Изменения документа 01. Данные, таблицы и дашборды

Редактировал(а) Ирина Сафонова 06.07.2025, 21:32
От версии 11.1
отредактировано Ирина Сафонова
на 29.03.2023, 17:33
Изменить комментарий: К данной версии нет комментариев
К версии 55.1
отредактировано Ирина Сафонова
на 31.10.2023, 16:11
Изменить комментарий: К данной версии нет комментариев

Сводка

Подробности

Свойства страницы
Название
... ... @@ -1,1 +1,1 @@
1 -02. Данные и таблицы
1 +01. Данные, таблицы и дашборды
Родительский документ
... ... @@ -1,1 +1,1 @@
1 -Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.WebHome
1 +Big Data.Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.WebHome
Теги
... ... @@ -1,0 +1,1 @@
1 +Частые вопросы по сервису Cloud BI
Содержимое
... ... @@ -1,28 +1,108 @@
1 -(% style="color:#4169E1" %)
2 -**Содержание**
3 -
1 +{{box cssClass="floatinginfobox" title="**Содержание**"}}
4 4  {{toc/}}
3 +{{/box}}
5 5  
6 -(% style="color:#4169E1" %)
7 -== Можно ли получить доступ к нескольким таблицам одновременно? ==
5 +(% data-xwiki-non-generated-content="java.util.List" %)
6 +(((
7 += Можно ли получить доступ к нескольким таблицам одновременно? =
8 +)))
8 8  
9 9  ----
10 10  
11 -**Ответ:** не совсем. Только не в режиме поиска данных или интерфейсе визуализации. Инструмент Лаборатории SQL позволяет получить доступ только к одной таблице или к представлению.
12 +**Ответ:** можно, но только не в режиме поиска данных или интерфейсе визуализации. [[Лаборатория SQL>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/Big%20Data/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/I.%20SQL%20%20-%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80/]] позволяет получить доступ только к одной таблице или представлению.
12 12  
13 -При работе с таблицами решение — материализация таблицы с помощью регулярного запланированного процесса пакетной обработки данных. Таблица при этом должна содержать все необходимые для анализа данных поля.
14 +Материализуйте таблицу с помощью регулярного запланированного процесса пакетной обработки данных. Таблица при этом должна содержать все необходимые для анализа данных поля.
14 14  
15 -**Представление (View)** — это простой логический уровень, абстрагирующий несколько SQL-запросов виртуальной таблицей. Это позволяет объединять несколько таблиц в одну единую и преобразовывать данные с использованием произвольных SQL-запросов. Ограничением является производительность базы данных, поскольку сервис эффективно запускает запрос поверх запроса к представлению. Хорошая практика является — ограничение соединения основной большой таблицы только к одной или к нескольким небольшим таблицам. В этом случае рекомендуется избегать оператора GROUP BY (где это возможно), поскольку BI будет выполнять свою собственную реализацию запроса GROUP BY, а выполнение работы дважды может снизить производительность.
16 +**Представление (View)** — простой логический уровень, абстрагирующий несколько SQL-запросов виртуальной таблицей. Представление объединяет несколько таблиц в одну единую и преобразовывает данные с использованием произвольных [[SQL-запросов>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/I.%20SQL%20%20-%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80/I1.%20%D0%9B%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20SQL/]]. Ограничением является производительность базы данных (БД), поскольку сервис эффективно запускает запрос поверх запроса к представлению. Хорошая практика в этом случае — ограничение соединения основной большой таблицы только к одной или к нескольким небольшим таблицам. Старайтесь избегать
16 16  
17 -При использовании таблицы или представления (view) важный фактором является то, достаточно ли быстро работает БД, из которой забираются данные. Быстрая работа БД необходима для обслуживания БД в интерактивном режиме с целью обеспечения хорошего взаимодействия между СУБД и BI. Лучше всего использовать СУБД с "горячим" доступом в качестве организации горячего слоя для BI (например, [[Clickhouse>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/A.%20%D0%A1%D0%BE%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%20%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/ClickHouse/]]).
