Documentazione Customer Journey Analytics Guida di Customer Journey Analytics

Estensione Customer Journey Analytics BI

Last update: Thu May 23 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Argomenti:
SQL Connector

Creato per:

Admin

NOTE

È necessario disporre di Seleziona per utilizzare la funzionalità descritta in questa sezione. In caso di dubbi sul pacchetto di Customer Journey Analytics, contatta l’amministratore.

Il Customer Journey Analytics BI extension abilita l'accesso SQL al visualizzazioni dati che hai definito nel Customer Journey Analytics. I data engineer e gli analisti potrebbero avere più familiarità con Power BI, Tableau o altri strumenti di business intelligence e visualizzazione (denominati anche strumenti BI). Ora possono creare reporting e dashboard basati sulle stesse visualizzazioni dati utilizzate dagli utenti del Customer Journey Analytics durante la creazione dei loro progetti Analysis Workspace.

Adobe Experience Platform Servizio query è l’interfaccia SQL per i dati disponibili nel data lake di Experienci Platform. Con il Customer Journey Analytics BI extension abilitato, la funzionalità di Query Service è esteso per visualizzare le visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics come tabelle o viste in un Query Service sessione. Di conseguenza, gli strumenti di business intelligence che utilizzano Query Service come la loro interfaccia PostgresSQL beneficiare perfettamente di questa funzionalità estesa.

I principali vantaggi sono i seguenti:

Non è necessario ricreare una rappresentazione equivalente delle visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics all'interno dello strumento BI stesso.
Consulta Visualizzazioni dati per ulteriori informazioni sulla funzionalità delle visualizzazioni dati per capire cosa deve essere ricreato.
Maggiore coerenza nelle attività di reporting e analisi tra strumenti di business intelligence e Customer Journey Analytics.
Combinare i dati di Customer Journey Analytics con altre origini dati già disponibili negli strumenti BI.

Prerequisiti

Per utilizzare questa funzionalità, è necessario:

Configura la funzionalità per i profili di prodotto, i gruppi di utenti e/o i singoli utenti pertinenti. I requisiti di accesso includono:
- Servizio query Adobe Experience Platform
- Progetti Workspace nel Customer Journey Analytics
- Visualizzazioni dati CJA desiderate da utilizzare
- Accesso all’estensione BI negli strumenti di visualizzazione dati
Utilizzare le credenziali senza scadenza per connettere gli strumenti BI al Customer Journey Analytics BI extension. Il Guida alle credenziali fornisce ulteriori informazioni sull'impostazione di credenziali in scadenza o non in scadenza.

Consulta Controllo dell’accesso per ulteriori informazioni, consulta la sezione Amministrazione del Customer Journey Analytics.

Utilizzo

Per utilizzare Customer Journey Analytics BI extension funzionalità, è possibile utilizzare direttamente SQL o utilizzare l'esperienza di trascinamento disponibile nello strumento BI specifico.

SQL

È possibile utilizzare la funzionalità direttamente nelle istruzioni SQL utilizzando Query Editor o un client CLI (Command Line Interface) PostgresSQL standard.

Editor query

In Adobe Experience Platform:

Seleziona **** Query **** da  GESTIONE DATI  nella barra a sinistra.
Seleziona  Crea query .
Seleziona la cja  Database .
Per eseguire la query, digitare l'istruzione SQL e selezionare (o premere [SHIFT] + [ENTER]).

CLI PostgresSQL

Cercare e copiare le credenziali PostgresSQL in Adobe Experience Platform:
1. Seleziona **** Query **** dalla barra a sinistra (sotto  GESTIONE DATI ).
2. Seleziona  Credenziali  dalla barra superiore.
3. Seleziona la cja  Database .
4. Per copiare la stringa di comando, utilizzare nel  comando PSQL  sezione.
Aprire una finestra di comando o terminale.
Per accedere e avviare l’esecuzione delle query, incolla la stringa di comando nel terminale.

Consulta Guida dell’interfaccia utente di Query Editor per ulteriori informazioni.

Strumenti BI

Attualmente, il Customer Journey Analytics BI extension è supportato e testato solo per Power BI e Tableau. Anche altri strumenti di business intelligence che utilizzano l'interfaccia PSQL potrebbero funzionare, ma non sono ancora ufficialmente supportati.

