Arbeiten mit Data Warehouse-Ansichten
In diesem Dokument werden Zweck und Verwendung von Data Warehouse Views
beschrieben, auf die durch Navigieren zu Manage Data > Data Warehouse Views zugegriffen werden kann. Im Folgenden finden Sie eine Erläuterung dessen, was es tut und wie Ansichten erstellt werden, sowie ein Beispiel dafür, wie Sie mit Data Warehouse Views
Facebook und AdWords Ausgabedaten konsolidieren können.
Allgemeiner Zweck
Die Funktion "Data Warehouse Views
" ist eine Methode zum Erstellen neuer in Lagern gespeicherter Tabellen durch Ändern einer vorhandenen Tabelle oder durch Zusammenführen oder Konsolidieren mehrerer Tabellen mithilfe von SQL. Nachdem ein Data Warehouse View
durch einen Aktualisierungszyklus erstellt und verarbeitet wurde, wird es in Ihrer Data Warehouse als neue Tabelle unter dem Dropdown-Menü Data Warehouse Views
ausgefüllt, wie unten dargestellt:
Von hier aus funktioniert Ihre neue Ansicht wie jede andere Tabelle, sodass Sie neue berechnete Spalten erstellen oder Metriken und Berichte darüber erstellen können.
Data Warehouse Views
wird hauptsächlich verwendet, um mehrere ähnliche, aber unterschiedliche Tabellen zusammenzufassen, sodass alle Berichte auf einer einzigen neuen Tabelle erstellt werden können. Einige gängige Beispiele sind das Konsolidieren der Tabellen aus einer Legacy-Datenbank und einer Live-Datenbank, um historische und aktuelle Daten zu kombinieren, oder das Kombinieren mehrerer Anzeigenquellen wie Facebook und AdWords zu einer einzigen Consolidated ad spend
-Tabelle.
Wenn Sie mit SQL vertraut sind, verwenden beide dieser Konsolidierungsbeispiele die Funktion UNION
, Sie können jedoch beim Erstellen einer neuen Ansicht jede PostgreSQL-Syntax und -Funktionen verwenden.
Erstellen und Verwalten von Data Warehouse-Ansichten
Neue Data Warehouse Views
-Ansichten können erstellt und vorhandene gelöscht werden, indem Sie zu Manage Data > Data Warehouse Views navigieren, wie unten dargestellt:
Von hier aus können Sie eine Ansicht erstellen, indem Sie die folgenden Beispielanweisungen befolgen:
-
Wenn Sie eine vorhandene Ansicht beobachten, klicken Sie auf New Data Warehouse View , um ein leeres Abfragefenster zu öffnen. Wenn bereits ein leeres Abfragefenster geöffnet ist, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.
-
Geben Sie im Feld
View Name
einen Namen für die Ansicht ein. Der hier angegebene Name bestimmt den Anzeigenamen für die Ansicht auf der Data Warehouse.View names
ist auf Kleinbuchstaben, Zahlen und Unterstriche (_) beschränkt. Alle anderen Zeichen sind verboten. -
Geben Sie Ihre Abfrage mit der standardmäßigen PostgreSQL-Syntax in das Fenster mit dem Titel
Select Query
ein.note note NOTE Ihre Abfrage muss auf bestimmte Spaltennamen verweisen. Die Verwendung des Zeichens *
zur Auswahl aller Spalten ist nicht zulässig. -
Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Save , um Ihre Ansicht zu speichern. Ihre Ansicht hat vorübergehend den Status "
Pending
", bis sie durch den nächsten vollständigen Aktualisierungszyklus verarbeitet wird. Ab diesem Zeitpunkt erhält der Status den Status "Active
". Nach der Verarbeitung durch eine Aktualisierung kann Ihre Ansicht in Berichten verwendet werden.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass die zugrunde liegende Abfrage, die zum Generieren eines Data Warehouse View
verwendet wird, nach dem Speichern nicht bearbeitet werden kann. Wenn Sie die Struktur eines Data Warehouse View
anpassen müssen, müssen Sie eine Ansicht erstellen und alle berechneten Spalten, Metriken oder Berichte manuell von der ursprünglichen Ansicht zur neuen migrieren. Nach Abschluss der Migration können Sie die Originalansicht sicher löschen. Da Data Warehouse Views
nicht bearbeitbar ist, empfiehlt Adobe, die Ausgabe Ihrer Abfrage mit dem SQL Report Builder
zu testen, bevor Sie Ihre Abfrage als Data Warehouse-Ansicht speichern.
