developing-in-lightdash

在 Lightdash 中开发

适用于使用 YAML 和 dbt 文件的 CLI 用户和 writeback 沙盒。

构建并部署 Lightdash 分析项目。本技能涵盖语义层（指标、维度、联接）和内容（图表、仪表板）。

适用场景

• 使用 Lightdash YAML 文件（图表、仪表板、以代码形式管理的模型）
• 使用 lightdash CLI（deploy、upload、download、preview、lint、warehouse-catalog、sql）
• 在 dbt 或纯 Lightdash 项目中定义指标、维度、联接或表
• 以代码形式创建或编辑图表和仪表板
• 下载、上传或在本地开发数据应用（企业版）
• 创建、下载、编辑或上传在 Chart Studio 中构建的自定义图表类型（企业版）
• 创建、编辑、迁移、下载或上传组织级数据应用主题

**不适用场景：**开发 Lightdash 应用本身（请使用代码库中的 CLAUDE.md）、不涉及 Lightdash 元数据的一般 dbt 工作，或与 Lightdash 模型无关的原始 SQL。

可以执行的操作

任务	命令	参考
根据数据仓库元数据创建纯 Lightdash 项目	使用 Lightdash 或已通过身份验证的数据仓库 CLI 检查目录元数据并汇总配置文件	根据数据仓库目录创建
发现数据仓库中的表和字段	lightdash warehouse-catalog --json	CLI 参考
探索数据仓库中的值	使用 lightdash sql 执行原始 sql，并读取 .csv 结果	CLI 参考
定义指标和维度	编辑 dbt YAML 或 Lightdash YAML	指标、维度
创建或编辑图表	使用 UI、Lightdash AI Agent、MCP，或通过 lightdash download/upload 使用 YAML	内容工作流、图表类型
添加周期对比	向图表 YAML 添加 PoP 附加指标	周期对比
创建或编辑仪表板	使用 UI、Lightdash AI Agent、MCP，或通过 lightdash download/upload 使用 YAML	内容工作流、仪表板参考
以代码形式管理项目和组织资源中的内容	lightdash download、lightdash upload	以代码形式管理内容
以代码形式管理数据应用（企业版）	使用 lightdash download --apps <ref>（单个应用）或 --include-apps（全部），编辑捆绑包，再使用 lightdash upload --apps <ref>；通过 lightdash apps create/preview/validate 进行本地开发	数据应用、以代码形式管理内容
构建或编辑自定义图表类型（企业版）	使用 lightdash apps create "<name>" --chart-type 或 lightdash download --chart-types <ref>，编辑 chart-types/<slug>/src/，再使用 lightdash upload --chart-types <ref>	自定义图表类型
以代码形式管理组织级数据应用主题	使用 lightdash download --organization，编辑 themes/<slug>/，再使用 lightdash upload --organization	数据应用主题
管理数据应用的外部连接（企业版）	使用 lightdash download --include-external-connections，编辑 YAML，再使用 lightdash upload	以代码形式管理内容
检查 YAML 文件	lightdash lint	CLI 参考
设置数据仓库连接	根据 profiles.yml 使用 lightdash set-warehouse	CLI 参考
部署更改	lightdash deploy（语义层）、lightdash upload（内容）	CLI 参考
测试更改	lightdash preview	工作流

