title: Apache Superset created: 2026-06-07 updated: 2026-06-07 type: app tags: [catalogue, database, bi, analytics, visualization, python, typescript, sql, apache] confidence: high contested: false sources: [https://selfh.st/apps/?tag=Database, https://github.com/apache/superset]

🗄️ Apache Superset

La plateforme de data visualisation et d'exploration : dashboards interactifs, SQL Lab, 40+ types de graphiques, alternative open source à Tableau et Power BI.

📋 Informations Générales

Champ	Valeur
Site web	superset.apache.org
GitHub	apache/superset
License	Apache-2.0
Langage	Python (backend) + TypeScript (frontend)
Étoiles GitHub	73k ⭐
Dernière MAJ	2026-06-05
Catégorie	cat-database

📝 Description

Apache Superset est une plateforme de Business Intelligence et d'exploration de données incubée à l'Apache Software Foundation et utilisée en production par Airbnb, Netflix, Twitter ou encore Lyft. Ce n'est pas un SGBD : Superset se connecte à vos bases existantes (PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, BigQuery, Snowflake, etc.) pour interroger, visualiser et partager des dashboards.

L'outil brille par sa profondeur d'analyse : un SQL Lab intégré pour requêter directement les données brutes, un constructeur de graphiques drag-and-drop couvrant plus de 40 visualisations (cartes géographiques, sankey, heatmaps, time-series, funnel, gauge…), un système de dashboards composables, et un RBAC fin (rôles, permissions par dataset, row-level security).

À mettre en regard de Metabase (plus simple, idéal pour les non-techs) et de Tableau / Power BI (propriétaires, plus polished mais hors de prix). Superset vise le même public que Tableau avec une courbe d'apprentissage plus raide mais une flexibilité quasi illimitée.

✅ SQL Lab : éditeur SQL avec autocomplete, onglets multi-requêtes, résultats téléchargeables en CSV
✅ 40+ types de graphiques : time-series, sankey, sunburst, word cloud, deck.gl, etc.
✅ Dashboards personnalisables : filtres cross-chart, auto-refresh, fullscreen
✅ Connecteurs natifs : PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, ClickHouse, BigQuery, Snowflake, Druid, MSSQL, Oracle…
✅ Alertes et scheduled reports par email/Slack
✅ Authentification : DB, LDAP, OAuth, OIDC, REMOTE_USER
✅ RBAC granulaire + Row Level Security
✅ API REST complète
✅ Jinja templating dans les requêtes SQL pour des dashboards paramétrés

Public cible : entreprises, data analysts, équipes ops qui veulent explorer leurs données sans exporter vers Tableau/Looker. Pas pour les débutants absolus : la mise en place est plus lourde que Metabase.

🚀 Installation

Option 1 : Docker Compose (recommandé)

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  superset:
    image: apache/superset:latest
    container_name: superset
    restart: unless-stopped
    environment:
      SUPERSET_SECRET_KEY: "CHANGEZ_CE_SECRET_LONG_ET_ALEATOIRE"
      MAPBOX_API_KEY: ""
    ports:
      - "8088:8088"
    volumes:
      - superset-data:/app/superset_home
      - ./config:/etc/superset
    depends_on:
      - superset-db
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.superset.rule=Host(`superset.example.com`)"
      - "traefik.http.routers.superset.entrypoints=websecure"
      - "traefik.http.routers.superset.tls.certresolver=letsencrypt"
      - "traefik.http.services.superset.loadbalancer.server.port=8088"

  superset-db:
    image: postgres:16-alpine
    container_name: superset-db
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_DB: superset
      POSTGRES_USER: superset
      POSTGRES_PASSWORD: "changez_moi"
    volumes:
      - superset-db:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  superset-data:
  superset-db:

# Initialisation
docker compose up -d superset-db
docker compose run --rm superset superset db upgrade
docker compose run --rm superset superset init
docker compose run --rm superset superset fab create-admin \
  --username admin --firstname Admin --lastname User \
  --email admin@example.com --password 'ChangeMe123!'
docker compose up -d superset

Option 2 : Installation native (bare-metal)

# Nécessite Python 3.10+
pip install apache-superset
superset db upgrade
superset fab create-admin
superset init
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

⚙️ Configuration Initiale

Accéder à l'UI : https://superset.example.com et login avec le compte admin créé
Ajouter une connexion DB : Settings → Database Connections → + Database, saisir la SQLAlchemy URI (postgresql://user:pwd@host:5432/db)
Créer un dataset : Datasets → + Dataset, choisir la table et configurer les métriques
Construire un chart : Charts → + Chart, choisir le type, le dataset, écrire la requête
Assembler un dashboard : Dashboards → + Dashboard, glisser-déposer les charts, ajouter des filtres
Configurer les alertes : Charts → bell icon → seuil + canal (email/Slack)

🔄 Alternatives

Open Source

app-metabase — Plus simple et plus accessible aux non-techs
Redash — Historique des outils BI SQL, plus basique
Lightdash — Orienté dbt, plus moderne
Grafana — Quand la source principale est du time-series
Count — (ex Hyperquery) notebook-style BI

Propriétaires

Tableau — Le leader, cher (~70 $/user/mois)
Microsoft Power BI — Intégré à l'écosystème Microsoft
Looker — Google Cloud, orienté BigQuery
Mode Analytics — Notebooks + dashboards
Sisense — BI d'entreprise on-prem ou cloud

Comparaison

Critère	Apache Superset	Metabase	Tableau
Licence	Apache-2.0	AGPL-3.0	Propriétaire
Prix	Gratuit	Gratuit / Pro 25$/user	~70$/user/mois
Types de charts	40+	~20	50+
SQL Lab	✅ Avancé	✅ Basique	❌
Self-hosted	✅	✅	❌
Cloud	✅	✅	✅
Courbe d'apprentissage	Raide	Douce	Moyenne
Communauté	Très grande	Grande	Propriétaire

Verdict : Superset est le choix pro open source quand on a besoin de la profondeur d'analyse de Tableau sans le prix. Pour un usage plus léger, Metabase est plus pragmatique.

🔐 Sécurité

Authentification : DB, LDAP, OAuth, OIDC, REMOTE_USER (SSO recommandé via Traefik)
HTTPS obligatoire via app-traefik — la plateforme expose des credentials de BDD
Row Level Security pour restreindre l'accès à certaines lignes par utilisateur/rôle
Secrets : SUPERSET_SECRET_KEY doit être long et aléatoire, stocké hors de l'image

📚 Ressources

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app-postgres — Source de données privilégiée
app-mysql — Source de données courante
app-traefik — Reverse-proxy HTTPS
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securisation-home-lab — Bonnes pratiques
glossaire-homelab — Glossaire

7.4 KiB Raw Blame History