チュートリアル: 結合とデータモデリングを使用してメトリクスビューを構築する

このチュートリアルでは、TPC-Hデータセットでセールスアナリティクスメトリクスビューを構築します。最終的に、以下のメトリクスビューが作成されます。

スノーフレークスキーマを使用して、複数のテーブル間で注文と顧客を結合します。
時間、地理、注文の属性について、フィールド（ディメンションとも呼ばれます）を定義します。
比率、フィルター処理された集計、ウィンドウメジャーなど、単純で複雑な計算式を計算します。
コンポーザビリティを使用して、よりシンプルなメジャーから複雑なメトリクスを構築します。
クエリー時に割引率を適用するパラメーターを定義します。
ダッシュボードと AI ツールのエージェントメタデータが含まれています。

メトリクスビューを初めて使用する場合は、「メトリクスビューの作成」から基本を学んでください。このチュートリアルは、その基盤に現実世界の複雑さを加えます。

要件

このチュートリアルを完了するには、以下が必要です：

Unity Catalogに対応したワークスペース。
Databricks Runtime 17.3 以降を実行するSQL Warehouseまたはコンピュートリソース。

メトリクスビューの作成に必要な権限の完全なリストについては、前提条件を参照してください。

注記

メトリクスビューの作成は、Databricks Runtime 16.4 以降でサポートされています。このチュートリアルでは、Databricks Runtime 17.3以降が必要な機能を使用しており、一部のステップではそれより新しいランタイムが必要です。各機能の最小ランタイムについては、メトリクスビューの機能可用性をご覧ください。

データモデル

TPC-H データセットは、卸売サプライチェーンをモデル化します。このチュートリアルでは、スノーフレークスキーマで結合された3つのテーブルを使用します：

orders customer で結合 o_custkey = c_custkey
customer nation で結合 c_nationkey = n_nationkey

テーブル	ロール	キー列
`orders`	ファクトテーブル（注文トランザクション）	`o_orderkey`、`o_custkey`、`o_totalprice`、`o_orderdate`、 `o_orderstatus`
`customer`	ディメンションテーブル (顧客の詳細)	`c_custkey`、`c_name`、`c_mktsegment`、 `c_nationkey`
`nation`	ディメンションテーブル（国または地域の参照）	`n_nationkey`、`n_name`、 `n_regionkey`

テーブル	ロール	キー列
`orders`	ファクトテーブル（注文トランザクション）	`o_orderkey`、`o_custkey`、`o_totalprice`、`o_orderdate`、 `o_orderstatus`
`customer`	ディメンションテーブル (顧客の詳細)	`c_custkey`、`c_name`、`c_mktsegment`、 `c_nationkey`
`nation`	ディメンションテーブル（国または地域の参照）	`n_nationkey`、`n_name`、 `n_regionkey`

ステップ 1: メトリクスビューを作成してエディターを開く

このメトリクスビューは、Catalog Explorer UI で構築したり、Genie Code で生成したり、完全な YAML 定義を直接記述したりできます。これら3つの方法はいずれも、メトリクスビューをモデル化する単一の YAML 定義になります。次の各ステップで、 Catalog Explorer UI または YAML エディター tab を選択して、希望する方法に従ってください。YAML エディターを使用する場合、各ステップのサンプルコードは、そのステップでビルドする YAML 定義の一部です。

注記

このチュートリアルでは、YAMLの例でfieldsキーワードを使用しています。ローコードエディターでメトリクスビューを構築すると、生成されるYAMLは、代わりに同等の「dimensions」キーワードを使用します。フィールドを参照してください。

メトリクスビューを作成するためのUIに慣れていない場合は、「メトリクスビューの作成」を参照してください。

メトリクスビューを作成するには、カタログエクスプローラで：

samples.tpch.ordersを検索します。
テーブル名をクリックします。
作成 > メトリクスビュー をクリックし、ビューに名前を付けます。

詳細な作成ステップについては、メトリクスビューの作成を参照してください。エディターが開いたら、 UI tab を使用して対話的に構築するか、<> ボタンをクリックして YAML 定義を直接編集します。

