Perguntas frequentes sobre o Serviço de consulta e o Data Distiller

Uma ou mais das seguintes soluções são recomendadas caso as consultas atinjam o tempo limite.

• Converta a consulta em uma consulta CTAS e agende a execução. O agendamento de uma execução pode ser feito por meio da interface ou da API.
• Execute a consulta em uma parte de dados menor aplicando condições de filtro adicionais.
• Execute o comando EXPLAIN para coletar mais detalhes.
• Revise as estatísticas dos dados no conjunto de dados.
• Converta a consulta em um formulário simplificado e execute novamente usando instruções preparadas.

As etapas a seguir descrevem como exibir uma visualização tabular de um conjunto de dados por meio da interface do usuário, incluindo todos os campos e colunas aninhados em um formulário nivelado.

• Depois de fazer logon no Experience Platform, selecione Conjuntos de dados na navegação à esquerda da interface para navegar até o painel Conjuntos de dados.
• A guia Procurar dos conjuntos de dados é aberta. Você pode usar a barra de pesquisa para refinar as opções disponíveis. Selecione um conjunto de dados na lista exibida.

• A tela Atividade de conjuntos de dados é exibida. Selecione Visualizar conjunto de dados para abrir uma caixa de diálogo do esquema XDM e a exibição em tabela dos dados nivelados do conjunto de dados selecionado. Mais detalhes podem ser encontrados na pré-visualização da documentação de um conjunto de dados

• Selecione qualquer campo do esquema para exibir seu conteúdo em uma coluna plana. O nome da coluna é exibido acima do conteúdo no lado direito da página. Você deve copiar esse nome para usar ao consultar esse conjunto de dados.

Consulte a documentação para obter orientação completa sobre como trabalhar com estruturas de dados aninhadas usando o Editor de consultas ou um cliente de terceiros.

Se o query tiver demorado muito tempo em um conjunto de dados muito pequeno, entre em contato com o suporte ao cliente.

Pode haver vários motivos para uma consulta ficar paralisada durante o processamento. Determinar a causa exata requer uma análise detalhada caso a caso. Contate o atendimento ao cliente da Adobe para executar esse processo.

Uma lista completa dos números de telefone do suporte ao cliente da Adobe está disponível na página de ajuda do Adobe. Como alternativa, a ajuda pode ser encontrada online executando as seguintes etapas:

• Navegue até https://www.adobe.com/ no navegador da Web.
• No lado direito da barra de navegação superior, selecione Entrar.

• Use a Adobe ID e a senha registradas com sua licença da Adobe.
• Selecione Ajuda e Suporte na barra de navegação superior.

Um banner suspenso é exibido contendo uma seção de Ajuda e suporte. Selecione Contate-nos para abrir o Assistente Virtual de Atendimento ao Cliente Adobe ou selecione Suporte corporativo para obter ajuda dedicada para organizações grandes.

O recurso de bloqueio anônimo permite encadear uma ou mais instruções SQL que são executadas em sequência. Permitem também a opção de tratamento de exceções.

Consulte a documentação de bloqueio anônimo para obter mais detalhes.

Há duas maneiras de implementar a atribuição personalizada:

1. Use uma combinação de funções definidas pela Adobe existentes para identificar se as necessidades de caso de uso foram atendidas.
2. Se a sugestão anterior não atender ao seu caso de uso, você deverá usar uma combinação de funções de janela. As funções de janela observam todos os eventos em uma sequência. Elas também permitem que você analise os dados do histórico e podem ser usados em qualquer combinação.

Para recuperar logs de erros de uma consulta específica, primeiro use a API do Serviço de Consulta para obter os detalhes do log de consultas. A resposta HTTP contém as IDs de consulta necessárias para investigar um erro de consulta.

Use o comando do GET para recuperar várias consultas. Informações sobre como fazer uma chamada para a API podem ser encontradas na documentação de exemplos de chamadas para a API.

Na resposta, identifique a consulta que deseja investigar e faça outra solicitação GET usando seu valor id. Instruções completas podem ser encontradas na documentação de recuperação de uma consulta por ID.

Uma resposta bem-sucedida retorna o status HTTP 200 e contém a matriz errors. A resposta foi encurtada por questões de brevidade.

