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Customer Journey Analytics BI 拡張機能

Last update: Thu Nov 14 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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NOTE
この節で説明する機能を使用するには、選択 パッケージまたはそれ以降のバージョンが必要です。 使用している Customer Journey Analytics パッケージが不明な場合は、管理者にお問い合わせください。

Customer Journey Analytics BI extension を使用すると、Customer Journey Analytics で定義したデータビューへの SQL アクセスが可能になります。データエンジニアやアナリストは、Power BI、Tableau Desktop、その他のビジネスインテリジェンスおよびビジュアライゼーションツール（BI ツールとも呼ばれます）に精通している可能性があります。 Customer Journey Analytics ユーザーが Analysis Workspace プロジェクトを作成する際に使用しているものと同じデータビューに基づいて、レポートおよびダッシュボードを作成できるようになりました。

Adobe Experience Platform クエリサービスは、Experience Platform のデータレイクで使用可能なデータへの SQL インターフェイスです。Customer Journey Analytics BI extension を有効にすると、Query Service の機能が拡張され、Customer Journey Analytics データビューを Query Service セッションのテーブルまたはビューとして表示できるようになります。その結果、Query Service を PostgresSQL インターフェイスとして使用するビジネスインテリジェンスツールは、この拡張機能のメリットをシームレスに受けられます。

主なメリットは次のとおりです。

  • BI ツール自体内で Customer Journey Analytics データビューの同等の表示域を再作成する必要はありません。
    データビューの機能について詳しくは、 データビューを参照して、再作成する必要があるものを理解します。
  • BI ツールと Customer Journey Analytics 間のレポートと分析の一貫性が向上します。
  • Customer Journey Analytics データを、BI ツールで既に使用可能な他のデータソースと組み合わせます。

前提条件

この機能を使用するには、有効期限のある資格情報または有効期限のない資格情報を使用して、BI ツールを Customer Journey Analytics BI extension に接続します。 資格情報ガイドには、有効期限のある資格情報または有効期限のない資格情報の設定に関する詳細が記載されています。
CJA 権限を設定するための追加手順を以下に示します

資格情報の期限切れ

有効期限が切れる資格情報を使用するには、次の操作を実行します。

  • Experience PlatformおよびCustomer Journey Analyticsへのアクセス権を付与します。
  • Customer Journey Analyticsへの製品管理者アクセス権を付与して、接続およびデータビューを表示、編集、更新または削除できるようにします。

または、次のことができます。

  • アクセスするデータビューへのアクセス権を付与します。
  • Customer Journey AnalyticsBI 拡張機能へのアクセス権を付与します。

有効期限が切れていない資格情報

有効期限のない認証情報を使用するには：

  • 有効期限のない認証情報をExperience Platformに作成します。
  • 資格情報の有効期限に記載されている手順に従って、有効期限のない資格情報へのアクセス権を付与します。

特に 製品管理者の追加の権限および 4}Admin ConsoleのCustomer Journey Analytics権限について詳しくは 🔗 顧客ジャーニーのアクセス制御 } を参照してください。

用途

Customer Journey Analytics BI extension 機能を使用するには、SQL を直接使用することも、特定の BI ツールで使用可能なドラッグ＆ドロップエクスペリエンスを使用することもできます。

SQL

この機能は、クエリエディターまたは標準の PostgreSQL コマンドラインインターフェイス（CLI）クライアントを使用して SQL 文で直接使用できます。

クエリ編集者

Adobe Experience Platformで：

  1. 左側のパネルの​ ​データ管理​ ​から「​クエリ​」を選択します。

  2. クエリを作成 ​クエリを作成​ を選択します。

  3. cja ​ データベース ​ を選択します。

  4. クエリを実行するには、SQL ステートメントを入力して「 再生 」ボタンを選択します（または、[SHIFT] + [ENTER] キーを押します）。

PostgreSQL CLI

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報を検索してコピーします。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. cja ​ データベース ​ を選択します。

    4. コマンド文字列をコピーするには、「**​ PSQL コマンド ​」セクションの ![ コピー ​]** を使用します。

  2. コマンドウィンドウまたはターミナルウィンドウを開きます。

  3. ログインしてクエリの実行を開始するには、ターミナルにコマンド文字列を貼り付けます。

詳しくは、 クエリエディター UI ガイドを参照してください。

BI ツール

現在、Customer Journey Analytics BI extension はPower BIと Tableau Desktop でのみサポートされ、テストされています。 PSQL インターフェイスを使用するその他の BI ツールも同様に機能する場合がありますが、まだ正式にはサポートされていません。