ステップ2: メトリクスビューを設定します

メトリクスビューのバージョンと説明を設定します。versionはYAML仕様バージョンを決定し、commentはメトリクスビューの目的を記述します。これはカタログエクスプローラーに表示されます。Databricksがバージョンを管理します。

Catalog Explorer UI
YAML editor

バージョンは定義されています。メトリクスビューを保存した後で、説明を追加または編集するには：

カタログエクスプローラーで、メトリクスビューを検索し、その名前をクリックします。
「**説明**」をクリックし、**メトリクスビュー**の説明を入力します。「 YAMLエディター 」tabに表示されているサンプル説明を使用できます。

このテキストは、YAML 定義の comment フィールドに対応します。メトリクスビューを編集するその他の方法については、「メトリクスビューを編集する」を参照してください。

YAML
version: 1.1

comment: |-
  Sales analytics metric view for order performance analysis.
  Joins orders with customers and geography.
  Owner: Analytics Team
  Last updated: 2025-01-15

ステップ 3: ソースと結合を定義します。

プライマリソーステーブルを定義し、関連テーブルを結合します。

source ファクトテーブル (orders) をグレインとして設定します。
joins 多対一のリレーションシップを使用して「顧客データ」を取り込みます。
ネストされた nation 結合は、customer を介して地理データに到達するスノーフレークスキーマパターンを示しており、国は顧客のサブディメンションです。

Catalog Explorer UI
YAML editor

この例では、両方とも 多対一 の結合を2つ追加して、スノーフレークスキーマをモデル化します。

customer 結合を追加するには：

エディターで、右上隅にある「結合」をクリックして、「 結合を追加 」ダイアログを開きます。
samples.tpch.customer を検索し、テーブル名をクリックして、次に追加をクリックします。
結合条件を o_custkey = c_custkey に設定します。
結合カーディナリティ で、 多対一 を選択します。カーディナリティの選択に関するガイダンスについては、結合カーディナリティを参照してください。

次に、ネストされたnation結合を追加します。customer結合のステップを繰り返し、c_nationkey = n_nationkeyでsamples.tpch.nationを結合します。customerの下に結合をネストすることで、国を顧客のサブディメンションとしてモデル化します。

フル結合ダイアログのステップについては、ステップ 2: 結合を追加を参照してください。

YAML
source: SELECT * FROM samples.tpch.orders

joins:
  - name: customer
    source: samples.tpch.customer
    'on': o_custkey = c_custkey
    joins:
      - name: nation
        source: samples.tpch.nation
        'on': c_nationkey = n_nationkey

ステップ 4：フィルターを定義する

filter はソースデータを制限し、メトリクスビュー上のすべてのクエリーに適用されます。このチュートリアルでは、メトリクスビューを最新のデータに限定します。

Catalog Explorer UI
YAML editor

フィルターを定義するには：

エディターの右上隅にある フィルター をクリックします。
ドロップダウンメニューを使用して、列を o_orderdate、 演算子 を >=、値を 1995-01-01 に設定します。

フィルターの詳細については、「ステップ3：フィルターを定義する」を参照してください。

YAML
filter: o_orderdate >= '1995-01-01'

ステップ5：フィールドを定義する

フィールドは、ユーザーが**グループ**化および**フィルター**する属性です。フィールドは、カテゴリカルな列（地域やステータスなど）または集計されていない数値列（年齢や数量など）のいずれかであり、ユーザーは**クエリー**時に集計します。

