Extension Customer Journey Analytics BI

NOTE
Vous devez disposer de la variable Sélectionner pour utiliser les fonctionnalités décrites dans cette section. Contactez votre administrateur si vous ne savez pas quel package de Customer Journey Analytics vous disposez.

Le Customer Journey Analytics BI extension permet à SQL d’accéder aux vues de données que vous avez définies dans Customer Journey Analytics. Il se peut que les personnes chargées de votre ingénierie et de votre analyse des données maîtrisent bien Power BI, Tableau ou d’autres outils de Business Intelligence et de visualisation (appelés outils de BI). Elles peuvent désormais créer des rapports et des tableaux de bord en fonction des vues de données des utilisateurs et utilisatrices de Customer Journey Analytics lors de la création de leurs projets Analysis Workspace.

Le Query Service d’Adobe Experience Platform est l’interface SQL des données disponibles dans le lac de données d’Experience Platform. Avec le Customer Journey Analytics BI extension activé, la fonctionnalité de Query Service est étendue pour afficher vos vues de données de Customer Journey Analytics sous la forme de tableaux ou de vues dans une session Query Service. Par conséquent, les outils de Business Intelligence qui utilisent Query Service comme interface PostgresSQL bénéficient en toute transparence de cette fonctionnalité étendue.

Les principaux avantages sont les suivants :

  • Il n’est pas nécessaire de recréer une représentation équivalente des vues de données de Customer Journey Analytics dans l’outil de BI lui-même.
    Voir Vues des données pour plus d’informations sur les fonctionnalités des vues de données afin de comprendre ce qui doit être recréé.
  • La cohérence des rapports et analyses entre les outils de BI et Customer Journey Analytics est améliorée.
  • Il est possible de combiner des données de Customer Journey Analytics avec d’autres sources de données déjà disponibles dans les outils de BI.

Conditions préalables

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devez :

  • Configurez la fonctionnalité pour les profils de produits, les groupes d’utilisateurs et/ou les utilisateurs individuels appropriés. Les conditions d’accès sont les suivantes :

    • Adobe Experience Platform Query Service
    • Projets Workspace dans Customer Journey Analytics
    • Affichages de données CJA souhaités à utiliser
    • Accès à l’extension BI dans les outils de vue de données
  • Utilisez expirer sur les informations d’identification non arrivées à expiration pour connecter les outils de BI au Customer Journey Analytics BI extension. La variable Guide d’identification fournit des informations supplémentaires sur la définition des informations d’identification arrivant à expiration ou non arrivant à expiration.

Voir Contrôle d’accès dans la section Administration de Customer Journey Analytics pour plus d’informations.

Utilisation

Pour utiliser la fonctionnalité Customer Journey Analytics BI extension, vous pouvez utiliser SQL directement ou utiliser l’expérience de glisser-déposer disponible dans l’outil de BI spécifique.

SQL

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité directement dans les instructions SQL à l’aide du requêteur ou d’un client d’interface de ligne de commande (CLI) PostgresSQL standard.

Requêteur

Dans Adobe Experience Platform :

  1. Sélectionnez **** Requêtes **** dans ​ Gestion des données ​ depuis le rail de gauche.

  2. Sélectionnez Créer une requête ​ Créer une requête ​.

  3. Sélectionnez la variable cja ​ Base ​.

  4. Pour exécuter la requête, saisissez votre instruction SQL et sélectionnez l’événement Play (ou appuyez sur la touche [SHIFT] + [ENTER]).

Interface de ligne de commande PostgresSQL
  1. Recherchez et copiez vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :

    1. Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous ​ Gestion des données ​).

    2. Sélectionnez ​ Informations d’identification ​ dans la barre supérieure.

    3. Sélectionnez la variable cja ​ Base ​.

    4. Pour copier la chaîne de commande, utilisez Copier dans le ​ PSQL, commande ​ .

  2. Ouvrez une fenêtre de commande ou de terminal.

  3. Pour vous connecter et commencer à exécuter vos requêtes, collez la chaîne de commande dans votre terminal.

Voir Guide de l’interface utilisateur du requêteur pour plus d’informations.

Outils BI

Actuellement, la variable Customer Journey Analytics BI extension est pris en charge et testé uniquement pour Power BI et Tableau. D’autres outils de BI utilisant l’interface PSQL peuvent également fonctionner, mais ne sont pas encore pris en charge officiellement.

Power BI
  1. Recherchez les détails de vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :

    1. Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous ​ Gestion des données ​).

