Domande frequenti

Per ignorare il limite di righe di output, applica "LIMIT 0" nella query. Ad esempio:

SELECT * FROM customers LIMIT 0;

In caso di timeout delle query, si consiglia una o più delle seguenti soluzioni.

• Convertire la query in una query CTAS e pianificare l'esecuzione. È possibile pianificare un'esecuzione tramite l'interfaccia utente o l'API.
• Eseguire la query su un blocco di dati più piccolo applicando ulteriori condizioni filtro.
• Eseguire il comando EXPLAIN per raccogliere ulteriori dettagli.
• Esamina le statistiche dei dati all’interno del set di dati.
• Converti la query in una forma semplificata ed esegui nuovamente utilizzando istruzioni preparate.

I passaggi seguenti descrivono come visualizzare una vista a tabella di un set di dati tramite l’interfaccia utente, inclusi tutti i campi e le colonne nidificati in un modulo appiattito.

• Dopo aver effettuato l'accesso a Experience Platform, seleziona Set di dati nell'area di navigazione a sinistra dell'interfaccia utente per passare a Set di dati dashboard.
• Si apre la scheda Sfoglia dei set di dati. Puoi utilizzare la barra di ricerca per perfezionare le opzioni disponibili. Seleziona un set di dati dall’elenco visualizzato.

• Viene visualizzata la schermata Attività set di dati. Seleziona Anteprima set di dati per aprire una finestra di dialogo dello schema XDM e una visualizzazione a tabella dei dati appiattiti dal set di dati selezionato. Ulteriori dettagli sono disponibili nella anteprima della documentazione di un set di dati

• Seleziona un campo dello schema per visualizzarne il contenuto in una colonna appiattita. Il nome della colonna viene visualizzato sopra il suo contenuto sul lato destro della pagina. È necessario copiare questo nome da utilizzare per eseguire query su questo set di dati.

Consulta la documentazione per informazioni complete su come utilizzare strutture di dati nidificate utilizzando Query Editor o un client di terze parti.

Se la query ha richiesto molto tempo su un set di dati molto piccolo, contatta l’assistenza clienti.

Un’interrogazione può essere bloccata durante l’elaborazione per diversi motivi. Per determinare la causa esatta è necessaria un’analisi approfondita caso per caso. Contatta l'Assistenza clienti di Adobe per informazioni su questa procedura.

Nella pagina della guida di Adobe è disponibile un elenco completo dei numeri di telefono dell'assistenza clienti di Adobe. In alternativa, è possibile trovare la guida online completando i passaggi seguenti:

• Passa a https://www.adobe.com/ nel browser Web.
• Sul lato destro della barra di navigazione superiore, seleziona Accedi.

• Utilizza l’Adobe ID e la password registrati con la tua licenza di Adobe.
• Seleziona Guida e supporto dalla barra di navigazione superiore.

Verrà visualizzato un banner a discesa contenente una sezione Guida e supporto tecnico. Seleziona Contattaci per aprire l'Assistente virtuale dell'Assistenza clienti Adobe oppure seleziona Supporto Enterprise per assistenza dedicata alle organizzazioni di grandi dimensioni.

La funzione di blocco anonimo consente di concatenare una o più istruzioni SQL eseguite in sequenza. Consentono inoltre di gestire le eccezioni.

Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione sui blocchi anonimi.

Esistono due modi per implementare l’attribuzione personalizzata:

1. Utilizza una combinazione di funzioni definite dall'Adobe esistenti per identificare se le esigenze del caso d'uso sono soddisfatte.
2. Se il suggerimento precedente non soddisfa il tuo caso d'uso, devi utilizzare una combinazione di funzioni finestra. Le funzioni di finestra esaminano tutti gli eventi in una sequenza. Consentono inoltre di rivedere i dati storici e possono essere utilizzati in qualsiasi combinazione.

Per recuperare i registri degli errori per una query specifica, devi prima utilizzare l’API Query Service per recuperare i dettagli del registro delle query. La risposta HTTP contiene gli ID query necessari per individuare un errore di query.

Utilizzare il comando GET per recuperare più query. Le informazioni su come effettuare una chiamata all'API sono disponibili nella documentazione di esempio sulle chiamate API.

