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Trabalhe com o Metodology view metadados usando o driver JDBC Databricks

O driver JDBC Databricks oferece suporte a operações de metadados aprimoradas que permitem que ferramentas e aplicativos de Business Intelligence (BI) descubram visualizações de métricas e identifiquem colunas de métricas usando métodos de metadados JDBC padrão.

As ferramentas BI podem filtrar e exibir métricas separadamente em navegadores de fontes de dados, gerar SQL apropriado distinguindo métricas de dimensões e construir recursos avançados de camada semântica. As ferramentas de exploração de dados podem ajudar os usuários a descobrir e compreender as métricas de negócios disponíveis em todo o seu catálogo.

Ativar metadados aprimorados​

Os metadados aprimorados para a visualização de métricas estão desativados por default para manter a compatibilidade com versões anteriores. Habilite-o usando uma propriedade de conexão JDBC ou a configuração do Spark SQL.

Defina a propriedade de conexão EnableMetricViewMetadata como 1 ao estabelecer uma conexão JDBC.

Java
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("UID", "<username>");
properties.setProperty("PWD", "<password>");
properties.setProperty("EnableMetricViewMetadata", "1");

String url = "jdbc:databricks://<workspace-host>:443/default;httpPath=<http-path>";
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);

Alternativamente, defina spark.databricks.metadata.metricview.enabled como 1 em sua sessão SQL:

Java
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
Statement statement = connection.createStatement();
statement.execute("SET spark.databricks.metadata.metricview.enabled=1");
// Metadata operations now return enhanced metric view information

Identifique-nos​

Use o método DatabaseMetaData.getTables() para descobrir a visualização de métricas. Com metadados aprimorados ativados, este método retorna METRIC_VIEW como TABLE_TYPE para visualização de métricas, para que você possa distingui-las da visualização e tabelas regulares.

Java
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet tables = metadata.getTables(catalog, schema, "<metric_view>", null);

while (tables.next()) {
    String tableName = tables.getString("TABLE_NAME");
    String tableType = tables.getString("TABLE_TYPE"); // Returns "METRIC_VIEW"
    System.out.println("Metric View: " + tableName);
}

Identificar colunas de medição​

Use o método DatabaseMetaData.getColumns() para identificar colunas de medidas em uma view de métricas. Com metadados aprimorados ativados, a coluna TYPE_NAME retorna <data_type> measure para colunas de medidas (por exemplo, int measure, double measure).

Java
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet columns = metadata.getColumns(catalog, schema, metricViewName, "%");

while (columns.next()) {
    String columnName = columns.getString("COLUMN_NAME");
    String typeName = columns.getString("TYPE_NAME");

    if (typeName.endsWith(" measure")) {
        System.out.println("Measure column: " + columnName + " (" + typeName + ")");
    } else {
        System.out.println("Dimension column: " + columnName + " (" + typeName + ")");
    }
}

Filtrar por tipo de tabela​

Use o método DatabaseMetaData.getTableTypes() para descobrir os tipos de tabela disponíveis em seu catálogo. Com metadados aprimorados ativados, este método inclui METRIC_VIEW na lista de tipos de tabela disponíveis.

Java
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet tableTypes = metadata.getTableTypes();

while (tableTypes.next()) {
    String tableType = tableTypes.getString("TABLE_TYPE");
    System.out.println("Available table type: " + tableType);
    // Output includes: TABLE, VIEW, METRIC_VIEW, ...
}

Compatibilidade com versões anteriores​

Por default, EnableMetricViewMetadata é definido como 0 para manter a compatibilidade com versões anteriores de aplicativos. Databricks retorna a visualização de métricas como tipo VIEW regular e as colunas de medidas mostram seu tipo de dados base sem o sufixo measure .

Próximos passos​