{"id":3940,"date":"2022-05-22T01:45:21","date_gmt":"2022-05-22T09:45:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3940"},"modified":"2026-07-11T22:56:11","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:11","slug":"get-the-data-lineage-of-complex-sql-statements","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/datenherkunft-komplexer-sql-anweisungen-ermitteln\/","title":{"rendered":"Wie erh\u00e4lt man die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen in einer Minute? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Ermitteln Sie die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen in einer Minute<\/h2>\n

Datenherkunft<\/a><\/strong> ist ein sehr wichtiges Glied in der unternehmensweiten Daten-Governance. F\u00fcr die wichtige Rolle der Datenherkunft in der unternehmensweiten Daten-Governance k\u00f6nnen Sie sich an folgende Stelle wenden: Was ist Datenherkunft und warum ist sie so wichtig?<\/a><\/strong><\/em>. The SQL language is widely used in data processing, and SQL statements contain rich data lineage. For what is data lineage in SQL and how to discover these data lineages hidden in SQL statements, please refer to Wie l\u00e4sst sich die Datenherkunft in SQL in 5 Minuten ermitteln?<\/a><\/strong><\/em>.<\/p>\n

\"Wie
Wie erh\u00e4lt man die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen in einer Minute?<\/figcaption><\/figure>\n

Dieser Artikel beschreibt haupts\u00e4chlich die Verwendung der Benutzeroberfl\u00e4che, der REST-API und der Java-Bibliothek, die von der Gudu SQLFlow<\/a> Tool zur Datenherkunftsanalyse<\/a><\/strong> Um schnell die Datenherkunft in komplexen SQL-Anweisungen zu ermitteln und diese bei Bedarf in Ihre eigene Daten-Governance-Plattform zu integrieren.<\/span><\/p>\n

Eine etwas komplexere SQL-Anweisung<\/h3>\n

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.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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:<\/p>\n

\"Datenherkunft
Datenherkunft f\u00fcr Auswahlliste der obersten Ebene<\/figcaption><\/figure>\n

Um das oben genannte Ergebnis zu erzielen, m\u00fcssen wir folgende Schritte durchf\u00fchren:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Erweitert automatisch das * (Sternchen) in data.*, um die entsprechende Spalte zu finden.<\/li>\n
  2. F\u00fchren Sie f\u00fcr jede Spalte in der Auswahlliste eine Datenquellenverfolgung durch, um die urspr\u00fcngliche Tabelle und Spalte zu ermitteln. Dieser Vorgang kann mehrere Stufen der Datenquellenverfolgung erfordern, bis die endg\u00fcltige Datenquelle gefunden ist.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00dcber die automatische Erweiterung des *<\/h3>\n

    * (Sternchen) in der Auswahlliste steht f\u00fcr alle Spalten in der Relation, die in spezifische Spaltennamen erweitert werden m\u00fcssen. In diesem Fall kann Gudu SQLFlow die SQL-Anweisung automatisch anhand der darin enthaltenen Kontextinformationen erweitern.\u00a0<\/span>Manchmal liefert die SQL-Anweisung selbst jedoch nicht gen\u00fcgend Informationen, um zu bestimmen, welche Spalten * enth\u00e4lt. In diesem Fall m\u00fcssen Sie Metadateninformationen an Gudu SQLFlow \u00fcbermitteln<\/a><\/strong> um Sternchen korrekt zu erweitern.<\/p>\n

    Gudu SQLFlow<\/strong> bietet drei M\u00f6glichkeiten, Ihnen schnell zum Erhalt zu verhelfen Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen<\/strong>, was f\u00fcr Sie in verschiedenen Situationen praktisch ist.<\/p>\n

    1. Gudu SQLFlow UI<\/h4>\n

    Sie k\u00f6nnen direkt auf die Gudu SQLFlow Cloud<\/a><\/strong> Diese Version ben\u00f6tigt keine Installation zus\u00e4tzlicher Software. Die Bedienung ist denkbar einfach. Sie k\u00f6nnen die zu verarbeitende SQL-Anweisung direkt in das Eingabefeld einf\u00fcgen und anschlie\u00dfend auf \u201eVisualisieren\u201c klicken.<\/p>\n

    \"Gudu
    Gudu SQLFlow Datenherkunft<\/figcaption><\/figure>\n

    Wir k\u00f6nnen die Zwischenverarbeitungsschritte und die detaillierten Informationen zur Datenherkunft ignorieren und Quell- und Zieldaten direkt anzeigen. Um die in der obigen Abbildung dargestellten pr\u00e4gnanten Ergebnisse zu erhalten, wurden folgende Einstellungen verwendet:<\/p>\n