Dalla risposta, identifica la query da esaminare e invia un'altra richiesta GET utilizzando il relativo valore id. Le istruzioni complete sono disponibili nella documentazione relativa al recupero di una query in base all'ID.

In caso di esito positivo, la risposta restituisce lo stato HTTP 200 e contiene l’array errors. La risposta è stata ridotta per brevità.

{
    "isInsertInto": false,
    "request": {
                "dbName": "prod:all",
                "sql": "SELECT *\nFROM\n  accounts\nLIMIT 10\n"
            },
    "clientId": "8c2455819a624534bb665c43c3759877",
    "state": "SUCCESS",
    "rowCount": 0,
    "errors": [{
      'code': '58000',
      'message': 'Batch query execution gets : [failed reason ErrorCode: 58000 Batch query execution gets : [Analysis error encountered. Reason: [sessionId: f055dc73-1fbd-4c9c-8645-efa609da0a7b Function [varchar] not defined.]]]',
      'errorType': 'USER_ERROR'
      }],
    "isCTAS": false,
    "version": 1,
    "id": "343388b0-e0dd-4227-a75b-7fc945ef408a",
}

La documentazione di riferimento API di Query Service fornisce ulteriori informazioni su tutti gli endpoint disponibili.

Il messaggio "Errore durante la convalida dello schema" indica che il sistema non è in grado di individuare un campo all’interno dello schema. È necessario leggere il documento sulle best practice per organizzare le risorse dati in Query Service seguito dalla documentazione Crea tabella come selezione.

L'esempio seguente illustra l'utilizzo di una sintassi CTAS e di un tipo di dati struct:

CREATE TABLE table_name WITH (SCHEMA='schema_name')

AS SELECT '1' as _id,

 STRUCT

  ('2021-02-17T15:39:29.0Z' AS taskActualCompletionDate,

    '2020-09-09T21:21:16.0Z' AS taskActualStartDate,

    'Consulting' AS taskdescription,

    '5f6527c10011e09b89666c52d9a8c564' AS taskguide,

    'Stakeholder Consulting Engagement' AS taskname,

    '2020-09-09T15:00:00.0Z' AS taskPlannedStartDate,

    '2021-02-15T11:00:00.0Z' AS taskPlannedCompletionDate

  ) AS _workfront ;

I numeri visualizzati nel quadro comandi del profilo sono accurati all'ultima istantanea. I numeri generati nella tabella di esportazione del profilo dipendono interamente dalla query di esportazione. Di conseguenza, l’esecuzione di query sul numero di profili idonei per un determinato pubblico è una causa comune di questa discrepanza.

La causa più probabile è che la query ha un ambito troppo limitato. Rimuovere sistematicamente una sezione della clausola WHERE finché non si iniziano a visualizzare alcuni dati.

Puoi anche verificare che il set di dati contenga dati utilizzando una piccola query come:

SELECT count(1) FROM myTableName

Per prima cosa, controlla i registri per scoprire i dettagli dell’errore. La sezione Domande frequenti su individuazione di errori nei registri fornisce ulteriori informazioni su come eseguire questa operazione.

Consultare la documentazione per informazioni su come eseguire query pianificate nell'interfaccia utente e tramite l'API.

Quando si utilizza Query Editor è possibile aggiungere solo una pianificazione a una query già creata e salvata. Questo non si applica all'API Query Service.

Puoi eseguire una query che restituisce zero righe per ottenere solo i metadati in risposta. Questa query di esempio restituisce solo i metadati per la tabella specificata.

SELECT * FROM <table> WHERE 1=0

È possibile creare tabelle temporanee per eseguire rapidamente l'iterazione e la sperimentazione di una query prima di materializzarla per l'utilizzo. È inoltre possibile utilizzare tabelle temporanee per verificare se una query funziona.

