Vues des métriques de requête

Vous pouvez query les vues de métriques comme des vues standard à partir de n'importe quel éditeur SQL attaché à un SQL Warehouse ou une Ressource de compute exécutant un runtime pris en charge. Les vues métriques permettent un regroupement et un filtrage flexibles. Vous pouvez analyser les mesures sur n'importe quelle combinaison de champs (également appelés dimensions) au moment de l'exécution sans pré-calculer chaque agrégation. Les queries sur cette page illustrent des modèles de query courants.

Interroger les mesures et les champs

Toutes les évaluations de mesure dans une query de vue métrique doivent utiliser la fonction d'agrégation MEASURE. Pour des détails complets et la syntaxe, consultez la measure fonction d'agrégat. Dans Databricks Runtime 18.1 et les versions ultérieures, vous pouvez également utiliser agg.

remarque

Pour sélectionner tous les champs et mesures d'une vue métrique, veuillez lister explicitement chaque champ et envelopper chaque mesure avec la fonction d'agrégation MEASURE(). Étant donné que les mesures nécessitent la fonction MEASURE() pour être évaluées correctement, vous devez spécifier des colonnes individuelles plutôt que d'utiliser SELECT *.

Requête avec regroupement

SQL
SELECT
  `Order Month`,
  `Order Status`,
  MEASURE(`Order Count`),
  MEASURE(`Total Revenue`)
FROM orders_metric_view
GROUP BY ALL
ORDER BY `Order Month`;

Query avec filtrage

SQL
SELECT
  o_orderpriority,
  MEASURE(`Total Revenue`),
  MEASURE(`Total Revenue per Customer`)
FROM orders_metric_view
WHERE `Order Status` = 'Fulfilled'
GROUP BY o_orderpriority;

query avec d'autres tables

Les vues de métriques ne peuvent pas être jointes directement à d'autres tables au moment de la query. Pour joindre une vue de métriques à une autre table, encapsulez la query de la vue de métriques dans une CTE, puis joignez le résultat de la CTE :

SQL
WITH orders AS (
  SELECT
    o_custkey,
    MEASURE(`Order Count`) AS order_count,
    MEASURE(`Total Revenue`) AS total_revenue
  FROM orders_metric_view
  GROUP BY o_custkey
)
SELECT
  c.c_mktsegment,
  orders.order_count,
  orders.total_revenue
FROM orders
JOIN samples.tpch.customer c ON orders.o_custkey = c.c_custkey
ORDER BY c.c_mktsegment;

Interroger une vue de mesure avec des paramètres

Pour queryer une vue de métriques qui définit des paramètres, appelez-la comme une fonction à valeur de table et passez chaque paramètre comme un argument nommé. Pour plus de détails et d'exemples, consultez Query une vue de métriques avec des paramètres.

Afficher la définition et les métadonnées de la vue métrique

La query suivante renvoie la définition YAML complète d'une vue métrique, y compris les mesures, les champs, les jointures et les métadonnées de l'agent. Le parameter AS JSON est facultatif. Pour des détails syntaxiques complets, consultez la sortie au format JSON.

SQL
DESCRIBE TABLE EXTENDED <catalog.schema.metric_view_name> AS JSON

La définition YAML complète s'affiche dans le champ **Afficher le texte** dans les résultats. Chaque colonne contient un champ **métadonnées** qui contient les métadonnées de l'agent.

Consommer des vues métriques dans les outils

Vous pouvez également utiliser les vues métriques dans l'ensemble du workspace Databricks et dans des outils externes :

Outil	Description
Tableaux de bord AI/BI	Utilisez les vues métriques pour fournir une analytique précise et explicable. La fonction `MEASURE()` est appliquée automatiquement, et les métadonnées de l'agent, telles que les synonymes, les noms d'affichage et le formatage, sont affichées dans l'interface utilisateur.
Agents Genie	Utilisez les vues de métriques dans les agents Genie pour activer l’analytique alimentée par l’IA, précise et explicable.
Alertes	Surveillez les mesures de vue métrique et trigger des notifications lorsque les thresholds sont dépassés.
Analyse de query	Utilisez le profil de query pour dépanner et optimiser les queries de vue de métriques.
JDBC et ODBC	Accédez aux vues métriques via les connexions JDBC et ODBC. Les APIs de métadonnées exposent la structure de la vue métrique aux outils de BI et d'analytique externes.
Outils de BI externes	Interroger les vues de métriques à partir de Power BI, Tableau, Sigma et d'autres outils de BI à l'aide de SQL personnalisé ou du mode de compatibilité BI.
Module complémentaire Excel	Interrogez les vues de métriques depuis Microsoft Excel à l'aide du complément Excel de Databricks.
Google Sheets.	Interrogez les vues de métriques depuis Google Sheets à l'aide du connecteur Databricks.

Outil	Description
Tableaux de bord AI/BI	Utilisez les vues métriques pour fournir une analytique précise et explicable. La fonction `MEASURE()` est appliquée automatiquement, et les métadonnées de l'agent, telles que les synonymes, les noms d'affichage et le formatage, sont affichées dans l'interface utilisateur.
Agents Genie	Utilisez les vues de métriques dans les agents Genie pour activer l’analytique alimentée par l’IA, précise et explicable.
Alertes	Surveillez les mesures de vue métrique et trigger des notifications lorsque les thresholds sont dépassés.
Analyse de query	Utilisez le profil de query pour dépanner et optimiser les queries de vue de métriques.
JDBC et ODBC	Accédez aux vues métriques via les connexions JDBC et ODBC. Les APIs de métadonnées exposent la structure de la vue métrique aux outils de BI et d'analytique externes.
Outils de BI externes	Interroger les vues de métriques à partir de Power BI, Tableau, Sigma et d'autres outils de BI à l'aide de SQL personnalisé ou du mode de compatibilité BI.
Module complémentaire Excel	Interrogez les vues de métriques depuis Microsoft Excel à l'aide du complément Excel de Databricks.
Google Sheets.	Interrogez les vues de métriques depuis Google Sheets à l'aide du connecteur Databricks.

Interroger les mesures et les champs​

Requête avec regroupement​

Query avec filtrage​

query avec d'autres tables​

Interroger une vue de mesure avec des paramètres​

Afficher la définition et les métadonnées de la vue métrique​

Consommer des vues métriques dans les outils​

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