Criar e gerenciar conjunto de dados de painel de controle

Este artigo explica como criar e gerenciar conjuntos de dados de dashboard usando o editor dataset em um AI/BI dashboard.

Defina o conjunto de dados.

Para definir ou acessar um conjunto de dados existente, clique na tab Dados , localizada no canto superior esquerdo do seu painel. Para obter informações sobre o número de conjuntos de dados que cada painel pode incluir, consulte Limites do painel.

nota

As consultas no painel de controle são somente leitura. Comandos como DESCRIBE, EXPLAIN, CREATE TABLE, INSERT, ou DELETE não são suportados para definir o conjunto de dados. Somente consultas que podem ser encapsuladas em SQL adicional são válidas.

Para definir um dataset:

1. Clique na tab Dados no canto superior esquerdo do seu painel.
2. Escolha uma das seguintes opções:
   • Criar a partir de SQL: Use esta opção para escrever uma nova consulta SQL em qualquer fonte de dados.
   • Adicionar fonte de dados: Use esta opção para escolher uma tabela ou view Unity Catalog na qual basear seu dataset. Para a maioria das tabelas e visualizações, o conjunto de dados é definido por uma consulta default SELECT * , que você pode modificar para refinar o dataset. Modifique a consulta para remover ou transformar os campos disponíveis no dataset do painel. Ao escolher uma view de métricas (Pré-visualização Pública) como fonte de dados, o dataset exibe a tabela de resultados e o esquema conforme definidos na view de métricas. Consulte Usar a visualização de métricas e Exportar como uma viewde métricas.
   • Carregar um arquivo: Use esta opção para upload um novo ativo para Unity Catalog. Utilize a caixa de diálogo upload de arquivos para selecionar o Catálogo , o Esquema e o nome da Tabela . Você pode definir um SQL warehouse específico para lidar com o compute associado a este upload. Você também pode optar por criar uma nova tabela ou sobrescrever uma tabela existente . Você deve ter privilégios MANAGE no esquema selecionado para sobrescrever uma tabela existente.

Criar um dataset a partir de SQL

Você pode definir um dataset que extrai informações de qualquer fonte de dados disponível. Na consulta, identifique uma fonte de dados usando o nome completo da tabela na própria consulta ou selecionando uma combinação de catálogo e esquema nos seletores suspensos, juntamente com o nome da tabela na consulta. O nome completo da tabela na consulta substitui os seletores de catálogo e esquema no editor. Se o nome de uma tabela ou coluna incluir espaços, envolva esses identificadores com crases (`) em suas consultas SQL.

Restringir resultados dataset usando SQL

Os visualizadores do painel podem acessar todos os dados de um dataset, mesmo que não sejam exibidos nas visualizações. Para evitar que dados sensíveis sejam expostos no navegador, restrinja as colunas na consulta SQL que define o dataset. Por exemplo, em vez de selecionar todas as colunas de uma tabela, inclua apenas os campos específicos necessários para as visualizações.

A Databricks recomenda que você:

• Evite SELECT *. Em vez disso, selecione explicitamente apenas as colunas necessárias.
• Use cláusulas WHERE ou outra lógica de consulta para garantir que apenas as linhas necessárias sejam incluídas.
• Esteja ciente de como os parâmetros podem expandir o acesso dataset ao construir consultas.
• Analise o esquema na tabela de resultados para confirmar se apenas os campos desejados estão disponíveis.

Use a visualização do dispositivo

Você pode usar a view de métricas em dashboards, selecionando-a como fonte de dados ou referenciando-a em uma consulta SQL .

• Selecione uma view de métricas como fonte de dados: Ao escolher diretamente uma view de métricas, o dataset inclui todas as dimensões e medidas definidas. Não é possível modificar a consulta dataset para excluir colunas ou aplicar filtros. Você pode adicionar cálculos personalizados para criar medidas ou dimensões adicionais para visualização. Veja O que são cálculos personalizados?

• Referenciar uma view de métricas em uma consulta: Você pode referenciar uma view de métricas em uma consulta SQL como qualquer outra view. Utilize este método se desejar filtrar ou remodelar o dataset. Todas as medidas view de métricas devem ser acessadas usando a função de agregação MEASURE . Veja measure função agregada.