Ad esempio, puoi creare una tabella temporanea:

CREATE temp TABLE temp_dataset AS
SELECT *
FROM actual_dataset
WHERE 1 = 0;

È quindi possibile utilizzare la tabella temporanea nel modo seguente:

INSERT INTO temp_dataset
SELECT a._company AS _company,
a._id AS _id,
a.timestamp AS timestamp
FROM actual_dataset a
WHERE timestamp >= TO_TIMESTAMP('2021-01-21 12:00:00')
AND timestamp < TO_TIMESTAMP('2021-01-21 13:00:00')
LIMIT 100;

Adobe Experience Platform mantiene i dati in formato timestamp UTC (Coordinated Universal Time). Un esempio del formato UTC è 2021-12-22T19:52:05Z

Query Service supporta funzioni SQL incorporate per convertire un determinato timestamp in e dal formato UTC. Entrambi i metodi to_utc_timestamp() e from_utc_timestamp() richiedono due parametri: timestamp e timezone.

Converti in timestamp UTC

Il metodo to_utc_timestamp() interpreta i parametri specificati e li converte nel timestamp del fuso orario locale in formato UTC. Ad esempio, il fuso orario a Seul, Corea del Sud, è UTC/GMT +9 ore. Specificando un timestamp di sola data, il metodo utilizza il valore predefinito mezzanotte del mattino. La marca temporale e il fuso orario vengono convertiti in formato UTC dall’ora dell’area geografica a una marca temporale UTC dell’area locale.

SELECT to_utc_timestamp('2021-08-31', 'Asia/Seoul');

La query restituisce un timestamp nell’ora locale dell’utente. In questo caso sono le 15 del giorno prima, mentre Seoul è avanti di nove ore.

2021-08-30 15:00:00

Come altro esempio, se la marca temporale specificata era 2021-07-14 12:40:00.0 per il fuso orario Asia/Seoul, la marca temporale UTC restituita sarebbe 2021-07-14 03:40:00.0

L’output della console fornito nell’interfaccia utente di Query Service è un formato più leggibile:

8/30/2021, 3:00 PM

Converti dal timestamp UTC

Il metodo from_utc_timestamp() interpreta i parametri specificati dalla marca temporale del fuso orario locale e fornisce la marca temporale equivalente dell'area desiderata in formato UTC. Nell’esempio seguente, l’ora è le 14:40 nel fuso orario locale dell’utente. Il fuso orario di Seoul superato come variabile è di nove ore davanti al fuso orario locale.

SELECT from_utc_timestamp('2021-08-31 14:40:00.0', 'Asia/Seoul');

La query restituisce una marca temporale in formato UTC per il fuso orario passato come parametro. Il risultato è nove ore prima del fuso orario in cui è stata eseguita la query.

8/31/2021, 11:40 PM

Come posso filtrare i dati delle serie temporali?

SELECT a._company  AS _company,
       a._id       AS _id,
       a.timestamp AS timestamp
FROM   dataset a
WHERE  timestamp >= To_timestamp('2021-01-21 12:00:00')
       AND timestamp < To_timestamp('2021-01-21 13:00:00')

Quando si utilizza l'operatore CAST per convertire una marca temporale, è necessario includere sia la data che l'ora.

Ad esempio, la mancanza del componente tempo, come mostrato di seguito, genera un errore:

SELECT * FROM ABC
WHERE timestamp = CAST('07-29-2021' AS timestamp)

L'utilizzo corretto dell'operatore CAST è mostrato di seguito:

SELECT * FROM ABC
WHERE timestamp = CAST('07-29-2021 00:00:00' AS timestamp)

L'operatore NOT IN viene spesso utilizzato per recuperare le righe non trovate in un'altra tabella o istruzione SQL. Questo operatore può rallentare le prestazioni e restituire risultati imprevisti se le colonne confrontate accettano NOT NULL o se si dispone di un numero elevato di record.

Anziché utilizzare NOT IN, è possibile utilizzare NOT EXISTS o LEFT OUTER JOIN.

