Filtern von Daten auf Zeilenebene für eine Quelle mithilfe der Flow Service API
Dieses Tutorial enthält Schritte zum Filtern von Daten auf Zeilenebene für eine Quelle mithilfe der Flow Service API.
Erste Schritte
Dieses Tutorial setzt ein Grundverständnis der folgenden Komponenten von Adobe Experience Platform voraus:
- Quellen: Experience Platform ermöglicht die Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet Ihnen die Möglichkeit, die eingehenden Daten mithilfe von Platform-Services zu strukturieren, zu kennzeichnen und anzureichern.
- Sandboxes: Experience Platform bietet virtuelle Sandboxes, die eine einzelne Platform-Instanz in separate virtuelle Umgebungen unterteilen, damit Sie Programme für digitale Erlebnisse entwickeln und weiterentwickeln können.
Verwenden von Platform-APIs
Informationen darüber, wie Sie Platform-APIs erfolgreich aufrufen können, finden Sie im Handbuch unter Erste Schritte mit Platform-APIs.
Filtern von Quelldaten
Im Folgenden werden die Schritte beschrieben, die zum Filtern von Daten auf Zeilenebene für Ihre Quelle durchgeführt werden müssen.
Verbindungsspezifikationen nachschlagen
Bevor Sie die API zum Filtern von Daten auf Zeilenebene für eine Quelle verwenden können, müssen Sie zunächst die Verbindungsspezifikationsdetails Ihrer Quelle abrufen, um die von einer bestimmten Quelle unterstützten Operatoren und Sprachen zu bestimmen.
Um die Verbindungsspezifikation einer bestimmten Quelle abzurufen, stellen Sie eine GET-Anfrage an die /connectionSpecs
Endpunkt der Flow Service API bei Angabe des Eigenschaftsnamens Ihrer Quelle als Teil Ihrer Abfrageparameter.
API-Format
GET /connectionSpecs/{QUERY_PARAMS}
{QUERY_PARAMS}
name
Eigenschaft und Festlegen "google-big-query"
in Ihrer Suche.Anfrage
Die folgende Anfrage ruft Verbindungsspezifikationen für ab. Google BigQuery.
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/connectionSpecs?property=name=="google-big-query"' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt die Verbindungsspezifikationen für Google BigQuery, einschließlich Informationen zur unterstützten Abfragesprache und logischen Operatoren.
"attributes": {
"filterAtSource": {
"enabled": true,
"queryLanguage": "SQL",
"logicalOperators": [
"and",
"or",
"not"
],
"comparisonOperators": [
"=",
"!=",
"<",
"<=",
">",
">=",
"like",
"in"
],
"columnNameEscapeChar": "`",
"valueEscapeChar": "'"
}
attributes.filterAtSource.enabled
attributes.filterAtSource.queryLanguage
attributes.filterAtSource.logicalOperators
attributes.filterAtSource.comparisonOperators
attributes.filterAtSource.columnNameEscapeChar
attributes.filterAtSource.valueEscapeChar
Vergleichsoperatoren
==
!=
<
>
<=
>=
like
WHERE
-Klausel, um nach einem angegebenen Muster zu suchen.in
Filterbedingungen für die Aufnahme festlegen
Nachdem Sie die von Ihrer Quelle unterstützten logischen Operatoren und Abfragesprachen identifiziert haben, können Sie mithilfe der Profile Query Language (PQL) die Filterbedingungen festlegen, die auf Ihre Quelldaten angewendet werden sollen.
Im folgenden Beispiel werden Bedingungen nur auf ausgewählte Daten angewendet, die den bereitgestellten Werten für die Knotentypen entsprechen, die als Parameter aufgeführt sind.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "city"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "DDN"
}
]
}
}
Datenvorschau
Sie können eine Vorschau Ihrer Daten anzeigen, indem Sie eine GET an die /explore
Endpunkt der Flow Service API bei Bereitstellung filters
als Teil Ihrer Abfrageparameter verwenden und Ihre PQL-Eingabebedingungen in Base64.
API-Format
GET /connections/{BASE_CONNECTION_ID}/explore?objectType=table&object={TABLE_PATH}&preview=true&filters={FILTERS}
{BASE_CONNECTION_ID}
{TABLE_PATH}
{FILTERS}
Anfrage
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/connections/89d1459e-3cd0-4069-acb3-68f240db4eeb/explore?objectType=table&object=TESTFAS.FASTABLE&preview=true&filters=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\' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Antwort
Eine erfolgreiche Anfrage gibt die folgende Antwort zurück.
