Изменения документа 01. Данные, таблицы и дашборды
Редактировал(а) Ирина Сафонова 06.07.2025, 21:32
От версии 55.1
отредактировано Ирина Сафонова
на 31.10.2023, 16:11
на 31.10.2023, 16:11
Изменить комментарий:
К данной версии нет комментариев
К версии 9.1
отредактировано Ирина Сафонова
на 29.03.2023, 16:50
на 29.03.2023, 16:50
Изменить комментарий:
К данной версии нет комментариев
Сводка
-
Свойства страницы (4 изменено, 0 добавлено, 0 удалено)
Подробности
- Свойства страницы
-
- Название
-
... ... @@ -1,1 +1,1 @@ 1 -0 1. Данные,таблицыи дашборды1 +02. Данные и таблицы - Родительский документ
-
... ... @@ -1,1 +1,1 @@ 1 - Big Data.Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.WebHome1 +Сервис Cloud BI.4\. Частые вопросы по сервису.WebHome - Теги
-
... ... @@ -1,1 +1,0 @@ 1 -Частые вопросы по сервису Cloud BI - Содержимое
-
... ... @@ -1,108 +1,24 @@ 1 -{{box cssClass="floatinginfobox" title="**Содержание**"}} 1 +(% style="color:#4169E1" %) 2 +**Содержание** 3 + 2 2 {{toc/}} 3 -{{/box}} 4 4 5 -(% data-xwiki-non-generated-content="java.util.List" %) 6 -((( 7 -= Можно ли получить доступ к нескольким таблицам одновременно? = 8 -))) 6 +(% style="color:#4169E1" %) 7 +== Можно ли получить доступ к нескольким таблицам одновременно? == 9 9 10 - ----9 +**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. 11 11 12 - **Ответ:** можно,нотольконе врежимепоискаданных или интерфейсе визуализации.[[ЛабораторияSQL>>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/]]позволяетполучитьдоступтолькокоднойтаблицеилипредставлению.11 +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. 13 13 14 - Материализуйтеспомощьюрегулярного запланированного процесса пакетнойобработкиданных.Таблицаприэтомдолжнасодержатьвсенеобходимыедляанализаданныхполя.13 +**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. 15 15 16 - **Представление(View)**—простойлогическийуровень,абстрагирующийнесколькоSQL-запросоввиртуальнойтаблицей.Представлениеъединяетнесколькотаблицводнуединуюипреобразовывает 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 избегать15 +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/]]). 17 17 18 - (%id="cke_bm_24744S"style="display:none"%) (%%)оператор{{codelanguage="none"}}GROUP BY{{/code}},посколькуCloud BI выполняетсвоюреализациюзапроса{{codelanguage="none"}}GROUP BY{{/code}}. Двукратноевыполнениезапросаснижаетроизводительность.17 +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. 19 19 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. 19 +(% style="color:#4169E1" %) 20 +== Насколько большими могут быть данные? == 21 21 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}} 25 - 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 - 30 ----- 31 - 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 🡰** 22 +**Ответ:** очень большого размера. Cloud BI работает как тонкий клиент над БД или средством обработки данных. 23 +Основной критерий скорости работы и объема обрабатываемых данных — скорость работы БД, используемой в качестве хранилища данных и являющейся слоем данных для Cloud BI. 24 +Многие распределенные СУБД могут выполнять запросы, работающие с терабайтами данных в интерактивном режиме.