エージェントメタデータ

このチュートリアル内の各フィールドとメジャーには、メトリクスビューがダッシュボードやAIツールで機能する方法を向上させるエージェントメタデータプロパティが含まれています:

display_name： 技術的な列名の代わりに、視覚化に表示される読みやすいラベルです。
synonyms** **：GenieのようなAIツールが自然言語クエリーを通じてフィールドとメジャーを検出するのに役立つ別名です。
format： 通貨、数値、パーセンテージなど、ダッシュボード、ノートブック、SQL クエリーの結果などのダウンストリームのサーフェスで値がどのように表示されるか。

これらのプロパティはオプションですが、推奨されています。次のステップにあるフィールドとメジャーの定義には、それらがインラインで含まれています。

フィールドの定義

このチュートリアルでは、次の内容が追加されます。

時間フィールド： さまざまな分析ニーズをサポートするために、複数の粒度でorder_date、order_month、およびorder_year。
変換されたフィールド: order_status と order_priority は、CASE と SPLIT を使用してソースコードを読み取り可能なラベルに変換します。
結合フィールド： 結合名を使用して結合されたテーブルを参照するcustomer_name、market_segment、およびcustomer_nation。ネストされた結合列は、customer.nation.n_nameなどの連結されたドット表記を使用して、スノーフレークスキーマを走査します。

Catalog Explorer UI
YAML editor

エディターは、すべてのソース列を Fields tabに自動的に追加します。フィールドを編集、名前変更、削除、追加して、メトリクスビューが次の項目を正確に定義するようにします。各フィールドについて、名前をクリックして編集するか、「追加」をクリックして作成し、**ビルダー**モードまたは**カスタム**モードで式を設定します。 表示名 と 同義語 を、各フィールドについて図のように設定します。

order_date ： Builder モードでは、o_orderdate列を選択します。表示名をOrder Dateに設定します。
order_month : カスタム モードで、DATE_TRUNC('MONTH', order_date) を入力します。表示名を Order Month に設定します。
order_year ： Custom モードで、YEAR(order_date)を入力します。表示名をOrder Yearに設定します。
order_status ： カスタム モードで、次の式を入力します。表示名をOrder Statusに設定し、同義語をstatus、fulfillment statusに設定します。
SQL
```
CASE o_orderstatus
  WHEN 'O' THEN 'Open'
  WHEN 'P' THEN 'Processing'
  WHEN 'F' THEN 'Fulfilled'
END
```
order_priority : Custom モードでは、SPLIT(o_orderpriority, '-')[0]を入力します。表示名をPriorityに設定します。
**customer_name**: **[ビルダー]**モードで、結合されたc_name テーブルからcustomer 列を選択します。表示名を Customer Name に設定します。
market_segment : ビルダー モードで、結合された customer テーブルから c_mktsegment 列を選択します。表示名を Market Segment に、同義語を segment、industry に設定します。
customer_nation ： カスタム モードで、ネストされたnation結合を参照するにはcustomer.nation.n_nameと入力します。表示名を Country に、同義語を nation、country に設定します。

すべてのフィールドステップについては、「ステップ4：フィールドの追加」を参照してください。

YAML
fields:
  - name: order_date
    expr: o_orderdate
    display_name: Order Date

  - name: order_month
    expr: "DATE_TRUNC('MONTH', order_date)"
    display_name: Order Month

  - name: order_year
    expr: YEAR(order_date)
    display_name: Order Year

  - name: order_status
    expr: |-
      CASE o_orderstatus
        WHEN 'O' THEN 'Open'
        WHEN 'P' THEN 'Processing'
        WHEN 'F' THEN 'Fulfilled'
      END
    display_name: Order Status
    synonyms:
      - status
      - fulfillment status

  - name: order_priority
    expr: "SPLIT(o_orderpriority, '-')[0]"
    display_name: Priority

  - name: customer_name
    expr: customer.c_name
    display_name: Customer Name

  - name: market_segment
    expr: customer.c_mktsegment
    display_name: Market Segment
    synonyms:
      - segment
      - industry

  - name: customer_nation
    expr: customer.nation.n_name
    display_name: Country
    synonyms:
      - nation
      - country