{
    "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",
}

A documentação de referência da API de Serviço de Consulta fornece mais informações sobre todos os pontos de extremidade disponíveis.

A mensagem "Error validating schema" significa que o sistema não consegue localizar um campo dentro do esquema. Você deve ler o documento de práticas recomendadas para organizar ativos de dados no Serviço de consulta seguido pela documentação Criar tabela como seleção.

O exemplo a seguir demonstra o uso de uma sintaxe CTAS e um tipo de dados 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 ;

Os números exibidos no painel do perfil são precisos a partir do último instantâneo. Os números gerados na tabela de exportação de perfis dependem totalmente da consulta de exportação. Como resultado, consultar o número de perfis qualificados para um público específico é uma causa comum para essa discrepância.

A causa mais provável é que sua consulta tenha um escopo muito estreito. Você deve remover sistematicamente uma seção da cláusula WHERE até começar a ver alguns dados.

Você também pode confirmar que seu conjunto de dados contém dados usando uma pequena consulta como:

SELECT count(1) FROM myTableName

Primeiro, verifique os logs para descobrir os detalhes do erro. A seção de perguntas frequentes sobre como encontrar erros nos logs fornece mais informações sobre como fazer isso.

Você também deve consultar a documentação para obter orientações sobre como executar consultas agendadas na interface e por meio da API.

Esteja ciente de que, ao usar o Query Editor, você só pode adicionar um agendamento a uma consulta que já foi criada e salva. Isso não se aplica à API Query Service.

Você pode executar uma consulta que retorna zero linhas para obter apenas os metadados na resposta. Este exemplo de consulta retorna somente os metadados da tabela especificada.

SELECT * FROM <table> WHERE 1=0

Você pode criar tabelas temporárias para iterar e experimentar rapidamente uma consulta antes de materializá-la para uso. Você também pode usar tabelas temporárias para validar se uma consulta está funcional.

Por exemplo, você pode criar uma tabela temporária:

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

Em seguida, você pode usar a tabela temporária da seguinte maneira:

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;

O Adobe Experience Platform mantém os dados no formato de carimbo de data e hora UTC (Tempo universal coordenado). Um exemplo do formato UTC é 2021-12-22T19:52:05Z

O Serviço de consulta oferece suporte a funções SQL integradas para converter um determinado carimbo de data/hora de e para o formato UTC. Os métodos to_utc_timestamp() e from_utc_timestamp() usam dois parâmetros: carimbo de data/hora e fuso horário.

Converter para o carimbo de data e hora UTC

O método to_utc_timestamp() interpreta os parâmetros fornecidos e os converte no carimbo de data/hora de seu fuso horário local no formato UTC. Por exemplo, o fuso horário em Seul, Coreia do Sul é UTC/GMT +9 horas. Ao fornecer um carimbo de data e hora somente, o método usa um valor padrão de meia-noite da manhã. O carimbo de data e hora e o fuso horário são convertidos no formato UTC da hora dessa região para um carimbo de data e hora UTC de sua região local.

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

A consulta retorna um carimbo de data e hora no horário local do usuário. Neste caso, às 15h do dia anterior, enquanto Seul está nove horas à frente.

2021-08-30 15:00:00

Como outro exemplo, se o carimbo de data/hora fornecido fosse 2021-07-14 12:40:00.0 para o fuso horário Asia/Seoul, o carimbo de data/hora UTC retornado seria 2021-07-14 03:40:00.0

A saída do console fornecida na interface do Serviço de consulta é um formato mais legível:

8/30/2021, 3:00 PM

Converter do carimbo de data e hora UTC

O método from_utc_timestamp() interpreta os parâmetros fornecidos a partir do carimbo de data/hora de seu fuso horário local e fornece o carimbo de data/hora equivalente da região desejada no formato UTC. No exemplo abaixo, a hora é 14h40 no fuso horário local do usuário. O fuso horário de Seul transmitido como uma variável está nove horas à frente do fuso horário local.

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

A consulta retorna um carimbo de data e hora no formato UTC do fuso horário passado como parâmetro. O resultado é nove horas antes do fuso horário que executou a consulta.