常见错误

错误	后果	预防方法
猜测筛选值	大小写不匹配（'Payment' 与 'payment'）会导致图表悄无声息地返回空数据	始终运行 lightdash sql "SELECT DISTINCT column FROM table LIMIT 50" -o values.csv，并使用完全匹配的值
重命名图表后未更新仪表板图块	仪表板图块仍显示旧标题——title 和 chartName 是相互独立的覆盖项，不会自动更新	下载仪表板，找到 chartSlug 匹配的图块，并更新 title 和 chartName 使其保持一致（参见检查清单）
在 metricQuery 中包含未使用的维度	出现“结果可能不正确”警告——额外的维度会改变 SQL 分组并产生错误数字	metricQuery.dimensions 中的每个维度都必须出现在图表配置中。对于笛卡尔图表：layout.xField、layout.yField 或 pivotConfig.columns
YAML 键未排序	lightdash upload 会发出“YAML 键未排序”警告，并导致差异内容冗杂	始终在每一层嵌套中按字母顺序排列键——CLI 会使用 sortKeys: true 写入
部署到错误的项目	覆盖生产环境内容	部署前始终运行 lightdash config get-project
将内容下载到 dbt 项目中并提交	仓库会增加无人维护的仪表板、图表或数据应用文件；一旦有人在 UI 中编辑内容，这些文件就会过时	下载到临时目录，上传后再删除。仅在用户提出要求或仓库已跟踪这些内容时才提交（参见内容工作流）
缺少 contentType 字段	无法确定内容类型，除非依赖目录结构	始终在顶层包含 contentType: chart、contentType: dashboard 或 contentType: sql_chart
在 --apps <ref> 选择中添加 --include-apps	--include-apps 始终会请求项目中的所有应用（上限为 50 个），因此命令会下载所有应用以及该 ref，而不只是单个应用	单独使用 --apps <ref> 只会下载或上传该应用（可按 slug、应用 URL 或 UUID 指定）。仅在需要所有应用时使用 --include-apps
编辑数据应用前未阅读其随附技能	应用代码会违反仅通过 SDK 访问数据和依赖项边界的要求（直接使用 fetch、pnpm add、随应用打包的库），导致上传被拒绝或应用部署后无法运行	每个应用包都附带 developing-data-apps-locally 和 lightdash-data-app 技能——编辑应用文件夹中的文件前请先阅读（参见数据应用）
将可复用图表构建为 Vega-Lite custom 图表	可视化内容只存在于一个已保存的图表中，无法复用，也无法从数据探索器的图表类型选择器中选取	要创建新的可复用可视化，请构建自定义图表类型（参见自定义图表类型）。仅在处理现有的 chartConfig.type: custom 图表，或项目没有自定义图表类型（企业版）时使用 Vega-Lite
编辑图表类型前未阅读其随附技能	组件会自行查询或获取数据，或者其 vizSchema 与 src/ 中读取的内容不一致，导致图表类型故障或无法显示在图表类型选择器中	每个图表类型文件夹都附带 AGENTS.md 以及 reusable-visualization 和 developing-chart-types-locally 技能——编辑 chart-types/<slug>/ 中的文件前请先全部阅读
编造仅适用于主题的 CLI 命令，或把缺少文件夹视为已删除	命令不存在，或者看似已删除的远程主题会在下次下载时重新出现	使用组织级下载和上传操作；更改 themes/ 前请阅读数据应用主题

开始之前

每次执行 lightdash download 或 lightdash upload 时，都必须遵循内容工作流：文件应放在临时目录中，而不是用户的代码仓库中；除非用户要求，否则不要提交这些文件。

当任务需要使用 lightdash download 或 lightdash upload 时，尤其是涉及批量编辑、空间和访问权限、计划内容、AI Agent、数据应用、自定义图表类型、组织主题、外部连接、用户、群组或自定义角色时，请先阅读并遵循内容即代码。项目内容和组织内容需要使用不同的命令，而默认下载并非完整快照。

对于任何创建、编辑、迁移、下载、上传或测试组织数据应用主题的任务，在操作 themes/ 之前，务必阅读并遵循数据应用主题。主题包是严格的多文件资源，组织上传没有仅上传主题的模式，而且 lightdash lint 不会验证它们。

检查目标项目

始终确认要部署到哪个项目。 部署到错误的项目可能会覆盖生产内容。

lightdash config get-project        # Show current project
lightdash config list-projects      # List available projects
lightdash config set-project --name "My Project"  # Switch project

检测项目类型

不同项目类型的 YAML 语法差异很大。

类型	检测方式	主要区别
dbt 项目	包含 dbt_project.yml	元数据嵌套在 meta: 下
dbt Fusion / dbt 1.10+	包含 dbt_project.yml，使用 dbt Fusion 或 dbt >= 1.10	元数据嵌套在 config: meta: 下
纯 Lightdash	包含 lightdash.config.yml，不使用 dbt	顶层属性

ls dbt_project.yml 2>/dev/null && echo "dbt project" || echo "Not dbt"
ls lightdash.config.yml 2>/dev/null && echo "Pure Lightdash" || echo "Not pure Lightdash"

dbt Fusion / dbt 1.10+： Lightdash 元数据必须嵌套在 config: meta: 下，而不是 meta: 下。属性完全相同，只有嵌套位置不同。示例：

models:
  - name: orders
    config:
      meta:
        metrics:
          total_revenue:
            type: sum
            sql: "${TABLE}.amount"

