Customer Journey Analytics-BI-Erweiterung
Der Customer Journey Analytics BI extension ermöglicht SQL-Zugriff auf Datenansichten, die Sie in Customer Journey Analytics definiert haben. Ihre Dateningenieurinnen und -ingenieure sowie Ihre Datenanalytikerinnen und -analytiker sind möglicherweise besser mit Power BI, Tableau Desktop oder anderen Business Intelligence- und Visualisierungs-Tools (im Folgenden „BI-Tools“ genannt) vertraut. Sie können jetzt Berichte und Dashboards basierend auf denselben Datenansichten erstellen, die Benutzerinnen und Benutzer von Customer Journey Analytics beim Erstellen ihrer Analysis Workspace-Projekte verwenden.
Der Abfrage-Service von Adobe Experience Platform ist die SQL-Schnittstelle zu Daten, die im Data Lake von Experience Platform verfügbar sind. Wenn der Customer Journey Analytics BI extension aktiviert ist, wird die Funktionalität von Query Service erweitert, damit Ihre Datenansichten von Customer Journey Analytics als Tabellen oder Ansichten in einer Query Service-Sitzung zu sehen sind. Daher profitieren Business-Intelligence-Tools, die Query Service als Ihre PostgresSQL-Schnittstelle verwenden, nahtlos von dieser erweiterten Funktion.
Die wichtigsten Vorteile sind:
- Es ist nicht erforderlich, eine äquivalente Darstellung von Datenansichten aus Customer Journey Analytics im BI-Tool selbst zu erstellen.
Unter Datenansichten finden Sie weitere Informationen zur Funktionalität von Datenansichten, um zu verstehen, was neu erstellt werden muss. - Mehr Konsistenz bei Reporting und Analyse zwischen BI-Tools und Customer Journey Analytics.
- Kombinieren Sie Customer Journey Analytics-Daten mit anderen Datenquellen, die bereits in BI-Tools verfügbar sind.
Voraussetzungen
Um diese Funktion zu verwenden, können Sie befristete oder unbefristete Anmeldedaten verwenden, um BI-Tools mit der Customer Journey Analytics BI extension zu verbinden. Das Handbuch zu Anmeldedaten enthält weitere Informationen zum Festlegen befristeter oder unbefristeter Anmeldeinformationen.
Im Folgenden finden Sie zusätzliche Schritte zum Einrichten von CJA-Berechtigungen
Ablaufende Anmeldeinformationen
Um ablaufende Anmeldeinformationen zu verwenden, können Sie wie folgt vorgehen:
- Zugriff auf Experience Platform und Customer Journey Analytics gewähren.
- Gewähren Sie Produktadministratorzugriff auf Customer Journey Analytics, damit Sie Verbindungen und Datenansichten anzeigen, bearbeiten, aktualisieren oder löschen können.
Oder Sie können:
- Zugriff auf die Datenansichten gewähren, auf die Sie zugreifen möchten.
- Zugriff auf die Customer Journey Analytics-BI-Erweiterung gewähren.
Unbefristete Anmeldedaten
So verwenden Sie unbefristete Anmeldedaten:
- Erstellen Sie unbefristete Anmeldedaten in Experience Platform.
- Gewähren Sie Zugriff auf die unbefristeten Anmeldedaten, indem Sie die unter Befristete Anmeldedaten genannten Schritte ausführen.
Unter Customer Journey-Zugriffssteuerung finden Sie weitere Informationen, insbesondere zu Zusätzlichen Produktadministratorberechtigungen und Customer Journey Analytics-Berechtigungen in der Admin Console.
Nutzung
Um die Funktion Customer Journey Analytics BI extension zu verwenden, können Sie SQL entweder direkt verwenden oder das Drag-and-Drop-Erlebnis verwenden, das im jeweiligen BI-Tool verfügbar ist.
