SQL pour les tableaux de bord Business Intelligence

L'écriture du bon SQL est la clé pour fabriquer des tableaux de bord BI perspicaces. La structure de la requête doit être organisée en fonction de la granularité, telles que le regroupement et l'agrégation des indicateurs avec le temps, la région et les catégories de produits pour faciliter le tranchage et le filtrage; La définition de l'indice doit être unifiée pour éviter les conflits dans différentes données de graphique, il est recommandé d'établir un modèle ou une vue unifiée pour encapsuler les indicateurs de base; traiter avec flexible la plage de temps, utiliser des conditions paramétrées ou des expressions de temps relatives pour faciliter la comparaison des périodes définies par l'utilisateur; Le prétraitement des données doit être achevé dans la couche SQL, tels que le renommer de la classification, le traitement de la valeur nul, etc., pour améliorer l'efficacité des outils BI et assurer la cohérence.

Lorsque vous travaillez sur les tableaux de bord Business Intelligence (BI), SQL est l'un des outils les plus fondamentaux et les plus critiques. Si vous pouvez extraire des indicateurs précieux à partir des données, détermine directement si le tableau de bord est utile. En termes simples: ce n'est qu'en écrivant SQL bien que vous pouvez créer une carte BI perspicace .

Les parties suivantes sont des points clés qui sont souvent rencontrés dans les travaux réels mais facilement négligés.

Comment organiser votre structure de requête

Les tableaux de bord BI nécessitent généralement plusieurs dimensions et indicateurs à être présentés en combinaison, et la structure de SQL est très importante pour le moment. Une pratique courante consiste à organiser des requêtes en fonction de la «taille des grains», comme le premier groupe par le temps, la région, la catégorie de produits, puis les agrégats pour calculer les ventes, le nombre d'utilisateurs, etc.

Par exemple:

 SÉLECTIONNER 
    date,
    région,
    Product_category,
    Somme (ventes) comme total_sales,
    Count (User_id distinct) comme unique_USERS
Des commandes
Groupe par date, région, produit_category

Cette structure vous facilite de trancher librement dans les outils BI et facilite également l'ajout ultérieur de conditions de filtrage ou de logique de tri.

suggestion:

• Utilisez le champ Time comme élément de regroupement par défaut pour faciliter l'analyse des tendances.
• Essayez de conserver chaque requête un seul niveau de granularité pour éviter de mélanger l'agrégation à différents niveaux.
• Utilisez du CTE ou des sous-requêtes pour diviser la logique complexe et améliorer la lisibilité.

La définition de l'indicateur doit être unifiée, ne laissez pas le calibre se battre

Le problème avec de nombreuses cartes BI n'est pas que les graphiques ne sont pas beaux, mais que la même valeur de "vente" est différente dans différents graphiques. Ceci est généralement causé par des définitions métriques incohérentes dans SQL.

Par exemple, certains endroits utilisent SUM(order_amount) et certains endroits utilisent SUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN order_amount ELSE 0 END) , et le résultat est que les données ne peuvent pas correspondre.

Solution:

• Établir un modèle de données unifié ou afficher la couche et encapsuler les indicateurs de noyau.
• Définissez clairement des termes communs au sein de l'équipe, tels que "ordre efficace" et "utilisateur actif".
• Si le calibre doit être temporairement modifié, il doit être expliqué clairement dans les commentaires pour faciliter l'entretien ultérieur.

Le traitement de la plage de temps doit être flexible et précis

Bi Kanban doit souvent comparer aujourd'hui vs hier, cette semaine par rapport à la semaine dernière, ce mois-ci, etc., si ces gammes de temps sont écrites de manière rigide, il sera très difficile de les ajuster plus tard.

Une pratique courante consiste à utiliser des conditions de temps paramétrées dans la clause où, ou à définir des variables dynamiques à transmettre dans l'outil BI.

Par exemple:

 Où date entre '{{start_date}}' et '{{end_date}}'

Si vous utilisez des outils comme Tableau, Power BI ou Metabase, ils prennent en charge SQL personnalisés et lient des variables, permettant aux utilisateurs de choisir leur propre plage de temps sans changer SQL à chaque fois.

Conseils:

• Calcul du "temps relatif" réservé, tel que date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days' .
• Pour les périodes de comparaison, vous pouvez utiliser à gauche de vous joindre à vous-même et les échelonner par date pendant une période de comparer.
• Faites attention aux problèmes de fuseau horaire, en particulier les données interrégionales.

Le prétraitement des données peut éviter beaucoup de problèmes dans les outils BI

Beaucoup de gens aiment nettoyer et convertir des données dans les outils BI, mais en fait, plus la logique est complexe, plus elle doit être effectuée dans la couche SQL. Par exemple, le changement de nom de classification, le remplissage de valeur vide, le mappage de statut, etc., le traitent en SQL à l'avance, et la configuration du graphique sera plus fluide.

Par exemple:

 SÉLECTIONNER 
    CAS 
        Lorsque Product_id dans (101, 102, 103) puis «électronique»
        Lorsque Product_id dans (201, 202) puis «produits ménagers»
        Autrement «autre»
    Terminez comme Product_Category

Il y a plusieurs avantages à procéder:

• Il n'est pas nécessaire d'écrire un tas d'expressions de cas lors de la configuration du graphique.
• Il peut réduire la pression de performance des outils BI.
• Il est plus facile à réutiliser, et plusieurs planches kanban peuvent partager un ensemble de SQL sous-jacents.

L'écriture de SQL pour les cartes BI ne poursuit pas la précision dans les lignes et les colonnes comme la rédaction de rapports, mais nécessite une flexibilité et une précision. Avec une structure claire, un calibre unifié, un temps contrôlable et des données propres, ces quatre points sont fondamentalement les mêmes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!