Cube
Cube 是一个通用的语义层平台，它结合了数据建模、分析和 AI 功能，以帮助组织构建强大、快速且一致的数据应用程序。
https://cube.dev/product/cube?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年02月13日
什么是 Cube
Cube 是一个开源分析平台，提供一个语义层，将各种数据源连接到数据应用程序、嵌入式分析、BI 工具、LLM 和 AI 代理。最初于 2018 年作为 Cube.js 推出，它已发展成为一个综合解决方案，提供开源核心 (Cube Core) 和企业级云版本 (Cube Cloud)。该平台旨在帮助开发人员和数据团队管理其分析工作流程，同时在整个组织中保持数据一致性和治理。
Cube 的主要功能
Cube是一个通用的语义层平台，充当数据库和前端应用程序之间的中间件，提供人工智能驱动的分析功能。它使组织能够定义一次数据模型、指标和业务逻辑，并在不同的工具和团队中保持一致地使用它们，同时提供诸如自然语言查询、自动SQL生成、实时分析以及与各种BI工具和AI代理集成等功能。
通用语义层: 提供一种集中式的方式来定义和管理数据模型、指标和业务逻辑，这些数据模型、指标和业务逻辑可以通过标准API被多个工具和应用程序访问
人工智能驱动的分析: 通过语义上下文启用自然语言查询和自动报告生成，并内置防止幻觉的安全措施
代码优先的数据建模: 允许团队使用YAML或JavaScript将数据模型作为代码进行管理，从而实现版本控制、自动测试和协作开发
企业级安全性: 为生产规模的部署提供强大的安全功能、访问控制和合规性功能
Cube 的使用场景
嵌入式分析: 直接在面向客户的应用程序中构建和集成分析功能，具有一致的性能和安全性
实时分析: 通过与Kafka和ksqlDB的集成支持流数据分析，以获得最新的见解
AI/LLM集成: 为AI聊天机器人和LLM提供语义上下文，以确保准确和有意义的数据分析
商业智能: 与Power BI、Tableau和Looker等各种BI工具连接，以便在整个组织中实现一致的报告
优点
具有强大社区支持的开源基础
与多个数据源和工具的灵活集成
减少开发时间和维护工作
缺点
核心开源版本缺少云版本中的某些功能
企业功能需要付费云订阅
如何使用 Cube
创建一个新的 Cube 项目: 为您的项目创建一个新目录，并使用 Docker 设置初始配置。运行：mkdir my-first-cube-project && cd my-first-cube-project && touch docker-compose.yml
配置 Docker 环境: 将配置添加到 docker-compose.yml，其中包含 Cube 镜像设置、端口 (4000:4000, 15432:15432) 和启用的开发模式 (CUBEJS_DEV_MODE=true)
启动 Cube: 使用 'docker-compose up' 命令运行 Docker 容器。在 http://localhost:4000 访问 Developer Playground
连接数据源: 使用 Developer Playground 中的数据库连接向导连接您的数据源，或使用演示部署。这将创建一个包含您的数据库凭据的 .env 文件
创建数据模型: 创建 model/cubes 目录并添加 .yml 或 .js 文件以定义您的数据模型。每个 cube 应代表数据库中的一个表或实体，其中包含度量和维度
定义 cubes: 在您的 cube 定义文件中，指定 sql_table、度量、维度以及所需的任何连接。使用人类可读的名称和描述，以便更好地理解
创建视图: 在 model/views 目录中设置视图，通过从不同的 cubes 中选择度量和维度来为消费者创建数据产品
测试查询: 使用 Developer Playground 测试您的查询并验证数据模型是否正常工作
实施安全性: 配置生产使用的安全策略和身份验证。在转移到生产环境时禁用 CUBEJS_DEV_MODE
连接可视化工具: 使用 Cube 的 REST API 或 WebSocket 连接与 BI 工具集成或构建自定义可视化
Cube 常见问题
Cube是一个具有通用语义层、原生BI和AI代理的代理分析平台，使组织能够部署自主分析，而无需供应商锁定。
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