ステップ 6: パラメーターの定義

パラメーターを使用すると、クエリーするときにメトリクスビューに値を渡せるため、1つの定義で多くのクエリーバリアントに対応できます。このチュートリアルでは、後のメジャーが割引収益の計算に使用するdiscountパラメーターを追加します。このパラメーターのdefaultは0なので、値を渡さないクエリーは割引されていない収益を返します。「パラメーター」の詳細については、メトリクスビューでパラメーターを使用するを参照してください。

Catalog Explorer UI
YAML editor

エディターの見出しで、**[パラメーターを追加]** をクリックします。名前として discount を入力し、default 値として 0 を入力して、double データ型を選択します。

YAML
parameters:
  - name: discount
    data_type: double
    default: 0

ステップ7: メジャーを定義します

メジャーとは、ユーザーが分析したい計算のことです。まず、Atomicメジャーを定義し、次にコンポーザビリティを使用して、MEASURE()関数で以前に定義されたメジャーを参照する複雑なメトリクスを構築します。エージェントメタデータで説明されているように、各メジャーのdisplay_name、format、synonymsを設定します。このチュートリアルでは、以下を追加します。

**アトミックメジャー**：ビルディングブロックを形成するシンプルな集計であるorder_count、、およびtotal_revenue 。unique_customers
合成メジャー： avg_order_valueとrevenue_per_customerは、集計ロジックを重複させることなく、MEASURE()で以前に定義されたメジャーを参照します。total_revenueが変更された場合、これらのメジャーは自動的に更新された定義を使用します。コンポーザビリティを参照してください。
フィルター済みメジャー： open_order_revenueとfulfilled_order_revenue。これらは、個別のフィールドなしで条件付きメトリクスを作成するためにFILTER (WHERE ...)を使用します。
パラメーター化されたメジャー： discounted_revenue は、discountパラメーターを参照して割引率を適用します。「メトリクスビューでパラメーターを使用する」を参照してください。
ウィンドウメジャー: t7d_customers。これはユニーク顧客の過去7日間のローリングカウントを計算します。その他のウィンドウメジャーパターンについては、ウィンドウメジャーを参照してください。

Catalog Explorer UI
YAML editor

エディターはサンプル COUNT(*) メジャーを自動的に追加します。それを編集または削除し、メトリクスビューが以下のものを正確に定義するようにメジャーを追加します。各メジャーについて、追加をクリックし、 ビルダー モードまたは カスタム モードで式を設定します。「 表示名 」、「 フォーマット 」、および「 同義語 」を以下のように設定します。通貨形式には小数点以下2桁を、数値形式には小数点以下0桁を使用します。

**order_count**：**ビルダー**モードで、 o_orderkeyに対して**個別のカウント**集計を選択します。表示名を Order Count に、形式を数値に設定します。
**total_revenue**: o_totalprice「**ビルダー**」モードで、の「**Sum**」集計を選択します。表示名をTotal Revenue に設定し、形式を「**通貨（USD）**」に、類義語を revenue、sales に設定します。
discounted_revenue ： Custom モードでは、SUM(o_totalprice * (1 - discount))を入力します。表示名を Discounted Revenue に、形式を Currency (USD) に設定します。
「**unique_customers**」: 「**ビルダー**」モードで、o_custkey に対して「**個別のカウント**」集計を選択します。表示名をUnique Customers に、書式を**数値**に設定します。
avg_order_value : Custom モードで、MEASURE(total_revenue) / MEASURE(order_count)を入力してください。表示名をAvg Order Valueに、書式を 通貨 (USD) に、同義語をAOVに設定します。
revenue_per_customer : カスタム モードで、MEASURE(total_revenue) / MEASURE(unique_customers) を入力します。表示名を Revenue per Customer に、形式を Currency (USD) に設定します。
open_order_revenue ： Custom モードでは、SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'O')を入力します。表示名をOpen Order Revenueに、書式を 通貨 (USD) に、同義語をbacklogに設定します。
fulfilled_order_revenue : Custom モードでは、SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'F')を入力します。表示名をFulfilled Revenueに設定し、形式を Currency (USD) に設定します。
t7d_顧客 : カスタム モードで、COUNT(DISTINCT o_custkey) を入力します。次に、 + ウィンドウ をクリックし、order_date でソートされた、範囲 trailing 7 day と last 半加算集計のウィンドウを構成します。表示名を 7-Day Rolling Customers に、形式を数値に設定します。

