查询加速存储报告分析指南
通过查询加速存储，您可以缩短从数据中获得关键洞察所需的时间和处理能力。 通常，会定期（例如，每小时或每天）处理数据，以创建和报告聚合视图。 对汇总数据生成的这些报表的分析得出旨在改进业务绩效的分析。 查询加速存储提供缓存服务、并发、交互体验和无状态API。 但是，它假定数据经过预处理并进行了优化，以便进行聚合查询，而不是进行原始数据查询。
利用查询加速存储，可构建自定义数据模型和/或扩展现有Adobe Real-time Customer Data Platform数据模型。 然后，您可以参与报表分析，或将报表分析嵌入到您选择的报表/可视化框架中。 请参阅Real-time Customer Data Platform分析数据模型文档，以了解如何 自定义SQL查询模板，以便为营销和关键绩效指标(KPI)用例创建Real-Time CDP报表.
Adobe Experience Platform的Real-Time CDP数据模型提供对用户档案、区段和目标的分析，并启用Real-Time CDP分析功能板。 本文档将指导您完成创建报表分析数据模型的过程，以及如何根据需要扩展Real-Time CDP数据模型。
先决条件
本教程使用用户定义的功能板在Platform UI中可视化来自自定义数据模型的数据。 请参阅 用户定义的功能板文档 以了解有关此功能的更多信息。
快速入门
需要使用Distiller SKU来构建自定义数据模型，以便进行报表分析，并扩展包含丰富的Platform数据的Real-Time CDP数据模型。 请参阅 包装, 护栏和 许可 与数据Distiller SKU相关的文档。 如果您没有Data Distiller SKU，请联系您的Adobe客户服务代表以了解更多信息。
构建报表分析数据模型
本教程使用构建受众分析数据模型的示例。 如果您使用一个或多个广告商平台来访问受众，则可以使用广告商的API获取与受众大致匹配的计数。
首先，您有一个来自源的初始数据模型（可能来自广告商平台API）。 要汇总原始数据，请创建一个报表分析模型，如下图所述。 这允许一个数据集获取受众匹配的上限和下限。
在本例中， externalaudiencereach 表/数据集基于ID，并跟踪匹配计数的下限和上限。 的 externalaudiencemapping 维度表/数据集将外部ID映射到Platform上的目标和区段。
使用数据Distiller创建报告分析模型
接下来，创建报表分析模型(audienceinsight 在本例中)，并使用SQL命令 ACCOUNT=acp_query_batch and TYPE=QSACCEL 以确保在加速存储上创建。 然后，使用查询服务创建 audienceinsight.audiencemodel 架构 audienceinsight 数据库。
数据Distiller SKU是 ACCOUNT=acp_query_batch 命令。 如果没有该模型，则会在数据湖上创建常规数据模型。
CREATE database audienceinsight WITH (TYPE=QSACCEL, ACCOUNT=acp_query_batch);
CREATE schema audienceinsight.audiencemodel;
创建表、关系和填充数据
现在，您已创建 audienceinsight 报告洞察模型，创建 externalaudiencereach 和 externalaudiencemapping 并在它们之间建立关系。 接下来，使用 ALTER TABLE 命令在表之间添加外键约束并定义关系。 以下SQL示例演示了如何执行此操作。
CREATE TABLE IF NOT exists audienceinsight.audiencemodel.externalaudiencereach
WITH ( DISTRIBUTION = REPLICATE ) AS
SELECT cast(null as int) approximate_count_upper_bound,
cast(null as string) deliverystatusdescription,
cast(null as timestamp) timeupdated ,
cast(null as int) operationstatuscode ,
cast(null as string) operationstatusdescription,
cast(null as int) approximate_count_lower_bound,
cast(null as timestamp)timecreated ,
cast(null as timestamp)timecontentupdated ,
cast(null as int) deliverystatuscode ,
cast(null as int) ext_custom_audience_id
WHERE false;
CREATE TABLE IF NOT exists audienceinsight.audiencemodel.externalaudiencemapping
WITH ( DISTRIBUTION = REPLICATE ) AS
SELECT cast(null as int) segment_id,
cast(null as int) destination_id,
cast(null as int) ext_custom_audience_id
WHERE false;
ALTER TABLE externalaudiencereach ADD CONSTRAINT FOREIGN KEY (ext_custom_audience_id) REFERENCES externalaudiencemapping (ext_custom_audience_id) NOT enforced;
成功执行两者后 ALTER TABLE ，则形成数值表和维表之间的关系。
运行语句后，使用 SHOW datagroups; 命令从 audienceinsight.audiencemodel. 您的列表结果应类似于下面提供的示例。
只有加速存储中的数据才能从查询服务无状态API端点访问 POST /data/foundation/query/accelerated-queries.