语法对比

dbt YAML（元数据位于 meta: 下）：

models:
  - name: orders
    meta:
      metrics:
        total_revenue:
          type: sum
          sql: "${TABLE}.amount"
    columns:
      - name: status
        meta:
          dimension:
            type: string

纯 Lightdash YAML（位于顶层）：

type: model
name: orders
sql_from: 'DB.SCHEMA.ORDERS'

metrics:
  total_revenue:
    type: sum
    sql: ${TABLE}.amount

dimensions:
  - name: status
    sql: ${TABLE}.STATUS
    type: string

设置数据仓库连接

如果项目需要使用不同的数据仓库连接（例如，从 Postgres 切换到 BigQuery），请从 profiles.yml 更新连接：

lightdash set-warehouse --project-dir ./dbt --profiles-dir ./profiles --assume-yes

此命令会从 profiles.yml 读取凭据，更新当前所选项目的数据仓库连接，并触发重新编译。请在运行 lightdash deploy 之前执行此命令。

要指定某个项目：

lightdash set-warehouse --project-dir ./dbt --profiles-dir ./profiles --project <uuid> --assume-yes

核心工作流

使用筛选值前先验证

重要： 绝不要猜测筛选值。大小写不匹配（例如，'Payment' 与 'payment'）会导致图表悄无声息地返回空数据。

默认情况下，筛选区分大小写。case_sensitive 键可以按以下优先级覆盖此设置：

• 维度元数据
• 模型/探索元数据
• lightdash.config.yml defaults.case_sensitive

编写任何字符串筛选条件之前，请先从数据仓库查询实际值：

lightdash sql "SELECT DISTINCT category FROM payments LIMIT 50" -o category_values.csv

读取 CSV，并在筛选器 YAML 中使用完全一致的值。此要求适用于图表和仪表板中所有值为字符串的 equals/notEquals 筛选条件。

编辑指标和维度

1. 找到模型 YAML 文件（dbt：models/*.yml；纯 Lightdash：lightdash/models/*.yml）
2. 编辑指标/维度，并使用适用于项目类型的语法
3. 验证：lightdash lint（纯 Lightdash）或 dbt compile（dbt 项目）
4. 部署：lightdash deploy

配置选项请参阅指标参考和维度参考。

根据数据仓库目录创建纯 Lightdash 项目

当准备好的项目没有可用的 dbt 项目，而任务是根据数据仓库元数据搭建语义层时，在检查数据或编写 YAML 之前，务必先阅读并遵循根据数据仓库目录创建。无论数据仓库访问权限来自所选的 Lightdash 项目，还是已通过身份验证的数据仓库 CLI（例如 Snowflake CLI 或 bq），都适用此要求。若现有 dbt 语义层可以扩展，则不要使用此工作流。

内容工作流

图表、仪表板、数据应用、自定义图表类型及其他内容都遵循这一套流程。以下各节仅补充特定资源相关的内容。

创建内容。 可以在 Lightdash UI 中、通过 Lightdash AI Agent、通过 Lightdash MCP 服务，或使用 CLI 将内容创建为 YAML。以上方式都同样有效；请遵循用户的偏好。

Lightdash 是事实来源。 下载的文件只是临时工作副本，不应提交。若要将内容作为文件编辑，或以 YAML 创建内容：

1. 确认目标：lightdash config get-project
2. 下载到用户仓库之外的临时目录，绝不要下载到 dbt 项目中：

   LD_DIR="$(mktemp -d)/lightdash"
   lightdash download --dashboards executive-summary --path "$LD_DIR"   # or --charts <slug>, --apps <ref>, ...
   

   若要创建内容，则跳过下载步骤，并在 $LD_DIR 中编写新的 YAML。
3. 在 $LD_DIR 中编辑文件，并按照下面的检查清单操作
4. 检查：lightdash lint --path "$LD_DIR"
5. 使用相同的选择器上传：lightdash upload --dashboards executive-summary --path "$LD_DIR"
6. 删除$LD_DIR。不要将这些文件复制到仓库中，不要对它们执行 git add，也不要提交。