完全なメジャーステップについては、「ステップ5：メジャーを追加する」を参照してください。

YAML
measures:
  - name: order_count
    expr: COUNT(DISTINCT o_orderkey)
    display_name: Order Count
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact

  - name: total_revenue
    expr: SUM(o_totalprice)
    display_name: Total Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - revenue
      - sales

  - name: discounted_revenue
    expr: SUM(o_totalprice * (1 - discount))
    display_name: Discounted Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact

  - name: unique_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    display_name: Unique Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact

  - name: avg_order_value
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(order_count)
    display_name: Avg Order Value
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - AOV

  - name: revenue_per_customer
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(unique_customers)
    display_name: Revenue per Customer
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact

  - name: open_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'O')
    display_name: Open Order Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - backlog

  - name: fulfilled_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'F')
    display_name: Fulfilled Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact

  - name: t7d_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    window:
      - order: order_date
        semiadditive: last
        range: trailing 7 day
    display_name: 7-Day Rolling Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0

完全な定義を確認します。

上記のステップを完了すると、メトリクスビューには次の完全な定義があります。

完全なYAML定義を表示します。

YAML
version: 1.1

parameters:
  - name: discount
    data_type: double
    default: 0

source: SELECT * FROM samples.tpch.orders

joins:
  - name: customer
    source: samples.tpch.customer
    'on': o_custkey = c_custkey
    joins:
      - name: nation
        source: samples.tpch.nation
        'on': c_nationkey = n_nationkey

filter: o_orderdate >= '1995-01-01'

comment: |-
  Sales analytics metric view for order performance analysis.
  Joins orders with customers and geography.
  Owner: Analytics Team
  Last updated: 2025-01-15

fields:
  - name: order_date
    expr: o_orderdate
    display_name: Order Date
  - name: order_month
    expr: "DATE_TRUNC('MONTH', order_date)"
    display_name: Order Month
  - name: order_year
    expr: YEAR(order_date)
    display_name: Order Year
  - name: order_status
    expr: |-
      CASE o_orderstatus
        WHEN 'O' THEN 'Open'
        WHEN 'P' THEN 'Processing'
        WHEN 'F' THEN 'Fulfilled'
      END
    display_name: Order Status
    synonyms:
      - status
      - fulfillment status
  - name: order_priority
    expr: "SPLIT(o_orderpriority, '-')[0]"
    display_name: Priority
  - name: customer_name
    expr: customer.c_name
    display_name: Customer Name
  - name: market_segment
    expr: customer.c_mktsegment
    display_name: Market Segment
    synonyms:
      - segment
      - industry
  - name: customer_nation
    expr: customer.nation.n_name
    display_name: Country
    synonyms:
      - nation
      - country

measures:
  - name: order_count
    expr: COUNT(DISTINCT o_orderkey)
    display_name: Order Count
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact
  - name: total_revenue
    expr: SUM(o_totalprice)
    display_name: Total Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - revenue
      - sales
  - name: discounted_revenue
    expr: SUM(o_totalprice * (1 - discount))
    display_name: Discounted Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: unique_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    display_name: Unique Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact
  - name: avg_order_value
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(order_count)
    display_name: Avg Order Value
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - AOV
  - name: revenue_per_customer
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(unique_customers)
    display_name: Revenue per Customer
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: open_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'O')
    display_name: Open Order Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - backlog
  - name: fulfilled_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'F')
    display_name: Fulfilled Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: t7d_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    window:
      - order: order_date
        semiadditive: last
        range: trailing 7 day
    display_name: 7-Day Rolling Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0

