DataWorks:Criar um modelo lógico: Tabela agregada

Perspectiva de modelagem

A modelagem dimensional organiza as tabelas do modelo em três níveis: Camada comum, Camada de aplicação e Sem categoria. A Camada comum constrói métricas unificadas reutilizáveis, dimensões e dados detalhados de fatos, além de permitir o gerenciamento tanto pela perspectiva de domínio de dados quanto de categoria de negócios. A Camada de aplicação atende a necessidades estatísticas específicas de negócios e suporta apenas a perspectiva de categoria de negócios. Após selecionar um nível, crie e gerencie tabelas de modelo na árvore de diretórios correspondente.

Visão geral

Uma tabela agregada integra múltiplas métricas derivadas de um domínio de dados com base em um período especificado e nas dimensões associadas. Esses elementos geram campos estatísticos na tabela para relatórios e análises.

Pré-requisitos

• É necessário ter uma camada de data warehouse. Essa camada organiza tabelas com funções semelhantes, facilitando sua localização e uso. Geralmente, a tabela agregada reside na camada DWS. Essa camada agrega e fornece múltiplas métricas derivadas sob uma granularidade estatística específica (uma dimensão ou combinação de dimensões) para fundamentar consultas de negócios e distribuição de dados posteriores. Também é possível colocar a tabela agregada em outras camadas de data warehouse conforme as necessidades de negócios. Para mais informações, consulte Definir camadas de data warehouse.

• É obrigatório ter um domínio de dados. A criação da tabela agregada baseia-se em um Data Domain, que define o tipo de negócio modelado e contém seus processos. Para mais informações, consulte Domínio de dados.

• É necessário ter um período para definir o intervalo de tempo dos dados estatísticos.

Criar uma tabela agregada

1. Faça login no console do DataWorks. Na região de destino, clique em Data Development and O&M > Data Modeling no painel de navegação à esquerda. Selecione um workspace na lista suspensa e clique em Go to Data Modeling.

2. Na barra de menu superior da página Data Modeling, clique em Dimensional Modeling para acessar a página Dimensional Modeling.

3. Crie uma tabela agregada.

   1. Na página Dimensional Modeling, passe o mouse sobre o ícone e escolha Logical Model > Create Aggregate Table.

   2. Configure as informações básicas da tabela agregada.

      

      Parâmetro	Descrição	Exemplo
      Data Layer	Camada de data warehouse onde a tabela agregada reside. Por padrão, a Common Layer no DWS vem selecionada. Também é possível colocar a tabela agregada em outra camada de data warehouse conforme os requisitos de negócios. Para mais informações, consulte Definir camadas de data warehouse.	Camada DWS
      Business Category	Selecione uma categoria de negócios existente. Para mais informações, consulte categoria de negócios.	Vendas
      Data Domain	Selecione o domínio de dados da tabela agregada. Isso determina o assunto de negócios dos dados a agregar e apresentar. Para mais informações, consulte domínio de dados. Nota Uma tabela agregada pode pertencer a apenas um domínio de dados.	Comércio
      Granularity	Selecione uma dimensão existente. Para mais informações, consulte Criar um modelo conceitual: Dimensão.	Tipo de pedido
      Period	Especifica o intervalo de tempo dos valores estatísticos a agregar na tabela, como o último dia ou a última semana. Selecione um período existente. Caso nenhum período existente atenda às necessidades de negócios, crie um novo. Para mais informações, consulte período.	1w (Últimos 7 dias)
      Modifier	Define o escopo de negócios dos dados estatísticos. Selecione um modificador existente. Se nenhum modificador existente atender às necessidades de negócios, crie um novo. Para mais informações, consulte modificador.	Loja online
      Naming Rule	Selecione um verificador para validar a regra de nomenclatura da tabela. Escolha entre os verificadores criados para cada camada de data warehouse durante a fase de planejamento. Para mais informações, consulte Configurar verificadores de camada de data warehouse e Usar verificadores.	-
      Table Name	Nome da tabela agregada. Se houver uma regra de nomenclatura configurada, o nome da tabela deve estar em conformidade com a regra especificada.	dws_trade_buyer_subpay_1d
      Table Display Name	Nome de exibição da tabela.	Tabela Agregada de Pagamento Faseado de Transações do Comprador
      Lifecycle	Ciclo de vida da tabela, em dias.	90 dias
      Owner	Proprietário da tabela agregada. Por padrão, corresponde ao usuário que criou a tabela.	-
      Description	Descrição da tabela.	-

