Visualização de métricas de consulta
É possível consultar views de métrica como views padrão de qualquer editor SQL anexado a um SQL warehouse ou recurso de compute executando um tempo de execução compatível. Views de métricas suportam agrupamento e filtragem flexíveis, para que você possa analisar medidas em qualquer combinação de campos em tempo de execução sem pré-computar cada agregação. As consultas nesta página demonstram padrões de consulta comuns.
Medidas e campos da consulta
Todas as avaliações de medidas em uma consulta view de métricas devem usar a função de agregação MEASURE . Para obter detalhes completos e sintaxe, consulte a função agregadameasure. No Databricks Runtime 18.1 e versões superiores, você também pode usar agg.
Para selecionar todos os campos e medidas de uma view de métricas, liste explicitamente cada campo e envolva cada medida com a função agregada MEASURE(). Como as medidas exigem a função MEASURE() para serem avaliadas corretamente, é preciso especificar colunas individuais em vez de usar SELECT *.
Consulta com agrupamento
SELECT
`Order Month`,
`Order Status`,
MEASURE(`Order Count`),
MEASURE(`Total Revenue`)
FROM orders_metric_view
GROUP BY ALL
ORDER BY `Order Month`;
Consulta com filtragem
SELECT
o_orderpriority,
MEASURE(`Total Revenue`),
MEASURE(`Total Revenue per Customer`)
FROM orders_metric_view
WHERE `Order Status` = 'Fulfilled'
GROUP BY o_orderpriority;
Consulta com outras tabelas
A visualização de métricas não pode ser diretamente combinada com outras tabelas no momento da consulta. Para join uma view de métricas com outra tabela, envolva a consulta view métricas em uma CTE (Common Table Expression) e, em seguida, join o resultado da CTE:
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;
visualizar métricas view definição e metadados
A consulta a seguir retorna a definição YAML completa para uma view de métricas, incluindo medidas, campos, joins e metadados de agente. O parâmetro AS JSON é opcional. Para detalhes completos da sintaxe, consulte saída formatada em JSON.
DESCRIBE TABLE EXTENDED <catalog.schema.metric_view_name> AS JSON
A definição YAML completa é exibida no campo de texto da visualização nos resultados. Cada coluna contém um campo de metadados que armazena metadados do agente.
Consumir visualização de métricas em ferramentas
Você também pode usar a visualização de métricas em todo o workspace Databricks e em ferramentas externas:
Ferramenta | Descrição |
|---|---|
Use a visualização de métricas para fornecer análises precisas e explicáveis. A função | |
Utilize a visualização de métricas no Genie Spaces para habilitar análises precisas e explicáveis com tecnologia AI . | |
O Monitor Métricas view as métricas e aciona notificações quando os limites são ultrapassados. | |
Utilize o perfil de consulta para solucionar problemas e otimizar as consultas view de métricas. | |
Acesse as métricas de visualização por meio de conexões JDBC e ODBC . APIs de metadados expõem a estrutura view de métricas para ferramentas externas BI e análise. | |
Consulte as views de métricas do Power BI, Tableau, Sigma e outras ferramentas de BI usando SQL personalizado ou modo de compatibilidade de BI. | |
Visualize métricas de consulta no Microsoft Excel usando o suplemento Databricks Excel . | |
Visualize as métricas de consulta do Google Sheets usando o conector Databricks . |