    2. Sélectionnez ​ Informations d’identification ​ dans la barre supérieure.

    3. Sélectionnez la variable cja ​ Base ​.

    4. Utilisez Copier pour copier chacun des paramètres d’identification Postgres (Hôte, Port, Base de données, Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice, etc.), en cas de besoin dans Power BI.

  2. Dans Power BI :

    1. Dans la fenêtre principale, sélectionnez ​ Obtenir des données ​ dans la barre d’outils supérieure.

    2. Sélectionnez Plus… dans le rail de gauche.

    3. Sur l’écran Obtenir des données, recherchez PostgresSQL et sélectionnez la ​ base de données PostgresSQL ​ dans la liste.

    4. Dans la boîte de dialogue ​ Base de données PostgressSQL ​, réalisez les actions suivantes :

      1. Collez le paramètre **** Hôte **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Serveur ​.

      2. Collez le paramètre **** Base de données **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Base de données ​.

        Ajoutez ?FLATTEN au paramètre ​ Base de données ​, de sorte à lire prod:cja?FLATTEN, par exemple. Voir Aplatissement des structures de données imbriquées à utiliser avec des outils de BI tiers pour plus d’informations.

      3. Lorsque vous êtes invité à Connectivité des données mode, sélectionnez DirectQuery.

      4. Vous devez fournir un Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice et un Mot de passe. Utilisez les mêmes paramètres d’Informations d’identification que pour les requêtes Experience Platform.

    5. Une fois la connexion établie, les tableaux de vue de données du Customer Journey Analytics apparaissent dans le ​ Navigateur ​.

    6. Sélectionnez les tableaux des vues de données à utiliser, puis sélectionnez ​ Charger ​.

    Toutes les dimensions et mesures associées à un ou plusieurs tableaux sélectionnés s’affichent dans le volet de droite et sont prêtes à être utilisées dans vos visualisations.

    Voir Connecter Power BI à Query Service pour plus d’informations.

Tableau
  1. Recherchez les détails de vos informations d’identification PostgresSQL dans Adobe Experience Platform :

    1. Sélectionnez **** Requêtes **** depuis le rail de gauche (sous ​ Gestion des données ​).

    2. Sélectionnez ​ Informations d’identification ​ dans la barre supérieure.

    3. Sélectionnez la variable cja ​ Base ​.

    4. Utilisez Copier pour copier chacun des paramètres d’informations d’identification Postgres (Hôte, Port, Base de données, Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice, etc.) en cas de besoin dans Tableau.

  2. Dans Tableau :

    1. Sélectionnez **** Plus **** depuis ​ Vers un serveur ​ dans le rail de gauche.

    2. Sélectionnez ​ PostgresSQL ​ dans la liste.

    3. Dans la boîte de dialogue PostgresSQL, réalisez les actions suivantes :

      1. Collez le paramètre **** Hôte **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Serveur ​.

      2. Collez le paramètre **** Port **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Serveur ​.

      3. Collez le paramètre **** Base de données **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Base de données ​.

        Ajoutez %3FFLATTEN au paramètre ​ Base de données ​, de sorte à lire prod:cja%3FFLATTEN, par exemple. Voir Aplatissement des structures de données imbriquées à utiliser avec des outils de BI tiers pour plus d’informations.

      4. Sélectionnez **** Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice et mot de passe **** dans la liste ​ Authentification ​.

      5. Collez le paramètre **** Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Nom d’utilisateur ou d’utilisatrice ​.

      6. Collez le paramètre **** Mot de passe **** des Informations d’identification des requêtes Experience Platform dans le champ de texte ​ Mot de passe ​.

      7. Sélectionnez ​ Se connecter ​.

    4. Les vues de données du Customer Journey Analytics s’affichent sous forme de tableaux dans la variable ​ Tableau ​ liste.

    5. Faites glisser les tableaux à utiliser sur la zone de travail.

    Vous pouvez désormais utiliser les données des tableaux de vues de données pour créer vos rapports et visualisations.

    Voir Connecter Tableau à Query Service pour plus d’informations.

Voir Connecter des clients à Query Service pour une vue d’ensemble des différents outils disponibles et pour plus d’informations.

Fonctionnalité

Par défaut, vos vues de données ont un nom de tableau sécurisé généré à partir de leur nom convivial. Par exemple, la vue de données nommée Ma vue de données web possède le nom de la vue my_web_data_view. Vous pouvez définir un nom recommandé à utiliser dans votre outil de BI pour votre vue de données. Voir Paramètres d’affichage des données pour plus d’informations.

