Amostras de conjunto de dados

O Serviço de consulta da Adobe Experience Platform fornece conjuntos de dados de amostra como parte de seus recursos aproximados de processamento de consulta. Os conjuntos de dados de exemplo são criados com amostras aleatórias uniformes de conjuntos de dados Azure Data Lake Storage (ADLS) existentes usando apenas uma porcentagem dos registros do original. Essa porcentagem é conhecida como taxa de amostragem. Ajustar a taxa de amostragem para controlar o equilíbrio entre a precisão e o tempo de processamento permite realizar consultas exploratórias em grandes volumes de dados com tempo de processamento bastante reduzido, ao custo da precisão da consulta.

Como muitos usuários não precisam de uma resposta exata para uma operação agregada em um conjunto de dados, emitir uma consulta aproximada para retornar uma resposta aproximada é mais eficiente para consultas exploratórias em conjuntos de dados grandes. Como os conjuntos de dados de amostra contêm apenas uma porcentagem dos dados do conjunto de dados original, eles permitem que você comercialize a precisão da consulta para um melhor tempo de resposta. No tempo de leitura, o Serviço de consulta precisa verificar menos linhas, o que produz resultados mais rapidamente do que se você consultasse todo o conjunto de dados.

Para ajudar você a gerenciar suas amostras para o processamento aproximado de consultas, o Serviço de consulta oferece suporte às seguintes operações para amostras de conjunto de dados:

Introdução get-started

Para usar os recursos aproximados de processamento de consultas detalhados neste documento, crie e exclua o sinalizador de sessão true. Na linha de comando do Editor de Consultas ou do cliente PSQL, digite o comando SET aqp=true;.

Criar uma amostra uniforme de conjunto de dados aleatório create-a-sample

Use o comando ANALYZE TABLE <table_name> TABLESAMPLE SAMPLERATE x com um nome de conjunto de dados para criar uma amostra aleatória uniforme desse conjunto de dados.

A taxa de amostra é a porcentagem de registros obtidos do conjunto de dados original. Você pode controlar a taxa de amostragem usando as palavras-chave TABLESAMPLE SAMPLERATE. Neste exemplo, o valor de 5,0 equivale a uma taxa de amostra de 50%. Um valor de 2,5 equivaleria a 25% e assim por diante.

ANALYZE TABLE example_dataset_name TABLESAMPLE SAMPLERATE 5.0;

Opcionalmente, especifique um critério de filtro optional-filter-criteria

Você pode optar por especificar um critério de filtro para suas amostras aleatórias uniformes. Isso permite criar uma amostra com base no subconjunto filtrado da tabela analisada.

Ao criar uma amostra, o filtro opcional é aplicado primeiro e, em seguida, a amostra é criada a partir da exibição filtrada do conjunto de dados. Uma amostra de conjunto de dados com um filtro aplicado segue o seguinte formato de query:

ANALYZE TABLE <tableToAnalyze> TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (<filter_condition>) SAMPLERATE X.Y;
ANALYZE TABLE <tableToAnalyze> TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (<filter_condition_1> AND/OR <filter_condition_2>) SAMPLERATE X.Y;
ANALYZE TABLE <tableToAnalyze> TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (<filter_condition_1> AND (<filter_condition_2> OR <filter_condition_3>)) SAMPLERATE X.Y;

Exemplos práticos desse tipo de conjunto de dados de amostra filtrado são os seguintes:

ANALYZE TABLE large_table TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (month(to_timestamp(timestamp)) in ('8', '9')) SAMPLERATE 10;
ANALYZE TABLE large_table TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (month(to_timestamp(timestamp)) in ('8', '9') AND product.name = "product1") SAMPLERATE 10;
ANALYZE TABLE large_table TABLESAMPLE FILTERCONTEXT (month(to_timestamp(timestamp)) in ('8', '9') AND (product.name = "product1" OR product.name = "product2")) SAMPLERATE 10;

Nos exemplos fornecidos, o nome da tabela é large_table, a condição de filtro na tabela original é month(to_timestamp(timestamp)) in ('8', '9') e a taxa de amostragem é (X% dos dados filtrados), neste caso, 10.

Exibir a lista de amostras view-list-of-samples

Use a função sample_meta() para exibir a lista de amostras associadas a uma tabela ADLS.

SELECT sample_meta('example_dataset_name')

A lista de amostras de conjunto de dados é exibida no formato do exemplo abaixo.

                  sample_table_name                  |    sample_dataset_id     |    parent_dataset_id     | sample_type | sampling_rate | sample_num_rows |       created
-----------------------------------------------------+--------------------------+--------------------------+-------------+---------------+-----------------+---------------------
 x5e5cd8ea0a83c418a8ef0928_uniform_4_0_percent_ughk7 | 62ff19853d338f1c07b18965 | 5e5cd8ea0a83c418a8ef0928 | uniform     |           4.0 |             391 | 19/08/2022 05:03:01
(1 row)

Consulte o conjunto de dados de amostra query-sample-datasets

Use o {EXAMPLE_DATASET_NAME} para consultar tabelas de exemplo diretamente. Como alternativa, adicione a palavra-chave WITHAPPROXIMATE ao final de uma consulta e o Serviço de consulta usará automaticamente a amostra criada mais recentemente.

SELECT * FROM example_dataset_name WITHAPPROXIMATE;

Excluir amostras do conjunto de dados delete-a-sample

A operação de exclusão permite criar novas amostras assim que o limite máximo de cinco amostras de conjunto de dados for atingido.

DROP TABLESAMPLE x5e5cd8ea0a83c418a8ef0928_uniform_2_0_percent_bnhmc;