SQL
Sie können die Funktion direkt in SQL-Anweisungen verwenden, indem Sie entweder den Abfrageeditor oder einen standardmäßigen Client der Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Postgres verwenden.
In Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** unter DATEN-MANAGEMENT in der linken Leiste aus.
-
Wählen Sie
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Um die Abfrage auszuführen, geben Sie Ihre SQL-Anweisung ein und wählen Sie die Schaltfläche
[SHIFT]
+[ENTER]
).
-
Suchen und Kopieren Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Um die Befehlszeichenfolge zu kopieren, verwenden Sie
-
-
Öffnen Sie ein Befehls- oder Terminal-Fenster.
-
Um sich anzumelden und Ihre Abfragen auszuführen, fügen Sie die Befehlszeichenfolge in Ihr Terminal ein.
Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zur Benutzeroberfläche des Abfrage-Editors.
BI-Tools
Derzeit wird die Customer Journey Analytics BI extension für die unten aufgeführten Tools unterstützt und getestet. Andere BI-Tools, die die PSQL-Oberfläche verwenden, funktionieren möglicherweise ebenfalls, werden aber noch nicht offiziell unterstützt.
-
Suchen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Verwenden Sie
-
-
In Power BI:
-
Wählen Sie im Hauptfenster Daten abrufen aus der oberen Symbolleiste aus.
-
Wählen Sie Mehr… in der linken Leiste aus.
-
Suchen Sie im Bildschirm Daten abrufen nach
PostgresSQL
und wählen Sie die PostgresSQL-Datenbank aus der Liste aus. -
Im Dialogfeld PostgresSQL-Datenbank :
-
Fügen Sie den Parameter **** Host **** aus den Anmeldeinformationen von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Server ein.
-
Fügen Sie den Parameter **** Datenbank **** aus den Anmeldedaten von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Datenbank ein.
Fügen Sie
?FLATTEN
zum Parameter Datenbank hinzu, damit er sich beispielsweise liest wieprod:cja?FLATTEN
. Weitere Informationen finden Sie unter Reduzieren verschachtelter Datenstrukturen für die Verwendung mit BI-Tools von Drittanbietern. -
Wenn Sie zur Wahl des Modus Datenkonnektivität aufgefordert werden, wählen Sie DirectQuery aus.
-
Sie werden aufgefordert, Benutzername und Passwort einzugeben. Verwenden Sie die entsprechenden Parameter aus den Anmeldeinformationen von Experience Platform-Abfragen.
-
-
Nach erfolgreicher Anmeldung sehen Sie die Datenansichtstabellen von Customer Journey Analytics im Navigator von Power BI.
-
Wählen Sie die Datenansichtstabellen aus, die Sie verwenden möchten, und wählen Sie dann Laden aus.
Alle Dimensionen und Metriken, die mit einer oder mehreren ausgewählten Tabellen verknüpft sind, werden im rechten Bereich angezeigt und können in Ihren Visualisierungen verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden von Power BI mit dem Abfrage-Service. Ein ausführliches Beispiel finden Sie unter Anwendungsfälle für BI-Erweiterungen.
-
-
Suchen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Verwenden Sie
-
-
In Tableau Desktop:
-
Wählen Sie **** Mehr **** aus Zu einem Server in der linken Leiste aus.
-
Wählen Sie PostgresSQL aus der Liste aus.
-
Im Dialogfeld PostgresSQL:
-
Fügen Sie den Parameter **** Host **** aus den Anmeldedaten von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Server ein.
-
Fügen Sie den Parameter **** Port **** aus den Anmeldedaten von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Port ein.
-
Fügen Sie den Parameter **** Datenbank **** aus den Anmeldedaten von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Datenbank ein.
Fügen Sie
%3FFLATTEN
zum Parameter Datenbank hinzu, damit er sich beispielsweise liest wieprod:cja%3FFLATTEN
. Weitere Informationen finden Sie unter Reduzieren verschachtelter Datenstrukturen für die Verwendung mit BI-Tools von Drittanbietern. -
Wählen Sie **** Benutzername und Passwort **** aus der Liste Authentifizierung aus.