Power BI

Cercare i dettagli delle credenziali PostgresSQL in Adobe Experience Platform:
1. Seleziona **** Query **** dalla barra a sinistra (sotto  GESTIONE DATI ).
2. Seleziona  Credenziali  dalla barra superiore.
3. Seleziona la cja  Database .
4. Utilizzare per copiare ciascuno dei parametri delle credenziali Postgres (Host, Port, Database, Usernamee altri) quando necessario in Power BI.
In Power BI:
1. Nella finestra principale, seleziona  Ottieni dati  dalla barra degli strumenti superiore.
2. Seleziona More… (Elementi dati) nella barra a sinistra.
3. In Ottieni dati schermo, cerca PostgresSQL e seleziona la  Database PostgresSQL  dall'elenco.
4. In  Database PostgressSQL  finestra di dialogo:
  1. Incolla **** Host **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Server  campo di testo.
  2. Incolla **** Database **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Database  campo di testo.
    
    Aggiungi ?FLATTEN al  Database  , in modo che si legga come prod:cja?FLATTEN ad esempio. Consulta Flatten delle strutture di dati nidificate da utilizzare con strumenti BI di terze parti per ulteriori informazioni.
  3. Quando richiesto Data Connectivity modalità, seleziona DirectQuery.
  4. Viene chiesto di Username e Password. Utilizzare i parametri equivalenti dalle query Experienci Platform Credentials.
5. Dopo aver eseguito correttamente l’accesso, le tabelle di visualizzazione dati del Customer Journey Analytics vengono visualizzate nel file di Power BI  Navigatore .
6. Selezionare le tabelle delle visualizzazioni dati che si desidera utilizzare e selezionare  Carica .
Tutte le dimensioni e le metriche associate a una o più tabelle selezionate vengono visualizzate nel riquadro di destra, pronte per essere utilizzate nelle visualizzazioni.

Consulta Connetti Power BI a Query Service per ulteriori informazioni.

Tableau

Cercare i dettagli delle credenziali PostgresSQL in Adobe Experience Platform:
1. Seleziona **** Query **** dalla barra a sinistra (sotto  GESTIONE DATI ).
2. Seleziona  Credenziali  dalla barra superiore.
3. Seleziona la cja  Database .
4. Utilizzare per copiare ciascuno dei parametri delle credenziali Postgres (Host, Port, Database, Usernamee altri) quando necessario a Tableau.
A Tableau:
1. Seleziona **** Altro **** da  Su un server  nella barra a sinistra.
2. Seleziona  PostgresSQL  dall'elenco.
3. Nella finestra di dialogo PostgresSQL (Crea elemento dati):
  1. Incolla **** Host **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Server  campo di testo.
  2. Incolla **** Porta **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Porta  campo di testo.
  3. Incolla **** Database **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Database  campo di testo.
    
    Aggiungi %3FFLATTEN al  Database  , in modo che si legga come prod:cja%3FFLATTEN ad esempio. Consulta Flatten delle strutture di dati nidificate da utilizzare con strumenti BI di terze parti per ulteriori informazioni.
  4. Seleziona **** Nome utente e password **** da  Autenticazione  elenco.
  5. Incolla **** Nome utente **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Nome utente  campo di testo.
  6. Incolla **** Password **** parametro da query Experienci Platform Credentials in  Password  campo di testo.
  7. Seleziona  Accedi .
4. Le visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics vengono visualizzate come tabelle nella  Tabella  elenco.
5. Trascinare le tabelle che si desidera utilizzare nell'area di lavoro.
Ora puoi lavorare con i dati delle tabelle delle visualizzazioni dati per creare rapporti e visualizzazioni.

Consulta Connettere Tableau a Query Service per ulteriori informazioni.

Consulta Connettere i client a Query Service per una panoramica e ulteriori informazioni sui vari strumenti disponibili.

Funzionalità

Per impostazione predefinita, le visualizzazioni dati hanno un nome sicuro per la tabella generato dal loro nome descrittivo. Ad esempio, la visualizzazione dati denominata My Web Data View ha il nome della visualizzazione my_web_data_view. È possibile definire un nome da utilizzare nello strumento BI per la visualizzazione dati. Consulta Impostazioni della visualizzazione dati per ulteriori informazioni.