Para criar uma nova view de métricas ao criar seu painel, consulte Exportar como uma viewde métricas.

conjunto de dados

Após definir um dataset, use o Clique no menu kebab à direita do nome do dataset para acessar as seguintes opções:

• Renomear: Dê um nome descritivo ao seu dataset para que você e sua equipe possam identificar rapidamente as consultas que desejam editar ou revisar.

• Sugestão de nome: Gera automaticamente um nome sugerido com base na consulta. Você pode editar esse nome depois que ele for gerado.

• Clonar: Criar uma cópia da sua consulta no mesmo local. Você pode editar a consulta depois que ela for clonada.

• Excluir: Excluir um dataset. Essa opção não está disponível se o dataset estiver sendo usado na tela.

• Download: Você pode download o dataset como um arquivo CSV, TSV ou Excel .

  

nota

Os conjuntos de dados atualmente em uso na tela aparecem em negrito com um ícone azul, enquanto os conjuntos de dados não utilizados têm um ícone cinza e nomes sem negrito.

Veja a tabela de resultados.

Ao criar um dataset, a consulta é executada automaticamente e os resultados aparecem como uma tabela no painel abaixo do editor. Cada coluna inclui um ícone que indica seu tipo de dado.

Para ordenar os valores da coluna:

• Passe o cursor sobre cada coluna para exibir o Ícone de classificação.
• Clique no ícone para classificar os valores em ordem crescente ou decrescente.

visualizar o esquema de resultados da consulta

Para view o esquema do seu dataset definido, clique em Esquema à direita de Tabela de Resultados . A tab Esquema lista todos os campos do dataset definido. Cada campo é rotulado com um ícone que indica o tipo de dados da coluna. Se as tabelas ou visualizações subjacentes incluírem comentários, eles aparecerão na tab Esquema .

Gerar visualização a partir do conjunto de dados

Você pode gerar visualizações materializadas e visualizações métricas a partir do seu conjunto de dados para manter a consistência em todo o seu workspace.

Exportar um dataset como uma viewmaterializada.

Você pode exportar qualquer dataset como uma view materializada. A visualização materializada armazena em cache os resultados das consultas e os refresh em um intervalo de tempo especificado, o que pode reduzir o tempo de execução da consulta quando os mesmos dados são acessados repetidamente. Veja Visão materializada.

Para exportar um dataset como uma view materializada:

1. Clique no menu de kebabs. À direita do dataset que você deseja exportar.
2. Selecione Exportar para visualização materializada .
3. No painel Exportar para visualização materializada , use os seletores suspensos de catálogo e esquema para escolher onde a view materializada será armazenada. Isso afeta quem pode acessar e usar a view materializada. Consulte PrivilégiosUnity Catalog e objetos protegíveis.
4. (Opcional) Insira um nome para a view materializada. Por default, o título dataset é convertido em um nome view materializada válido.
5. (Opcional) Configure o programa refresh e outras configurações view materializada.
6. Clique em Criar .

A view materializada é criada no local especificado Unity Catalog e pode ser usada por outros painéis e consultas em todo o seu workspace.

nota

Por default, a view materializada é adicionada ao painel quando você o cria. Para criar uma view materializada que não seja adicionada ao painel, desative a opção "Adicionar view materializada ao painel" na parte inferior do painel " Exportar para visualização materializada" .

Exportar como uma viewgeral

info

Visualização

Este recurso está em Pré-visualização Pública.

As métricas visualizam a lógica de negócios complexa e abstrata em uma definição centralizada, permitindo que as organizações definam indicadores- key de desempenho uma única vez e os utilizem de forma consistente em diversas plataformas de relatórios. Veja a visualização de métricasUnity Catalog. Você pode exportar um dataset como uma view de métricas ou usar Databricks Assistant para ajudar a criar uma view de métricas. Se as métricas e dimensões já tiverem sido definidas para o dataset existente, elas aparecerão automaticamente na definição view de métricas gerada.