-
Fügen Sie den Parameter **** Benutzername **** aus den Anmeldeinformationen von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Benutzername ein.
-
Fügen Sie den Parameter **** Passwort **** aus den Anmeldeinformationen von Experience Platform-Abfragen in das Textfeld Passwort ein.
-
Wählen Sie Anmelden aus.
-
-
Datenansichten von Customer Journey Analytics werden als Tabellen in der Liste Tabellen angezeigt.
-
Ziehen Sie die Tabellen, die Sie verwenden möchten, auf die Arbeitsfläche.
Sie können jetzt mit den Daten aus den Datenansichtstabellen arbeiten, um Ihre Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden von Tableau mit dem Abfrage-Service. Ein ausführliches Beispiel finden Sie unter Anwendungsfälle für BI-Erweiterungen.
-
-
Suchen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Verwenden Sie
-
-
In Looker:
- Wählen Sie Admin in der linken Leiste aus.
- Wählen Sie Verbindungen aus.
- Wählen Sie Datensätze hinzufügen aus.
- Fügen Sie im Bildschirm Datenbank mit Looker verbinden die entsprechenden Werte ein, wenn Sie Ihre neue Verbindung einrichten. Stellen Sie sicher, dass Sie PostgreSQL 9.5+ als Dialekt auswählen.
- Wählen Sie Testen aus, um Ihre Verbindung zu testen.
- Klicken Sie bei Erfolg auf Aktualisieren, um Ihre Verbindung zu speichern.
Sie können jetzt mit den Daten aus den Datenansichtstabellen arbeiten, um Ihre Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden von Looker mit dem Abfrage-Service. Ein ausführliches Beispiel finden Sie unter Anwendungsfälle für BI-Erweiterungen.
-
Suchen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Verwenden Sie
-
-
In Jupyter Notebook:
- Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Bibliotheken verwenden.
- Verwenden Sie beim Einrichten und Ausführen der Verbindung die richtigen Werte.
- Testen Sie die Verbindung, indem Sie eine entsprechende Abfrage ausführen.
Nach erfolgreicher Ausführung können Sie mit den Daten arbeiten, um Ihre Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden von Jupyter Notebook mit dem Abfrage-Service. Ein ausführliches Beispiel finden Sie unter Anwendungsfälle für BI-Erweiterungen.
-
Suchen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldedaten in Adobe Experience Platform:
-
Wählen Sie **** Abfragen **** aus der linken Leiste (unter DATEN-MANAGEMENT ) aus.
-
Wählen Sie Anmeldeinformationen aus der oberen Leiste aus.
-
Wählen Sie die
cja
-Datenbank für Ihre Sandbox aus der Liste der Datenbanken im Dropdown-Menü Datenbank aus. Zum Beispielprod:cja
. -
Verwenden Sie
-
-
In RStudio:
- Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Bibliotheken verwenden.
- Verwenden Sie beim Einrichten und Ausführen der Verbindung die richtigen Werte.
- Testen Sie die Verbindung, indem Sie eine entsprechende Abfrage ausführen.
Nach erfolgreicher Ausführung können Sie mit den Daten arbeiten, um Ihre Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden von RStudio mit dem Abfrage-Service. Ein ausführliches Beispiel (in dem stattdessen das RPostgres-Paket verwendet wird) finden Sie unter Anwendungsfälle für BI-Erweiterungen.
Siehe Verbinden von Clients mit dem Abfrage-Service, um einen Überblick und weitere Informationen über die verschiedenen verfügbaren Tools zu erhalten.
Unter Anwendungsfälle erfahren Sie, wie Sie eine Reihe von Anwendungsfällen mit der Customer Journey Analytics-BI-Erweiterung durchführen.
