Flow Service API를 사용하여 소스에 대한 행 수준 데이터 필터링
가용성행 수준 데이터 필터링에 대한 지원은 현재 다음 소스에서만 사용할 수 있습니다.
Flow Service API를 사용하여 소스에 대한 행 수준 데이터를 필터링하는 방법에 대한 단계는 이 안내서를 참조하십시오.
시작하기
이 자습서를 사용하려면 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소를 잘 알고 있어야 합니다.
Experience Platform API 사용
Experience Platform API를 성공적으로 호출하는 방법에 대한 자세한 내용은 Experience Platform API 시작에 대한 안내서를 참조하십시오.
소스 데이터 필터링
다음은 소스에 대한 행 수준 데이터를 필터링하기 위해 수행해야 하는 단계입니다.
연결 사양 검색
소스에 대한 행 수준 데이터를 필터링하는 첫 번째 단계는 소스의 연결 사양을 검색하고 소스가 지원하는 연산자 및 언어를 결정하는 것입니다.
지정된 소스의 연결 사양을 검색하려면 Flow Service API의 /connectionSpecs 끝점에 대한 GET 요청을 만들고 소스의 속성 이름을 쿼리 매개 변수의 일부로 제공합니다.
API 형식
GET /connectionSpecs/{QUERY_PARAMS}
| 매개변수 | 설명 |
|---|---|
{QUERY_PARAMS} | 결과를 필터링할 선택적 쿼리 매개 변수입니다. name 속성을 적용하고 검색에서 "google-big-query"을(를) 지정하여 Google BigQuery 연결 사양을 검색할 수 있습니다. |
요청
다음 요청은 Google BigQuery의 연결 사양을 검색합니다.
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/connectionSpecs?property=name=="google-big-query"' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
응답
성공한 응답은 지원되는 쿼리 언어 및 논리 연산자에 대한 정보를 포함하여 Google BigQuery의 상태 코드 200과 연결 사양을 반환합니다.
"attributes": {
"filterAtSource": {
"enabled": true,
"queryLanguage": "SQL",
"logicalOperators": [
"and",
"or",
"not"
],
"comparisonOperators": [
"=",
"!=",
"<",
"<=",
">",
">=",
"like",
"in"
],
"columnNameEscapeChar": "`",
"valueEscapeChar": "'"
}
| 속성 | 설명 |
|---|---|
attributes.filterAtSource.enabled | 쿼리된 원본이 행 수준 데이터 필터링을 지원하는지 여부를 결정합니다. |
attributes.filterAtSource.queryLanguage | 쿼리된 원본에서 지원하는 쿼리 언어를 결정합니다. |
attributes.filterAtSource.logicalOperators | 소스에 대한 행 수준 데이터를 필터링하는 데 사용할 수 있는 논리 연산자를 결정합니다. |
attributes.filterAtSource.comparisonOperators | 소스에 대해 행 수준 데이터를 필터링하는 데 사용할 수 있는 비교 연산자를 결정합니다. 비교 연산자에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오. |
attributes.filterAtSource.columnNameEscapeChar | 열을 이스케이프 처리하는 데 사용할 문자를 결정합니다. |
attributes.filterAtSource.valueEscapeChar | SQL 쿼리를 작성할 때 값을 묶는 방법을 결정합니다. |
비교 연산자
| 연산자 | 설명 |
|---|---|
== | 속성이 제공된 값과 동일한지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
!= | 속성이 제공된 값과 같지 않은지 여부로 필터링합니다. |
< | 속성이 제공된 값보다 작은지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
> | 속성이 제공된 값보다 큰지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
<= | 속성이 제공된 값보다 작거나 같은지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
>= | 속성이 제공된 값보다 크거나 같은지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
like | 지정된 패턴을 검색하기 위해 WHERE 절에 사용되어 필터링합니다. |
in | 속성이 지정된 범위 내에 있는지 여부를 기준으로 필터링합니다. |
수집을 위한 필터링 조건 지정
소스에서 지원하는 논리 연산자 및 쿼리 언어를 식별한 후에는 Profile Query Language(PQL)를 사용하여 소스 데이터에 적용할 필터링 조건을 지정할 수 있습니다.