Pour utiliser les identifiants de vue de données comme noms de table, vous pouvez ajouter le paramètre optionnel CJA_USE_IDS sur le nom de la base de données lors de la connexion. Par exemple, prod:cja?CJA_USE_IDS affiche vos vues de données avec des noms tels que dv_ABC123.

Gouvernance des données

Les paramètres liés à la gouvernance de données dans Customer Journey Analytics sont hérités d’Adobe Experience Platform. L’intégration entre Customer Journey Analytics et la gouvernance de données Adobe Experience Platform permet l’étiquetage des données Customer Journey Analytics sensibles et l’application des politiques de confidentialité.

Les libellés et les politiques de confidentialité créés sur les jeux de données consommés par Experience Platform peuvent être affichés dans le workflow des vues de données Customer Journey Analytics. Par conséquent, les données interrogées à l’aide de la variable Customer Journey Analytics BI extension afficher des avertissements ou des erreurs appropriés lorsque vous ne respectez pas les étiquettes et stratégies de confidentialité définies ;

Liste des vues de données

Dans l’interface de ligne de commande PostgreSQL standard, vous pouvez répertorier vos vues à l’aide de \dv

prod:all=> \dv
                       List of relations
 Schema |                    Name                    | Type |  Owner
--------+--------------------------------------------+------+----------
 public | my_web_data_view                           | view | postgres
 public | my_mobile_data_view                        | view | postgres

Imbrication et aplatissement

Par défaut, le schéma de vos vues de données utilise des structures imbriquées, tout comme les schémas XDM d’origine. L’intégration prend également en charge l’option FLATTEN. Vous pouvez utiliser cette option pour forcer l’aplatissement du schéma des vues de données (et de tout autre tableau de la session). L’aplatissement permet une utilisation plus facile dans les outils de BI qui ne prennent pas en charge les schémas structurés. Voir Utiliser les structures de données imbriquées dans Query Service pour plus d’informations.

SQL pris en charge

Voir Référence SQL de Query Service pour obtenir une référence complète sur le type de SQL pris en charge.

Consultez le tableau ci-dessous pour obtenir des exemples de langage SQL à utiliser.

Exemples
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
Modèle Exemple
Découverte de schéma
SELECT * FROM dv1 WHERE 1=0
Classé/Répartition
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 filterId = '12345'
GROUP BY dim1
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02' AND
 AND (dim2 = 'A' OR dim3 IN ('X', 'Y', 'Z'))
GROUP BY dim1
HAVING clause
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
HAVING m1 > 100
Valeurs de dimension Distinct, top
SELECT DISTINCT dim1 FROM dv1
SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
SELECT dim1 AS dv1
FROM dv1
WHERE `timestamp` >= '2022-01-01' AND `timestamp` < '2022-01-02'
GROUP BY dim1
ORDER BY SUM(metric1)
LIMIT 15
Totaux des mesures
SELECT SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
Répartitions
multi-dimensions et top-distincts
SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1, dim2
SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2
SELECT DISTINCT dim1, dim2
FROM dv1
Sous-sélection :
Filtrer les
résultats
SELECT dim1, m1
FROM (
 SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1
)
WHERE dim1 in ('A', 'B')
Sous-sélection :
Requête dans
vues de données
SELECT key, SUM(m1) AS total
FROM (
 SELECT dim1 AS key, SUM(metric1) AS m1
 FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim1

 UNION

 SELECT dim2 AS key, SUM(m1) AS m1
 FROM dv2
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
 GROUP BY dim2
GROUP BY key
ORDER BY total
Sous-sélection :
Source mise en page,
filtrage,
et agrégation

Niveaux utilisant les sous-sélections :

SELECT rows.dim1, SUM(rows.m1) AS total
FROM (
 SELECT _.dim1,_.m1
 FROM (
 SELECT * FROM dv1
 WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
) _
 WHERE _.dim1 in ('A', 'B', 'C')
) rows
GROUP BY 1
ORDER BY total

Niveaux utilisant CTE WITH :

Avec des lignes AS (
 AVEC _ AS (
 SELECT * FROM data_ares
 OÙ `horodatage` ENTRE '2021-01-01' ET '2021-02-01'
 )
 SÉLECTIONNEZ _.item, _.Units DE _
 OÙ _.item N’EST PAS NULL
)
SELECT rows.item, SUM(rows.Units) AS Units
À partir des lignes OÙ rows.item dans ('A', 'B', 'C')
GROUPE PAR rows.item
Sélectionne l’emplacement où
les mesures sont antérieures
ou sont mélangées avec
les dimensions
SELECT SUM(metric1) AS m1, dim1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 2

Dimensions

Vous pouvez sélectionner l’une des dimensions disponibles par défaut ou définies dans la vue de données. Vous sélectionnez une dimension en fonction de son identifiant.