Funktionalität
Standardmäßig wird für Ihre Datenansichten ein tabellensicherer Name aus ihrem Anzeigenamen generiert. Beispielsweise hat die Datenansicht mit dem Namen Meine Web-Daten den Anzeigenamen my_web_data_view
. Sie können einen bevorzugten Namen definieren, der in Ihrem BI-Tool für Ihre Datenansicht verwendet werden soll. Weitere Informationen finden Sie unter Datenansichtseinstellungen.
Wenn Sie die Datenansichts-IDs als Tabellennamen verwenden möchten, können Sie beim Verbinden die optionale Einstellung für CJA_USE_IDS
auf Ihren Datenbanknamen festlegen. Zum Beispiel zeigt prod:cja?CJA_USE_IDS
Ihre Datenansichten mit Namen wie dv_ABC123
an.
Data Governance
Einstellungen in Bezug auf die Data Governance in Customer Journey Analytics werden von Adobe Experience Platform übernommen. Die Integration zwischen Customer Journey Analytics und Adobe Experience Platform Data Governance ermöglicht die Kennzeichnung sensibler Daten von Customer Journey Analytics und die Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien.
Datenschutz-Label und -richtlinien, die für von Experience Platform genutzte Datensätze erstellt wurden, können im Datenansichts-Workflow von Customer Journey Analytics angezeigt werden. Daher zeigen Daten, die mit der Customer Journey Analytics BI extension abgefragt wurden, die entsprechenden Warnungen oder Fehler an, wenn sie nicht den definierten Datenschutzbeschriftungen und Richtlinien entsprechen.
Auflisten von Datenansichten
In der standardmäßigen PostgresSQL-CLI können Sie Ihre Ansichten mithilfe von \dv
auf folgende Arten anzeigen:
prod:all=> \dv
List of relations
Schema | Name | Type | Owner
--------+--------------------------------------------+------+----------
public | my_web_data_view | view | postgres
public | my_mobile_data_view | view | postgres
Verschachtelt oder reduziert
Standardmäßig verwendet das Schema Ihrer Datenansichten verschachtelte Strukturen wie die ursprünglichen XDM-Schemata. Die Integration unterstützt auch die Option FLATTEN
. Mit dieser Option können Sie erzwingen, dass das Schema für die Datenansichten (und jede andere Tabelle in der Sitzung) reduziert wird. Die Reduzierung ermöglicht eine einfachere Verwendung in BI-Tools, die keine strukturierten Schemata unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit verschachtelten Datenstrukturen im Abfrage-Service.
Standardwerte und Einschränkungen
Die folgenden zusätzlichen Standardwerte und Einschränkungen gelten für die Verwendung der BI-Erweiterung:
-
Die BI-Erweiterung erfordert eine Zeilenbegrenzung für die Abfrageergebnisse. Der Standardwert ist 50. Sie können diesen jedoch in SQL mit
LIMIT n
überschreiben, wobein
1 - 50000 ist. -
Die BI-Erweiterung erfordert einen Datumsbereich, um die für Berechnungen verwendeten Zeilen zu begrenzen. Der Standardwert ist die letzten 30 Tage. Sie können diesen jedoch in Ihrer SQL-
WHERE
-Klausel überschreiben, indem Sie die speziellen Spaltentimestamp
oderdaterange
verwenden. -
Die BI-Erweiterung erfordert Aggregatabfragen. Sie können kein SQL wie
SELECT * FROM ...
verwenden, um die rohen, zugrunde liegenden Zeilen abzurufen. Ihre Aggregatabfragen sollten auf allgemeiner Ebene Folgendes verwenden:-
Auswählen von Gesamtsummen mit
SUM
und/oderCOUNT
.
Zum BeispielSELECT SUM(metric1), COUNT(*) FROM ...
-
Auswählen von Metriken, die nach einer Dimension aufgeschlüsselt sind.
Zum BeispielSELECT dimension1, SUM(metric1), COUNT(*) FROM ... GROUP BY dimension1
-
Auswählen unterschiedlicher Metrikwerte.