아래 예에서는 매개 변수로 나열된 노드 유형에 대해 제공된 값과 동일한 선택 데이터에만 조건이 적용됩니다.
{
"type": "PQL",
"format": "pql/json",
"value": {
"nodeType": "fnApply",
"fnName": "=",
"params": [
{
"nodeType": "fieldLookup",
"fieldName": "city"
},
{
"nodeType": "literal",
"value": "DDN"
}
]
}
}
데이터 미리 보기
filters을(를) 쿼리 매개 변수의 일부로 제공하고 Base64에서 PQL 입력 조건을 지정하는 동안 Flow Service API의 /explore 끝점에 GET 요청을 수행하여 데이터를 미리 볼 수 있습니다.
API 형식
GET /connections/{BASE_CONNECTION_ID}/explore?objectType=table&object={TABLE_PATH}&preview=true&filters={FILTERS}
| 매개변수 | 설명 |
|---|---|
{BASE_CONNECTION_ID} | 소스의 기본 연결 ID입니다. |
{TABLE_PATH} | 검사할 테이블의 경로 속성입니다. |
{FILTERS} | Base64에 인코딩된 PQL 필터링 조건입니다. |
요청
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/foundation/flowservice/connections/89d1459e-3cd0-4069-acb3-68f240db4eeb/explore?objectType=table&object=TESTFAS.FASTABLE&preview=true&filters=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\' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
응답
성공적인 응답은 데이터의 내용과 구조를 반환합니다.
{
"format": "flat",
"schema": {
"columns": [
{
"name": "FIRSTNAME",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "LASTNAME",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "CITY",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "AGE",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "HEIGHT",
"type": "string",
"xdm": {
"type": "string"
}
},
{
"name": "ISEMPLOYED",
"type": "boolean",
"xdm": {
"type": "boolean"
}
},
{
"name": "POSTG",
"type": "boolean",
"xdm": {
"type": "boolean"
}
},
{
"name": "LATITUDE",
"type": "double",
"xdm": {
"type": "number"
}
},
{
"name": "LONGITUDE",
"type": "double",
"xdm": {
"type": "number"
}
},
{
"name": "JOINEDDATE",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
},
{
"name": "CREATEDAT",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
},
{
"name": "CREATEDATTS",
"type": "string",
"meta:xdmType": "date-time",
"xdm": {
"type": "string",
"format": "date-time"
}
}
]
},
"data": [
{
"CITY": "MZN",
"LASTNAME": "Jain",
"JOINEDDATE": "2022-06-22T00:00:00",
"LONGITUDE": 1000.222,
"CREATEDAT": "2022-06-22T17:19:33",
"FIRSTNAME": "Shivam",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "169",
"CREATEDATTS": "2022-06-22T17:19:33",
"ISEMPLOYED": true,
"LATITUDE": 2000.89,
"AGE": "25"
},
{
"CITY": "MUM",
"LASTNAME": "Kreet",
"JOINEDDATE": "2022-09-07T00:00:00",
"LONGITUDE": 10500.01,
"CREATEDAT": "2022-09-07T17:19:33",
"FIRSTNAME": "Rakul",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "155",
"CREATEDATTS": "2022-09-07T17:19:33",
"ISEMPLOYED": false,
"LATITUDE": 2500.89,
"AGE": "42"
},
{
"CITY": "MAN",
"LASTNAME": "Lee",
"JOINEDDATE": "2022-09-14T00:00:00",
"LONGITUDE": 1000.222,
"CREATEDAT": "2022-09-14T05:02:33",
"FIRSTNAME": "Denzel",
"POSTG": true,
"HEIGHT": "185",
"CREATEDATTS": "2022-09-14T05:02:33",
"ISEMPLOYED": true,
"LATITUDE": 123.89,
"AGE": "16"
}
]
}