Power BI

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報の詳細を調べます。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. cja ​ データベース ​ を選択します。

    4. Power BI で必要に応じて コピー を使用して、PostgreSQL 資格情報の各パラメーター（ホスト、ポート、データベース、ユーザー名など）をコピーします。

  2. Power BI の場合：

    1. メインウィンドウで、上部のツールバーから「​データを取得​」を選択します。

    2. 左側のパネルで「その他…」を選択します。

    3. データを取得 ​画面で PostgresSQL を検索し、リストから 「​ PostgreSQL データベース​」を選択します。

    4. ​ PostgreSQL データベース​ ​ダイアログの場合：

      1. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** の Host パラメーターを ​ Server ​ テキストフィールドに貼り付けます。

      2. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** の Database パラメーターを ​ Database ​ テキストフィールドに貼り付けます。

        ?FLATTEN を​ ​データベース​ ​パラメーターに追加すると、例えば、prod:cja?FLATTEN のように読み込まれます。詳しくは、サードパーティの BI ツールで使用するネストされたデータ構造のフラット化を参照してください。

      3. Data Connectivity モードのプロンプトが表示されたら、「DirectQuery」を選択します。

      4. ユーザー名 ​と​ パスワード ​の入力を求められます。Experience Platform クエリ資格情報の同等のパラメーターを使用します。

    5. ログインに成功すると、Power BI ​ Navigator ​ にCustomer Journey Analyticsデータビューテーブルが表示されます。

    6. 使用するデータビューテーブルを選択し、「​読み込み​」を選択します。

    選択した 1 つ以上のテーブルに関連付けられたすべてのディメンションと指標が右側のパネルに表示され、ビジュアライゼーションで使用できるようになります。

    詳しくは、クエリサービスへの Power BI の接続を参照してください。

Tableau Desktop

  1. Adobe Experience Platformで PostgresSQL 資格情報の詳細を調べます。

    1. 左側のパネル（​データ管理​ ​の下）から「​クエリ​」を選択します。

    2. 上部のバーから「​資格情報​」を選択します。

    3. cja ​ データベース ​ を選択します。

    4. コピー を使用して、Tableau Desktop で必要に応じて各 Postgres 資格情報パラメーター（​ ホスト ​、​ ポート ​、​ データベース ​、​ ユーザー名 ​ など）をコピーします。

  2. Tableau Desktop の場合：

    1. 左側のパネルの​ ​サーバーへ​ ​から「​その他​」を選択します。

    2. リストから「​ PostgreSQL ​」を選択します。

    3. PostgreSQL ダイアログの場合：

      1. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** から Host パラメーターを ​ Server ​ テキストフィールドに貼り付けます。

      2. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** の Port パラメーターを ​ Port ​ テキストフィールドに貼り付けます。

      3. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** から Database パラメーターを ​ Database ​ テキストフィールドに貼り付けます。

        %3FFLATTEN を​ ​データベース​ ​パラメーターに追加すると、例えば、prod:cja%3FFLATTEN のように読み込まれます。詳しくは、サードパーティの BI ツールで使用するネストされたデータ構造のフラット化を参照してください。

      4. ​認証​ ​リストから​ ​ユーザー名とパスワード​ ​を選択します。

      5. Experience Platform クエリ資格情報の​ ​ユーザー名​ ​パラメーターを「​ユーザー名​」テキストフィールドにペーストします。

      6. Experience Platformクエリ **** 資格情報 **** の ​ パスワード ​ パラメーターを ​ パスワード ​ テキストフィールドに貼り付けます。

      7. 「​ ログイン ​」を選択します。

    4. Customer Journey Analyticsデータビューは、​ テーブル ​ リストにテーブルとして表示されます。

    5. 使用するテーブルをキャンバス上でドラッグします。

    これで、データビューテーブルのデータを操作して、レポートとビジュアライゼーションを作成できます。

    詳しくは、クエリサービスへの Tableau の接続を参照してください。

使用可能な様々なツールの概要と詳細情報については、クエリサービスへのクライアントの接続を参照してください。

Customer Journey Analytics BI 拡張機能を使用して様々なユースケースを達成する方法については、 ユースケースを参照してください。

機能

デフォルトでは、データビューには、わかりやすい名前から生成されたテーブルセーフ名が付けられます。例えば、My Web Data View という名前のデータビューは、ビュー名が my_web_data_view です。 データビューの BI ツールで使用する優先名を定義できます。 詳しくは、 データ表示設定を参照してください。

