SQL untuk papan pemuka perisikan perniagaan

Menulis SQL yang baik adalah kunci untuk membuat papan pemuka BI. Struktur pertanyaan harus dianjurkan mengikut granularitas, seperti pengumpulan dan penunjuk agregat dengan kategori masa, rantau, dan produk untuk memudahkan pengiraan dan penapisan; Takrif indeks harus bersatu untuk mengelakkan konflik dalam data carta yang berbeza, disyorkan untuk menubuhkan model bersatu atau pandangan untuk merangkum petunjuk teras; Flexibly memproses julat masa, menggunakan syarat parameter atau ekspresi masa relatif untuk memudahkan perbandingan tempoh yang ditentukan oleh pengguna; Pra -proses data perlu diselesaikan di lapisan SQL, seperti penamaan semula klasifikasi, pemprosesan nilai null, dan lain -lain, untuk meningkatkan kecekapan alat BI dan memastikan konsistensi.

Apabila bekerja di papan pemuka Perniagaan Perniagaan (BI), SQL adalah salah satu alat yang paling asas dan kritikal. Sama ada anda boleh mengekstrak penunjuk berharga dari data secara langsung menentukan sama ada papan pemuka berguna. Ringkasnya: Hanya dengan menulis SQL dengan baik, anda boleh membuat papan BI yang berwawasan .

Bahagian berikut adalah perkara utama yang sering ditemui dalam kerja sebenar tetapi mudah diabaikan.

Cara mengatur struktur pertanyaan anda

Papan pemuka BI biasanya memerlukan pelbagai dimensi dan penunjuk yang akan dibentangkan dalam kombinasi, dan struktur SQL sangat penting pada masa ini. Amalan biasa adalah untuk mengatur pertanyaan mengikut "saiz bijian", seperti kumpulan pertama mengikut masa, rantau, kategori produk, dan kemudian agregat untuk mengira jualan, bilangan pengguna, dll.

Contohnya:

 Pilih 
    tarikh,
    wilayah
    Product_category,
    Jumlah (jualan) sebagai total_sales,
    Kiraan (user_id berbeza) sebagai unik_users
Dari pesanan
Kumpulan mengikut tarikh, wilayah, produk_kategori

Struktur ini memudahkan anda untuk mengiris secara bebas dalam alat BI, dan juga memudahkan penambahan keadaan penapisan atau logik penyortiran berikutnya.

Cadangan:

• Gunakan medan masa sebagai item pengelompokan lalai untuk memudahkan analisis trend.
• Cuba simpan setiap pertanyaan hanya satu tahap granulariti untuk mengelakkan pencampuran agregasi pada tahap yang berbeza.
• Gunakan CTE atau subqueries untuk memecah logik kompleks dan meningkatkan kebolehbacaan.

Definisi penunjuk harus bersatu, jangan biarkan pertarungan berkaliber

Masalah dengan banyak papan BI bukanlah bahawa carta tidak tampan, tetapi nilai "jualan" yang sama adalah berbeza dalam carta yang berbeza. Ini biasanya disebabkan oleh definisi metrik yang tidak konsisten dalam SQL.

Sebagai contoh, sesetengah tempat menggunakan SUM(order_amount) dan beberapa tempat menggunakan SUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN order_amount ELSE 0 END) , dan hasilnya ialah data tidak dapat dipadankan.

Penyelesaian:

• Mewujudkan model data bersatu atau melihat lapisan dan merangkumi petunjuk teras.
• Jelas menentukan istilah umum dalam pasukan, seperti "perintah berkesan" dan "pengguna aktif".
• Sekiranya berkaliber mesti diubahsuai buat sementara waktu, ia harus dijelaskan dengan jelas dalam komen untuk memudahkan penyelenggaraan berikutnya.

Pemprosesan jarak masa mestilah fleksibel dan tepat

Bi Kanban sering perlu membandingkan hari ini vs semalam, minggu ini vs minggu lepas, bulan ke tahun ini, dan lain-lain. Jika julat masa ini ditulis dengan cara yang tegar, ia akan menjadi sangat menyusahkan untuk menyesuaikannya kemudian.

Amalan biasa adalah dengan menggunakan syarat masa parameter dalam klausa WHERE, atau untuk menetapkan pembolehubah dinamik untuk masuk ke dalam alat BI.

Contohnya:

 Di mana tarikh antara '{{start_date}}' dan '{end_date}}'

Jika anda menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau Metabase, mereka menyokong SQL tersuai dan mengikat pembolehubah, membolehkan pengguna memilih julat masa mereka sendiri tanpa mengubah SQL setiap kali.

Petua:

• Pengiraan "masa relatif" yang disimpan, seperti date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days' .
• Untuk tempoh perbandingan, anda boleh menggunakan Kiri Sertai diri anda dan terhuyung -huyung mereka dengan tarikh untuk tempoh masa untuk membandingkan.
• Perhatikan isu zon waktu, terutamanya data silang serantau.

Preprocessing data dapat menjimatkan banyak masalah dalam alat BI

Ramai orang suka membersihkan dan menukar data dalam alat BI, tetapi sebenarnya, semakin kompleks logik, semakin banyak ia harus dilakukan di lapisan SQL. Sebagai contoh, penamaan semula klasifikasi, pengisian nilai kosong, pemetaan status, dan lain -lain, memprosesnya dalam SQL terlebih dahulu, dan konfigurasi carta akan lebih lancar.

Contohnya:

 Pilih 
    Kes 
        Apabila Product_ID dalam (101, 102, 103) maka 'Elektronik'
        Bila Product_ID Dalam (201, 202) maka 'Produk Rumah Tangga'
        Lain 'yang lain'
    Berakhir sebagai Product_category

Terdapat beberapa faedah untuk melakukan ini:

• Tidak perlu menulis sekumpulan ungkapan kes apabila mengkonfigurasi carta.
• Ia boleh mengurangkan tekanan prestasi alat BI.
• Lebih mudah digunakan semula, dan beberapa papan Kanban boleh berkongsi satu set SQL yang mendasari.

Menulis SQL untuk papan BI tidak mengejar ketepatan dalam baris dan lajur seperti menulis laporan, tetapi memerlukan fleksibiliti dan ketepatan. Dengan struktur yang jelas, berkaliber bersatu, masa yang dikawal dan data bersih, empat mata ini pada dasarnya sama.

Atas ialah kandungan terperinci SQL untuk papan pemuka perisikan perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!