Erstellen einer Metrikansicht

Auf dieser Seite werden das Datenmodell und die in den Beispielen verwendeten Überlegungen erläutert, wie eine Metrikansicht mit SQL oder der Benutzeroberfläche erstellt wird.

Übersicht über das Beispiel-Dataset

Die beispiele in Use SQL zum Erstellen und Verwalten von Metrikansichten und Erstellen einer Metrikansicht mithilfe der Benutzeroberfläche des Katalog-Explorers verwenden das TPC-H-Dataset, das standardmäßig in Unity-Katalog-Datasets verfügbar ist.

Das TPC-H-Dataset ist ein Standard-Benchmark-Dataset, das verwendet wird, um Entscheidungsunterstützungssysteme und Abfrageleistung zu bewerten. Sie modelliert ein Großhandels-Lieferkettengeschäft und ist rund um gemeinsame Geschäftsvorgänge wie Aufträge, Kunden, Lieferanten und Teile strukturiert. Sie stellt eine Vertriebs- und Vertriebsumgebung dar, in der Kunden Aufträge für Teile aufgeben, die von verschiedenen Lieferanten in verschiedenen Nationen und Regionen geliefert werden.

Das Schema enthält 8 Tabellen:

• REGION und NATION: Diese Tabellen definieren den Speicherort.

• CUSTOMER und SUPPLIER: Diese Tabellen beschreiben Geschäftsentitäten.

• PART und PARTSUPP: Diese Tabellen erfassen Produktinformationen und Lieferantenverfügbarkeit.

• ORDERS und LINEITEM: Diese Tabellen repräsentieren Transaktionen, mit Posten, die Produkte innerhalb von Bestellungen detailliert darstellen.

TPC-H-Datensatz ERD

Im folgenden Diagramm werden die Beziehungen zwischen den Tabellen erläutert.

Legende:

• Die Klammern nach jedem Tabellennamen enthalten das Präfix der Spaltennamen für diese Tabelle.
• Die Pfeile zeigen die Richtung der 1:n-Beziehungen zwischen den Tabellen an.
• Die Zahl/Formel unter jedem Tabellennamen stellt die Kardinalität (Anzahl der Zeilen) der Tabelle dar. Einige werden mit SF, dem Skalierungsfaktor, multipliziert, um die gewählte Datenbankgröße zu erhalten. Die Kardinalität für die LINEITEM-Tabelle ist ungefähr (siehe Klausel 4.2.5).

(Quelle: TPC Benchmark H Standard Specification)

Definieren einer Metrikansicht

Sie können eine Metrikansicht mithilfe von SQL DDL oder der Benutzeroberfläche des Katalog-Explorers definieren. Alternativ kann der Databricks-Assistent Ihnen bei den ersten Schritten beim Erstellen Ihrer Metrikansicht helfen. Anschließend können Sie die bereitgestellte SQL-DDL bearbeiten oder den metrischen Ansichts-Editor in der Benutzeroberfläche verwenden, um die vorgeschlagene Definition zu verfeinern.

Die metrikbezogene Ansicht, die für die Beispiele in diesem Abschnitt definiert ist, ist für einen Vertriebs- oder Finanzanalysten vorgesehen, um key Performance Indicators (KPIs) im Zusammenhang mit den Aufträgen des Unternehmens zu überwachen. Es kann ihnen helfen, Fragen wie:

• Wie hat sich unser Gesamtumsatz im Laufe der Zeit trendet?
• Was ist die aktuelle Aufschlüsselung unserer Aufträge nach Status (Offen, Verarbeitung, Erfüllt)?
• Welche Auftragsprioritäten generieren die meisten Einnahmen?
• Wie viel Umsatz ist derzeit "gefährdet" oder offen (d. h. aus Open-Aufträgen)?
• Was ist der durchschnittliche Umsatz pro eindeutigen Kunden?

Die erforderlichen Komponenten werden in der folgenden Tabelle beschrieben:

Komponente	YAML-Feld/Ausdruck	Geschäftliche Bedeutung
Quellentabelle	samples.tpch.orders	Die Rohdaten, die Kundenauftragsdatensätze enthalten.
Filter	o_orderdate > '1990-01-01'	Konzentriert sich nur auf Aufträge, die nach dem 1. Januar 1990 getätigt wurden, wobei wahrscheinlich historische oder archivierte Daten ausgeschlossen werden.
Dimension: Bestellmonat	(DATE_TRUNC('MONTH', o_orderdate))	Ermöglicht die Trendanalyse (Monat über Monat/Jahr über Jahr), und verfolgt, wie sich die Leistung im Laufe der Zeit ändert.
Dimension: Bestellstatus	CASE-Anweisung, die den Status in Open, Processing oder Fulfilled übersetzt	Ermöglicht die Segmentierung nach Lebenszyklusstufe, die für die Erfüllung und das Backlog-Management hilfreich ist.
Dimension: Auftragspriorität	SPLIT Anweisung, die die Reihenfolgepriorität als Zahl formatiert	Wird verwendet, um die Leistung nach der strategischen Wichtigkeit oder Dringlichkeit der Bestellung zu gruppieren.
Measure: Bestellanzahl	COUNT(1)	Misst die Volumenumsatzaktivität
Maß: Gesamtumsatz	SUM(o_totalprice)	Der Bruttoumsatzwert aller Bestellungen
Kennzahl: Gesamtumsatz pro Kunde	SUM(o_totalprice) / COUNT(DISTINCT o_custkey)	Eine Kundenwertmetrik, die für die Bewertung der Kundentransaktionsqualität nützlich ist.
Measure: Gesamtumsatz für Offene Aufträge	SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus='O')	Der Wert des nicht verdienten Umsatzes oder des aktuellen Verkaufsrückstands. Wird für Prognose und Risikobewertung verwendet.

Fragen Sie Databricks-Assistent

Der Databricks-Assistent kann Ihnen bei den ersten Schritten beim Definieren einer Metrikansicht helfen.

1. Klicken Sie auf im oberen rechten Bereich Ihres Databricks-Arbeitsbereichs, um den Assistenten zu öffnen.
2. Geben Sie eine Beschreibung der Metrikansicht ein, die Sie erstellen möchten. Der Assistent gibt SQL DDL zurück, die versucht, Ihre Anforderung abzugleichen.
3. Kopieren Sie die bereitgestellte SQL-Datei, und fügen Sie sie in den SQL-Editor ein. Klicken Sie dann auf "Ausführen".
4. Bearbeiten Sie sql, oder öffnen Sie den metrischen Ansichts-Editor, um Anpassungen vorzunehmen.

Erstellen einer neuen Metrikansicht

Verwenden Sie eines der folgenden Beispiele, um eine neue Metrikansicht zu erstellen:

• Erstellen einer Metrikansicht mithilfe der Benutzeroberfläche des Katalog-Explorers
• Verwenden von SQL zum Erstellen und Verwalten von Metrikansichten