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Utilisez les vues de métriques avec des outils BI externes

Vous pouvez interroger les vues de métriques Unity Catalog depuis des outils de BI externes via toute connexion basée sur SQL. Les modèles disponibles offrent un compromis entre l'effort de configuration et les capacités. Les sections ci-dessous vous aideront donc à choisir l'approche appropriée pour chaque outil et renvoient aux étapes de configuration et aux limitations.

Choisissez une approche

Le tableau suivant décrit les modèles de connexion pour interroger une vue de métrique à partir d'un outil BI.

Modèle

Quand utiliser

SQL personnalisé avec MEASURE()

L'outil transmet les queries SQL à Databricks (par exemple, en utilisant une query intégrée ou une option SQL personnalisée). La plupart des outils de BI prennent en charge cette approche.

Vue wrapper

Vous voulez éviter d'écrire du SQL dans l'outil BI. Vous définissez une vue standard qui enveloppe la vue métrique avec la logique MEASURE(), puis dirigez l'outil vers cette vue comme n'importe quelle autre table.

Mode de compatibilité BI

L'outil ne peut pas transmettre de requêtes SQL personnalisées à Databricks et génère à la place des agrégations standard (SUM, COUNT) par rapport aux colonnes de mesure. Databricks réécrit les queries générées pour appliquer la logique de mesure correcte. Consultez Vues de métriques Query avec mode de compatibilité BI pour les scénarios pris en charge, les meilleures pratiques et les limitations.

Intégration de partenaires intégrée

Le partenaire a ajouté la prise en charge intégrée des vues métriques, ainsi les mesures et les dimensions apparaissent directement dans l’outil sans SQL personnalisé.

Modèle

Quand utiliser

SQL personnalisé avec MEASURE()

L'outil transmet les queries SQL à Databricks (par exemple, en utilisant une query intégrée ou une option SQL personnalisée). La plupart des outils de BI prennent en charge cette approche.

Vue wrapper

Vous voulez éviter d'écrire du SQL dans l'outil BI. Vous définissez une vue standard qui enveloppe la vue métrique avec la logique MEASURE(), puis dirigez l'outil vers cette vue comme n'importe quelle autre table.

Mode de compatibilité BI

L'outil ne peut pas transmettre de requêtes SQL personnalisées à Databricks et génère à la place des agrégations standard (SUM, COUNT) par rapport aux colonnes de mesure. Databricks réécrit les queries générées pour appliquer la logique de mesure correcte. Consultez Vues de métriques Query avec mode de compatibilité BI pour les scénarios pris en charge, les meilleures pratiques et les limitations.

Intégration de partenaires intégrée

Le partenaire a ajouté la prise en charge intégrée des vues métriques, ainsi les mesures et les dimensions apparaissent directement dans l’outil sans SQL personnalisé.

Interroger une vue de métrique à l'aide de SQL personnalisé

Toutes les évaluations de mesures dans une query de vue de métriques doivent utiliser la fonction d'agrégation MEASURE (ou son alias AGG dans Databricks Runtime 18.1 et au-delà). Vous devez répertorier chaque colonne explicitement car les vues métriques ne prennent pas en charge SELECT *. La query suivante est le modèle canonique et fonctionne avec n'importe quel outil de BI qui prend en charge le SQL pass-through :

SQL
SELECT
`Order Month`,
MEASURE(`Total Revenue`),
MEASURE(`Order Count`)
FROM main.sales.orders_metric_view
GROUP BY ALL;

Pour des modèles de requête supplémentaires, y compris le filtrage et la jointure des résultats de vues métriques avec d'autres tables, consultez la page Interroger les vues métriques.

Query une vue métrique par l'intermédiaire d'une vue wrapper

Si vous ne souhaitez pas écrire de SQL dans l'outil BI, définissez une vue standard dans Unity Catalog qui encapsule la vue de métriques avec le modèle MEASURE(). La vue intègre la logique de mesure, de sorte que l'outil BI peut l'interroger comme n'importe quelle autre table sans SQL personnalisé. Cela fonctionne avec n'importe quel outil pouvant se connecter à une table Unity Catalog, y compris Power BI.

SQL
CREATE VIEW main.sales.orders_report AS
SELECT
`Order Month`,
MEASURE(`Total Revenue`) AS `Total Revenue`,
MEASURE(`Order Count`) AS `Order Count`
FROM main.sales.orders_metric_view
GROUP BY ALL;

Pointez l'outil de BI vers la vue d'encapsulation (par exemple, main.sales.orders_report) et interrogez-le directement. Étant donné qu'une vue standard définit un ensemble fixe de dimensions, créez une vue d'encapsulation pour chaque combinaison de dimensions dont vos rapports ont besoin.

Guides spécifiques à l'outil

Le tableau suivant résume l'approche recommandée pour les outils BI courants.

Outil

Approche recommandée

Power BI

Utilisez l'option Native query du connecteur Power BI de Databricks avec le modèle MEASURE() en mode DirectQuery. Consultez les requêtes SQL natives. Le mode de compatibilité BI n'est plus disponible dans le connecteur Power BI. Pour plus de détails et une alternative recommandée, consultez les Exigences.

Tableau

Utilisez l'option de connexion SQL personnalisé de Tableau avec le modèle MEASURE(), ou activez le mode de compatibilité BI à partir du champ SQL initial dans la boîte de dialogue de connexion.

Sigma

Utilisez un dataset Sigma soutenu par du SQL personnalisé avec le modèle MEASURE().

Autres outils JDBC ou ODBC

Utilisez le modèle MEASURE() via l'option SQL pass-through de l'outil. Consultez Travailler avec les métadonnées de la vue des métriques à l'aide du Driver JDBC Databricks pour savoir comment les métadonnées de la vue des métriques sont exposées aux clients JDBC et ODBC.

Outil

Approche recommandée

Power BI

Utilisez l'option Native query du connecteur Power BI de Databricks avec le modèle MEASURE() en mode DirectQuery. Consultez les requêtes SQL natives. Le mode de compatibilité BI n'est plus disponible dans le connecteur Power BI. Pour plus de détails et une alternative recommandée, consultez les Exigences.

Tableau

Utilisez l'option de connexion SQL personnalisé de Tableau avec le modèle MEASURE(), ou activez le mode de compatibilité BI à partir du champ SQL initial dans la boîte de dialogue de connexion.

Sigma

Utilisez un dataset Sigma soutenu par du SQL personnalisé avec le modèle MEASURE().

Autres outils JDBC ou ODBC

Utilisez le modèle MEASURE() via l'option SQL pass-through de l'outil. Consultez Travailler avec les métadonnées de la vue des métriques à l'aide du Driver JDBC Databricks pour savoir comment les métadonnées de la vue des métriques sont exposées aux clients JDBC et ODBC.

Intégrations de partenaires intégrées

Certains partenaires ajoutent une prise en charge intégrée pour les vues métriques de Unity Catalog afin que les mesures et les dimensions apparaissent directement dans l'outil sans écrire de SQL personnalisé. À mesure que les partenaires publient ces intégrations, elles sont documentées sur les pages partenaires sous la rubrique Connectez-vous aux partenaires BI à l'aide de Partner Connect.

Ressources supplémentaires