Vistas de métricas de consulta

Pode consultar vistas métricas da mesma forma que vistas padrão, a partir de qualquer editor SQL ligado a um armazém SQL ou a um recurso de computação que esteja a correr um runtime suportado. As vistas métricas suportam agrupamento e filtragem flexíveis, pelo que pode analisar medidas em qualquer combinação de dimensões em tempo de execução sem pré-calcular cada agregação. As consultas nesta página demonstram padrões comuns de consulta.

Medidas e dimensões de consulta

Todas as avaliações de medidas em uma consulta de exibição métrica devem usar a MEASURE função de agregação. Para obter detalhes completos e sintaxe, consulte measure Função agregada. No Databricks Runtime 18.1 e posteriores, também pode usar agg.

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

As vistas métricas não podem ser diretamente ligadas a outras tabelas no momento da consulta. Para juntar uma visualização métrica a outra tabela, envolva a consulta da visualização métrica num CTE e depois faça a junção do resultado do 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;

Ver definição de vista métrica e metadados

A consulta seguinte devolve a definição YAML completa para uma vista métrica, incluindo medidas, dimensões, joins e metadados do agente. O AS JSON parâmetro é opcional. Para obter detalhes completos da sintaxe, consulte Saída formatada JSON.

DESCRIBE TABLE EXTENDED <catalog.schema.metric_view_name> AS JSON

A definição completa de YAML é mostrada no campo Exibir texto nos resultados. Cada coluna contém um campo de metadados que contém os metadados do agente.

Consumir vistas métricas em ferramentas

Também pode usar vistas métricas em todo o espaço de trabalho do Azure Databricks e em ferramentas externas:

Passos seguintes

• Gerir vistas métricas
• Vistas métricas de modelo
• Usar vistas métricas
• Criar um Espaço Génio