18 +(% id="cke_bm_24744S" style="display:none" %) (%%)оператор {{code language="none"}}GROUP BY{{/code}} , поскольку Cloud BI выполняет свою реализацию запроса {{code language="none"}}GROUP BY{{/code}}. Двукратное выполнение запроса снижает производительность.
18 18  
19 -Однако если использовать Лабораторию SQL, то такого ограничения нет. Лаборатория позволяет написать SQL-запроса для объединения нескольких таблиц, если учетная запись БД, через которую подключается Cloud BI, имеет доступ к таблицам.
20 +При использовании таблицы или представления важным фактором является то, достаточно ли быстро работает БД, из которой забираются данные. Быстрая работа необходима для обслуживания БД в интерактивном режиме для обеспечения взаимодействия между СУБД и Cloud BI.
20 20  
21 -(% style="color:#4169E1" %)
22 -== Насколько большими могут быть данные? ==
22 +{{info}}
23 +Используйте СУБД с "горячим" доступом в качестве организации "горячего" слоя для Cloud BI. Пример СУБД — [[Clickhouse>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/Big%20Data/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/A.%20%D0%A1%D0%BE%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%20%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/ClickHouse/]].
24 +{{/info}}
23 23  
26 +При использовании Лаборатории SQL такого ограничения нет. Вы можете [[написать SQL-запрос>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/Big%20Data/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/I.%20SQL%20%20-%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80/I1.%20%D0%9B%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20SQL/]] для объединения нескольких таблиц. Функционал объединения работает, если учетная запись БД, через которую подключается Cloud BI, получает доступ к таблицам.
27 +
28 += Насколько большими могут быть данные? =
29 +
24 24  ----
25 25  
26 -**Ответ:** очень большого размера. Cloud BI работает как тонкий клиент над БД или средством обработки данных.
27 -Основной критерий скорости работы и объема обрабатываемых данных — скорость работы БД, используемой в качестве хранилища данных и являющейся слоем данных для Cloud BI.
28 -Многие распределенные СУБД могут выполнять запросы, работающие с терабайтами данных в интерактивном режиме.
32 +**Ответ:** большого размера. Cloud BI работает как тонкий клиент над БД или средством обработки данных. Основной критерий скорости работы и объема обрабатываемых данных — скорость работы БД, используемой в качестве хранилища данных и являющейся слоем данных для Cloud BI. Многие распределенные СУБД выполняют запросы, работающие с терабайтами данных в интерактивном режиме.
33 +
34 += Как добавить динамические фильтры в дашборд? =
35 +
36 +----
37 +
38 +**Ответ:** виджет **Filter Box** определяет запрос для заполнения раскрывающихся списков, которые можно использовать для фильтрации. Чтобы создать список различных значений, запустите запрос и отсортируйте результат по убыванию.
39 +
40 +Флажок **Date Filter **включает фильтрацию по времени на панели инструментов. После установки флажка и обновления ознакомьтесь с раскрывающимся списком **от** и **до**. По умолчанию фильтрация применяется ко всем срезам, построенным поверх [[источника данных>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/Big%20Data/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/02.%20%D0%A0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D0%B0%D0%B4%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0/K.%20%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B8%20%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B9%D0%BA%D0%B0%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/]]. Источник имеет то же имя столбца, на котором основан фильтр. Также необходимо, чтобы этот столбец был отмечен как фильтруемый на вкладке столбца редактора таблицы.
41 +
42 +Если нет необходимости в фильтрации определенных виджетов на панели инструментов, отредактируйте дашборд в поле метаданных JSON. Это ключ{{code language="none"}}filter_immune_slices{{/code}}, который получает массив идентификаторов {{code language="none"}}sliceId{{/code}}. На это массив не влияет фильтрация на уровне [[дашборда>>https://wiki.dfcloud.ru/bin/view/Big%20Data/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%20Cloud%20BI/2.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F/%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8F/B.%20%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%20%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D1%88%D0%B1%D0%BE%D0%B0%D1%80%D0%B4%D0%BE%D0%B2/%D0%A1%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%20%D0%B8%20%D0%B4%D0%B0%D1%88%D0%B1%D0%BE%D0%B0%D1%80%D0%B4%D0%BE%D0%B2/]].