データビュー ID をテーブル名として使用する場合は、接続時にデータベース名にオプションの CJA_USE_IDS 設定を追加できます。例えば、prod:cja?CJA_USE_IDS は、dv_ABC123 のような名前でデータビューを表示します。

データガバナンス

Customer Journey Analytics のデータガバナンス関連の設定は、Adobe Experience Platform から継承されます。Customer Journey Analytics と Adobe Experience Platform のデータガバナンスの統合により、機密性の高い Customer Journey Analytics データのラベル付けとプライバシーポリシーの実施が可能になります。

Experience Platform で使用されるデータセットに関して作成されたプライバシーラベルとポリシーは、 Customer Journey Analytics データビューワークフローで表示できます。したがって、Customer Journey Analytics BI extension を使用してクエリされたデータが、定義されたプライバシーラベルやポリシーに準拠していない場合、適切な警告やエラーが表示されます。

データビューのリスト

標準の PostgreSQL CLI では、\dv を使用してビューをリストできます

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

ネスト化とフラット化

デフォルトでは、データビューのスキーマは、元の XDM スキーマと同様に、ネストされた構造を使用します。また、この統合では、FLATTEN オプションもサポートされています。このオプションを使用すると、データビュー（およびセッション内の他のテーブル）のスキーマを強制的にフラット化できます。フラット化により、構造化スキーマをサポートしていない BI ツールでも簡単に使用できるようになります。詳しくは、クエリサービスでのネストされたデータ構造の操作を参照してください。

デフォルトと制限事項

BI 拡張機能を使用する場合、次の追加のデフォルトと制限が適用されます。

  • BI 拡張機能では、クエリ結果の行制限が必要です。 デフォルトは 50 ですが、LIMIT n を使用して SQL でこれを上書きできます（n は 1～50000）。

  • BI 拡張機能では、計算に使用する行を制限する日付範囲が必要です。 デフォルトは過去 30 日間ですが、特殊 timestamp または daterange 列を使用して、SQL WHERE 句でこれを上書きできます。

  • BI 拡張機能には、集計クエリが必要です。 SELECT * FROM ... のような SQL を使用して、生の基になる行を取得することはできません。 集計クエリには、大まかに言えば、次を使用します。

    • SUM や COUNT を使用して合計を選択します。
      例：SELECT SUM(metric1), COUNT(*) FROM ...

    • ディメンション別に分類された指標を選択します。
      例：SELECT dimension1, SUM(metric1), COUNT(*) FROM ... GROUP BY dimension1

    • 個別の指標値を選択します。
      例：SELECT DISTINCT dimension1 FROM ...

      詳しくは、を参照してください サポートされている SQL。

サポートされる SQL

サポートされている SQL のタイプの完全なリファレンスについては、クエリサービス SQL リファレンスを参照してください。

使用可能な SQL の例については、次の表を参照してください。

例
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
パターン 例
スキーマの検出 
SELECT * FROM dv1 WHERE 1=0
ランクまたは分類 
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 句 
SELECT dim1, SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY dim1
HAVING m1 > 100
個別、上位の
ディメンション値		 
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
指標の合計値 
SELECT SUM(metric1) AS m1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
マルチディメンションの
分類
と上位の個別		 
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
Subselect:
Filter additional
results		 
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')
Subselect:
クエリの実行
データビュー		 
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
Subselect:
レイヤー化されたソース、
フィルタリング、
および集約

サブ選択を使用したレイヤー化：

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

CTE WITH を使用するレイヤー：

行を（
 を_に（
 SELECT * FROM data_ares
 ここで、&#39;timestamp&#39; BETWEEN '2021-01' AND '2021-02-01'
）
_.item, _.units FROM _
 WHERE _.item IS NOT NULL
）
SELECT rows.item, SUM （rows.units） AS UNITS
WHERE rows.item IN （'A', 'B', 'C'）
GROUP BY ROWS.ITEM
指標をディメンションの前
に配置するか、ディメンションと
混合する場所を選択します		 
SELECT SUM(metric1) AS m1, dim1
FROM dv1
WHERE `timestamp` BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02'
GROUP BY 2