8/31/2021, 11:40 PM

Como devo filtrar meus dados de série temporal?

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')

Ao usar o operador CAST para converter um carimbo de data/hora, você precisa incluir a data e a hora.

Por exemplo, a falta do componente de tempo, como mostrado abaixo, resultará em um erro:

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

O uso correto do operador CAST é mostrado abaixo:

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

O operador NOT IN é frequentemente usado para recuperar linhas que não são encontradas em outra tabela ou instrução SQL. Este operador pode retardar o desempenho e retornar resultados inesperados se as colunas que estão sendo comparadas aceitarem NOT NULL ou se você tiver um grande número de registros.

Em vez de usar NOT IN, você pode usar NOT EXISTS ou LEFT OUTER JOIN.

Por exemplo, se você tiver as seguintes tabelas criadas:

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 você estiver usando o operador NOT EXISTS, é possível replicar usando o operador NOT IN com a seguinte consulta:

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

Como alternativa, se você estiver usando o operador LEFT OUTER JOIN, é possível replicar usando o operador NOT IN usando a seguinte consulta:

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

O sistema não tem índices, pois não é um banco de dados, mas tem outras otimizações em vigor vinculadas ao armazenamento de dados. As seguintes opções estão disponíveis para ajustar as consultas:

• Um filtro com base no tempo em dados de série temporal.
• Forçamento otimizado para o tipo de dados struct.
• Custo otimizado e redução de memória para arrays e tipos de dados de mapa.
• Processamento incremental usando instantâneos.
• Um formato de dados persistente.

Há três abordagens para restringir o acesso. Elas são as seguintes:

• Use instruções somente SELECT e conceda acesso somente leitura aos conjuntos de dados. Além disso, atribua a permissão gerenciar consulta.
• Use as instruções SELECT/INSERT/CREATE e conceda acesso de gravação aos conjuntos de dados. Além disso, atribua a permissão de gerenciamento de consulta.
• Use uma conta de integração com as sugestões anteriores acima e atribua a permissão de integração de consulta.

Sim. Os dados podem ser extraídos do Serviço de consulta, e também há a opção de armazenar os resultados no formato CSV por meio de um comando SQL.

Há duas maneiras de salvar os resultados de uma consulta ao usar um cliente PSQL. Você pode usar o comando COPY TO ou criar uma instrução usando o seguinte formato:

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

Orientação sobre o uso do comando COPY TO pode ser encontrada na documentação de referência da sintaxe SQL.

Uma causa comum desse problema é a consulta de dados de série temporal sem um filtro de tempo. Por exemplo:

SELECT * FROM prod_table LIMIT 1;

Deve ser escrito como:

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

Quando o sistema está conectado ao Serviço de consulta, ele é conectado a um mecanismo de processamento interativo ou em lote. Isso pode resultar em tempos de carregamento mais longos para refletir os dados processados.

Se quiser melhorar os tempos de resposta dos painéis, implemente um servidor Business Intelligence (BI) como uma camada de cache entre o Serviço de consulta e as ferramentas de BI. Geralmente, a maioria das ferramentas de BI tem uma oferta adicional para um servidor.

A finalidade de adicionar a camada do servidor de cache é armazenar os dados em cache do Serviço de consulta e utilizar os mesmos para que os painéis acelerem a resposta. Isso é possível, pois os resultados das consultas executadas seriam armazenados em cache no servidor de BI todos os dias. O servidor de cache fornece esses resultados para qualquer usuário com a mesma consulta para diminuir a latência. Consulte a documentação do utilitário ou ferramenta de terceiros que você está usando para obter esclarecimentos sobre esta configuração.

O método history_meta() é usado para acessar um instantâneo de um conjunto de dados. Anteriormente, se você executasse uma consulta em um conjunto de dados vazio no Azure Data Lake Storage (ADLS), receberia um código de erro 58000 informando que o conjunto de dados não existe. Um exemplo do erro de sistema antigo é exibido abaixo.

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

Este erro ocorreu porque não havia valor de retorno para a consulta. Esse comportamento foi corrigido para retornar a seguinte mensagem:

Query complete in {timeframe}. 0 rows returned.