Se desideri utilizzare gli ID delle visualizzazioni dati come nomi delle tabelle, puoi aggiungere l’ CJA_USE_IDS impostazione del nome del database durante la connessione. Ad esempio: prod:cja?CJA_USE_IDS mostra le visualizzazioni dati con nomi come dv_ABC123.

Governance dei dati

Le impostazioni relative alla governance dei dati nel Customer Journey Analytics vengono ereditate da Adobe Experience Platform. L’integrazione tra Governance dei dati di Customer Journey Analytics e Governance dei dati di Adobe Experience Platform consente l’etichettatura dei dati sensibili di Customer Journey Analytics e l’applicazione delle politiche sulla privacy.

Le etichette per la privacy e i criteri creati sui set di dati utilizzati da Experienci Platform possono essere visualizzati nel flusso di lavoro delle visualizzazioni dati di Customer Journey Analytics. Pertanto, i dati interrogati utilizzando Customer Journey Analytics BI extension mostra avvertenze o errori appropriati quando non si rispettano le etichette e i criteri per la privacy definiti.

Visualizzazioni dati elenco

Nella CLI PostgreSQL standard, è possibile elencare le viste utilizzando \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

Nidificato e appiattito

Per impostazione predefinita, lo schema delle visualizzazioni dati utilizza strutture nidificate, proprio come gli schemi XDM originali. L’integrazione supporta anche FLATTEN opzione. È possibile utilizzare questa opzione per forzare l’appiattimento dello schema per le visualizzazioni dati (e qualsiasi altra tabella nella sessione). L’appiattimento consente un utilizzo più semplice negli strumenti di business intelligence che non supportano schemi strutturati. Consulta Utilizzo delle strutture di dati nidificati in Query Service per ulteriori informazioni.

SQL supportato

Consulta Riferimento SQL di Query Service per il riferimento completo sul tipo di SQL supportato.

Per esempi dell'istruzione SQL utilizzabile, vedere la tabella seguente.

Esempi

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
Pattern	Esempio
Individuazione schema	`SELECT * FROM dv1 WHERE 1=0`
Classifica/Raggruppamento	SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' E filterId = '12345' RAGGRUPPA PER dim1 SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' E E (dim2 = 'A' O dim3 IN ('X', 'Y', 'Z')) RAGGRUPPA PER dim1
`HAVING` clausola	SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 AVENTI m1 > 100
Distinct, top valori di dimensione	`SELECT DISTINCT dim1 FROM dv1` SELECT dim1 AS dv1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 SELECT dim1 AS dv1 DA dv1 DOVE `timestamp` >= '2022-01-01' E `timestamp` < '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 ORDINA PER SOMMA(metrica1) LIMITE 15
Totali delle metriche	SELEZIONA SOMMA(metrica1) COME m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02'
Multidimensionale raggruppamenti e top-distinct	SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' GROUP BY dim1, dim2 SELECT dim1, dim2, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER 1, 2 ORDINA PER 1, 2 `SELECT DISTINCT dim1, dim2 DA dv1`
Sottoseleziona: Filtra informazioni aggiuntive risultati	SELECT dim1, m1 DA ( SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 ) WHERE dim1 in ('A', 'B')
Sottoseleziona: Query tra visualizzazioni dati	Tasto SELECT, SOMMA(m1) AS totale DA ( SELECT dim1 AS key, SUM(metric1) AS m1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim1 UNION SELECT dim2 AS key, SUM(m1) AS m1 DA dv2 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER dim2 Chiave GROUP BY ORDINA PER totale
Sottoseleziona: Origine con livelli, filtraggio, e aggregazione	Livellato con sottoselezioni: SELECT rows.dim1, SUM(rows.m1) AS total DA ( SELECT _.dim1,_.m1 DA ( SELECT * FROM dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' ) _ DOVE _.dim1 in ('A', 'B', 'C') ) righe RAGGRUPPA PER 1 ORDINA PER totale Livelli che utilizzano CTE CON: CON RIGHE COME ( CON _ COME ( SELECT * FROM data_ares DOVE `timestamp` TRA '2021-01-01' E '2021-02-01' ) SELEZIONA _.item, _.units DA _ DOVE _.item NON È NULL ) SELECT rows.item, SUM(rows.units) AS unità DA righe WHERE rows.item in ('A', 'B', 'C') Raggruppa per rows.item
Seleziona dove le metriche vengono prima o sono miscelati con le dimensioni	SELECT SUM(metric1) AS m1, dim1 DA dv1 DOVE `timestamp` TRA '2022-01-01' E '2022-01-02' RAGGRUPPA PER 2

Dimensioni

Puoi selezionare una qualsiasi delle dimensioni disponibili per impostazione predefinita o definite nella visualizzazione dati. Puoi selezionare una dimensione in base al relativo ID.

