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メトリクスビューでの結合の使用

メトリクス ビューの結合は、ファクトテーブルからディメンションテーブルへの直接結合(スタースキーマ)と、ファクトテーブルからディメンションテーブル、そしてサブディメンションテーブルへのトラバース結合の両方をサポートし、正規化されたディメンションテーブル(スノーフレークスキーマ)間でマルチホップ結合を可能にします。 このページでは、メトリクスビューのYAML定義で結合を定義する方法について説明します。

モデル スター スキーマ​

スタースキーマでは、 source はファクトテーブルであり、 LEFT OUTER JOINを使用して 1 つ以上のディメンションテーブルと結合します。メトリクスビューは、選択したディメンションとメジャーに基づいて、特定のクエリに必要なファクトテーブルとディメンションテーブルを結合します。

メトリクス ビューで結合列を指定するには、 ON 句または USING 句を使用します。

  • ON句 : ブール式を使用して結合条件を定義します。
  • USING句 : 親テーブルと結合テーブルの両方で同じ名前の列を一覧表示します。第 1 レベルの結合の場合、親はメトリクス ビューのソースです。 スノーフレークスキーマのネストされた結合の場合、親は直接のアップストリーム結合です。

結合は、多対 1 の関係に従う必要があります。多対多の場合は、結合されたディメンション テーブルから最初に一致する行が選択されます。

注記

YAML 1.1パーサー(PyYAMLなど)は、 on、 off、 yes、 no、 NOなどの引用符で囲まれていない特定のキーをブール値として誤解する可能性があります。 これにより、結合エラーが発生する可能性があります。この問題を回避するには、これらのキーを引用符で囲みます。例えば： 'on': source.dim_fk = dim.pk

source: catalog.schema.fact_table

joins:

  # The on clause supports a boolean expression
  - name: dimension_table_1
    source: catalog.schema.dimension_table_1
    on: source.dimension_table_1_fk = dimension_table_1.pk

  # The using clause supports an array of columns
  # found in both of the tables being joined.
  - name: dimension_table_2
    source: catalog.schema.dimension_table_2
    using:
      - dimension_table_2_key_a
      - dimension_table_2_key_b

dimensions:

  # Dimension referencing a join column from dimension_table_1 using dot notation
  - name: Dimension table 1 key
    expr: dimension_table_1.pk

measures:

  # Measure referencing a join column from dimension_table_1
  - name: Count of dimension table 1 keys
    expr: COUNT(dimension_table_1.pk)

注記

source 名前空間はメトリクス ビューのソースから列を参照し、結合nameは結合されたテーブルの列を参照します。たとえば、ジョイン条件 source.dimension_table_1_fk = dimension_table_1.pkでは、 source はメトリクス ビューのソース テーブル (fact_table) を参照し、 dimension_table_1 はジョインされたテーブルを参照します。 参照は、 on 句に接頭部が指定されていない場合、デフォルトで結合テーブルになります。

スノーフレークスキーマのモデル化​

スノーフレークスキーマは、ディメンションテーブルを正規化し、サブディメンションに接続することでスタースキーマを拡張します。これにより、データモデルの深さに一致するマルチレベルの結合構造が作成されます。

注記

Snowflake 結合には、コンピュート 17.1 以降 Databricks Runtime 必要があります。

スノーフレークスキーマをモデル化する結合を定義するには:

  1. メトリクス ビューを作成します。
  2. 第 1 レベル (スター スキーマ) 結合を追加します。
  3. 他のディメンションテーブルと結合します。
  4. ビューにディメンションを追加して、ネストされたディメンションを公開します。

次の例では、TPCH データセットを使用して、スノーフレークスキーマをモデル化する方法を示しています。TPCH データセットには、Databricks ワークスペースの samples カタログからアクセスできます。

source: samples.tpch.orders

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

dimensions:
- name: clerk
  expr: o_clerk
- name: customer
  expr: customer # returns the full customer row as a struct
- name: customer_name
  expr: customer.c_name
- name: nation
  expr: customer.nation
- name: nation_name
   expr: customer.nation.n_name

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