카탈로그 탐색기 UI를 사용하여 메트릭 뷰 만들기

비즈니스 논리를 중앙 집중화하고 보고 화면에서 핵심 성과 지표를 일관되게 정의하는 메트릭 뷰 를 만드는 방법을 알아봅니다. 이 자습서에서는 카탈로그 탐색기 UI를 사용하여 메트릭 뷰를 만드는 방법을 보여 줍니다. SQL을 사용하여 메트릭 뷰를 정의하려면 SQL을 사용하여 메트릭 뷰를 만들고 관리하는 방법을 참조하십시오 CREATE VIEW.

필수 조건

• 원본 데이터 개체에 대한 권한이 있어야 합니다 SELECT .
• 메트릭 뷰를 CREATE TABLE 만들려는 스키마의 권한과 USE SCHEMA 권한이 있어야 합니다.
• USE CATALOG 스키마의 부모 카탈로그에 대한 권한도 있어야 합니다.
• SQL 웨어하우스 또는 Databricks Runtime 17.2 이상을 실행하는 다른 컴퓨팅 리소스에 대한 사용 권한을 사용할 수 있습니다.

metastore 관리자 또는 카탈로그 소유자는 이러한 모든 권한을 부여할 수 있습니다. MANAGE 권한이 있는 스키마 소유자 또는 사용자는 스키마에 대한 USE SCHEMA 및 CREATE TABLE 권한을 부여할 수 있습니다.

1단계: 데이터 원본 선택

메트릭 뷰는 테이블, 뷰 또는 SQL 쿼리를 기반으로 할 수 있습니다. 이 자습서에서는 orders 카탈로그의 samples 스키마에 있는 tpch 테이블을 사용합니다.

1. 을 클릭합니다.작업 영역 사이드바의 카탈로그입니다.
2. 스키마 브라우저의 검색 창을 사용하여 테이블을 찾습니다 samples.tpch.orders . 주문을 클릭하여 테이블 세부 정보를 표시합니다.
3. 메트릭 보기>를 클릭합니다. YAML 편집기가 열립니다.

2단계: 메트릭 정의

이 메트릭 뷰에 대한 YAML 정의에는 다음과 같은 최상위 필드가 포함됩니다.

• version: 기본값은 1.1입니다. 메트릭 뷰 사양의 버전입니다.
• source:samples.tpch.orders 정규화된 테이블 이름입니다. 이 메트릭 뷰의 모든 차원 및 측정값은 지정된 테이블을 데이터 원본으로 사용합니다.
• filter: 이 보기의 모든 쿼리는 1990년 1월 1일 이후의 o_orderdate 레코드를 반환합니다.
• dimensions:Order Month, Order Status및 Order Priority 차원으로 정의됩니다.
• measures: 각각 집계 식이 지정된 4개의 측정값(Order Count, Total Revenue, Total Revenue per Customer및 Total Revenue for Open Orders)이 정의됩니다.

1. 카탈로그 및 스키마 드롭다운 메뉴를 사용하여 메트릭 보기를 저장할 위치를 선택합니다. 쿼리 사용자에게는 메트릭 뷰에 액세스하려면 최소한 USE CATALOGUSE SCHEMA 권한이 있어야 합니다.

2. 메트릭 보기의 이름을 입력합니다. 메트릭 뷰 이름에는 알파 숫자 값과 밑줄이 포함될 수 있습니다.

3. 편집기의 내용을 다음 정의로 바꿉니다.

   version: 1.1
   
   source: samples.tpch.orders
   filter: o_orderdate > '1990-01-01'
   
   dimensions:
     - name: Order Month
       expr: DATE_TRUNC('MONTH', o_orderdate)
   
     - name: Order Status
       expr: CASE
         WHEN o_orderstatus = 'O' then 'Open'
         WHEN o_orderstatus = 'P' then 'Processing'
         WHEN o_orderstatus = 'F' then 'Fulfilled'
         END
   
     - name: Order Priority
       expr: SPLIT(o_orderpriority, '-')[1]
   
   measures:
     - name: Order Count
       expr: COUNT(1)
   
     - name: Total Revenue
       expr: SUM(o_totalprice)
   
     - name: Total Revenue per Customer
       expr: SUM(o_totalprice) / COUNT(DISTINCT o_custkey)
   
     - name: Total Revenue for Open Orders
       expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus='O')
   

4. 만들기를 클릭합니다.

메트릭 보기는 메트릭 보기에 대한 최소 SELECT 권한을 가진 모든 사용자가 사용할 준비가 되었습니다. 권한 관리에 대한 자세한 내용은 Unity 카탈로그 권한 및 보안 개체 를 참조하세요. 사용자가 이 메트릭 뷰를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 메트릭 뷰 쿼리를 참조하세요.