Database | Schema | GroupType | ChildType | ChildName | PhysicalParent | ChildId
-----------------+---------------+-----------+----------------------+-------------------------+----------------+--------------------------------------
audienceinsight | audiencemodel | QSACCEL | Data Warehouse Table | externalaudiencemapping | true | 9155d3b4-889d-41da-9014-5b174f6fa572
audienceinsight | audiencemodel | QSACCEL | Data Warehouse Table | externalaudiencereach | true | 1b941a6d-6214-4810-815c-81c497a0b636
查询报表分析数据模型
使用查询服务查询 audiencemodel.externalaudiencereach 维度表。 下方提供了查询示例。
SELECT a.ext_custom_audience_id,
a.approximate_count_upper_bound
FROM audiencemodel.externalaudiencereach AS a
LEFT OUTER JOIN audiencemodel.externalaudiencemapping AS b
ON ( ( a.ext_custom_audience_id ) =
( b.ext_custom_audience_id ) )
GROUP BY a.ext_custom_audience_id,
a.approximate_count_upper_bound
LIMIT 5000 ;
列表结果包括计数和ID。
ext_custom_audience_id | approximate_count_upper_bound
------------------------+-------------------------------
23850912218170554 | 1000
23850808585120554 | 1012000
23850808585220554 | 100000
23850814978560554 | 1000
23850808585180554 | 421000
23850814978510554 | 3001000
23850814978530554 | 300000
23850912218160554 | 105000
23850808584990554 | 1000
23850809520110554 | 1000
(10 rows)
使用Real-Time CDP分析数据模型扩展您的数据模型
您可以通过更多详细信息来扩展受众模型，以创建更丰富的维度表。 例如，您可以将区段名称和目标名称映射到外部受众标识符。 要实现此目的，请使用查询服务创建或刷新新数据集，并将其添加到受众模型，该模型将区段和目标与外部标识组合在一起。 下图说明了此数据模型扩展的概念。
创建维度表以扩展报表分析模型
使用查询服务将扩充的Real-Time CDP维度数据集中的关键描述性属性添加到 audienceinsight 数据模型，并在事实表和新维度表之间建立关系。 以下SQL演示了如何将现有维度表集成到报表分析数据模型中。
CREATE TABLE audienceinsight.audiencemodel.external_seg_dest_map AS
SELECT ext_custom_audience_id,
destination_name,
segment_name,
destination_status,
a.destination_id,
a.segment_id
FROM externalaudiencemapping AS a
LEFT OUTER JOIN adwh_dim_segments AS b
ON ( ( a.segment_id ) = ( b.segment_id ) )
LEFT OUTER JOIN adwh_dim_destination AS c
ON ( ( a.destination_id ) = ( c.destination_id ) );
ALTER TABLE externalaudiencereach ADD CONSTRAINT FOREIGN KEY (ext_custom_audience_id) REFERENCES external_seg_dest_map (ext_custom_audience_id) NOT enforced;
使用 SHOW datagroups; 命令确认创建附加 external_seg_dest_map 维度表。
Database | Schema | GroupType | ChildType | ChildName | PhysicalParent | ChildId
-----------------+----------------+-----------+----------------------+----------------------------------------------------+----------------+--------------------------------------
audienceinsight | audiencemodel | QSACCEL | Data Warehouse Table | external_seg_dest_map | true | 4b4b86b7-2db7-48ee-a67e-4b28cb900810
