTGRES_DB: metabaseappdbPOSTGRES_PASSWORD: mysecretpasswordnetworks:- metanet1
networks:metanet1:driver: bridge

3.3 数据库连接池优化

默认Metabase的连接池设置为15个连接。Metabase为每个数据库，包括应用数据库，管理一个这样的连接池。可以通过环境变量MB_APPLICATION_DB_MAX_CONNECTION_POOL_SIZE来更改每个连接池的数量。但是要保证有充足的内存，不然Metabase会将连接放进队列，直到有空余的内存。

Metabase建议使用负载均衡器来负载请求到不同的Metabase实例上。

3.4 HTTPS 部署方式

如果是直接使用Metabase来作为处理HTTPS流量的话，请参考官方文档Using HTTPS with Metabase。

export MB_JETTY_SSL="true"
export MB_JETTY_SSL_PORT="8443"
export MB_JETTY_SSL_KEYSTORE="path/to/keystore.jks" # replace this value with your own
export MB_JETTY_SSL_KEYSTORE_PASSWORD="storepass" # replace this value with your own
java --add-opens java.base/java.nio=ALL-UNNAMED -jar metabase.jar

参考Java Keytool Essentials: Working with Java Keystores 来生成Java Keystore。在Metabase容器内部是集成了keytool这个工具的。

我是没有使用这个方法的，因为太麻烦了。官方也不推荐这么做，官方推荐使用的是负载均衡器来做TLS终结。

3.5 使用 Nginx 作为反向代理

我还是Nginx来代理Metabase的请求，在内网通过端口来区分服务。一个容器网络连接到Nginx，另一个网络用来放各种数据库，包括Metabase的应用数据库。

完整的Metabase的Docker Compose文件如下：

services:metabase:image: metabase/metabase:latestcontainer_name: metabasehostname: metabasevolumes:- /dev/urandom:/dev/random:roexpose:- 3000environment:MB_DB_TYPE: postgresMB_DB_DBNAME: metabaseappdbMB_DB_PORT: 5432MB_DB_USER: metabaseMB_DB_PASS: cl52JuiyUSR71kaqMB_DB_HOST: postgresnetworks:- database-pool- nginx-reverse-proxyhealthcheck:test: curl --fail -I http://localhost:3000/api/health || exit 1interval: 15stimeout: 5sretries: 5postgres:image: postgres:latestcontainer_name: postgreshostname: postgresenvironment:POSTGRES_USER: metabasePOSTGRES_DB: metabaseappdbPOSTGRES_PASSWORD: cl52JuiyUSR71kaqnetworks:- database-poolnetworks:database-pool:external: truenginx-reverse-proxy:external: true

Nginx的配置文件也很简单。

server {listen 8008 ssl;server_name 10.10.10.10;ssl_certificate /etc/nginx/certs/int.crt;ssl_certificate_key /etc/nginx/certs/int.key;location / {proxy_pass http://metabase:3000;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;}
}

这样我就可以通过https://10.10.10.10:8008来访问Metabase了。

在设置完管理员账户后，需要连接到数据库。当然也可以使用自带的demo的H2数据库来测试一下，稍后再添加生产数据库。

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