메트릭 보기를 만든 후 열리는 개요 탭에서 원본, 필터 및 지정된 측정값 및 차원을 검토할 수 있습니다.

3단계: 설명, 메모 및 태그 추가

YAML 정의 또는 개요 탭을 통해 설명, 메모 및 태그를 추가할 수 있습니다.

YAML을 사용하여 추가하려면 (버전 제어에 권장):

YAML 정의에 comment 필드를 직접 추가합니다. 구문 세부 정보는 버전 사양 변경 로그 를 참조하세요.

version: 1.1
comment: 'Orders metrics for revenue analysis'

dimensions:
  - name: Order Month
    expr: DATE_TRUNC('MONTH', o_orderdate)
    comment: 'Month when the order was placed'

measures:
  - name: Total Revenue
    expr: SUM(o_totalprice)
    comment: 'Sum of all order prices'

개요 탭을 사용하여 추가하려면 다음을 수행합니다.

• 설명 추가를 클릭하여 메트릭 뷰의 메타데이터에 설명을 추가합니다.
• 메모를 추가하려면 메모를 추가할 행의 메모 열을 마우스로 가리킵니다.
• 측정값 또는 차원에 태그를 추가하려면 태그를 추가할 태그 열을 마우스로 가리킵니다.
• 메트릭 보기에 태그를 추가하려면 페이지 오른쪽에서 태그 추가 를 클릭합니다.

4단계: (선택 사항) YAML 정의 편집

YAML 정의를 보고 세부 정보 탭에서 YAML 편집기를 열 수 있습니다.

1. 세부 정보를 클릭합니다.
2. ...더 많은 줄을 클릭하여 전체 정의를 확인하세요.
3. 편집을 클릭하여 YAML 편집기를 엽니다.
4. 차원 또는 측정값을 추가하거나 삭제합니다. 저장을 클릭합니다.

5단계: (선택 사항) 권한 설정

메트릭 뷰는 다른 Unity 카탈로그 보안 개체와 동일한 계층적 사용 권한 모델을 준수합니다. 메트릭 뷰가 대상 소비자가 읽기 권한이 있는 스키마에 저장된 경우 새 권한이 필요하지 않습니다. 사용 권한 탭에서 메트릭 보기에 대한 권한을 명시적으로 할당할 수 있습니다 .

1. 사용 권한을 클릭합니다.
2. UI를 사용하여 다른 Azure Databricks 사용자에 대한 권한을 부여하고 해지합니다.

자세한 내용은 개체에 대한 권한 부여를 참조하세요.

메트릭 보기를 쿼리합니다.

작업 영역의 기본 제공 SQL 편집 기 또는 Azure Databricks의 데이터에 액세스할 수 있는 SQL 편집기에서 메트릭 뷰를 쿼리할 수 있습니다. 메트릭 뷰를 쿼리하려면 Databricks Runtime 17.2 이상을 실행하는 SQL 웨어하우스 또는 기타 컴퓨팅 리소스에 연결해야 합니다.

다음 샘플 쿼리는 나열된 세 가지 측정값을 평가하고 Order Month 및 Order Status에 대한 집계를 수행합니다. 을 기준으로 Order Month정렬된 결과를 반환합니다.

모든 측정값은 함수에 MEASURE 래핑되어야 합니다. 집계 함수 measure 참조하세요.

SELECT
 `Order Month`,
 `Order Status`,
 MEASURE(`Order Count`),
 MEASURE(`Total Revenue`),
 MEASURE(`Total Revenue per Customer`)
FROM
 orders_metric_view
GROUP BY ALL
ORDER BY 1 ASC

다음 단계

이제 SQL을 사용하여 메트릭 보기를 만들었으므로 다음 관련 항목을 살펴보세요.

메트릭 뷰 쿼리 및 사용

• 메트릭 뷰를 쿼리합니다.
• AI/BI 대시보드에서 메트릭 보기를 사용합니다.
• AI/BI Genie에서 메트릭 뷰를 사용합니다.
• 메트릭 보기에 대한 경고를 설정합니다.

고급 메트릭 보기 기능

• 메트릭 뷰에서 의미 체계 메타데이터를 사용합니다.
• 메트릭 뷰에서 조인을 사용합니다.
• 메트릭 뷰에서 창 측정값을 사용합니다.
• YAML 구문 참조입니다.

대체 생성 방법

• SQL을 사용하여 메트릭 뷰를 만들고 관리합니다.
• CREATE VIEW;
• ALTER VIEW;
• DESCRIBE TABLE;

거버넌스 및 보안

• Unity 카탈로그에서 권한을 관리합니다.
• 그룹.
• Unity 카탈로그 권한 및 보안 개체.