    \"Gudu
    Gudu SQLFlow-Einstellungen<\/figcaption><\/figure>\n

    Sie k\u00f6nnen die JSON-Ergebnis<\/a><\/strong> enth\u00e4lt die Datenherkunft zur Weiterverarbeitung. (Speicherpfad der Datenherkunft: Daten -> SQL-Flow -> Beziehungen)<\/p>\n

    \"Gudu
    Gudu SQLFlow Datenherkunft in JSON<\/figcaption><\/figure>\n

    2. Gudu SQLFlow REST-API<\/h4>\n

    Sie k\u00f6nnen die Gudu SQLFlow Rest API in Ihrem Code aufrufen, um die zu verarbeitenden SQL-Anweisungen automatisch zu \u00fcbermitteln, die Verarbeitungsergebnisse in Echtzeit zu erhalten und anschlie\u00dfend die zur\u00fcckgegebene Datenherkunft in Ihrem Code gem\u00e4\u00df den Gesch\u00e4ftsanforderungen zu verarbeiten.<\/p>\n

    Um die Gudu SQLFlow Rest-API nutzen zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen Sie eine Gudu SQLFlow Cloud Premium-Konto<\/a><\/strong>Hier ist die detailliertes Tutorial<\/a><\/strong>Oder Sie k\u00f6nnen installieren Gudu SQLFlow On-Premise-Version<\/a><\/strong> innerhalb Ihres Unternehmens zur Verwendung der Rest-API.<\/p>\n

      \n
    1. Python-Code<\/a><\/strong> Verbindet sich mit dem im Unternehmen eingesetzten Gudu SQLFlow-Server (Gudu SQLFlow On-Premise-Server), um Ergebnisse zur Datenherkunft zu erhalten.<\/li>\n
    2. Python-Code<\/a><\/strong> Stellt eine Verbindung zum SQLFlow-Cloud-Server her, um Ergebnisse zur Datenherkunft zu erhalten.<\/li>\n<\/ol>\n

      Klicken Hier<\/a><\/strong> um die durch die obige Python-Codeanalyse generierten Datenherkunftsergebnisse anzuzeigen.<\/p>\n

      3. Gudu SQLFlow Java-Bibliothek<\/h4>\n

      Sie k\u00f6nnen auch die Gudu SQLFlow Java-Klassenbibliothek<\/a><\/strong> Zur Analyse der Datenherkunft von SQL-Anweisungen. Der Vorteil der Gudu SQLFlow Java-Klassenbibliothek besteht darin, dass die Installation der Gudu SQLFlow-Serversoftware entf\u00e4llt und sie unabh\u00e4ngig von externen Java-Klassenbibliotheken ausgef\u00fchrt werden kann. Dadurch l\u00e4sst sie sich problemlos in eigene Projekte integrieren.<\/p>\n

      Wir haben ein Java-Demoprogramm<\/a><\/strong> Damit Sie es direkt kompilieren und ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Um alle Spalten und ihre Datenquellen zu erhalten, die von der obersten Auswahlliste der SQL-Anweisung in diesem Artikel zur\u00fcckgegeben werden, k\u00f6nnen wir die Java-Demo mit den folgenden Parametern ausf\u00fchren:<\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      Die generierte Datenherkunft wird im XML-Format gespeichert und kann durch Anklicken abgerufen werden. Hier<\/a><\/strong> Diese XML-Datei \u00f6ffnen.<\/p>\n

      Abschluss<\/h3>\n

      Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verst\u00e4ndnis zu erlangen von wie man<\/strong> Ermitteln Sie die Datenherkunft komplexer SQL-Anweisungen<\/strong> in einer Minute<\/strong>Wenn Sie mehr \u00fcber die Datenherkunft erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen, Gudu SQLFlow<\/strong> Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website.<\/p>\n

      Als eines der besten Tools zur Datenherkunftsanalyse, die derzeit auf dem Markt erh\u00e4ltlich sind, Gudu SQLFlow<\/strong> Es kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und eine visuelle Darstellung vornehmen, sondern erm\u00f6glicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 22. Mai 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Get the Data Lineage of Complex SQL Statements in One Minute Data lineage is a very important link in enterprise data governance. For the important role of data lineage in enterprise data governance, you can refer to What\u2019s Data Lineage and Why Is It So Important?. The SQL language is widely used in data processing, and SQL statements contain rich data lineage. For what is data lineage in SQL and how to discover these data lineages hidden in SQL statements, please refer to How to Discover Data Lineage in SQL Language in 5 Minutes?. This article mainly introduces how to\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":3978,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[14,31],"tags":[55,138,131,139,75],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3940"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3940"}],"version-history":[{"count":46,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3940\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6610,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3940\/revisions\/6610"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3978"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3940"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3940"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3940"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}