Mesures

Les mesures disponibles à la sélection sont les suivantes :

  • Toutes les mesures disponibles par défaut ;
  • Défini dans la vue de données ;
  • Mesures calculées compatibles avec la vue de données à laquelle l’utilisateur a accès.

La mesure est sélectionnée en fonction de son identifiant enveloppé dans une expression SUM(metric), comme avec les autres sources SQL.

Vous pouvez utiliser :

  • SELECT COUNT(*) ou COUNT(1) pour obtenir la mesure Occurrences.
  • SELECT COUNT(DISTINCT dimension) ou SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension) pour comptabiliser les valeurs distinctes approximatives d’une dimension. Voir les détails dans Compter les valeurs distinctes.
  • Calculs en ligne pour combiner des mesures à la volée et/ou effectuer des calculs sur celles-ci.

Compter les valeurs distinctes

En raison de la nature sous-jacente du fonctionnement de Customer Journey Analytics, la seule dimension pour laquelle vous pouvez obtenir un comptage des valeurs distinctes exact est la dimension adobe_personid. Les instructions SQL suivantes SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) ou SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) renvoient la valeur de la mesure Personnes par défaut, qui est le nombre de personnes distinctes. Pour les autres dimensions, un nombre distinct approximatif est renvoyé.

Mesures conditionnelles

Vous pouvez incorporer une clause IF ou CASE dans les fonctions SUM ou COUNT pour ajouter un filtrage supplémentaire spécifique à une mesure sélectionnée. L’ajout de ces clauses est similaire à l’application d’un filtre à une colonne de mesures dans un tableau de rapport Workspace.

Exemples :

SUM(IF(dim1 = 'X' AND dim2 = 'A', metric1, 0)) AS m1
SUM(CASE WHEN dim1 = 'X' AND dim2 = 'A' THEN metric1 END) AS m1

Calculs en ligne

Vous pouvez appliquer des maths supplémentaires aux expressions de mesure dans votre SELECT au lieu de définir les maths dans une mesure calculée. Le tableau suivant répertorie les types d’expressions pris en charge.

Opérateur ou Fonction
Détails
+, -, *, /, et %
Ajouter, soustraire, multiplier, diviser et modulaire/reste
-X ou +X
Modifier le signe ou la mesure où X est l’expression de mesure
PI()
π constant
POSITIVE, NEGATIVE, ABS, FLOOR, CEIL, CEILING, EXP, LN, LOG10, LOG1P, SQRT, CBRT, DEGREES, RADIANS, SIN, COS, TAN, ACOS, ASIN, ATAN, COSH, SINH et TANH
Fonctions mathématiques unaires
MOD, POW, POWER, ROUND, LOG
Fonctions mathématiques binaires

Colonnes spéciales

Horodatage

La colonne spéciale timestamp fournit les périodes de la requête. Une période peut être définie par une expression BETWEEN ou une paire de vérifications timestamp >, >=, <, <= (avec AND).
La valeur timestamp est facultative. Si aucune plage complète n’est fournie, les valeurs par défaut sont utilisées :

  • Si seul un minimum est fourni (timestamp > X ou timestamp >= X), la plage est comprise entre X et maintenant.
  • Si seul un maximum est fourni (timestamp < X ou timestamp <= X), la plage est comprise entre X moins 30 jours et X.
  • Si rien n’est fourni, la période est désormais de moins 30 jours.

La plage d’horodatage est convertie en filtre global de plage de dates dans RankedRequest.
Le champ d’horodatage peut également être utilisé dans les fonctions de date/heure pour analyser ou tronquer l’horodatage de l’événement.

Période

La colonne spéciale daterange fonctionne de la même manière que timestamp. Toutefois, le filtrage est limité à des jours complets. La daterange est également facultative et présente les mêmes valeurs par défaut que timestamp.
La variable daterange peut également être utilisé dans les fonctions de date/heure pour analyser ou tronquer la date de l’événement.

La variable daterangeName une colonne spéciale peut être utilisée pour filtrer votre requête à l’aide d’une plage de dates nommée comme Last Quarter.

