モデルメトリックビューデータ

このページでは、メトリックビューをモデル化する方法と、それらを操作するためのベストプラクティスについて説明します。

メトリックビューは、データのセマンティックレイヤーを作成するのに役立ち、生のテーブルを標準化されたビジネスに適したメトリックに変換します。測定対象、集計方法、セグメント化方法を定義し、組織全体のすべてのユーザーが同じ主要業績評価指標 (KPI) について同じ数を報告できるようにします。目標は、ビジネスメトリックの信頼できる 1 つのソースを作成することです。

データをメトリックビューとしてモデル化することで、複雑な SQL、テーブル構造、データ品質の問題を抽象化し、アナリストが分析に専念できるようになります。

コアコンポーネント

メトリックビューのモデリングには、ソースデータに対して次の要素を定義する必要があります。

コンポーネント	Description	Example
ソース	生トランザクションデータを含むベーステーブル、ビュー、または SQL クエリ。	`samples.tpch.orders`
Dimensions	メトリックをセグメント化またはグループ化するために使用される列属性	製品カテゴリ、注文月、顧客リージョン
措置	メトリックを生成する列の集計。これらの対策は、通常報告するものです。	`COUNT(o_order_id)` を受注数、`SUM(o_total_price)` を合計収益として。
フィルター	スコープを定義するためにソースデータに適用される永続的な条件。	`status = 'completed'` `order_date > '2024-01-01'`

ソースを定義する

メトリックビューのソースとして、テーブルに似た資産または SQL クエリを使用できます。テーブルに似た資産を使用するには、資産に対する少なくとも SELECT 特権が必要です。

テーブルをソースとして使用する

テーブルをデータのソースとして使用する場合は、次の例のように完全修飾テーブル名を含めてください。

source: samples.tpch.orders

ソースとして SQL クエリを使用する

SQL クエリを使用するには、クエリテキストを YAML に直接記述します。

source: SELECT * FROM samples.tpch.orders o
  LEFT JOIN samples.tpch.customer c
  ON o.o_custkey = c.c_custkey

注

JOIN句を含むソースとして SQL クエリを使用する場合、Databricks では、基になるテーブルに主キー制約と外部キー制約を設定し、必要に応じてクエリ時に最適なパフォーマンスを得るための RELY オプションを使用することをお勧めします。主キー制約と外部キー制約の使用の詳細については、「主キーと外部キーのリレーションシップを宣言する」および「主キー制約を使用したクエリの最適化」を参照してください。

メトリックビューをソースとして使用する

既存のメトリックビューを新しいメトリックビューのソースとして使用することもできます。

version: 1.1
source: views.examples.source_metric_view

dimensions:
  # Dimension referencing dimension from source_metric_view
  - name: Order date
    expr: order_date_dim

measures:
  # Measure referencing dimension from source_metric_view
  - name: Latest order month
    expr: MAX(order_date_dim_month)

  # Measure referencing measure from source_metric_view
  - name: Latest order year
    expr: DATE_TRUNC('year', MEASURE(max_order_date_measure))

メトリックビューをソースとして使用する場合は、ディメンションとメジャーの参照に同じ構成規則が適用されます。コンポーザビリティを参照してください。

次元

ディメンションは、クエリ時に SELECT句、 WHERE句、および GROUP BY 句で使用される列です。各式はスカラー値を返さなければなりません。次元は配列として定義されます。各ディメンションは、次の 2 つのコンポーネントで構成されます。

name: 列のエイリアス。
expr: メトリックビューでディメンションまたは以前に定義されたディメンションを定義するソースデータの SQL 式。

注

バージョン 1.1 以降では、各ディメンションのセマンティックメタデータ (表示名、形式、シノニム) を定義することもできます。詳細については、メトリックビューでのセマンティックメタデータの使用に関するページを参照してください。

対策

メジャーは、あらかじめ集計レベルが決められていない結果を生成する式の集合として定義された列です。集計関数を使用して表現する必要があります。クエリでメジャーを参照するには、 MEASURE 関数を使用する必要があります。メジャーは、ソースデータの基礎フィールドや以前に定義されたディメンションを参照することができます。各指標は、次のコンポーネントから構成されています。

name: 測定値の別名。
expr: SQL 集計関数を含めることができる集計 SQL 式。

次の例は、一般的な測定パターンを示しています。

measures:
  # Simple count measure
  - name: Order Count
    expr: COUNT(1)

  # Sum aggregation measure
  - name: Total Revenue
    expr: SUM(o_totalprice)

  # Distinct count measure
  - name: Unique Customers
    expr: COUNT(DISTINCT o_custkey)

  # Calculated measure combining multiple aggregations
  - name: Average Order Value
    expr: SUM(o_totalprice) / COUNT(DISTINCT o_orderkey)

  # Filtered measure with WHERE condition
  - name: High Priority Order Revenue
    expr: SUM(o_totalprice) FILTER (WHERE o_orderpriority = '1-URGENT')

  # Measure using a dimension
  - name: Average Revenue per Month
    expr: SUM(o_totalprice) / COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('MONTH', o_orderdate))

集計関数の一覧については、集計関数を参照してください。

集計関数measure参照してください。

注

バージョン 1.1 以降では、各メジャーのセマンティックメタデータ (表示名、形式、シノニム) を定義することもできます。詳細については、メトリックビューでのセマンティックメタデータの使用に関するページを参照してください。