ディメンション

デフォルトで使用可能なディメンションや、データビューで定義されたディメンションを選択できます。ID でディメンションを選択します。

指標

選択できる指標は次のとおりです。

  • デフォルトで使用可能な指標。
  • データビューで定義されます。
  • ユーザーがアクセスできるデータビューと互換性のある計算指標。

他の SQL ソースの場合と同様に、SUM(metric) 式に含まれる ID で指標を選択します。

以下が可能です：

  • SELECT COUNT(*) または COUNT(1) を使用して、発生件数指標を取得する。
  • SELECT COUNT(DISTINCT dimension) または SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(dimension) を使用して、ディメンションの個別概算値をカウントする。詳しくは、 個別の値のカウントを参照してください。
  • インライン計算：指標をその場で組み合わせたり、計算を行ったりする。

ユニーク値のカウント

Customer Journey Analytics の仕組みの基本的な性質により、正確な個別のカウントを取得できる唯一のディメンションは、adobe_personid ディメンションです。次の SQL ステートメントは、SELECT COUNT(DISTINCT adobe_personid) または SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(adobe_personid) は、個別のユーザーの数であるデフォルトの人物指標の値を返します。 その他のディメンションの場合は、おおよその個別のカウントが返されます。

条件付き指標

IF 句または CASE 句を SUM 関数または COUNT 関数に埋め込んで、選択した指標に固有のフィルタリングを追加できます。これらの句を追加することは、Workspace レポートテーブルの指標列にフィルターを適用することと似ています。

例：

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

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

インライン計算

SELECT ール内の指標式に追加の数式を適用できます。 計算指標で数学を定義する代わりに、この数学を使用できます。 次の表に、サポートされている式の種類を示します。

演算子または関数
詳細
+、-、*、/ および %
加算、減算、乗算、除算、剰余演算
-X または+X
符号または指標の変更（X は指標式）
PI()
π 定数
POSITIVE、NEGATIVE、ABS、FLOOR、CEIL、CEILING、EXP、LN、LOG10、LOG1P、SQRT、CBRT、DEGREES、RADIANS、SIN、COS、TAN、ACOS、ASIN、ATAN、 COSH、SINH および TANH
単項数学関数
MOD, POW, POWER, ROUND, LOG
二項数学関数

特殊な列

タイムスタンプ

timestamp 特殊列は、クエリの日付範囲を指定するために使用されます。日付範囲は、BETWEEN 式または timestamp >、>=、<、<= チェックの AND を組み合わせて定義できます。
timestamp はオプションで、全範囲を指定しない場合は、デフォルトが使用されます。

  • 最小値のみを指定している場合（timestamp > X または timestamp >= X）、範囲は X から現在までです。
  • 最大値（timestamp < X または timestamp <= X）のみを指定した場合、範囲は X から 30 日を引いた X です。
  • 何も指定されない場合、範囲は現在から今まで–30 日です。

タイムスタンプ範囲は、RankRequest の日付範囲グローバルフィルターに変換されます。
タイムスタンプフィールドを日付/時間関数で使用して、イベントのタイムスタンプを解析または切り捨てることもできます。

日付範囲

daterange 特別列は timestamp と同様に機能しますが、フィルタリングは 1 日に制限されます。 daterange もオプションで、timestamp と同じ範囲のデフォルトが設定されます。
daterange フィールドは、イベントの日付を解析または切り捨てるために日付/時間関数でも使用できます。

daterangeName 特別列は、Last Quarter のような名前付き日付範囲を使用してクエリをフィルタリングするために使用できます。

NOTE
1 日未満（時間、30 分、5 分など）の daterange 指標はPower BIでサポートされていません。

フィルター ID

filterId 特殊列はオプションで、外部で定義されたフィルターをクエリに適用するために使用されます。外部で定義されたフィルターをクエリに適用することは、Workspace のパネルにフィルターをドラッグすることと似ています。複数のフィルター ID を使用する場合は、それらを AND イライトします。

filterId と共に、filterName を使用して、ID の代わりにフィルターの名前を使用できます。

Where 句

WHERE 句は次の 3 つの手順で処理されます。

  1. timestamp、daterange または daterangeName の特別なフィールドから日付範囲を検索します。

  2. フィルターに含める、外部で定義された filterId または filterName を見つけます。

  3. 残りの式をアドホックフィルターに変換します。

この処理は、WHERE 句の最初のレベルの AND を解析することによって行われます。トップレベルの AND 式は、上記のいずれかに一致する必要があります。 最初のレベルの AND より深い部分や、WHERE 句が最上位レベルで OR を使用している場合は、アドホックフィルターとして処理されます。

