限制

1. 在​ 数据 ​窗格中：

   1. 选择​日期范围。
   2. 选择​产品名称。
   3. 选择​发生次数总和。

2. 在​ 筛选器 ​窗格中：

   1. 从该视觉对象上的​ 筛选器中选择 ​日期范围是（全部）​。
   2. 选择​ 相对日期 ​作为​筛选器类型。
   3. 将筛选器定义为​当值 在最后 1 日历年​内时显示项。
   4. 选择​应用筛选器。
   5. 从该视觉对象上的​筛选器中选择 product_name is (All)。
   6. 选择​ 前N ​项作为​筛选器类型。
   7. 选择​显示项 前 5 按值。
   8. 从​ 数据 ​窗格中拖放​ 总发生次数 ​并将其放在​ 在此处添加数据字段 ​上。
   9. 选择​应用筛选器。

3. 在“可视化”窗格中：

   • 选择 以从列中删除日期范围。

   您的Power BI桌面应该如下所示。

   

Power BI Desktop使用BI扩展执行的查询包含limit语句，但不包含预期的语句。 Power BI Desktop会使用明确的产品名称结果来强制实施对前5次发生次数的限制。

select "_"."product_name",
    "_"."a0"
from
(
    select "rows"."product_name" as "product_name",
        sum("rows"."occurrences") as "a0"
    from
    (
        select "_"."daterangeName",
            "_"."daterange",
            "_"."filterId",
            "_"."filterName",
            "_"."timestamp",
            "_"."affiliate_name",
            "_"."affiliate_url",
            "_"."commerce.order.priceTotal",
            "_"."customer_city",
            "_"."customer_region",
            "_"."daterangeday",
            "_"."daterangefifteenminute",
            "_"."daterangefiveminute",
            "_"."daterangehour",
            "_"."daterangeminute",
            "_"."daterangemonth",
            "_"."daterangequarter",
            "_"."daterangesecond",
            "_"."daterangethirtyminute",
            "_"."daterangeweek",
            "_"."daterangeyear",
            "_"."hitdatetime",
            "_"."page_name",
            "_"."page_url",
            "_"."product_category",
            "_"."product_name",
            "_"."product_short_review",
            "_"."product_subCategory",
            "_"."referrer_url",
            "_"."search_engine",
            "_"."search_keywords",
            "_"."store_city",
            "_"."store_name",
            "_"."store_region",
            "_"."store_type",
            "_"."timepartdayofmonth",
            "_"."timepartdayofweek",
            "_"."timepartdayofyear",
            "_"."timeparthourofday",
            "_"."timepartminuteofhour",
            "_"."timepartmonthofyear",
            "_"."timepartquarterofyear",
            "_"."timepartweekofyear",
            "_"."cm_session_end_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_session_person_defaultmetric",
            "_"."cm_session_start_rate_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_person_defaultmetric",
            "_"."cm_timespent_session_defaultmetric",
            "_"."cm_product_name_count_distinct",
            "_"."ad_views",
            "_"."adobe_sessionends",
            "_"."adobe_sessionstarts",
            "_"."adobe_timespent",
            "_"."exchange_buybacks",
            "_"."exchange_cost",
            "_"."exchange_purchases",
            "_"."exchange_revenue",
            "_"."occurrences",
            "_"."page_views",
            "_"."product_quantity",
            "_"."product_reviews",
            "_"."product_views",
            "_"."purchase_revenue",
            "_"."purchases",
            "_"."visitors",
            "_"."visits"
        from "public"."cc_data_view" "_"
        where (("_"."product_name" in ('Saltwater Monofilament Line', 'Pop-Up Beach Tent', 'Instant Pop-Up Tent', 'Envelop Sleeping Bag', 'Waterproof Tackle Bag')) and "_"."daterange" < date '2024-01-01') and "_"."daterange" >= date '2023-01-01'
    ) "rows"
    group by "product_name"
) "_"
where not "_"."a0" is null
limit 1000001

1. 选择底部的​ 表1 ​选项卡以从​ 数据源 ​切换。 在​ 表1 ​视图中：

   1. 从​ 筛选器 ​托架中的​ 表 ​列表中拖动​ 日期范围 ​条目。

   2. 在​ 筛选器字段[日期范围] ​对话框中，选择​日期范围，然后选择​下一步>。

   3. 在​ 筛选器[日期范围] ​对话框中，选择​相对日期，选择​年，然后选择​以前年份。 选择​ 应用 ​和​确定。

   4. 将​ 产品名称 ​从​ 表 ​列表拖至​行。

   5. 从​ 表 ​列表中拖动​ 发生次数 ​条目，并将该条目放入​ 列 ​旁边的字段中。 值更改为​SUM（发生次数）。

   6. 从​ 显示我 ​中选择​文本表。

   7. 从​ 适合 ​下拉菜单中选择​适合宽度。

   8. 在​ 行 ​中选择​产品名称。 从下拉菜单中选择​筛选器。

      1. 在​ 筛选器[产品名称] ​对话框中，选择​ 顶部 ​选项卡。

      2. 选择​By字段： Top 5 By发生次数 总和。

      3. 选择​ 应用 ​和​确定。

         您注意到该表消失。 使用此过滤器时，按发生次数选择前5个产品名称​ 无法 ​正常工作。

      4. 选择​ 筛选器 ​托架中的​产品名称，然后从下拉菜单中选择​删除。 此时将重新显示该表。

   9. 在​ 标记 ​托架中选择​SUM（发生次数）。 从下拉菜单中选择​筛选器。

      1. 在​ 筛选器[发生次数] ​对话框中，选择​至少。

      2. 输入47.799作为值。 此值可确保表中只显示排名前5的项目。 选择​ 应用 ​和​确定。

         您的Tableau桌面应该如下所示。

         