Zum BeispielSELECT DISTINCT dimension1 FROM ...
Weitere Informationen finden Sie unter Unterstütztes SQL.
-
Unterstützte SQL
Die vollständige Referenz dazu, welcher SQL-Typ unterstützt wird, finden Sie unter SQL-Referenz für den Abfrage-Service.
Beispiele für SQL, das Sie verwenden können, finden Sie in der folgenden Tabelle.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 7-row-2 8-row-2 9-row-2 10-row-2 layout-auto | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Muster | Beispiel | ||||||
Schema-Erkennung |
|
||||||
Mit Rangfolge oder Aufschlüsselung |
|
||||||
HAVING -Klausel |
|
||||||
Unterschiedlich, oben Dimensionswerte |
|
||||||
Metriksummen |
|
||||||
Mehrdimensional Aufschlüsselungen und Top-Distincts |
|
||||||
Unterauswahl: Zusätzliche Filter Ergebnisse |
|
||||||
Unterauswahl: Querabfragen Datenansichten |
|
||||||
Unterauswahl: Schichtenquelle, Filtern, und Aggregation |
Ebenenweise mithilfe von Unterauswahlen:
Ebenen, die CTE verwenden MIT:
|
||||||
Wählt aus, wo die Metriken kommen vor oder werden mit gemischt Die Dimensionen |
|
Dimensionen
Sie können jede der Dimensionen auswählen, die standardmäßig verfügbar oder in der Datenansicht definiert sind. Sie wählen eine Dimension anhand ihrer ID aus.
Metriken
Folgende Metriken stehen zur Auswahl:
- Metriken, die standardmäßig verfügbar sind;
- Metriken, die in der Datenansicht definiert wurden;
- berechnete Metriken, die mit der Datenansicht kompatibel sind, auf die die Benutzerin bzw. der Benutzer Zugriff hat.
Sie wählen eine Metrik anhand ihrer ID aus, die in einen SUM(metric)
-Ausdruck eingeschlossen ist, wie Sie es mit jeder SQL-Quelle tun würden.
Sie können:
SELECT COUNT(*)
oderCOUNT(1)
verwenden, um die Metrik Vorfälle zu erhalten.SELECT COUNT(DISTINCT dimension)
oderSELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension)
verwenden, um die ungefähren eindeutigen Werte einer Dimension zu zählen. Details finden Sie unter Zählen von eindeutigen Werten.- Inline-Berechnungen verwenden, um Metriken spontan zu kombinieren und/oder mathematisch zu verarbeiten.
Zählen von eindeutigen Werten
Aufgrund der zugrunde liegenden Funktionsweise von Customer Journey Analytics ist die einzige Dimension, für die Sie die Anzahl der eindeutigen Werte genau bestimmen können, die Dimension adobe_personid
. Die folgenden SQL-Ausdrücke SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid)
oder SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid)
geben den Wert der Standardmetrik Personen zurück, die der Anzahl der eindeutigen Personen entspricht. Bei anderen Dimensionen wird eine ungefähre Zählung der eindeutigen Personen zurückgegeben.
Bedingte Metriken
Sie können eine IF
- oder CASE
-Klausel in die SUM
- oder COUNT
-Funktionen einbetten, um eine zusätzliche Segmentierung hinzuzufügen, die für eine ausgewählte Metrik spezifisch ist. Das Hinzufügen dieser Klauseln ähnelt dem Anwenden eines Segments auf eine Metrikspalte in einer Workspace-Berichtstabelle.
Beispiele:
SUM(IF(dim1 = 'X' AND dim2 = 'A', metric1, 0)) AS m1
SUM(CASE WHEN dim1 = 'X' AND dim2 = 'A' THEN metric1 END) AS m1
Inline-Berechnungen
Sie können zusätzliche Mathematik auf Metrikausdrücke in SELECT
anwenden. Statt die Mathematik in einer berechneten Metrik zu definieren, kann diese Mathematik verwendet werden. In der folgenden Tabelle ist aufgeführt, welche Arten von Ausdrücken unterstützt werden.
