Et datasett knytter kilde og spørring, SQL, kolonnebeskrivelser og betydning samt status til uforanderlige definisjonsversjoner. En lagret spørring forblir redigerbar SQL; rapporten bestemmer hva som analyseres med dette grunnlaget.
Styrt Dataset
Klargjør et datasett én gang. Styr endringer i definisjonen.
Lag et gjenbrukbart datasett for analyse og rapportering. Sammenlign versjoner av spørringen og kolonnene, behold kildereferansen, og velg når en rapport skal ta i bruk en endret definisjon.
Når Dataset-eide SQL, joins, Source, skjema, kolonner eller kolonnemetadata endres, opprettes en ny DatasetVersion. Analytics-beregninger, RLS og rapporttillatelser forblir separate kontrakter. Eksisterende ReportVersion-er forblir bundet til sine opprinnelige versjoner til en bruker validerer den nye DatasetVersion-en og lagrer en ny ReportVersion.
Når en DatasetVersion lagrer en gjeldende SQL-kontrakt, kan senere kjøringer lese nyere kildelinjer med samme definisjon. Nøyaktig gjenskaping av historiske resultater krever runtime-hash og bevarte artefakter eller et eksplisitt materialisert øyeblikksbilde.
Brukere kan sammenligne normaliserte SQL, kolonner, typer og kjente avstamningsmetadata. Plattformen krever ikke universell nedstrøms forretningskonsekvensanalyse for relasjoner som aldri ble registrert.
Datasettet forvalter dataobjektet og versjonene. Analysefunksjonen forvalter måltall, radtilgang, tillatelser, spørringskontekst og rapportkjøring. Dermed er det tydelig om en endring gjelder datagrunnlaget, beregningen eller tilgangen.
Vit hvilke data og definisjoner analysen bygger på.
Et datasett knytter kilde og spørring, SQL, kolonnebeskrivelser og betydning samt status til uforanderlige definisjonsversjoner. En lagret spørring forblir redigerbar SQL; rapporten bestemmer hva som analyseres med dette grunnlaget.
En Dataset kan skyldes en kjøring i SQL Console, SavedQuery, en fysisk tabell eller en kontrollert transformasjon.
DatasetColumn registrerer kjente skjema- og profilmetadata for den eksakte versjonen.
Publisering fra SQL Console koordinerer den kanoniske Dataset med den semantiske Analytics-projeksjonen uten å slå sammen eierskapsgrensene.
Versjon betyr nøyaktig kontraktstilstand.
Når Dataset-eide SQL, joins, Source, skjema, kolonner eller kolonnemetadata endres, opprettes en ny DatasetVersion. Analytics-beregninger, RLS og rapporttillatelser forblir separate kontrakter. Eksisterende ReportVersion-er forblir bundet til sine opprinnelige versjoner til en bruker validerer den nye DatasetVersion-en og lagrer en ny ReportVersion.
Report v4 → Dataset v2 · Report v5 → Dataset v2 · Report v6 → Dataset v3
En virtuell versjon fryser ikke rader automatisk.
Når en DatasetVersion lagrer en gjeldende SQL-kontrakt, kan senere kjøringer lese nyere kildelinjer med samme definisjon. Nøyaktig gjenskaping av historiske resultater krever runtime-hash og bevarte artefakter eller et eksplisitt materialisert øyeblikksbilde.
Sammenligning viser registrert endring, ikke fabrikkert effekt.
Brukere kan sammenligne normaliserte SQL, kolonner, typer og kjente avstamningsmetadata. Plattformen krever ikke universell nedstrøms forretningskonsekvensanalyse for relasjoner som aldri ble registrert.
Nøyaktig venstre/høyre versjonsidentitet og SHA-256 SQL kontrakt
Line-aware SQL sammenligning med tillegg og slettinger
Endringer i kolonne, type, nulltilstand og kjente metadata
Tydelige tilstander for uendret, endret, lagt til, fjernet og utilgjengelig
Gjenbruk data og håndter analyseregler og tilgang separat.
Datasettet forvalter dataobjektet og versjonene. Analysefunksjonen forvalter måltall, radtilgang, tillatelser, spørringskontekst og rapportkjøring. Dermed er det tydelig om en endring gjelder datagrunnlaget, beregningen eller tilgangen.
Utvikling er en eksplisitt akseptbeslutning.
En ny DatasetVersion flytter ikke eksisterende rapporter stille. Brukeren sammenligner kontrakten, validerer dimensjoner og mål, forhåndsviser den genererte spørringen og lagrer deretter en ny ReportVersion bundet til den godkjente DatasetVersion. Eldre ReportVersion-er og serier beholder sine originale bindinger.
-
Sammenlign datasettets versjon 2 og 3.
-
Bekreft endret SQL, endrede kolonner og typer.
-
Åpne et rapportutkast som bruker datasettets versjon 3.
-
Valider metadata og kompiler skrivebeskyttet SQL.
-
Kjør forhåndsvisning under gjeldende tillatelse og RLS-kontekst.
-
Lagre rapportens versjon 6 knyttet til datasettets versjon 3 etter godkjenning.
Det neste trinnet
Start med flyten som ikke tåler tvetydighet.
Ta med systemene, de ansvarlige, reglene, leveransekravene og dokumentasjonskravene som er viktige.
Diskuter en kritisk flytKort forklart
Hva gjør denne delen av advanexus?
Lag et gjenbrukbart datasett for analyse og rapportering. Sammenlign versjoner av spørringen og kolonnene, behold kildereferansen, og velg når en rapport skal ta i bruk en endret definisjon.
Hva bør jeg kontrollere før bruk?
Nøyaktige historiske rader krever en bevart resultatartefakt eller en eksplisitt materialisert øyeblikksbildekontrakt.