Partager via

Utiliser des métadonnées d’affichage des métriques à l’aide du pilote JDBC Databricks

Le pilote JDBC Databricks prend en charge les opérations de métadonnées améliorées qui permettent aux outils et applications décisionnels de découvrir des vues de métriques et d’identifier les colonnes de mesure qu’elles contiennent à l’aide de méthodes de métadonnées JDBC standard.

Les outils décisionnels peuvent filtrer et afficher des vues de métriques séparément dans les navigateurs de source de données, générer des données SQL appropriées en distinguent les mesures des dimensions et créent des fonctionnalités de couche sémantique enrichies. Les outils d’exploration de données peuvent aider les utilisateurs à découvrir et à comprendre les métriques métier disponibles dans votre catalogue.

Activer les métadonnées améliorées

Les métadonnées améliorées pour les vues de métriques sont désactivées par défaut pour maintenir la compatibilité descendante. Activez-le à l’aide d’une propriété de connexion JDBC ou du paramètre de configuration Spark SQL.

Configurez la propriété de connexion EnableMetricViewMetadata sur 1 lors de l’établissement d’une connexion JDBC.

Utilisation des propriétés de connexion

Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("UID", "<username>");
properties.setProperty("PWD", "<password>");
properties.setProperty("EnableMetricViewMetadata", "1");

String url = "jdbc:databricks://<workspace-host>:443/default;httpPath=<http-path>";
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);

Utilisation des paramètres d’URL JDBC

String url = "jdbc:databricks://<workspace-host>:443/default;" +
             "httpPath=<http-path>;" +
             "EnableMetricViewMetadata=1";
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);

Vous pouvez également définir spark.databricks.metadata.metricview.enabled sur 1 dans votre session SQL :

Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
Statement statement = connection.createStatement();
statement.execute("SET spark.databricks.metadata.metricview.enabled=1");
// Metadata operations now return enhanced metric view information

Identifier les vues métriques

Utilisez la méthode DatabaseMetaData.getTables() pour explorer les vues de mesures. Avec les métadonnées améliorées activées, cette méthode retourne METRIC_VIEW comme vue TABLE_TYPE de métriques, ce qui vous permet de les distinguer des vues et tables régulières.

Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet tables = metadata.getTables(catalog, schema, "<metric_view>", null);

while (tables.next()) {
    String tableName = tables.getString("TABLE_NAME");
    String tableType = tables.getString("TABLE_TYPE"); // Returns "METRIC_VIEW"
    System.out.println("Metric View: " + tableName);
}

Identifier les colonnes de mesure

Utilisez la DatabaseMetaData.getColumns() méthode pour identifier les colonnes de mesure dans une vue de métrique. Avec les métadonnées améliorées activées, la TYPE_NAME colonne retourne <data_type> measure les colonnes de mesure (par exemple, int measure, double measure).

Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet columns = metadata.getColumns(catalog, schema, metricViewName, "%");

while (columns.next()) {
    String columnName = columns.getString("COLUMN_NAME");
    String typeName = columns.getString("TYPE_NAME");

    if (typeName.endsWith(" measure")) {
        System.out.println("Measure column: " + columnName + " (" + typeName + ")");
    } else {
        System.out.println("Dimension column: " + columnName + " (" + typeName + ")");
    }
}

Filtrer par type de table

Utilisez la DatabaseMetaData.getTableTypes() méthode pour découvrir les types de tables disponibles dans votre catalogue. Avec les métadonnées améliorées activées, cette méthode inclut METRIC_VIEW dans la liste des types de tables disponibles.

Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
DatabaseMetaData metadata = connection.getMetaData();
ResultSet tableTypes = metadata.getTableTypes();

while (tableTypes.next()) {
    String tableType = tableTypes.getString("TABLE_TYPE");
    System.out.println("Available table type: " + tableType);
    // Output includes: TABLE, VIEW, METRIC_VIEW, ...
}

Compatibilité descendante

Par défaut, EnableMetricViewMetadata est défini sur 0 pour maintenir la compatibilité descendante avec les applications existantes. Azure Databricks retourne des vues de métriques en tant que type normal VIEW et les colonnes de mesure affichent leur type de données de base sans le measure suffixe.

Étapes suivantes

  • Last updated on