フィルターの適用

メトリックビューの YAML 定義のフィルターは、それを参照するすべてのクエリに適用されます。これは SQL ブール式として記述する必要があり、SQL クエリで WHERE 句を使用することと同じです。

次の例は、一般的なフィルターパターンを示しています。

# Single condition filter
filter: o_orderdate > '2024-01-01'

# Multiple conditions with AND
filter: o_orderdate > '2024-01-01' AND o_orderstatus = 'F'

# Multiple conditions with OR
filter: o_orderpriority = '1-URGENT' OR o_orderpriority = '2-HIGH'

# Complex filter with IN clause
filter: o_orderstatus IN ('F', 'P') AND o_orderdate >= '2024-01-01'

# Filter with NOT
filter: o_orderstatus != 'O' AND o_totalprice > 1000.00

# Filter with LIKE pattern matching
filter: o_comment LIKE '%express%' AND o_orderdate > '2024-01-01'

メトリックビューのクエリまたは使用時にフィルターを追加することもできます。

高度なモデリング機能

メトリックビューモデリングでは、高度で再利用可能なメトリックを作成するための高度な手法がサポートされています。

Joins

結合を使用すると、関連テーブルの説明的な属性を使用してメトリックビューを強化できます。結合を使用すると、ファクトテーブルからディメンションテーブル (スタースキーマ) へのリレーションシップをモデル化したり、ディメンションからサブディメンションに走査したりして、正規化されたディメンションテーブル (スノーフレークスキーマ) 間でマルチホップ結合を行うことができます。

メトリックビューでの結合の使用を参照してください。

ウィンドウメジャー

Important

この機能は試験段階です。

ウィンドウメジャーを使用すると、メトリックビューでウィンドウ集計、累積集計、または準加法集計を使用してメジャーを定義できます。これらのタイプの手法を使用すると、移動平均、期間ごとの変化、累計など、より複雑な計算を行うことができます。メトリックビューでウィンドウメジャーを使用する方法を示す例については、「メトリックビューでのウィンドウメジャーの使用」を参照してください。

構成可能性

メトリックビューは構成可能であり、以前に定義された要素を参照して複雑なロジックを構築できます。新しいディメンションで以前に定義されたディメンションを参照したり、新しいメジャーでディメンションまたは以前に定義されたメジャーを参照したり、メトリックビューで定義された結合から列を参照したりできます。

メトリックビューでのコンポーザビリティを参照してください。

セマンティックメタデータ

セマンティックメタデータは、ツールが測定値と次元を表示および処理する方法を理解するのに役立ちます。これには、次のようなプロパティが含まれます。

セマンティックメタデータ	Example
表示名	`Total Revenue`の代わりに `sum_o_price` します。
表示形式	通貨、パーセンテージ、日付の書式設定を標準化します。
Comments	自然言語でのメトリックのビジネス定義について説明します。

セマンティックメタデータを定義すると、メトリックと共に移動します。たとえば、アナリストがダッシュボードで Total Revenue を使用すると、通貨として自動的に表示されます。

メトリックビューでのセマンティックメタデータの使用を参照してください。

YAML 構文と書式設定

メトリックビューの定義は、標準の YAML 表記構文に従います。メトリックビューを定義するために必要な構文と書式設定については、 YAML 構文リファレンスを参照してください。 YAML 仕様の詳細については、 YAML 仕様 1.2.2 のドキュメントを参照してください。

ウィンドウの測定

ウィンドウメジャーは、定義された ウィンドウまたは現在の行に関連する行の範囲に対して値を計算します。時系列および比較分析にウィンドウメジャーを使用して、次のようなメトリックを定義できます。

ローリング 30 日間の合計収益: 過去 30 日間の収益の合計
年累計 (YTD) 収益: 年の初めからの累積合計
前の期間の比較: 前月からの収益

メトリックビューでのウィンドウメジャーの使用を参照してください。

メトリックビューのモデリングに関するベストプラクティス

メトリックビューをモデル化するときは、次のガイドラインを使用します。

アトミックメジャーのモデル化: 最初に最も単純な計算されていないメジャー (たとえば、 SUM(revenue)、 COUNT(DISTINCT customer_id)) を定義することから始めます。構成可能性を活用して複雑な測定値（AOV など）を構築します。
ディメンション値を標準化する: 変換 ( CASE ステートメントや式など) を使用して、不可解なデータベースコードを明確なビジネス名に変換します (たとえば、注文の状態 'O' を 'Open' に、'F' を 'Fulfilled' に変換します)。
フィルターを使用してスコープを定義する: 永続的なフィルターについて意図的に設定してください。メトリックビューに完了した注文のみを含める必要がある場合は、ユーザーが誤って不完全なデータを含めないように、メトリックビューでそのフィルターを定義します。
ビジネスに適した名前付けを使用する: メトリック名は、ビジネスユーザーがすぐに認識できる必要があります (たとえば、 Customer Lifetime Value と cltv_agg_measure)。
個別の時間ディメンション: 詳細レベルと傾向分析の両方をサポートするために、常に細かい時間ディメンション ( Order Date など) と切り捨てられた時間ディメンション ( Order Month や Order Week など) を含めます。

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Last updated on 2025-10-24

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