Datagear 是一款功能强大的数据可视化与报表工具，在日常数据分析与展示过程中，能有效帮助用户构建交互式报表与面板。本文结合实际使用场景，总结了在 Datagear 平台上关于元数据整备、Board 面板设计、图表嵌入等方面的使用经验，供有类似需求的开发与数据分析人员参考。
元数据整备：从宽表到窄表的转化实践
在数据源设计阶段，整洁的元数据结构是构建高效报表的前提。Datagear 需要读取结构清晰的数据源，因此建议在接入数据前，对复杂结构的“宽表”进行清洗转化为“窄表”。
示例说明
假设存在一个名为 Rate 的表格，其列名为 1W, 2W, 1M, 2M 等表示不同期限的利率字段，如下所示：
| ID | Name | 1W | 2W | 1M | 2M |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | AAA | 1.2 | 1.3 | 1.4 | 1.5 |
这类表格在数据结构上属于典型的“宽表”，字段冗杂，不利于图表组件进行泛化处理。优化建议是通过视图（View）在数据库层做一层加工，将其转化为如下的“窄表”结构：
| ID | Name | Tenor | Rate |
|---|---|---|---|
| 001 | AAA | 1W | 1.2 |
| 001 | AAA | 2W | 1.3 |
| 001 | AAA | 1M | 1.4 |
| 001 | AAA | 2M | 1.5 |
此类结构在 Datagear 中的表格、图表组件中更易于聚合、过滤与联动，后续只需调用预处理好的视图即可。
Board 面板的设计原则：实现真正的联动查询
Datagear 的 Board（面板）功能是用于构建多个图表、表格和控件组成的交互式页面。关键的一点是要实现“联动查询”，而不仅是多个组件的堆叠展示。
不联动的误区
如果只是将多个表格/图表组件放在面板上，每个Chart组件依然是独立的数据查询，那么面板就失去了交互整合的意义。
联动设计建议
-
使用统一的查询参数（如
ID,Tenor,Date）绑定到多个Chart组件； -
控件与图表通过组件 ID 实现联动，用户选择控件项后，所有相关组件同时刷新数据；
-
查询效率可以通过参数缓存和懒加载机制进一步优化。
通过合理设计，可以让面板真正成为一个数据分析“工作台”，支持用户在一个视图中完成多维分析。
图表组件引用方式说明
在实际构建 Datagear 的报表面板时，常常需要将多个图表以 HTML 形式嵌入页面。Datagear 提供了一种标准化的图表引用方式，格式如下：
<div style="display:inline-block;width:45%;height:500px;" dg-chart-widget="ee39d93981957176a33e" id="chart0"><!--libor_fccy_table-->
</div>
参数说明
-
dg-chart-widget: 图表组件的系统唯一 ID，用于定位数据与图表配置； -
id: HTML 元素 ID，用于联动查询时的标识引用； -
style: 控制该图表容器的宽度与高度，通常为响应式布局提供支持； -
注释（可选）: 例如
<!--libor_fccy_table-->用于记录图表的业务含义，便于维护。
通过这种方式，图表可以灵活嵌入在任意 HTML 区域中，与其它 UI 元素协同呈现。
总结
在使用 Datagear 构建数据可视化平台的过程中，我们总结出以下几个关键经验：
-
数据整备是基础：宽表转窄表可提高查询效率和图表通用性；
-
面板联动是关键：不要让面板沦为“展示墙”，要利用好控件与查询参数的联动机制；
-
图表引用要标准化：统一使用
dg-chart-widget+id的方式，提升开发效率与可维护性。
希望本文的总结能为正在部署或使用 Datagear 的开发者提供实用参考。