Beispiel: Facebook - und Google AdWords -Daten
Sehen Sie sich eines der oben in diesem Artikel erwähnten Beispiele an: Konsolidierung von Facebook und AdWords Ausgabedaten in einer neuen konsolidierten Anzeigentabelle. In den meisten Fällen umfasst dies die Konsolidierung von zwei Tabellen mit unten stehenden Beispieldatensätzen:
Ad source: Google AdWords
Table name: campaigns67890
Sample data:
_id
campaign
adClicks
date
impressions
adCost
Ad source: Facebook
Table name: facebook_ads_insights_12345
Sample data:
_id
campaign
adClicks
date
impressions
adCost
Um eine einzelne Tabelle mit Werbeausgaben zu erstellen, die sowohl Facebook als auch Google AdWords -Kampagnen enthält, müssen Sie eine SQL-Abfrage schreiben und die Funktion UNION ALL
verwenden. Eine UNION ALL
-Anweisung wird meist verwendet, um mehrere verschiedene SQL-Abfragen zu kombinieren und gleichzeitig die Ergebnisse jeder Abfrage an eine einzelne Ausgabe anzuhängen.
Es gibt einige Anforderungen an eine UNION
-Anweisung, die erwähnt werden müssen, wie in der PostgreSQL- Dokumentation beschrieben:
- Alle Abfragen müssen dieselbe Anzahl von Spalten zurückgeben
- Die entsprechenden Spalten müssen identische Datentypen aufweisen
Beim Ausführen einer UNION
- oder UNION ALL
-Anweisung spiegeln die Namen der Spalten in der endgültigen Ausgabe die Spaltenbenennung in Ihrer ersten Abfrage wider.
Normalerweise erfordert die Konsolidierung Ihrer Facebook- und Google AdWords-Ausgabedaten in einem Data Warehouse View
die Erstellung einer Tabelle mit sieben Spalten, wobei eine Abfrage ähnlich der folgenden erstellt wird:
SELECT
"_id" as id,
'AdWords' as ad_source,
"date",
"campaign",
"adCost" as spend,
"impressions",
"adClicks" as clicks
FROM campaigns67890
UNION
SELECT
"_id" as id,
'Facebook' as ad_source,
"date_start" as date,
"campaign_name" as campaign,
"spend",
"impressions",
"clicks"
FROM facebook_ads_insights_12345
Einige wichtige Punkte zu den oben genannten Themen:
- Aus Gründen der Klarheit werden alle Spalten oberhalb so alidiert, dass die Namen in allen Abfragen übereinstimmen. Dies ist jedoch nicht erforderlich. Die Reihenfolge, in der Spalten in den SELECT-Abfragen aufgerufen werden, bestimmt, wie sie in der Warteschlange angeordnet sind.
- Eine neue Spalte mit dem Namen
ad_source
wird erstellt, um die Filterung nach AdWords - oder Facebook -Daten zu vereinfachen. Beachten Sie, dass diese Abfrage alle Daten aus beiden Tabellen kombiniert. Wenn Sie keine Spalte wiead_source
erstellen, ist es nicht einfach, Ausgaben aus einer bestimmten Quelle zu identifizieren.
Durch das Speichern der obigen Abfrage als Data Warehouse View
wird eine Tabelle mit den Ausgaben Facebook und AdWords erstellt, die der folgenden ähnelt:
id
ad_source
date
campaign
spend
impressions
clicks
Anstatt für jede Anzeigenquelle einen separaten Satz von Marketing-Metriken zu erstellen, können Sie mit der obigen Tabelle nur einen einzigen Metriksatz erstellen, um alle Ihre Anzeigen zu erfassen.
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Das Schreiben von SQL und Erstellen von Data Warehouse Views
ist nicht im technischen Support enthalten. Das Services-Team bietet jedoch Unterstützung bei der Erstellung von Ansichten. Von der Migration einer alten Datenbank mit einer neuen Datenbank bis hin zur Erstellung einer einzigen Data Warehouse-Ansicht für eine bestimmte Analyse kann das Supportteam behilflich sein.
Normalerweise erfordert die Erstellung eines neuen Data Warehouse View
zur Konsolidierung von zwei bis drei ähnlich strukturierten Tabellen fünf Stunden Dienstzeit, was etwa 1.250 Dollar Arbeitszeit entspricht. Im Folgenden finden Sie jedoch einige gemeinsame Faktoren, durch die sich die erforderlichen Investitionen erhöhen können:
- Konsolidierung von mehr als drei Tabellen in einer einzigen Ansicht
- Erstellung mehrerer Data Warehouse-Ansichten
- Komplexe Fügelogik oder Filterbedingungen
- Konsolidierung von zwei oder mehr Tabellen mit unterschiedlichen Datenstrukturen