对于批量或跨范围的更改（空间和访问权限、用户、组、角色、计划内容、AI Agent），请改为遵循代码化内容中的 Agent 安全工作流。

哪些内容应纳入 git。 仅当用户提出要求，或仓库已经在跟踪内容时（例如，git ls-files lightdash/ 返回内容文件），才应纳入 git。这适用于受版本控制的模板、通过 CI/CD 部署内容，以及要求严格变更管理和代码审查的场景。请参阅使用 Agent 编辑仪表板。这仅适用于内容：dbt 模型、指标、维度及其他语义层 YAML 确实应保存在仓库中，并随 lightdash deploy 一同部署。

图表和仪表板检查清单

• 筛选值：如果添加或更改了字符串筛选器，请先查询真实值（参见使用前验证筛选值）。
• 仪表板图块标题：saved_chart 图块的 title 和 chartName 是相互独立的覆盖值；图表重命名时，它们不会自动更新。如果更改了图表名称或用途，请下载所有包含 chartSlug 匹配该图表的图块的仪表板，同时更新这两个属性，并重新上传这些仪表板：

  tiles:
    - type: saved_chart
      properties:
        chartSlug: total-revenue-kpi
        title: "Gross Profit"        # ← Update this when chart name/purpose changes
        chartName: "Gross Profit"    # ← Update this too
  

• 图表配置：请参阅图表类型和仪表板参考。

使用数据应用（企业版）

数据应用是位于 apps/<app-folder>/ 下的多文件 React bundle，并带有 lightdash-app.yml 清单文件，而不是单个 YAML 文件。完整的标志语义和清单详情请参阅：内容即代码。

数据应用遵循内容工作流：在临时目录中操作，除非用户要求，否则不要提交 bundle。以下命令使用的是数据应用专用标志。

下载一个数据应用——单独使用 --apps <ref> 即为完整命令（ref = slug、应用 URL 或 UUID；也能找到尚未添加到任何空间的数据应用）：

lightdash download --apps revenue-explorer --path "$LD_DIR"

切勿添加 --include-apps 来限定下载范围——该标志始终会请求项目中的所有数据应用（参阅常见错误）。

下载所有数据应用：lightdash download --include-apps（上限为 50；使用 --apps-limit <n> 提高上限）。添加 --apps-only 可跳过图表、仪表板和空间。

上传：

lightdash upload --apps revenue-explorer --path "$LD_DIR"   # one app (slug = folder name, URL, or UUID)
lightdash upload --include-apps --path "$LD_DIR"            # every app folder on disk

• --app-space <spaceRef> — 为此次上传新建的数据应用指定空间（slug 或 UUID）；现有数据应用保留其所在空间。
• --create-new — 新建数据应用（使用新的 slug），而不是更新 lightdash-app.yml 中引用的数据应用。
• --allow-custom-dependencies — 对于声明了自定义 npm 依赖的数据应用，非交互式上传时必须使用此标志。

在本地开发，使用 lightdash apps 子命令组：

lightdash apps create "Revenue Explorer" --path "$LD_DIR"   # scaffold a new app under $LD_DIR/apps/
lightdash apps preview                     # run the app locally against your real Lightdash instance, authenticated as you
lightdash apps validate                    # check source, manifest, dependencies, and semantic-layer references

每个新建或下载的数据应用 bundle 都会在其文件夹中附带专属技能：

• developing-data-apps-locally — 编辑 → 验证 → 上传的循环、本地预览、仅通过 SDK 访问数据以及依赖边界
• lightdash-data-app — 数据应用源代码的 @lightdash/query-sdk 参考

编辑数据应用文件夹中的文件时，请先阅读随附的技能。这些技能与数据应用版本匹配，是本地开发的权威指南；本技能仅介绍如何在磁盘和 Lightdash 之间迁移数据应用。

使用自定义图表类型（企业版）

自定义图表类型是在 Chart Studio 中构建的可重复使用的可视化：一个 React 组件，Lightdash 会将查询结果和设置传递给它，并在项目中每个图表的探索器图表类型选择器中提供该组件。在磁盘上，它是位于 chart-types/<slug>/ 下的多文件 bundle，带有一个 lightdash-app.yml 清单文件，其中的 vizSchema 声明了组件读取的字段和选项。它不是数据应用（自身不执行查询），也不是旧版 Vega-Lite custom 图表。

图表类型遵循内容工作流：在临时目录中操作，除非用户要求，否则不要提交 bundle。

在本地创建图表类型：

lightdash apps create "Radial Gauge" --chart-type --path "$LD_DIR"   # scaffolds $LD_DIR/chart-types/radial-gauge/