+
, -
, *
, /
, und %
-X
oder +X
PI()
POSITIVE
, NEGATIVE
, ABS
, FLOOR
, CEIL
, CEILING
, EXP
, LN
, LOG10
, LOG1P
, SQRT
, CBRT
, DEGREES
, RADIANS
, SIN
, COS
, TAN
, ACOS
, ASIN
, ATAN
, COSH
, SINH
und TANH
MOD
, POW
, POWER
, ROUND
, LOG
Sonderspalten
Zeitstempel
Die spezielle Spalte timestamp
wird verwendet, um die Datumsbereiche für die Abfrage bereitzustellen. Ein Datumsbereich kann durch einen BETWEEN
-Ausdruck oder ein mit AND
verbundenes Paar aus den Überprüfungen timestamp
>
, >=
, <
, <=
definiert werden.timestamp
ist optional, und falls kein vollständiger Bereich angegeben wird, werden die Standardwerte verwendet:
- Wenn nur ein Minimum angegeben wird (
timestamp > X
odertimestamp >= X
), reicht der Bereich von X bis jetzt. - Wenn nur ein Maximum angegeben wird (
timestamp < X
odertimestamp <= X
), reicht der Bereich von X bis die 30 Tage vor X. - Wenn nichts angegeben wird, umfasst der Bereich die letzten 30 Tage bis jetzt.
Der Zeitstempelbereich wird in der Rangfolgenanfrage in ein globales Segment für den Datumsbereich konvertiert.
Das Zeitstempelfeld kann auch als Datums-/Uhrzeitfunktion verwendet werden, um den Zeitstempel des Ereignisses zu analysieren und zu kürzen.
Datumsbereich
Die daterange
Spalte funktioniert ähnlich wie timestamp
. Die Segmentierung ist jedoch auf volle Tage beschränkt. daterange
ist ebenfalls optional und hat denselben Standardbereich wie timestamp
.
Das Feld daterange
kann auch in Datums-/Uhrzeitfunktionen verwendet werden, um das Datum des Ereignisses zu analysieren und ggf. zu kürzen.
Die daterangeName
Spalte kann verwendet werden, um Ihre Abfrage mithilfe eines benannten Datumsbereichs wie Last Quarter
zu segmentieren.
daterange
, die weniger als einen Tag umfassen (Stunde, 30 Minuten, 5 Minuten usw.).Segment-ID
Die Spalte Speziell filterId
ist optional und wird verwendet, um ein extern definiertes Segment auf die Abfrage anzuwenden. Das Anwenden eines extern definierten Segments auf eine Abfrage ähnelt dem Ziehen eines Segments in einen Bereich in Workspace. Es können mehrere Segment-IDs verwendet werden, indem sie AND
werden.
Neben filterId
können Sie filterName
verwenden, um den Namen eines Segments anstelle der ID zu verwenden.
Klausel „Where“
Die Klausel WHERE
wird in drei Schritten umgesetzt:
-
Suche des Datumsbereichs aus dem Sonderfeld
timestamp
,daterange
oderdaterangeName
. -
Suchen Sie alle extern definierten
filterId
oderfilterName
, die in das Segment aufgenommen werden sollen. -
Wandeln Sie die verbleibenden Ausdrücke in Ad-hoc-Segmente um.
Die Umsetzung erfolgt durch Parsen der ersten Ebene von AND
s in der WHERE
-Klausel. Jeder Ausdruck mit AND
auf oberster Ebene muss mit einem der oben genannten übereinstimmen. Alles, was tiefer als die erste Ebene von AND
s liegt oder wenn die WHERE
-Klausel OR
s auf der obersten Ebene verwendet, wird als Ad-hoc-Segment gehandhabt.