如上所示，在定义针对产品名称的“前5次发生次数”过滤器时，由Tableau Desktop执行的此查询会失败。

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  INNER JOIN (
  SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
    SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "$__alias__0"
  FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
  GROUP BY 1
  ORDER BY 2 DESC,
    1 ASC
  LIMIT 5
) "t0" ON (CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) = "t0"."product_name")
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00.000')) AND ("cc_data_view"."daterange" < (TIMESTAMP '2024-01-01 00:00:00.000')))
GROUP BY 1

定义发生次数排名前5的过滤器时，Tableau Desktop执行的查询如下所示。 该限制在查询和应用的客户端中不可见。

SELECT CAST("cc_data_view"."product_name" AS TEXT) AS "product_name",
  SUM("cc_data_view"."occurrences") AS "sum:occurrences:ok"
FROM "public"."cc_data_view" "cc_data_view"
WHERE (("cc_data_view"."daterange" >= (TIMESTAMP '2023-01-01 00:00:00.000')) AND ("cc_data_view"."daterange" < (TIMESTAMP '2024-01-01 00:00:00.000')))
GROUP BY 1

1. 在Looker的​ 浏览 ​界面中，刷新您的连接。 选择 清除缓存并刷新。

2. 在Looker的​ 浏览 ​界面中，确保您拥有干净的设置。 如果不是，请选择 删除字段和筛选器。

3. 选择​ 筛选器 ​下的​+筛选器。

4. 在​ 添加筛选器 ​对话框中：

   1. 选择​‣抄送数据视图
   2. 从字段列表中，选择​日‣间范围日期，然后选择​日期范围日期。
      

5. 指定​ Cc数据视图日期范围日期 ​筛选器，因为​在 2023/01/01 之前 2024/01/01​的范围内。

6. 从左边栏中的​ ‣ Cc数据视图 ​部分：

   1. 选择​产品名称。
   2. 在左边栏（底部）中选择​ MEASURES ​下的​计数。

7. 请确保在​ Purchase Revenue ​列上选择​↓ （降序，排序顺序： 1）。

8. 请确保在​ Purchase Revenue ​列上选择​↓ （降序，排序顺序： 1）。

9. 选择​运行。

10. 选择​‣可视化图表。

您应该会看到如下所示的可视化图表和表格。

Looker使用BI扩展生成的查询包括FETCH NEXT 5 ROWS ONLY，这意味着限制通过Looker和BI扩展执行。

-- Looker Query Context '{"user_id":6,"history_slug":"a8f3b1ebd5712413ca1ae695090f70db","instance_slug":"71d4667f0b76c0011463658f45c3f7a3"}'
SELECT
    cc_data_view."product_name"  AS "cc_data_view.product_name",
    COUNT(*) AS "cc_data_view.count"
FROM
    "public"."cc_data_view" AS "cc_data_view"
WHERE ((( cc_data_view."daterange"  ) >= (DATE_TRUNC('day', DATE '2023-01-31')) AND ( cc_data_view."daterange"  ) < (DATE_TRUNC('day', DATE '2024-01-01'))))
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2 DESC
FETCH NEXT 5 ROWS ONLY

1. 在新单元格中输入以下语句。

   code language-python
   data = %sql SELECT product_name AS `Product Name`, COUNT(*) AS Events \ FROM cc_data_view \ WHERE daterange BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-01' \ GROUP BY 1 \ ORDER BY `Events` DESC \ LIMIT 5; display(data)

2. 执行单元格。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。

   

查询由Jupyter Notebook中定义的BI扩展执行。

1. 在新块中输入以下介于```{r}和` ````之间的语句。

   code language-r
   ## Dimension 1 Limited df <- dv %>% filter(daterange >= "2023-01-01" & daterange < "2024-01-01") %>% group_by(product_name) %>% count() %>% arrange(desc(n), .by_group = FALSE) %>% head(5) print(df)

2. 运行块。 您应该会看到类似于以下屏幕快照的输出。

   

RStudio使用BI扩展生成的查询包括LIMIT 5，这意味着限制通过RStudio和BI扩展应用。

SELECT "product_name", COUNT(*) AS "n"
FROM (
  SELECT "cc_data_view".*
  FROM "cc_data_view"
  WHERE ("daterange" >= '2023-01-01' AND "daterange" < '2024-01-01')
) AS "q01"
GROUP BY "product_name"
ORDER BY "n" DESC
LIMIT 5