下载——单独使用 --chart-types <ref> 即为完整命令（ref = slug、URL 或 UUID）：

lightdash download --chart-types radial-gauge --path "$LD_DIR"
lightdash download --include-chart-types   # every chart type in the project (capped at 50; raise with --chart-types-limit <n>)
lightdash download --chart-types-only      # chart types only, skipping charts, dashboards, and spaces

下载使用自定义图表类型渲染的图表时，也会下载该图表类型。在图表 YAML 中，绑定方式为 chartConfig.type: data_app_viz，并使用 config.dataAppVizSlug、fieldMapping 和 optionValues。

上传：

lightdash upload --chart-types radial-gauge --path "$LD_DIR"   # one chart type (slug = folder name, URL, or UUID)
lightdash upload --include-chart-types --path "$LD_DIR"        # every chart type folder on disk

如果图表 YAML 通过 dataAppVizSlug 绑定到某个图表类型，而该图表类型不存在于目标项目中，则上传会失败。请先上传图表类型，或在同一次运行中传入 --chart-types <ref>（图表类型会先于图表上传）。

在文件夹中编辑。进入 chart-types/<slug>/，并且在修改 src/ 之前，先阅读其 AGENTS.md 以及 reusable-visualization 和 developing-chart-types-locally 技能：

• reusable-visualization — 组件约定：useVizContext() 是与宿主通信的唯一渠道，组件本身绝不会查询或获取任何内容
• developing-chart-types-locally — 确保 vizSchema 与组件保持同步、使用 lightdash apps validate --build、进行固定数据预览，以及完成上传和验证循环

这些文件与图表类型版本匹配，是编辑图表类型的权威指南。本技能仅介绍如何在磁盘和 Lightdash 之间迁移图表类型。

使用组织数据应用主题

组织数据应用主题是位于 themes/<slug>/ 下的多文件包，会自动参与 lightdash download --organization 和 lightdash upload --organization。它们没有独立的命令组或主题专用选择器。

创建、编辑、迁移、同步或测试主题之前，请阅读并遵循 数据应用主题，了解清单约定、资源规则、同步行为和生成边界。

使用 Preview 进行测试

对于较大的改动，请在隔离环境中测试：

lightdash preview --name "my-feature"
# Make changes and iterate
lightdash stop-preview --name "my-feature"

CLI 快速参考

命令	用途
lightdash deploy	同步语义层（指标、维度）
lightdash upload	上传图表/仪表板
lightdash download	将图表/仪表板下载为 YAML
lightdash lint	在本地验证 YAML
lightdash preview	创建临时测试项目
lightdash warehouse-catalog --json	发现原始数据仓库表
lightdash sql "..." -o file.csv	对数据仓库运行 SQL 查询
lightdash run-chart -p chart.yml	对数据仓库执行图表 YAML 查询
lightdash apps create <name>	在本地搭建新的数据应用（企业版）
lightdash apps create <name> --chart-type	在本地搭建新的自定义图表类型（企业版）
lightdash apps preview	在本地对 Lightdash 实例运行数据应用
lightdash apps validate	验证数据应用或图表类型的源文件、清单和语义引用
lightdash download --chart-types <ref> / lightdash upload --chart-types <ref>	在磁盘与 Lightdash 之间迁移自定义图表类型（企业版）

完整的命令文档请参阅 CLI 参考。

语义层

语义层定义数据模型。完整配置请参阅各个参考文档：

• 表参考 — 可查询实体、标签、联接
• 指标参考 — 聚合计算（count、sum、average、min、max、number 等）
• 维度参考 — 用于分组/筛选的属性（string、number、boolean、date、timestamp）
• 联接参考 — 跨表关系
• 用户属性参考 — SQL 变量、行级安全、访问控制

图表类型

所有图表都采用相同的基础结构：

chartConfig:
  config: {}        # Type-specific — see individual references
  type: <type>
contentType: chart              # Required: chart, dashboard, or sql_chart
dashboardSlug: my-dashboard  # Optional: scopes chart to dashboard (won't appear in space)
metricQuery:
  dimensions:
    - my_explore_category
  exploreName: my_explore     # Required: which explore to query
  filters: {}
  limit: 500
  metrics:
    - my_explore_total_sales
  sorts: []
name: "Chart Name"
slug: unique-chart-slug
spaceSlug: target-space
tableConfig:
  columnOrder: []
tableName: my_explore           # Required: top-level explore/table name
version: 1

