Ermitteln Sie die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen in einer Minute
Datenherkunft ist ein sehr wichtiges Glied in der unternehmensweiten Daten-Governance. Für die wichtige Rolle der Datenherkunft in der unternehmensweiten Daten-Governance können Sie sich an folgende Stelle wenden: Was ist Datenherkunft und warum ist sie so wichtig?Die SQL-Sprache ist in der Datenverarbeitung weit verbreitet, und SQL-Anweisungen enthalten eine umfassende Datenherkunft. Was ist Datenherkunft? Informationen zu SQL und wie man diese in SQL-Anweisungen verborgenen Datenherkunftszusammenhänge aufdeckt, finden Sie unter [Link einfügen]. Wie lässt sich die Datenherkunft in SQL in 5 Minuten ermitteln?.
Dieser Artikel beschreibt hauptsächlich die Verwendung der Benutzeroberfläche, der REST-API und der Java-Bibliothek, die von der Gudu SQLFlow Tool zur Datenherkunftsanalyse Um schnell die Datenherkunft in komplexen SQL-Anweisungen zu ermitteln und diese bei Bedarf in Ihre eigene Daten-Governance-Plattform zu integrieren.
Eine etwas komplexere SQL-Anweisung
Anhand der folgenden, etwas komplexeren SQL-Anweisung demonstrieren wir, wie man mit Gudu SQLFlow schnell verschiedene Datenherkunftsinformationen abrufen kann. Bei komplexeren SQL-Anweisungen oder gespeicherten Prozeduren ist ein Tool zur Datenherkunftsanalyse wie Gudu SQLFlow umso wichtiger.
Unser Ziel ist es, herauszufinden, welche Spalten in der Auswahlliste der obersten Ebene enthalten sind und aus welchen anderen Tabellen und Spalten die Quelldaten dieser Spalten stammen. Ein ideales Ergebnis sollte wie folgt aussehen:
Um das oben genannte Ergebnis zu erzielen, müssen wir folgende Schritte durchführen:
- Erweitert automatisch das * (Sternchen) in data.*, um die entsprechende Spalte zu finden.
- Führen Sie für jede Spalte in der Auswahlliste eine Datenquellenverfolgung durch, um die ursprüngliche Tabelle und Spalte zu ermitteln. Dieser Vorgang kann mehrere Stufen der Datenquellenverfolgung erfordern, bis die endgültige Datenquelle gefunden ist.
Über die automatische Erweiterung des *
* (Sternchen) in der Auswahlliste steht für alle Spalten in der Relation, die in spezifische Spaltennamen erweitert werden müssen. In diesem Fall kann Gudu SQLFlow die SQL-Anweisung automatisch anhand der darin enthaltenen Kontextinformationen erweitern. Manchmal liefert die SQL-Anweisung selbst jedoch nicht genügend Informationen, um zu bestimmen, welche Spalten * enthält. In diesem Fall müssen Sie Metadateninformationen an Gudu SQLFlow übermitteln um Sternchen korrekt zu erweitern.
Gudu SQLFlow bietet drei Möglichkeiten, Ihnen schnell zum Erhalt zu verhelfen Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen, was für Sie in verschiedenen Situationen praktisch ist.
1. Gudu SQLFlow UI
Sie können direkt auf die Gudu SQLFlow Cloud Diese Version benötigt keine Installation zusätzlicher Software. Die Bedienung ist denkbar einfach. Sie können die zu verarbeitende SQL-Anweisung direkt in das Eingabefeld einfügen und anschließend auf „Visualisieren“ klicken.
Wir können die Zwischenverarbeitungsschritte und die detaillierten Informationen zur Datenherkunft ignorieren und Quell- und Zieldaten direkt anzeigen. Um die in der obigen Abbildung dargestellten prägnanten Ergebnisse zu erhalten, wurden folgende Einstellungen verwendet:
Sie können die JSON-Ergebnis enthält die Datenherkunft zur Weiterverarbeitung. (Speicherpfad der Datenherkunft: Daten -> SQL-Flow -> Beziehungen)
2. Gudu SQLFlow REST-API
Sie können die Gudu SQLFlow Rest API in Ihrem Code aufrufen, um die zu verarbeitenden SQL-Anweisungen automatisch zu übermitteln, die Verarbeitungsergebnisse in Echtzeit zu erhalten und anschließend die zurückgegebene Datenherkunft in Ihrem Code gemäß den Geschäftsanforderungen zu verarbeiten.
Um die Gudu SQLFlow Rest-API nutzen zu können, benötigen Sie eine Gudu SQLFlow Cloud Premium-KontoHier ist die detailliertes TutorialOder Sie können installieren Gudu SQLFlow On-Premise-Version innerhalb Ihres Unternehmens zur Verwendung der Rest-API.
- Python-Code Verbindet sich mit dem im Unternehmen eingesetzten Gudu SQLFlow-Server (Gudu SQLFlow On-Premise-Server), um Ergebnisse zur Datenherkunft zu erhalten.
- Python-Code Stellt eine Verbindung zum SQLFlow-Cloud-Server her, um Ergebnisse zur Datenherkunft zu erhalten.
Klicken Hier um die durch die obige Python-Codeanalyse generierten Datenherkunftsergebnisse anzuzeigen.
3. Gudu SQLFlow Java-Bibliothek
Sie können auch die Gudu SQLFlow Java-Klassenbibliothek Zur Analyse der Datenherkunft von SQL-Anweisungen. Der Vorteil der Gudu SQLFlow Java-Klassenbibliothek besteht darin, dass die Installation der Gudu SQLFlow-Serversoftware entfällt und sie unabhängig von externen Java-Klassenbibliotheken ausgeführt werden kann. Dadurch lässt sie sich problemlos in eigene Projekte integrieren.
Wir haben ein Java-Demoprogramm Damit Sie es direkt kompilieren und ausführen können. Um alle Spalten und ihre Datenquellen zu erhalten, die von der obersten Auswahlliste der SQL-Anweisung in diesem Artikel zurückgegeben werden, können wir die Java-Demo mit den folgenden Parametern ausführen:
Die generierte Datenherkunft wird im XML-Format gespeichert und kann durch Anklicken abgerufen werden. Hier Diese XML-Datei öffnen.
Abschluss
Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verständnis zu erlangen von wie man Ermitteln Sie die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen in einer MinuteWenn Sie mehr über die Datenherkunft erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, Gudu SQLFlow Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website.
Als eines der besten Tools zur Datenherkunftsanalyse, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind, Gudu SQLFlow Es kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und eine visuelle Darstellung vornehmen, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Veröffentlicht von Ryan am 22. Mai 2022)