外部のBIツールとメトリクスビューを使用します

SQLベースの接続を介して、外部BIツールからUnity Catalogメトリクスビューをクエリーできます。利用可能なパターンは、セットアップの手間と機能のバランスが取れています。そのため、以下のセクションでは、各ツールに適したアプローチを選択し、設定ステップと制限事項へのLinkを提供します。

アプローチを選択してください

次の表は、BIツールからメトリクスビューをクエリーするための接続パターンについて説明します。

パターン	使用方法
カスタムSQLで MEASURE()	ツールは SQL クエリーを Databricks に渡します (例えば、組み込みクエリーまたはカスタム SQL オプションを使用)。ほとんどの BI ツールはこのアプローチをサポートしています。
ラッパービュー	BIツールでSQLを記述したくない場合は。MEASURE()ロジックでメトリクスビューをラップする標準ビューを定義し、他のテーブルと同じようにツールをそのビューに向けます。
BI 互換モード	ツールはカスタムSQLクエリーをDatabricksに渡すことができず、代わりにメジャー列に対して標準の集計（SUM、COUNT）を生成します。Databricks は、生成されたクエリーを書き換えて、正しいメトリクスロジックを適用します。サポートされているシナリオ、ベストプラクティス、および制限事項については、BI互換モードでメトリクスビューをクエリーを参照してください。
組み込みパートナー統合	パートナーはメトリクスビューの組み込みサポートを追加したため、カスタムSQLなしでメジャーとディメンションがツールに直接表示されます。

パターン	使用方法
カスタムSQLで MEASURE()	ツールは SQL クエリーを Databricks に渡します (例えば、組み込みクエリーまたはカスタム SQL オプションを使用)。ほとんどの BI ツールはこのアプローチをサポートしています。
ラッパービュー	BIツールでSQLを記述したくない場合は。MEASURE()ロジックでメトリクスビューをラップする標準ビューを定義し、他のテーブルと同じようにツールをそのビューに向けます。
BI 互換モード	ツールはカスタムSQLクエリーをDatabricksに渡すことができず、代わりにメジャー列に対して標準の集計（SUM、COUNT）を生成します。Databricks は、生成されたクエリーを書き換えて、正しいメトリクスロジックを適用します。サポートされているシナリオ、ベストプラクティス、および制限事項については、BI互換モードでメトリクスビューをクエリーを参照してください。
組み込みパートナー統合	パートナーはメトリクスビューの組み込みサポートを追加したため、カスタムSQLなしでメジャーとディメンションがツールに直接表示されます。

カスタム「SQL」を使用してメトリクスビューを「クエリー」する

メトリクスビュークエリー内のすべてのメジャー評価では、MEASURE集計関数（またはDatabricks Runtime 18.1以降でのそのAGGエイリアス）を使用する必要があります。メトリクスビューはSELECT *をサポートしていないため、各列を明示的にリストする必要があります。以下のクエリーは規範的なパターンであり、SQLパススルーをサポートするあらゆるBIツールで動作します。

SQL

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

フィルタリングやメトリクスビューの結果を他のテーブルと結合するなどの追加のクエリーパターンについては、「メトリクスビューのクエリー」を参照してください。

ラッパービューを介してメトリクスビューをクエリーする

BI ツールで SQL を記述したくない場合は、MEASURE() パターンでメトリクスビューをラップする標準ビューを Unity Catalog で定義します。ビューにはメジャーロジックが埋め込まれているため、BI ツールはカスタム SQL なしで他のテーブルと同様にクエリーできます。これは、Unity Catalog のテーブルに接続できる Power BI を含むあらゆるツールに対応しています。

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;

BIツールをラッパービュー（例えば、main.sales.orders_report）に指定し、直接クエリーします。標準ビューでは固定されたディメンションセットが定義されているため、レポートに必要なディメンションの組み合わせごとにラッパービューを作成します。

ツール固有のガイダンス

次の表は、一般的なBIツールの推奨アプローチをまとめたものです。

ツール	推奨されるアプローチ
Power BI	DirectQuery モードで、Databricks Power BI コネクタの ネイティブクエリー オプションをMEASURE()パターンと共に使用します。ネイティブSQLクエリーを参照してください。Power BIコネクタでは、BI互換モードは利用できなくなりました。詳細と推奨される代替策については、要件を参照してください。
Tableau	Tableau の「**カスタムSQL**」接続オプションを パターンMEASURE() で使用するか、接続ダイアログの「**初期SQL**」フィールドから BI互換モード を有効にします。
Sigma	カスタムSQLによってバックアップされたSigma データセットを「MEASURE()パターン」とともに使用します。
その他のJDBCまたはODBCツール	ツールのパススルーSQLオプションを介して、MEASURE()パターンを使用します。メトリクスビューのメタデータがJDBCおよびODBCクライアントにどのように公開されるかについては、Databricks JDBCドライバーを使用したメトリクスビューメタデータの操作を参照してください。

ツール	推奨されるアプローチ
Power BI	DirectQuery モードで、Databricks Power BI コネクタの ネイティブクエリー オプションをMEASURE()パターンと共に使用します。ネイティブSQLクエリーを参照してください。Power BIコネクタでは、BI互換モードは利用できなくなりました。詳細と推奨される代替策については、要件を参照してください。
Tableau	Tableau の「**カスタムSQL**」接続オプションを パターンMEASURE() で使用するか、接続ダイアログの「**初期SQL**」フィールドから BI互換モード を有効にします。
Sigma	カスタムSQLによってバックアップされたSigma データセットを「MEASURE()パターン」とともに使用します。
その他のJDBCまたはODBCツール	ツールのパススルーSQLオプションを介して、MEASURE()パターンを使用します。メトリクスビューのメタデータがJDBCおよびODBCクライアントにどのように公開されるかについては、Databricks JDBCドライバーを使用したメトリクスビューメタデータの操作を参照してください。

組み込みのパートナーインテグレーション

一部のパートナーは、Unity Catalogメトリクスビューの組み込みサポートを追加しています。これにより、カスタムSQLを記述することなく、メジャーとディメンションがツールに直接表示されます。パートナーがこれらの統合をリリースするにつれて、それらはPartner Connectを使用してBIパートナーに接続するの下のパートナーページに文書化されています。

追加のリソース

• クエリーメトリクスビュー
• BI互換モードでメトリクスビューをクエリーする
• measure 集約関数
• Databricks JDBC ドライバーを使用してメトリクスビューのメタデータを操作します。