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 Dateningenieure und Analysten sind möglicherweise besser mit Power BI, Tableau Desktop oder anderen Business Intelligence- und Visualisierungs-Tools (auch als BI-Tools bezeichnet) 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.
Siehe Datenansichten für 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 ablaufende oder nicht ablaufende Anmeldeinformationen verwenden, um BI-Tools mit dem Customer Journey Analytics BI extension zu verbinden. Das Handbuch zu Anmeldeinformationen enthält weitere Informationen zum Festlegen ablaufender Anmeldeinformationen oder nicht ablaufender Anmeldeinformationen.
Im Folgenden finden Sie zusätzliche Schritte zum Einrichten von CJA-Berechtigungen
Ablaufende Anmeldeinformationen
Um ablaufende Anmeldeinformationen zu verwenden, können Sie:
- 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:
- Gewähren Sie Zugriff auf die Datenansichten, auf die Sie zugreifen möchten.
- Zugriff auf die Customer Journey Analytics BI-Erweiterung gewähren.
Nicht ablaufende Anmeldedaten
So verwenden Sie nicht ablaufende Anmeldeinformationen:
- Erstellen Sie unbefristete Anmeldedaten auf Experience Platform.
- Gewähren Sie Zugriff auf die nicht ablaufenden Anmeldeinformationen, indem Sie die unter " Anmeldeinformationen“Schritte ausführen.
Siehe Kunden-Journey-Zugriffssteuerung für weitere Informationen, insbesondere die Produktadministrator-zusätzlichen Berechtigungen 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
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
[SHIFT]
+[ENTER]
).
-
Suchen und Kopieren Ihrer PostgresSQL-Anmeldeinformationen 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
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 mit der Ausführung Ihrer Abfragen zu beginnen, fügen Sie die Befehlszeichenfolge in Ihr Terminal ein.
Weitere Informationen finden Sie Handbuch zur BenutzeroberflächeAbfrage-Editors .
BI-Tools
Derzeit wird die Customer Journey Analytics BI extension nur für Power BI und Tableau Desktop unterstützt und getestet. Andere BI-Tools, die die PSQL-Schnittstelle verwenden, funktionieren möglicherweise ebenfalls, werden jedoch noch nicht offiziell unterstützt.
-
Nachschlagen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldeinformationen 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
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 **** Host ****-Parameter aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen in das Textfeld Server ein.
-
Fügen Sie den **** Datenbank ****-Parameter aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen 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 nach dem Modus Datenverbindung gefragt 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 werden die Customer Journey Analytics-Datenansichtstabellen in Power BIs () .
-
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 sind unter Verbinden von Power BI mit dem Abfrage-Service zu finden.
-
-
Nachschlagen der Details Ihrer PostgresSQL-Anmeldeinformationen 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
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 **** Host ****-Parameter aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen in das Textfeld Server ein.
-
Fügen Sie den **** Port **** aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen in das Textfeld Port ein.
-
Fügen Sie den **** Datenbank ****-Parameter aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen 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 **** Password **** aus Experience Platform-Abfragen Anmeldeinformationen in das Textfeld Password ein.
-
Wählen Sie Anmelden aus.
-
-
Customer Journey Analytics-Datenansichten werden in der Liste „Tabelle als 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 erhalten Sie unter Verbinden von Tableau mit dem Abfrage-Service.
-
Siehe Verbinden von Clients mit dem Abfrage-Service, um einen Überblick und weitere Informationen über die verschiedenen verfügbaren Tools zu erhalten.
Siehe Anwendungsfälle über die Durchführung einer Reihe von Anwendungsfällen mit der Customer Journey Analytics BI-Erweiterung
Funktionalität
Standardmäßig wird für Ihre Datenansichten ein tabellensicherer Name aus ihrem Anzeigenamen generiert. Beispielsweise hat die Datenansicht mit dem Namen Meine Web-Datenansicht den Ansichtsnamen my_web_data_view
. Sie können einen bevorzugten Namen definieren, der in Ihrem BI-Tool für Ihre Datenansicht verwendet werden soll. Weitere Informationen Sie unterDatenansichtseinstellungen“.
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.
Datenschutzbeschriftungen 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 dem Customer Journey Analytics BI extension abgefragt werden, geeignete Warnungen oder Fehler an, wenn sie nicht den definierten Datenschutzkennzeichnungen 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, aber Sie können dies 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 dies jedoch in Ihrer SQL-
WHERE
-Klausel überschreiben, indem Sie die speziellentimestamp
oderdaterange
Spalten verwenden. -
Die BI-Erweiterung erfordert Aggregatabfragen. Sie können keine SQL-ähnlichen
SELECT * FROM ...
verwenden, um die rohen, zugrunde liegenden Zeilen abzurufen. Ihre Aggregatabfragen sollten auf allgemeiner Ebene Folgendes verwenden:-
Gesamtsummen mit
SUM
und/oderCOUNT
auswählen.
Beispiel:SELECT SUM(metric1), COUNT(*) FROM ...
-
Wählen Sie Metriken aus, die nach einer Dimension aufgeschlüsselt sind.
Zum BeispielSELECT dimension1, SUM(metric1), COUNT(*) FROM ... GROUP BY dimension1
-
Unterschiedliche Metrikwerte auswählen.
Zum BeispielSELECT DISTINCT dimension1 FROM ...
Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte SQL.
-
Unterstützte SQL
Die vollständige Referenz dazu, welcher SQL-Typ unterstützt wird, finden Sie unter SQL-Referenz für den Abfrage-Service.
In der folgenden Tabelle finden Sie Beispiele für die SQL, die Sie verwenden können.
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 |
|
Rangfolge oder Aufschlüsselung |
|
HAVING |
|
Eindeutige, obere Dimensionswerte |
|
Metriksummen |
|
Mehrere Dimensionen Aufschlüsselungen und obere eindeutige Werte |
|
subselect: filter additional results |
|
subselect: queryAcross data views |
|
Unterauswahl: Quelle mit mehreren Ebenen, Filtern und Aggregation |
Geschichtet, mit den Unterauswahlen:
Ebenen, die CTE WITH verwenden:
|
Wählt aus, wo die Metriken vor den Dimensionen erscheinen oder mit den Dimensionen gemischt werden |
|
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:
- Standardmäßig verfügbare Metriken;
- Wird in der Datenansicht definiert.
- Berechnete Metriken, die mit der Datenansicht kompatibel sind, auf die 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. Weitere Informationen finden Sie unter Eindeutige Werte zählen.- Inline-Berechnungen um Metriken im laufenden Betrieb zu kombinieren und/oder zu rechnen.
Unterschiedliche Werte zählen
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-Anweisungen SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid)
oder SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid)
geben den Wert der Metrik „Standard-Personen“ zurück, d. h. die Anzahl unterschiedlicher Personen. Bei anderen Dimensionen wird eine ungefähre Zählung der eindeutigen Personen zurückgegeben.
Bedingte Metriken
Sie können die Klausel IF
oder CASE
in der Funktion SUM
oder COUNT
einbetten, um eine zusätzliche Filterung hinzuzufügen, die spezifisch für eine ausgewählte Metrik ist. Das Hinzufügen dieser Klauseln ähnelt dem Anwenden eines Filters 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 mathematische Berechnungen auf Metrikausdrücke in Ihrer SELECT
anwenden. Diese Mathematik kann verwendet werden, anstatt die Mathematik in einer berechneten Metrik zu definieren. In der folgenden Tabelle sind die unterstützten Ausdruckstypen aufgeführt.
+
, -
, *
, /
, 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
Spezielle Spalten
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 minus 30 Tage bis X. - Wenn nichts angegeben wird, beträgt der Bereich von jetzt abzüglich 30 Tage bis jetzt.
Der Zeitstempelbereich wird in der RankedRequest in einen globalen Filter für den Datumsbereich konvertiert.
Das Zeitstempelfeld kann auch in Datums-/Uhrzeitfunktionen verwendet werden, um den Ereignis-Zeitstempel zu analysieren oder zu kürzen.
Datumsbereich
Die Spalte daterange
funktioniert ähnlich wie timestamp
. Die Filterung ist jedoch auf volle Tage beschränkt. daterange
ist ebenfalls optional und hat denselben Standardbereich wie timestamp
.
Das daterange
Feld kann auch in Datums-/Uhrzeitfunktionen verwendet werden, um das Ereignisdatum zu analysieren oder zu kürzen.
Die Spalte daterangeName
kann verwendet werden, um Ihre Abfrage mithilfe eines benannten Datumsbereichs wie Last Quarter
zu filtern.
daterange
Metriken, die weniger als einen Tag umfassen (Stunde, 30 Minuten, 5 Minuten usw.).Filter-ID
Die spezielle Spalte filterId
ist optional und wird verwendet, um einen extern definierten Filter auf die Abfrage anzuwenden. Das Anwenden eines extern definierten Filters auf eine Abfrage ähnelt dem Ziehen eines Filters auf ein Bedienfeld in Workspace. Es können mehrere Filter-IDs verwendet werden, indem sie AND
werden.
Zusammen mit filterId
können Sie filterName
verwenden, um den Namen eines Filters anstelle der ID zu verwenden.
Where-Klausel
Die WHERE
-Klausel wird in drei Schritten behandelt:
-
Suchen Sie den Datumsbereich aus den
timestamp
-,daterange
- oderdaterangeName
Spezialfeldern. -
Suchen Sie nach extern definierten
filterId
oderfilterName
, die in die Filterung aufgenommen werden sollen. -
Umwandeln der verbleibenden Ausdrücke in Ad-hoc-Filter.
Die Umsetzung erfolgt durch Parsen der ersten Ebene von AND
s in der WHERE
-Klausel. Jeder AND
-ed-Ausdruck der obersten Ebene muss mit einem der oben genannten übereinstimmen. Alles, was tiefer als die erste Ebene der AND
-Operatoren ist, oder, wenn die WHERE
-Klausel auf der obersten Ebene OR
-Operatoren verwendet, wird als Ad-hoc-Filter behandelt.
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 allgemeiner 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 der Dimension
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
Datums-/Uhrzeitfunktionen
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, die 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()
von timestamp
, daterange
oder einem der daterangeX
wie daterangeday
wird vor 2 Jahren zurückkehren.MAX()
am timestamp
, daterange
oder einem der daterangeX
wie daterangeday
wird das aktuelle Datum mit der aktuellen Uhrzeit zurückgegeben.MIN()
oder MAX()
für eine andere Dimension, Metrik oder einen anderen Ausdruck geben 0 zurück.