Как отобразить динамическую выгрузку из БД на страницах Atlassian Confluence?

0d180755f4d5430cb62d68d087d33dc9.png
На рынке существует огромное количество wiki-движков корпоративных баз знаний. Если вы используете Atlassian Confluence, вам наверняка будет интересно узнать, как расширить стандартные wiki-возможности системы. И использовать Confluence, в том числе, в виде витрины для динамического отображения любой полезной информации, например:
  • метрик вашего продукта,
  • Agile-метрик по работе команд,
  • графика роста численности вашей команды,
  • списка ближайших дней рождений,
  • и т. д.
В этой статье я хочу поделиться своим опытом, как наиболее красиво и удобно отображать подобную информацию на страницах Confluence.

Решаемая задача


Для наглядности, я буду рассматривать задачу учёта сотрудников вашей компании, на примере известных учёных прошлого. То есть, в СУБД есть таблица, каждая запись которой — отдельный сотрудник, каждое поле этой записи — характеристика сотрудника (Ф.И. О., дата рождения, телефон…). Для простоты, в качестве СУБД будет использоваться СУБД Atlassian JIRA, в которой хранится информация о проектах, задачах и т. д.

Способы отображения результатов


И вот, мы подошли к самому интересному — как динамическая информация будет выглядеть на страницах Confluence. Ниже вы сможете сравнить несколько способов отображения информации по сотрудникам.0. Фильтр JIRA
Перед тем как выводить информацию на страницу в Confluence, давайте посмотрим, как она будет выглядеть в JIRA.

Для этого необходимо написать несложный запрос, выбрать интересующие нас столбцы для отображения:

0c780799be8f48ecbade9066c8bf8ba6.png

И, на будущее, сохраним запрос как фильтр:

60c8799ff9034a2996729d5b5e41e382.png

1. Макрос JIRA
Не секрет, что у продуктов Atlassian существует тесная интеграция между собой. Например, на странице Confluence за пару кликов можно отобразить список задач в определённом проекте, или по заданному фильтру.

Сначала нужно добавить макрос:

8c38594527f247a3aad5e60346dbbe2a.png

Затем написать запрос с проектом JIRA и отделами сотрудников:

9a9a0d41eef64e81bb29774e0b136e7d.png

После чего выбрать столбцы для отображения в итоговой таблице:

19f661bcf10741daa125047cc8dcb0a8.png

И получается вот такой результат:

2e5f898f825d4bc18b8b902d6e704f63.png

Получившаяся таблица динамически обновляется при перезагрузке страницы Confluence, или при нажатии на «Refresh».

Кроме того, таблицу можно сортировать при нажатии на названия столбцов. Названия столбцов совпадают с названиями полей, их переименовывать невозможно. Также доступен постраничный просмотр (paging), на случай, если записей слишком много (в нашем примере, размер страницы — 20 записей).

2. Гаджет JIRA
Многие пользователи JIRA используют портлеты/гаджеты (gadgets) для отображения важной информации по проекту на рабочих столах (dashboards):

384dfa7389a146e3909a3af84f89e96d.png

Вот так выглядит список сотрудников на гаджете JIRA:

bbb7fe77d28d4b2aae05bffb32100fbe.png

Возможно, не все знают, что гаджеты JIRA можно отображать ещё на страницах Confluence. Отличие от предыдущего случая лишь в том, что HTML-код формируется на стороне JIRA и отображается в Confluence в неизменном виде.

3. Прямой SQL-запрос
После экспериментов с частными случаями механизмов отображения JIRA, перейдём к более общему случаю произвольной СУБД и запросов к ней.

Для наглядности сравнения, я написал SQL запрос к той же СУБД JIRA:

234f6eb0f735415188f127a867885394.png

В отличие от предыдущих трёх случаев, запускаться он будет через обычный JDBC, без механизмов интеграции между Confluence и JIRA.

Вот результат выполнения запроса в среде разработки:

96f54227bce543a29b5f53252e1a3d62.png

Для запуска этого запроса и просмотра результатов на странице Confluence, существует макрос SQL for Confluence от Bob Swift:

2c1d80d6b0624309b519ca8b1f461183.png

Вот как выглядит результат выполнения запроса:

83b8592c60334f74b6186a0428a594f0.png

В отличие от предыдущих механизмов, в SQL for Confluence нет возможности постраничного вывода результатов. Зато в настройках макроса можно выключить режим автонумерации строк выполненного запроса. Кроме того, возможно высчитывать сумму, среднее, максимальное значение по столбцам (в нашем примере неактуально).

С точки зрения безопасности, макрос даёт выполнить произвольный SQL-запрос на СУБД. Чтобы предотвратить утечку или порчу данных, нужно, во-первых, настроить права технического пользователя, из-под которого запускаются SQL-запросы. Как минимум, запретить запись. Во-вторых, ограничить права в Confluence на редактирование страницы с запросом.

Для добавления возможности фильтровать результаты запросы, макрос SQL for Confluence хорошо работает в паре с другим макросом — Table Filter for Confluence от компании StiltSoft:

663062db6b6744deb9d16395e77b33f2.png

В итоге, к таблице сверху прикрепляется набор полей, изменяя значения которых, можно производить фильтрацию:

0d180755f4d5430cb62d68d087d33dc9.png

4. eazyBI
И заключительный, самый богатый и сложный макрос под названием eazyBI предлагает одноимённая компания. Этот продукт заточен под решение более сложных задач по направлению BI, заслуживает отдельной статьи. Но eazyBI вполне подойдёт для нашей задачи.

Для начала, необходимо настроить источник данных и указать SQL-запрос для выбора данных:

f715f4d107084c13943ca7d37c03d2bd.png

Движок eazyBI выполнит запрос, выгрузит названия столбцов и первые строки результата:

3386e512853e45c197aee3971fc47a3c.png

Затем запустит импорт данных, создаст из них куб. Комбинируя размерности куба в нужном порядке, получается вот такая выгрузка:

6340405b64204ed29eef2da3933d11f9.png

Которая через соответствующий макрос добавляется на страницу Confluence.

В eazyBI присутствуют все функции, как в описанных выше механизмах. Кроме того, есть автообновление, экспорт в Excel, удобная группировка по датам и многое, многое другое.
Из недостатков, хочу выделить особенность работы BI-движков — перед отображением, результат запроса выгружается в отдельную СУБД, уже из которой идёт отображение в Confluence. Запуск таких запросов производится не в реальном времени, а с периодичностью (от 5 минут до 1 дня). Поэтому, eazyBI лучше использовать на больших массивах данных, где критична скорость выполнения запроса (как следствие — нагрузка на СУБД), и не очень критична свежесть данных.

Итоги


Вот что получается в сухом остатке:
viewing sorting paging column renaming filtering numbering real time execution
0. Фильтр JIRA нет да да нет нет нет да
1. Макрос JIRA да да да нет нет нет да
2. Гаджет JIRA да да да нет нет нет да
3. SQL-запрос да да нет да да да да
4. eazyBI да да да да да да нет

Таким образом, мне бы хотелось вам посоветовать — если данные хранятся в JIRA, пользуйтесь стандартными механизмами, пока они удовлетворяют вашим запросам. Если не удовлетворяю, или данные хранятся не в СУБД JIRA, то экспериментируйте с SQL + Table Filter. Если же данных очень много, достать их ресурсоёмко и актуальность не так важна, смело используйте eazyBI.

P.S. Вот прошлогодняя статья из песочницы, в которой более подробно описаны движки визуализации данных в Confluence. В том числе, упоминается Table Filter.

Комментарии (0)

© Habrahabr.ru