Exportar um dataset como uma viewde métricas

Para exportar um dataset como uma view de métricas:

1. Clique no menu de kebabs. À direita do dataset que você deseja exportar como uma view de métricas.
2. No painel Criar visualização de métricas , use os seletores suspensos de catálogo e esquema para escolher o esquema e o catálogo onde a view de métricas será armazenada. Isso afeta quem pode acessar e usar a view de métricas. Consulte PrivilégiosUnity Catalog e objetos protegíveis.
3. (Opcional) Insira um nome para a view de métricas. Por default, o título dataset é convertido em um nome view de métricas válido, com base nos requisitos de nomenclatura.
4. (Opcional) Edite a view de métricas ajustando o conteúdo gerado na seção de definição YAML .
5. Clique em Salvar .

nota

Por default, a view de métricas é adicionada ao painel quando você o cria. Para criar uma view de métricas que não seja adicionada ao painel, desative a opção "Adicionar view de métricas ao painel" na parte inferior do painel " Criar visualização de métricas" .

Crie uma view de métricas usando Databricks Assistant

Crie uma view de métricas a partir de um dataset usando Databricks Assistant:

1. Clique no Ícone de assistente na barra lateral esquerda do editor dataset . Em seguida, clique em Exportar para a visualização de métricas .

1. Insira uma descrição da view de métricas que você deseja criar.
2. O Assistente retorna uma definição view de métricas de exemplo e explica brevemente as dimensões e medidas definidas nela.
3. Clique em Abrir editor view de métricas para editar e salvar a view de métricas.

Consulte Criar uma viewde métricas para obter mais detalhes sobre como criar uma view de métricas.

Cálculos personalizados

Os cálculos personalizados oferecem uma maneira de aplicar cálculos a um dataset existente sem modificar o SQL que cria o dataset. Para saber mais sobre como criar e usar cálculos personalizados, consulte O que são cálculos personalizados?

Escreva consultas com múltiplas instruções

Às vezes, você pode querer construir um dataset usando várias instruções SQL . Para executar várias instruções, termine cada instrução com um ponto e vírgula (;). Ao executar esses comandos para criar o dataset, a saída mostra os resultados da última instrução no editor. Este dataset é usado para todas as visualizações relacionadas na tela.

As declarações são locais ao dataset em que são emitidas. Por exemplo, se você criar um dataset com uma instrução USE para definir o catálogo ou esquema, essa configuração se aplica apenas a esse dataset.

Exemplos

Os exemplos a seguir demonstram usos comuns para consultas com múltiplas instruções.

Defina o catálogo e o esquema.

Você pode escrever uma instrução USE para declarar o catálogo e o esquema da tabela em sua consulta. A consulta a seguir contém três instruções. O primeiro define o nome do catálogo. O segundo define o esquema. A declaração SELECT faz referência apenas ao nome da tabela porque o catálogo e o esquema foram definidos. Consulte USE CATALOG.

SQL

USE CATALOG samples;
USE SCHEMA tpch;
SELECT * FROM customer;

Configurar modo ANSI

Você pode definir uma consulta para execução com ANSI_MODE definido como TRUE ou FALSE. Para Databricks SQL, o valor default do sistema para ANSI_MODE é TRUE. Consulte ANSI_MODE.

A seguinte consulta define ANSI_MODE como FALSE para que entradas de tipo de dados inválidas retornem NULL em vez de gerar um erro.

SQL

SET ANSI_MODE = FALSE;
SELECT cast('a' AS INTEGER);

Parametrizar consultas complexas

Você pode usar várias instruções para parametrizar o nome view para uma expressão de tabela comum ou outra consulta complexa.

A consulta a seguir cria duas visualizações temporárias. A instrução SELECT usa a cláusula IDENTIFIER para interpretar as strings de entrada como um nome de tabela. Consulte a cláusula IDENTIFIER.

SQL

CREATE TEMPORARY VIEW v1 AS SELECT 1;
CREATE TEMPORARY VIEW v2 AS SELECT 2;
SELECT * FROM IDENTIFIER(:view_name)

Definir variáveis

A consulta a seguir declara uma variável e um valor na primeira instrução. A segunda instrução altera o valor da variável. A terceira instrução mostra que o valor final da variável é 5. Consulte a função SET para obter detalhes e a sintaxe completa para usar variáveis temporárias.

SQL

DECLARE VARIABLE myvar1 INT DEFAULT 7;
SET VAR myvar1 = 5;
VALUES (myvar1);