NOTE
PowerBI ne prend pas en charge daterange mesures qui sont inférieures à un jour (heure, 30 minutes, 5 minutes, etc.).

Identifiant de filtre

La colonne spéciale filterId, optionnelle, sert à appliquer à la requête un filtre défini en externe. L’application d’un filtre défini en externe à une requête est similaire au glissement d’un filtre sur un panneau de Workspace. Plusieurs ID de filtre peuvent être fournis (AND).

Avec filterId, vous pouvez utiliser filterName pour utiliser le nom d’un filtre au lieu de son identifiant.

Clause Where

La variable WHERE La clause est traitée en trois étapes :

  1. Recherchez la période dans la variable timestamp, daterange, ou daterangeName champs spéciaux.

  2. Recherche de toute définition en externe filterIds ou filterNames à inclure dans le filtrage.

  3. Conversion des expressions restantes en filtres ad hoc.

La gestion est effectuée en analysant le premier niveau de AND dans la clause WHERE. Chaque niveau supérieur ANDL’expression -ed doit correspondre à l’une des expressions ci-dessus. Tout élément, s’il est plus profond que le premier niveau de AND ou si la clause WHERE utilise OR au niveau supérieur, est traité comme un filtre ad hoc.

Ordre de tri

Par défaut, la requête trie les résultats selon la première mesure sélectionnée dans l’ordre décroissant. Vous pouvez remplacer l’ordre de tri par défaut en spécifiant ORDER BY ... ASC ou ORDER BY ... DESC. Si vous utilisez ORDER BY, vous devez spécifier ORDER BY sur la première mesure sélectionnée.

Vous pouvez également inverser l’ordre en utilisant - (moins) devant la mesure. Les deux instructions ci-dessous donnent le même ordre :

ORDER BY metric1 ASC
ORDER BY -metric1 DESC

Prise en charge générale des fonctions

Fonction
Exemple
Détails
Cast
CAST(`timestamp` AS STRING) ou
`timestamp`::string
La diffusion de type n’est pas prise en charge actuellement, mais aucune erreur n’est générée. La fonction CAST est ignorée.
Date et heure
WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')
Analysez une chaîne d’heure en tant que date et heure à utiliser dans une clause WHERE.
Horodatage
WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
Analysez une chaîne d’heure en tant que date et heure à utiliser dans une clause WHERE, en fournissant éventuellement un format pour cette chaîne d’heure.
Date
WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')
Analysez une chaîne de date en tant que date et heure à utiliser dans une clause WHERE.
À date
WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
Analysez une chaîne de date en tant que date et heure à utiliser dans une clause WHERE, en fournissant éventuellement un format pour cette chaîne de date.

Prise en charge des fonctions de Dimension

Ces fonctions peuvent être utilisées sur les dimensions des clauses SELECT et WHERE ou dans les mesures conditionnelles.

Fonctions de chaîne

Fonction
Exemple
Détails
Lower
SELECT LOWER(name) AS lower_name
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.

Fonctions de date et d’heure

Fonction
Exemple
Détails
Année
SELECT YEAR(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Mois
SELECT MONTH(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Jour
SELECT DAY(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Jour de la semaine
SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis. Utilisez l’identifiant de l’élément au lieu de la valeur, car vous avez besoin du numéro et non du nom convivial.
Jour de l’année
SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Semaine
SELECT WEEK(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Trimestre
SELECT QUARTER(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Heure
SELECT HOUR(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis. Utilisez l’identifiant de l’élément au lieu de la valeur, car vous avez besoin du numéro et non du nom convivial.
Minute
SELECT MINUTE(`timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Extract
SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis. Utilisez l’ID d’élément au lieu de la valeur de certaines parties de cette fonction, car vous avez besoin du numéro et non du nom convivial.
Les parties prises en charge sont les suivantes :
- Mots-clés : YEAR, MONTH, DAYOFMONTH, DAYOFWEEK, DAYOFYEAR, WEEK, QUARTER, HOUR, MINUTE.
- Chaînes : 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY, 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR' ou 'MINUTE'.
Date (partie)
SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis. Utilisez l’ID d’élément au lieu de la valeur de certaines parties de cette fonction, car vous avez besoin du numéro et non du nom convivial.
Les parties de chaîne prises en charge sont les suivantes : 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY', 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR' ou 'MINUTE'.
Date (tronquée)
SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)
Générez une identité de dimension dynamique sur le champ transmis.
Les granularités de chaîne prises en charge sont les suivantes : 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY, 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR' ou 'MINUTE'.
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