メトリクスビューのクエリー
サポートされているランタイムを実行しているSQL Warehouseまたはコンピュートリソースにアタッチされている任意のSQLエディターから、メトリクスビューを標準ビューのようにクエリーできます。メトリクスビューにより、柔軟なグループ化とフィルタリングが可能になります。すべての集計を事前に計算することなく、ランタイム時にあらゆるフィールド（ディメンションとも呼ばれます）の組み合わせでメジャーを分析できます。このページのクエリーは、一般的なクエリーパターンを示しています。
測定値とフィールドのクエリー
メトリクスビューのクエリーにおけるすべての測定評価では、MEASURE 集計関数を使用する必要があります。詳細と構文については、measure 集計関数を参照してください。Databricks Runtime 18.1 以降では、aggを使用することもできます。
メトリクスビューからすべてのフィールドとメジャーを選択するには、各フィールドを明示的にリストし、各メジャーをMEASURE()集計関数で囲みます。メジャーが適切に評価されるにはMEASURE()関数が必要なため、SELECT *を使用するのではなく、個別の列を指定する必要があります。
グループ化されたクエリー
SELECT
`Order Month`,
`Order Status`,
MEASURE(`Order Count`),
MEASURE(`Total Revenue`)
FROM orders_metric_view
GROUP BY ALL
ORDER BY `Order Month`;
フィルタリングを含むクエリー
SELECT
o_orderpriority,
MEASURE(`Total Revenue`),
MEASURE(`Total Revenue per Customer`)
FROM orders_metric_view
WHERE `Order Status` = 'Fulfilled'
GROUP BY o_orderpriority;
他のテーブルとのクエリー
メトリクスビューをクエリー時に他のテーブルと直接結合することはできません。メトリクスビューを別のテーブルに結合するには、メトリクスビュークエリーをCTEでラップし、その後CTEの結果を結合します：
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;
パラメーターを使用してメトリクスビューをクエリー
パラメーターを定義するメトリクスビューをクエリーするには、テーブル値関数として呼び出し、各パラメーターを名前付き引数として渡します。詳細と例については、パラメーターを使用したメトリクスビューのクエリーを参照してください。
メトリクスビューの定義とメタデータを表示
次のクエリーは、メジャー、フィールド、結合、およびエージェントメタデータを含む、メトリクスビューの完全なYAML定義を返します。AS JSONパラメーターはオプションです。完全な構文の詳細については、JSON形式の出力を参照してください。
DESCRIBE TABLE EXTENDED <catalog.schema.metric_view_name> AS JSON
完全なYAML定義は、結果の「**テキスト表示**」フィールドに表示されます。各列には、エージェントのメタデータを保持する**メタデータ**フィールドが含まれています。
ツールでメトリクス ビューを利用する
Databricksワークスペース全体や外部ツールでメトリクスビューを使用することもできます：
ツール | 説明 |
|---|---|
メトリクスビューを使用して、正確で説明可能なアナリティクスを提供します。 | |
Genie Agentでメトリクス ビューを使用して、正確で説明可能なAIを活用したアナリティクスを有効にします。 | |
Monitor metric view measures and trigger notifications when thresholds are crossed. | |
クエリープロファイルを使用して、メトリクスビュークエリーのトラブルシューティングと最適化を行ってください。 | |
JDBCおよびODBC接続を介してメトリクスビューにアクセスします。メタデータAPIsは、メトリクスビューの構造を外部のBIおよびアナリティクスツールに公開します。 | |
Power BI、Tableau、Sigma、その他の BI ツールから、カスタム SQL または BI 互換モードを使用してメトリクスビューをクエリーします。 | |
Databricks Excel Add-in を使用して、Microsoft Excel からメトリクスビューをクエリーします。 | |
Databricks コネクタを使用して、Google スプレッドシートからメトリクスビューをクエリーします。 |