SQL を使用してメトリクスビューを作成します

Catalog Explorer の外部でこの定義を作成している場合は、次の SQL を実行してメトリクスビューを作成します。

SQL
CREATE OR REPLACE VIEW catalog.schema.tpch_sales_analytics
WITH METRICS
LANGUAGE YAML
AS $$
version: 1.1

parameters:
  - name: discount
    data_type: double
    default: 0

source: SELECT * FROM samples.tpch.orders

joins:
  - name: customer
    source: samples.tpch.customer
    'on': o_custkey = c_custkey
    joins:
      - name: nation
        source: samples.tpch.nation
        'on': c_nationkey = n_nationkey

filter: o_orderdate >= '1995-01-01'

comment: |-
  Sales analytics metric view for order performance analysis.
  Joins orders with customers and geography.
  Owner: Analytics Team
  Last updated: 2025-01-15

fields:
  - name: order_date
    expr: o_orderdate
    display_name: Order Date
  - name: order_month
    expr: "DATE_TRUNC('MONTH', order_date)"
    display_name: Order Month
  - name: order_year
    expr: YEAR(order_date)
    display_name: Order Year
  - name: order_status
    expr: |-
      CASE o_orderstatus
        WHEN 'O' THEN 'Open'
        WHEN 'P' THEN 'Processing'
        WHEN 'F' THEN 'Fulfilled'
      END
    display_name: Order Status
    synonyms:
      - status
      - fulfillment status
  - name: order_priority
    expr: "SPLIT(o_orderpriority, '-')[0]"
    display_name: Priority
  - name: customer_name
    expr: customer.c_name
    display_name: Customer Name
  - name: market_segment
    expr: customer.c_mktsegment
    display_name: Market Segment
    synonyms:
      - segment
      - industry
  - name: customer_nation
    expr: customer.nation.n_name
    display_name: Country
    synonyms:
      - nation
      - country

measures:
  - name: order_count
    expr: COUNT(DISTINCT o_orderkey)
    display_name: Order Count
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact
  - name: total_revenue
    expr: SUM(o_totalprice)
    display_name: Total Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - revenue
      - sales
  - name: discounted_revenue
    expr: SUM(o_totalprice * (1 - discount))
    display_name: Discounted Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: unique_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    display_name: Unique Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
      abbreviation: compact
  - name: avg_order_value
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(order_count)
    display_name: Avg Order Value
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - AOV
  - name: revenue_per_customer
    expr: MEASURE(total_revenue) / MEASURE(unique_customers)
    display_name: Revenue per Customer
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: open_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'O')
    display_name: Open Order Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
    synonyms:
      - backlog
  - name: fulfilled_order_revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderstatus = 'F')
    display_name: Fulfilled Revenue
    format:
      type: currency
      currency_code: USD
      decimal_places:
        type: exact
        places: 2
      abbreviation: compact
  - name: t7d_customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)
    window:
      - order: order_date
        semiadditive: last
        range: trailing 7 day
    display_name: 7-Day Rolling Customers
    format:
      type: number
      decimal_places:
        type: exact
        places: 0
$$;

メトリクスビューを作成するその他の方法については、メトリクスビューを作成を参照してください。

「ステップ」8: メトリクスビューを「クエリー」する

ビジネスに適した構文を使用してメトリクスビューをクエリーします。MEASURE() 関数は、選択したフィールドの粒度でメジャーを集計します。

ディメンション別にメジャーを集計する

この例では、複数のフィールドにわたってメジャーを集計します。これは、顧客国および市場セグメント別の総収益、注文数、平均注文額を、最高の収益順にランク付けして返します。