键排序： 所有 YAML 键在每个嵌套层级都必须按字母顺序排序。CLI 会使用 sortKeys: true 写入文件，并在上传时对未排序的键发出警告。手动编写或编辑 YAML 时，请按字母顺序排列键，以避免警告和冗杂的差异。

图表范围： 仅对共享图表使用 spaceSlug。添加 dashboardSlug 可将图表限定在特定仪表板中（它不会显示在空间中）。

嵌套空间： 空间可以嵌套。在 YAML 中，spaceSlug 使用 parent/child 语法来指定子空间——/ 表示层级关系。示例：

spaceSlug: sales              # Top-level space "sales"
spaceSlug: sales/maps         # Sub-space "maps" inside "sales"
spaceSlug: sales/eu/forecasts # Deeper nesting works the same way

每个路径段都必须是该层级中已存在（或即将创建）的空间 slug。像 sales-maps 这样的单独 slug 表示平铺的顶层空间，而不是子空间——只有斜杠才能创建层级结构。

选择合适的图表类型

数据模式	推荐图表	原因
随时间变化的趋势	折线图或面积图（cartesian）	在 X 轴上显示随时间的连续变化
类别对比	条形图（cartesian）	便于直观比较不同类别
部分与整体的关系	pie 或 treemap	显示总和为 100% 的比例
单个 KPI 指标	big_number	突出显示一个重要数值
转化阶段	funnel	直观显示连续步骤之间的流失情况
目标完成进度	gauge	显示当前值与目标值的关系
地理数据	map	在地图上绘制数据点或区域
类别之间的流向	sankey	显示数值如何从源节点流向目标节点
详细记录	table	显示带有排序和格式设置的原始数据
以上类型均无法覆盖的可视化	自定义图表类型	图表类型选择器中提供的可复用 React 组件 — 参见自定义图表类型
Vega-Lite 图表	custom（旧版）	适用于已使用 chartConfig.type: custom 保存的图表，或不支持自定义图表类型的项目（enterprise）

类型	用途	参考
cartesian	条形图、折线图、面积图、散点图	笛卡尔图表
pie	整体中的部分	饼图
table	数据表	表格
big_number	KPI	大数字
funnel	转化漏斗	漏斗图
gauge	进度指示器	仪表盘
treemap	层次数据	树图
map	地理数据	地图
sankey	流向图	桑基图
custom	旧版 Vega-Lite 自定义图表	自定义可视化
data_app_viz	由自定义图表类型渲染的图表	自定义图表类型

SQL 图表（contentType: sql_chart）直接从数据仓库原始 SQL 保存，而非从探索保存。参见 SQL 图表参考。

仪表板

仪表板以网格布局排列图表和内容。YAML 结构、图块类型、标签页和筛选器请参见仪表板参考。

探索数据仓库

构建模型时，使用 lightdash sql 探索数据：

# Preview table structure
lightdash sql "SELECT * FROM orders LIMIT 5" -o preview.csv

# Check distinct values for a dimension
lightdash sql "SELECT DISTINCT status FROM orders" -o statuses.csv

# Test metric calculations
lightdash sql "SELECT SUM(amount) FROM orders" -o test.csv

工作流模式

模式	适用场景
直接模式（deploy + upload）	独立开发、快速迭代
预览优先	团队协作、复杂变更
CI/CD	合并时自动执行

详细示例和 CI/CD 配置请参见工作流参考。

资源

语义层

• 从数据仓库目录创建
• 维度参考
• 指标参考
• 表参考
• 联接参考
• 用户属性参考

图表

• 笛卡尔图表参考 - 柱状图、折线图、面积图、散点图
• 饼图参考
• 表格图表参考
• 大数字参考
• 漏斗图参考
• 仪表盘图参考
• 树状图参考
• 地图图表参考
• 桑基图参考
• 自定义可视化参考 - 旧版 Vega-Lite custom 图表
• 环比与同比参考 - 环比与同比比较（同比、环比等）
• SQL 图表参考 - 从原始数据仓库 SQL 保存的图表

仪表板与工作流

• 仪表板参考
• 仪表板最佳实践
• 数据应用主题参考
• 内容即代码参考
• CLI 参考
• 工作流参考

外部资源

• Lightdash 文档