Источники данных подключаются в разделе «Источники данных» веб-интерфейса: создание, проверка подключения, детали источника. Поддерживаются три СУБД — SQLite, PostgreSQL и ClickHouse — и свои источники на Python-скриптах.
Типы источников
- SQLite — путь к файлу базы, таймаут (30 с по умолчанию), режим read-only;
- PostgreSQL — host, port (5432), база, логин, пароль, SSL, таймаут;
- ClickHouse — host, HTTP-порт (8123), база, логин, пароль, SSL, таймаут.
- Python-скрипт — источник для любого сервиса, у которого есть клиент на Python: в настройках указывается ключ скрипта и постоянные аргументы.
Источник из своего скрипта
Если готового подключения к вашему сервису нет, источником может стать свой Python-скрипт. В настройках источника выбирается скрипт и задаются постоянные аргументы, а текст запроса скрипт понимает по-своему: это может быть адрес, путь к файлу или своё выражение — договорённость внутри скрипта.
Такой источник равноценен остальным: по нему строятся графики и таблицы, он проходит проверки, участвует в правилах оповещений и попадает в выгрузку в PDF. Если запрос к сервису не удался, отчёт покажет понятную ошибку, а не пустой график. Как завести скрипты — в разделе Python-скрипты.
Схема и сохранение результатов
- автоопределение схемы (
autoDetect) — таблицы и колонки подхватываются автоматически; - периодическое обновление схемы — по умолчанию раз в 3600 секунд;
- сохранение таблиц (
cacheTables) — схема не запрашивается заново при каждом отчёте; - сохранение результатов запросов со статистикой и очисткой — подробнее в разделе Запросы.
Валидация
DataSourceValidationService проверяет доступность источников: ошибки подключения видны до построения отчётов, а не на сломанной панели. Несуществующий источник в запросе блока ловится валидатором (DATA_SOURCE_NOT_FOUND).
Файловые данные без настройки
Если данные лежат в файлах — Parquet, SQLite, Markdown — настраивать источник не нужно: положите файлы в папку Lakehouse и запрашивайте их прямо из файлового браузера. Подробнее — в разделе Lakehouse.
SQLite-файл в корне папки Lakehouse приложение находит само и показывает как готовый источник: в списке он помечен значком «lakehouse», а подключение открыто только для чтения. Настраивать его не нужно; если нужен свой вариант — создайте обычный источник с тем же именем, ваша настройка важнее найденной.
В любом развёртывании в списке сразу видны источники с именами ml-demo_… — это демонстрационные базы из библиотеки шаблонов. Они доступны только для чтения и нужны, чтобы открыть и изучить любой шаблон ещё до того, как вы подключите свои данные. Заведёте свой источник с тем же именем — он заменит демонстрационный.