4. Clique em Save no canto superior esquerdo.

Adicionar campos à tabela

Adicione campos à tabela no Shortcut Mode ou no Script Mode. O Shortcut Mode suporta os seguintes métodos de importação:

• Import from Table/View: Importe campos de uma tabela física ou view existente em um mecanismo de computação. Pesquise e selecione uma tabela ou view existente na lista suspensa Search For Existing Table/View para importar os campos.

  Nota

  Atualmente, a importação de campos é suportada apenas de tabelas ou views no MaxCompute, Hologres e EMR Hive.

• Import from Metrics: Selecione as métricas derivadas e compostas necessárias para usá-las como campos do modelo.

Configurar campos da tabela

Após adicionar campos ao modelo, configure suas propriedades, como Associated Field, Redundant Field e Associated Granularity/Metric, de acordo com os requisitos de negócios.

1. Configure as propriedades do campo.

   Por padrão, o sistema exibe propriedades básicas como Field Name, Type, Field Display Name, Description, Primary Key, Not Null, Measurement Unit e Actions. No canto superior direito da lista de campos, clique em Field Display Settings para selecionar quais propriedades exibir e modificá-las conforme necessário.

2. Defina o Field Standard to Associate.

   Associe um padrão de campo a um campo adicionado para padronizar seu conteúdo e intervalo de valores.

   O Field Standard to Associate define conteúdos como intervalos de valores e unidades de medida para gerenciar uniformemente dados que possuem o mesmo significado, mas nomes de campo diferentes.

3. Defina um Redundant Field.

   Em um esquema estrela tradicional de modelagem dimensional, as dimensões residem em tabelas de dimensão e são acessadas por meio de chaves estrangeiras nas tabelas de fatos para reduzir o consumo de armazenamento. No recurso de Modelagem Dimensional do DataWorks, defina campos frequentemente usados, como IDs de usuário e dimensões comuns de análise, como campos redundantes. Essa prática melhora a eficiência das consultas downstream, simplifica o acesso aos dados e reduz o número de junções de tabelas.

   Na coluna Actions do campo desejado, clique em Redundant Field para definir seus campos associados.

   

4. Defina o Association Type.

   Para tabelas agregadas e de aplicação, especifique o tipo estatístico do valor de cada campo definindo o Association Type. As opções são Statistical Granularity, Derived/Composite Metric e Atomic Metric.

   • Statistical Granularity: Associa o campo a uma dimensão, como uma dimensão de produto ou vendedor.

   • Derived/Composite Metric: Especifica a métrica derivada ou composta do valor estatístico a agregar no campo da tabela. Por exemplo, o valor total de pagamento para pedidos feitos no aplicativo Hema nos últimos 7 dias.

   • Atomic Metric: Especifica a métrica atômica do valor estatístico a agregar no campo da tabela. Por exemplo, o valor de pagamento de um pedido.

   Nota

   Campos importados de uma tabela ou adicionados no modo script não possuem um tipo de associação padrão. Defina manualmente o tipo de associação para esses campos.

   Após concluir a configuração, clique em Field Association no canto superior direito da lista de campos para especificar o objeto ao qual um campo está associado.

5. Após concluir as configurações, clique em Save no canto superior esquerdo.

Próximas etapas

Depois de criar a tabela, configure também o gerenciamento de campos, associações e partições antes de publicá-la no ambiente desejado. Para mais informações, consulte os seguintes tópicos:

• Materializar um modelo lógico

• Gerar código ETL com base em um modelo

• Gerenciamento e aplicação de modelos