Metriche

Le metriche disponibili per la selezione sono:

Una qualsiasi delle metriche disponibili per impostazione predefinita;
Definito nella visualizzazione dati;
Metriche calcolate compatibili con la visualizzazione dati a cui l’utente ha accesso.

Puoi selezionare una metrica in base al suo ID racchiuso in una SUM(metric) come per altre origini SQL.

Puoi utilizzare:

SELECT COUNT(*) o COUNT(1) per ottenere la metrica delle occorrenze.
SELECT COUNT(DISTINCT dimension) o SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension) per contare i valori distinti approssimativi di una dimensione. Vedi i dettagli in Conteggio dei valori distinti.
Calcoli in linea combinare al volo le metriche e/o fare matematica su di esse.

Conteggio dei valori distinti

A causa della natura sottostante del funzionamento del Customer Journey Analytics, l’unica dimensione per la quale puoi ottenere un conteggio distinto esatto è adobe_personid dimensione. Le istruzioni SQL seguenti SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) o SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) restituisce il valore della metrica persone predefinita, che è il conteggio di persone distinte. Per le altre quote, viene restituito un conteggio distinto approssimativo.

Metriche condizionali

È possibile incorporare un IF o CASE clausola nel SUM o COUNT funzioni per aggiungere un filtro aggiuntivo specifico per una metrica selezionata. L’aggiunta di queste clausole è simile all’applicazione di un filtro a una colonna di metriche in una tabella di rapporti di Workspace.

Esempi:

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

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

Calcoli in linea

Puoi applicare calcoli aggiuntivi alle espressioni metriche nelle tue SELECT invece di avere la matematica definita in una metrica calcolata. Nella tabella seguente sono elencati i tipi di espressioni supportati.

Operatore o funzione

Dettagli

+, -, *, /, e %

Aggiungere, sottrarre, moltiplicare, dividere e modulare/rimanente

-X o +X

Modifica del segno o di una metrica in cui X è l’espressione della metrica

PI()

Costante di

POSITIVE, NEGATIVE, ABS, FLOOR, CEIL, CEILING, EXP, LN, LOG10, LOG1P, SQRT, CBRT, DEGREES, RADIANS, SIN, COS, TAN, ACOS, ASIN, ATAN, COSH, SINH, e TANH

Funzioni matematiche unarie

MOD, POW, POWER, ROUND, LOG

Funzioni matematiche binarie

Colonne speciali

Marca temporale

Il timestamp per fornire gli intervalli di date per la query viene utilizzata una colonna speciale. Un intervallo di date può essere definito con un BETWEEN espressione o una coppia di timestamp >, >=, <, <= assegni ANDEd insieme.
Il timestamp è facoltativo; se non viene fornito un intervallo completo, vengono utilizzati i valori predefiniti:

Se viene fornito solo un minimo (timestamp > X o timestamp >= X), l’intervallo è da X a ora.
Se viene fornito solo un massimo (timestamp < X o timestamp <= X), l'intervallo è compreso tra X meno 30 giorni e X.
Se non viene fornito nulla, l’intervallo è da ora meno 30 giorni a ora.

L’intervallo di marca temporale viene convertito in un filtro globale per intervalli di date in RankedRequest.
Il campo timestamp può essere utilizzato anche nelle funzioni data/ora per analizzare o troncare la marca temporale dell’evento.

Intervallo date

Il daterange la colonna speciale funziona in modo simile a timestampTuttavia, il filtro è limitato a giorni interi. Il daterange è anche facoltativo e ha gli stessi valori predefiniti di intervallo di timestamp.
Il daterange Questo campo può essere utilizzato anche nelle funzioni data/ora per analizzare o troncare la data evento.

Il daterangeName una colonna speciale può essere utilizzata per filtrare la query utilizzando un intervallo di date denominato come Last Quarter.

NOTE

Power BI non supporta daterange metriche inferiori a un giorno (ora, 30 minuti, 5 minuti, ecc.).