43 +
44 +{{code language="none"}}
45 +{
46 + "filter_immune_slices": [324, 65, 92],
47 + "expanded_slices": {},
48 + "filter_immune_slice_fields": {
49 + "177": ["country_name", "__time_range"],
50 + "32": ["__time_range"]
51 + },
52 + "timed_refresh_immune_slices": [324]
53 +}
54 +{{/code}}
55 +
56 +JSON-объект из примера содержит срезы 324, 65 и 92, которые не затрагиваются фильтрацией на уровне дашборда.
57 +
58 +Обратите внимание на ключ {{code language="none"}}filter_immune_slice_fields{{/code}}. Он определяет, какие поля фильтра следует игнорировать для конкретного {{code language="none"}}slice_id{{/code}}. Ключ {{code language="none"}}time_range{{/code}} зарезервирован для работы с упомянутой выше фильтрацией временных границ. Если имя столбца является общим — фильтр применяется.
59 +
60 += Как ограничить запланированное обновление дашборда? =
61 +
62 +----
63 +
64 +**Ответ:** по умолчанию функция обновления дашборда по времени автоматически повторно запрашивает каждый фрагмент дашборда в соответствии с установленным расписанием. Однако иногда нет необходимости обновлять все срезы, особенно если некоторые данные перемещаются медленно или выполняются тяжелые запросы. Чтобы исключить определенные фрагменты из процесса синхронизированного обновления, добавьте ключ {{code language="none"}}timed_refresh_immune_slices{{/code}} в поле метаданных JSON дашборда:
65 +
66 +{{code language="none"}}
67 +{
68 + "filter_immune_slices": [],
69 + "expanded_slices": {},
70 + "filter_immune_slice_fields": {},
71 + "timed_refresh_immune_slices": [324]
72 +}
73 +{{/code}}
74 +
75 +В приведенном выше примере, если для дашборда задано обновление по времени, каждый срез, кроме 324, автоматически повторно запрашивается по расписанию. Обновление фрагмента происходит в течение указанного периода. При необходимости отключите это смещение, установив для {{code language="none"}}stagger_refresh{{/code}} значение// false//, и измените период сдвига, указав для {{code language="none"}}stagger_time{{/code}} значение в миллисекундах в поле метаданных JSON:
76 +
77 +{{code language="none"}}
78 +{
79 + "stagger_refresh": false,
80 + "stagger_time": 2500
81 +}
82 +{{/code}}
83 +
84 +В примере дашборд обновляется сразу, если периодическое обновление включено.
85 +
86 +{{warning}}
87 +Время смещения 2,5 секунды **игнорируется**.
88 +{{/warning}}
89 +
90 += Что произойдет при изменении схемы таблиц? =
91 +
92 +----
93 +
94 +**Ответ:** Cloud BI отражает изменение схем таблиц. В жизненном цикле дашборда периодически необходимо добавить новое измерение или показатель. Для настройки обнаружения новых столбцов:
95 +
96 +~1. Перейдите в **Данные** -> **Наборы данных.**
97 +2. Щелкните значок редактирования рядом с набором данных, схема которого изменилась, и нажмите **Синхронизировать столбцы** из источника на вкладке **Столбцы**. В результате столбцы  объединяются.
98 +3. При необходимости повторно отредактируйте таблицу, установите соответствующие флажки и снова сохраните данные.
99 +
100 += Как задать стандартный фильтр на дашборде? =
101 +
102 +----
103 +
104 +**Ответ:** можно применить фильтр и сохранить дашборд, пока фильтр активен.
105 +
106 +**[[В начало>>doc:Big Data.Сервис Cloud BI.WebHome]] **🡱
107 +**[[К следующему разделу>>doc:Big Data.Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.03\. Визуализация.WebHome]] **🡲
108 +**[[К предыдущему раздел>>doc:Big Data.Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.WebHome]]у 🡰**