{
"format": "flat",
"schema": {
"columns": [
{
"name": "FIRSTNAME",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "LASTNAME",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "CITY",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "AGE",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "HEIGHT",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "ISEMPLOYED",
"type": "boolean",
"xdm": {
"type": "boolean"
}
},
{
"name": "POSTG",
"type": "boolean",
"xdm": {
"type": "boolean"
}
},
{
"name": "LATITUDE",
"type": "double",
"xdm": {
"type": "number"
}
},
{
"name": "LONGITUDE",
"type": "double",
"xdm": {
"type": "number"
}
},
{
"name": "JOINEDDATE",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
},
{
"name": "CREATEDAT",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
},
{
"name": "CREATEDATTS",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
}
]
},
"data": [
{
"CITY": "MZN",
"LASTNAME": "Jain",
"JOINEDDATE": "2022-06-22T00:00:00",
"LONGITUDE": 1000.222,
"CREATEDAT": "2022-06-22T17:19:33",
"FIRSTNAME": "Shivam",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "169",
"CREATEDATTS": "2022-06-22T17:19:33",
"ISEMPLOYED": true,
"LATITUDE": 2000.89,
"AGE": "25"
},
{
"CITY": "MUM",
"LASTNAME": "Kreet",
"JOINEDDATE": "2022-09-07T00:00:00",
"LONGITUDE": 10500.01,
"CREATEDAT": "2022-09-07T17:19:33",
"FIRSTNAME": "Rakul",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "155",
"CREATEDATTS": "2022-09-07T17:19:33",
"ISEMPLOYED": false,
"LATITUDE": 2500.89,
"AGE": "42"
},
{
"CITY": "MAN",
"LASTNAME": "Lee",
"JOINEDDATE": "2022-09-14T00:00:00",
"LONGITUDE": 1000.222,
"CREATEDAT": "2022-09-14T05:02:33",
"FIRSTNAME": "Denzel",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "185",
"CREATEDATTS": "2022-09-14T05:02:33",
"ISEMPLOYED": true,
"LATITUDE": 123.89,
"AGE": "16"
}
]
}
Quellverbindung für gefilterte Daten erstellen
Um eine Quellverbindung zu erstellen und gefilterte Daten zu erfassen, stellen Sie eine POST-Anfrage an die /sourceConnections
-Endpunkt hinzugefügt werden, während Sie Ihre Filterbedingungen als Teil Ihrer Hauptteilparameter angeben.
API-Format
POST /sourceConnections
Anfrage
Die folgende Anfrage erstellt eine Quellverbindung zum Erfassen von Daten aus test1.fasTestTable
where city
= DDN
.
curl -X POST \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/sourceConnections' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"name": "BigQuery Source Connection",
"description": "Source Connection for Filter test",
"baseConnectionId": "89d1459e-3cd0-4069-acb3-68f240db4eeb",
"data": {
"format": "tabular"
},
"params": {
"tableName": "test1.fasTestTable",
"filters": {
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "city"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "DDN"
}
]
}
}
},
"connectionSpec": {
"id": "3c9b37f8-13a6-43d8-bad3-b863b941fedd",
"version": "1.0"
}
}'
Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt die eindeutige Kennung (id
) der neu erstellten Quellverbindung zurück.
{
"id": "b7581b59-c603-4df1-a689-d23d7ac440f3",
"etag": "\"ef05d265-0000-0200-0000-6019e0080000\""
}
Anhang
Dieser Abschnitt enthält weitere Beispiele für verschiedene Payloads zum Filtern.
Besondere Bedingungen
Sie können die anfängliche fnApply
für Szenarien, die nur eine Bedingung erfordern.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "like",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "firstname"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "%s"
}
]
}
}
Verwenden der in
operator
Ein Beispiel für den Operator finden Sie unten in der Beispiel-Payload . in
.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "and",
"params": [
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "in",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "firstname"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": [
"Ramen",
"John"
]
}
]
}
]
}
}
Verwenden der isNull
operator
Ein Beispiel für den Operator finden Sie unten in der Beispiel-Payload . isNull
.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "isNull",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "complaint_type"
}
]
}
}
Verwenden der NOT
operator
Ein Beispiel für den Operator finden Sie unten in der Beispiel-Payload . NOT
.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "NOT",
"params": [
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "isNull",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "complaint_type"
}
]
}
]
}
}
Beispiel mit verschachtelten Bedingungen
Ein Beispiel für komplexe verschachtelte Bedingungen finden Sie unten in der Beispiel-Payload .
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "and",
"params": [
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": ">=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "age"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": 20
}
]
},
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "<=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "age"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": 30
}
]
},
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "or",
"params": [
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "!=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "city"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "PUD"
}
]
},
{
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "joinedDate"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "2020-04-22"
}
]
}
]
}
]
}
}