SQL
SELECT
  customer_nation,
  market_segment,
  MEASURE(total_revenue) AS total_revenue,
  MEASURE(order_count) AS order_count,
  MEASURE(avg_order_value) AS avg_order_value
FROM catalog.schema.tpch_sales_analytics
GROUP BY customer_nation, market_segment
ORDER BY total_revenue DESC;

月次トレンドを分析

この例では、時間フィールドとメジャーを組み合わせてトレンドを追跡します。総収益と未処理注文収益（バックログ）を月別および注文ステータス別に返します：

SQL
SELECT
  order_month,
  order_status,
  MEASURE(total_revenue) AS total_revenue,
  MEASURE(open_order_revenue) AS open_order_revenue
FROM catalog.schema.tpch_sales_analytics
GROUP BY order_month, order_status
ORDER BY order_month;

パラメーター値を渡します

メトリクスビューはパラメーターを定義するため、テーブル値関数として呼び出し、クエリー時に値を渡すことができます。次のクエリーでは10％の割引が適用されます。discount の default が 0 のため、引数を省略したクエリーは割引が適用されていない収益を返します。

SQL
SELECT
  customer_nation,
  MEASURE(total_revenue) AS total_revenue,
  MEASURE(discounted_revenue) AS discounted_revenue
FROM catalog.schema.tpch_sales_analytics(discount => 0.1)
GROUP BY customer_nation
ORDER BY discounted_revenue DESC;

学習した内容

以下を示すメトリクスビューを構築しました。

機能	例
Snowflake スキーマ結合	注文から顧客へ、さらに国へ（ネストされた多対一結合）
時間フィールド	日付、月、年の粒度
変換されたフィールド	`CASE` ステートメント、`SPLIT` 関数
シンプルなメジャー	`COUNT`, `SUM`
構成可能性	`avg_order_value` および `revenue_per_customer` は、以前に定義されたメジャーを参照しています。 `MEASURE()`
フィルター済みメジャー	`FILTER (WHERE ...)` 条件付き集計の場合
ウィンドウメジャー	直近7日間の「顧客」数の使用 `trailing 7 day`
パラメータ	`discount` `discounted_revenue`メジャーで適用されるパラメーター
エージェントメタデータ	`display_name`、`format`、`synonyms` (フィールドと計算式)

機能	例
Snowflake スキーマ結合	注文から顧客へ、さらに国へ（ネストされた多対一結合）
時間フィールド	日付、月、年の粒度
変換されたフィールド	`CASE` ステートメント、`SPLIT` 関数
シンプルなメジャー	`COUNT`, `SUM`
構成可能性	`avg_order_value` および `revenue_per_customer` は、以前に定義されたメジャーを参照しています。 `MEASURE()`
フィルター済みメジャー	`FILTER (WHERE ...)` 条件付き集計の場合
ウィンドウメジャー	直近7日間の「顧客」数の使用 `trailing 7 day`
パラメータ	`discount` `discounted_revenue`メジャーで適用されるパラメーター
エージェントメタデータ	`display_name`、`format`、`synonyms` (フィールドと計算式)

追加のリソース

ウィンドウメジャーを使用して、移動平均と年初来合計を計算します。
大規模な「データセット」の「クエリー」パフォーマンスを向上させるためのメトリクスビューのマテリアライゼーション
メトリクスビューを使用して、AI/BIダッシュボードでメトリクスビューを使用します。

要件​

データモデル​

ステップ 1: メトリクスビューを作成してエディターを開く​

ステップ2: メトリクスビューを設定します​

ステップ 3: ソースと結合を定義します。​

ステップ 4：フィルターを定義する​

ステップ5：フィールドを定義する​

エージェント メタデータ​

フィールドの定義​

ステップ 6: パラメーターの定義​

ステップ7: メジャーを定義します​

完全な定義を確認します。​

「ステップ」8: メトリクスビューを「クエリー」する​

ディメンション別にメジャーを集計する​

月次トレンドを分析​

パラメーター値を渡します​

学習した内容​

追加のリソース​

要件