Ad esempio, se sono state create le seguenti tabelle:

CREATE TABLE T1 (ID INT)
CREATE TABLE T2 (ID INT)
INSERT INTO T1 VALUES (1)
INSERT INTO T1 VALUES (2)
INSERT INTO T1 VALUES (3)
INSERT INTO T2 VALUES (1)
INSERT INTO T2 VALUES (2)

Se si utilizza l'operatore NOT EXISTS, è possibile eseguire la replica utilizzando l'operatore NOT IN utilizzando la query seguente:

SELECT ID FROM T1
WHERE NOT EXISTS
(SELECT ID FROM T2 WHERE T1.ID = T2.ID)

In alternativa, se si utilizza l'operatore LEFT OUTER JOIN, è possibile eseguire la replica utilizzando l'operatore NOT IN utilizzando la query seguente:

SELECT T1.ID FROM T1
LEFT OUTER JOIN T2 ON T1.ID = T2.ID
WHERE T2.ID IS NULL

Il sistema non dispone di indici in quanto non è un database ma dispone di altre ottimizzazioni associate all’archivio dati. Per ottimizzare le query sono disponibili le seguenti opzioni:

• Un filtro basato sul tempo per i dati della serie temporale.
• Push-down ottimizzato per il tipo di dati struct.
• Ottimizzazione del push-down dei costi e della memoria per array e tipi di dati delle mappe.
• Elaborazione incrementale mediante snapshot.
• Un formato di dati persistente.

Esistono tre approcci per limitare l’accesso. Essi sono i seguenti:

• Utilizza le istruzioni SELECT only e concedi ai set di dati l’accesso in sola lettura. Inoltre, assegna l’autorizzazione per gestire le query.
• Utilizza le istruzioni SELECT/INSERT/CREATE e concedi l’accesso in scrittura ai set di dati. Inoltre, assegna l’autorizzazione di gestione della query.
• Utilizza un account di integrazione con i suggerimenti precedenti e assegna l’autorizzazione per l’integrazione della query.

Sì. I dati possono essere estratti da Query Service ed è inoltre possibile memorizzare i risultati in formato CSV tramite un comando SQL.

Esistono due modi per salvare i risultati di una query quando si utilizza un client PSQL. È possibile utilizzare il comando COPY TO o creare un'istruzione utilizzando il seguente formato:

SELECT column1, column2
FROM <table_name>
\g <table_name>.out

Per istruzioni sull'utilizzo del comando COPY TO, vedere la documentazione di riferimento della sintassi SQL.

Una causa comune di questo problema è l’esecuzione di query su dati di serie temporali senza un filtro temporale. Ad esempio:

SELECT * FROM prod_table LIMIT 1;

Deve essere scritto come:

SELECT * FROM prod_table
WHERE
timestamp >= to_timestamp('2022-07-22')
and timestamp < to_timestamp('2022-07-23');

Quando il sistema è connesso a Query Service, è connesso a un motore di elaborazione interattivo o batch. Questo può comportare tempi di caricamento più lunghi per riflettere i dati elaborati.

Se desideri migliorare i tempi di risposta per i dashboard, devi implementare un server di Business Intelligence (BI) come livello di caching tra gli strumenti Query Service e BI. In genere, la maggior parte degli strumenti di business intelligence dispone di un'offerta aggiuntiva per un server.

Lo scopo dell’aggiunta del livello del server di cache è quello di memorizzare in cache i dati da Query Service e utilizzarli ugualmente per i dashboard per velocizzare la risposta. Ciò è possibile in quanto i risultati per le query eseguite verrebbero memorizzati nella cache del server di business intelligence ogni giorno. Il server di caching fornisce quindi questi risultati a tutti gli utenti con la stessa query per ridurre la latenza. Per ulteriori informazioni su questa configurazione, consulta la documentazione dell’utility o dello strumento di terze parti in uso.

Il metodo history_meta() viene utilizzato per accedere a uno snapshot da un set di dati. In precedenza, se si eseguiva una query su un set di dati vuoto in Azure Data Lake Storage (ADLS), veniva visualizzato un codice di errore 58000 che indicava che il set di dati non esiste. Di seguito è riportato un esempio del precedente errore di sistema.

ErrorCode: 58000 Internal System Error [Invalid table your_table_name. historyMeta can be used on datalake tables only.]

Questo errore si è verificato perché non è stato restituito alcun valore per la query. Questo comportamento è stato corretto per restituire il seguente messaggio:

Query complete in {timeframe}. 0 rows returned.