ソート順序

デフォルトでは、クエリは最初に選択された指標によって結果を降順に並べ替えます。ORDER BY ... ASC または ORDER BY ... DESC を指定すると、デフォルトの並べ替え順序を上書きできます。ORDER BY を使用する場合は、最初に選択した指標に対して ORDER BY を指定する必要があります。

指標の前に -（マイナス）を使用して順序を入れ替えることもできます。次の 2 つの文の順序は同じになります。

ORDER BY metric1 ASC

ORDER BY -metric1 DESC

一般的な関数のサポート

関数
例
詳細
キャスト
CAST(`timestamp` AS STRING) または
`timestamp`::string
型キャストは現在サポートされていませんが、エラーはスローされません。CAST 関数は無視されます。
タイムスタンプ
WHERE `timestamp` >= TIMESTAMP('2022-01-01 00:00:00') AND `timestamp` < TIMESTAMP('2022-01-02 00:00:00')
WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして時刻文字列を解析します。
終了タイムスタンプ
WHERE `timestamp` >= TO_TIMESTAMP('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_TIMESTAMP('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
時刻文字列を WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして解析し、オプションでその時刻文字列の形式を指定します。
日付
WHERE `timestamp` >= DATE('2022-01-01') AND `timestamp` < DATE('2022-01-02')
WHERE 句内で使用するために、日付文字列をタイムスタンプとして解析します。
終了日
WHERE `timestamp` >= TO_DATE('01/01/2022', 'MM/dd/yyyy') AND `timestamp` < TO_DATE('01/02/2022', 'MM/dd/yyyy')
日付文字列を WHERE 句内で使用するタイムスタンプとして解析し、オプションでその日付文字列の形式を指定します。

Dimension関数のサポート

以下の関数は、SELECT、WHERE 句または条件付き指標のディメンションで使用できます。

文字列関数

関数
例
詳細
Lower
SELECT LOWER(name) AS lower_name
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。

日時関数

関数
例
詳細
年
SELECT YEAR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
月
SELECT MONTH(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
日
SELECT DAY(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
曜日
SELECT DAYOFWEEK(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
年間通算日
SELECT DAYOFYEAR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
週
SELECT WEEK(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
四半期
SELECT QUARTER(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
時間
SELECT HOUR(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
分
SELECT MINUTE(`timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
抽出
SELECT EXTRACT(MONTH FROM `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。この関数の一部では、わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
サポートされる一部は次のとおりです。
- キーワード：YEAR、MONTH、DAYOFMONTH、DAYOFWEEK、DAYOFYEAR、WEEK、QUARTER、HOUR、MINUTE。
- 文字列：'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。
日付（部分）
SELECT DATE_PART('month', `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。この関数の一部では、わかりやすい名前ではなく数値が必要なので、値の代わりに項目 ID を使用します。
サポートされる文字列部分は次のとおりです。'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。
日付（切り捨て）
SELECT DATE_TRUNC('quarter', `timestamp`)
渡されたフィールドで動的ディメンション ID を生成します。
サポートされる文字列の精度は次のとおりです。'YEAR'、'Y'、'MONTH'、'M'、'DAYOFMONTH'、'DAY'、'D'、'DAYOFWEEK'、'DOW'、'DAYOFYEAR'、'DOY'、'WEEK'、'WOY、'W'、'QUARTER'、'QOY'、'Q'、'HOUR' または 'MINUTE'。

部分的なサポート

一部の SQL 機能は、BI 拡張機能で部分的にのみサポートされており、他のデータベースで見られるような結果を返しません。 この特定の機能は、様々な BI ツールで生成される SQL で使用されます。これらのツールでは、BI 拡張機能に完全一致はありません。 その結果、BI 拡張機能は、エラーをスローせずに BI ツールの最小使用量をカバーする限定的な実装に焦点を当てています。 詳しくは、次の表を参照してください。

関数
例
詳細
MIN （）およびMAX（）
MIN(daterange) または
MAX(daterange)
timestamp、daterange または daterangeday のような daterangeX の MIN() は 2 年前に戻ります。

timestamp、daterange、または daterangeday のような daterangeX のいずれかに MAX() すると、現在の日付/時刻が返されます。他のディメンション、指標、式の

MIN() または MAX() は 0 を返します。
recommendation-more-help
080e5213-7aa2-40d6-9dba-18945e892f79