audienceinsight | audiencemodel | QSACCEL | Data Warehouse Table | externalaudiencemapping | true | b0302c05-28c3-488b-a048-1c635d88dca9
audienceinsight | audiencemodel | QSACCEL | Data Warehouse Table | externalaudiencereach | true | 4485c610-7424-4ed6-8317-eed0991b9727
查询扩展的加速存储报告分析数据模型
现在， audienceinsight 数据模型已得到扩展，可供查询。 以下SQL显示映射的目标和区段的列表。
SELECT a.ext_custom_audience_id,
b.destination_name,
b.segment_name,
b.destination_status,
b.destination_id,
b.segment_id
FROM audiencemodel.externalaudiencereach1 AS a
LEFT OUTER JOIN audiencemodel.external_seg_dest_map AS b
ON ( ( a.ext_custom_audience_id ) = (
b.ext_custom_audience_id ) )
LIMIT 25;
查询会返回查询加速存储上的所有数据集：
ext_custom_audience_id | destination_name | segment_name | destination_status | destination_id | segment_id
------------------------+------------------+---------------------------+--------------------+----------------+-------------
23850808595110554 | FCA_Test2 | United States | enabled | -605911558 | -1357046572
23850799115800554 | FCA_Test2 | Born in 1980s | enabled | -605911558 | -1224554872
23850799115790554 | FCA_Test2 | Born in 1970s | enabled | -605911558 | 1899603869
23850798177620554 | FCA_Test1 | Billionaires | enabled | 321720439 | 1401872665
23850814978560554 | FCA_Test3 | Canada - Saskatchewan | enabled | 1182494936 | -1917996562
23850808585180554 | FCA_Test3 | United States | enabled | 1182494936 | -1357046572
23850814978530554 | FCA_Test3 | Canada - British Columbia | enabled | 1182494936 | -652840507
23850808585120554 | FCA_Test3 | Canada - Quebec | enabled | 1182494936 | -519557860
23850809520110554 | FCA_Test3 | Born in 1960s | enabled | 1182494936 | 237824266
23850808585220554 | FCA_Test3 | Western Canada | enabled | 1182494936 | 1075937528
23850808584990554 | FCA_Test3 | Canada - Ontario | enabled | 1182494936 | 1593438041
23850814978510554 | FCA_Test3 | Canada - Alberta | enabled | 1182494936 | 1862946783
23850912218170554 | FCA_Test4 | Canada - Alberta | enabled | 1549248886 | 1862946783
23850912218160554 | FCA_Test4 | Born in 1970s | enabled | 1549248886 | 1899603869
使用用户定义的功能板可视化您的数据
现在，您已创建自定义数据模型，接下来可以使用自定义查询和用户定义的功能板来显示数据。
以下SQL提供了按目标中受众划分匹配计数的方法，以及按区段划分每个目标受众的方法。
SELECT b.destination_name,
a.approximate_count_upper_bound,
b.segment_name
FROM audiencemodel.externalaudiencereach AS a
LEFT OUTER JOIN audiencemodel.external_seg_dest_map AS b
ON ( ( a.ext_custom_audience_id ) = (
b.ext_custom_audience_id ) )
GROUP BY b.destination_name,
a.approximate_count_upper_bound,
b.segment_name
ORDER BY b.destination_name
LIMIT 5000
下图提供了一个使用报表分析数据模型实现的可能自定义可视化的示例。
自定义数据模型可在用户定义的仪表板工作区的可用数据模型列表中找到。 请参阅 用户定义的仪表板指南 以了解如何使用自定义数据模型。
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