Sortierreihenfolge
Standardmäßig sortiert die Abfrage die Ergebnisse nach der ersten ausgewählten Metrik in absteigender Reihenfolge. Sie können die Standardsortierreihenolge überschreiben, indem Sie ORDER BY ... ASC
oder ORDER BY ... DESC
angeben. Wenn Sie ORDER BY
verwenden, müssen Sie in der ersten ausgewählten Metrik ORDER BY
angeben.
Sie können die Reihenfolge auch umdrehen, indem Sie -
(Minus) vor der Metrik verwenden. Die beiden folgenden Anweisungen ergeben dieselbe Reihenfolge:
ORDER BY metric1 ASC
ORDER BY -metric1 DESC
Unterstützung für allgemeine Funktionen
CAST(`timestamp` AS STRING)
oder`timestamp`::string
CAST
-Funktion wird ignoriert.WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')
WHERE
-Klausel.WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
WHERE
-Klausel, wobei optional ein Format für diese Zeitzeichenfolge angegeben werden kann.WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')
WHERE
-Klausel.WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
WHERE
-Klausel, wobei optional ein Format für diese Datumszeichenfolge angegeben werden kann.Unterstützung für Dimensionsfunktionen
Diese Funktionen können für Dimensionen in der WHERE
- oder SELECT
-Klausel oder in bedingten Metriken verwendet werden.
Zeichenfolgen-Funktionen
SELECT LOWER(name) AS lower_name
Funktionen für Datum/Uhrzeit
SELECT YEAR(`timestamp`)
SELECT MONTH(`timestamp`)
SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)
SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)
SELECT WEEK(`timestamp`)
SELECT QUARTER(`timestamp`)
SELECT HOUR(`timestamp`)
SELECT MINUTE(`timestamp`)
SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)
Folgende Teile werden unterstützt:
-Suchbegriffe:
YEAR
, MONTH
, DAYOFMONTH
, DAYOFWEEK
, DAYOFYEAR
, WEEK
, QUARTER
, HOUR
, MINUTE
.-Zeichenfolgen:
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
, 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
oder 'MINUTE'
.SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)
Unterstützte Zeichenfolgenteile sind:
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
, 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
o der 'MINUTE'
.SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)
Folgende Zeichenfolgengranularitäten werden unterstützt:
'YEAR'
, 'Y'
, 'MONTH'
, 'M'
, 'DAYOFMONTH'
, 'DAY'
, 'D'
, 'DAYOFWEEK'
, 'DOW'
, 'DAYOFYEAR'
, 'DOY'
, 'WEEK'
, 'WOY
, 'W'
, 'QUARTER'
, 'QOY'
, 'Q'
, 'HOUR'
oder 'MINUTE'
.Teilweise Unterstützung
Einige SQL-Funktionen werden von der BI-Erweiterung nur teilweise unterstützt und geben nicht dieselben Ergebnisse zurück, die Sie bei anderen Datenbanken sehen. Diese spezifische Funktion wird in SQL verwendet, das von verschiedenen BI-Tools generiert wurde, für die die BI-Erweiterung keine exakte Übereinstimmung aufweist. Daher konzentriert sich die BI-Erweiterung auf eine begrenzte Implementierung, die die minimale Verwendung von BI-Tools abdeckt, ohne Fehler auszulösen. Weitere Informationen finden Sie in der Tabelle unten.
MIN(daterange)
oderMAX(daterange)
MIN()
für timestamp
, daterange
oder eines der Elemente vom Typ daterangeX
wie daterangeday
gibt die letzten zwei Jahre zurück.MAX()
für timestamp
, daterange
oder eines der Elemente vom Typ daterangeX
wie daterangeday
gibt das aktuelle Datum/die aktuelle Uhrzeit zurück.MIN()
oder MAX()
für eine andere Dimension, Metrik oder einen anderen Ausdruck gibt 0 zurück.