ID filtro

Il filterId la colonna special è facoltativa e viene utilizzata per applicare alla query un filtro definito esternamente. L’applicazione di un filtro definito esternamente a una query è simile al trascinamento di un filtro su un pannello in Workspace. È possibile fornire più ID filtro tramite AND…e li manda.

Insieme a filterId, è possibile utilizzare filterName per utilizzare il nome di un filtro invece dell’ID.

Clausola Where

Il WHERE La clausola viene gestita in tre passaggi:

Trovare l’intervallo di date dal timestamp, daterange, o daterangeName campi speciali.
Trova qualsiasi definito esternamente filterIds o filterNames da includere nel filtro.
Trasforma le espressioni rimanenti in filtri ad hoc.

La gestione viene eseguita analizzando il primo livello di ANDs in WHERE clausola. Ogni livello superiore ANDL'espressione -ed deve corrispondere a una delle precedenti. Qualsiasi elemento più profondo del primo livello di ANDs, oppure, se WHERE utilizzi clausola ORcome livello principale, viene gestito come filtro ad hoc.

Ordinamento

Per impostazione predefinita, la query ordina i risultati in base alla prima metrica selezionata in ordine decrescente. È possibile sovrascrivere l'ordinamento predefinito specificando ORDER BY ... ASC o ORDER BY ... DESC. Se usa ORDER BY, è necessario specificare ORDER BY sulla prima metrica selezionata.

È inoltre possibile invertire l’ordine utilizzando - (meno) davanti alla metrica. Entrambe le istruzioni riportate di seguito determinano lo stesso ordinamento:

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

Supporto di funzioni generali

Funzione

Esempio

Dettagli

Cast

CAST(`timestamp` AS STRING) o
`timestamp`::string

Il cast dei tipi non è attualmente supportato, ma non viene generato alcun errore. Il CAST viene ignorata.

Marca temporale

WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')

Analizzare una stringa di ora come marca temporale da utilizzare in una WHERE clausola.

A timestamp

WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')

Analizzare una stringa di ora come marca temporale da utilizzare in una WHERE , fornendo facoltativamente un formato per tale stringa di tempo.

Data

WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')

Analizzare una stringa di data come marca temporale da utilizzare in una WHERE clausola.

Alla data

WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')

Analizzare una stringa di data come marca temporale da utilizzare in una WHERE , fornendo facoltativamente un formato per tale stringa di data.

Supporto delle funzioni di Dimension

Queste funzioni possono essere utilizzate sulle dimensioni nel SELECT, WHERE nelle metriche condizionali.

Funzioni stringa

Funzione

Esempio

Dettagli

Inferiore

SELECT LOWER(name) AS lower_name

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Funzioni data-ora

Funzione

Esempio

Dettagli

Anno

SELECT YEAR(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Mese

SELECT MONTH(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Giorno

SELECT DAY(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Giorno della settimana

SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso. Utilizza l’ID elemento invece del valore, in quanto non è necessario il nome descrittivo, ma il numero.

Giorno dell’anno

SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Settimana

SELECT WEEK(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Trimestre

SELECT QUARTER(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Ora

SELECT HOUR(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso. Utilizza l’ID elemento invece del valore, in quanto non è necessario il nome descrittivo, ma il numero.

Minuto

SELECT MINUTE(`timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.

Extract

SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso. Utilizza l’ID elemento invece del valore per alcune parti di questa funzione, in quanto è necessario il numero e non il nome descrittivo.
Le parti supportate sono:
- Parole chiave: YEAR, MONTH, DAYOFMONTH, DAYOFWEEK, DAYOFYEAR, WEEK, QUARTER, HOUR, MINUTE.
- Stringhe: 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY', 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR', o 'MINUTE'.

Data (parte)

SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso. Utilizza l’ID elemento invece del valore per alcune parti di questa funzione, in quanto è necessario il numero e non il nome descrittivo.
Le parti di stringa supportate sono: 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY', 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR', o 'MINUTE'.

Data (troncata)

SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)

Genera un’identità di dimensione dinamica nel campo trasmesso.
Le granularità di stringa supportate sono: 'YEAR', 'Y', 'MONTH', 'M', 'DAYOFMONTH', 'DAY', 'D', 'DAYOFWEEK', 'DOW', 'DAYOFYEAR', 'DOY', 'WEEK', 'WOY', 'W', 'QUARTER', 'QOY', 'Q', 'HOUR', o 'MINUTE'.

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