BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Open-source BI - Apache Superset, Metabase, Redash » Предварительная фильтрация данных во вложенном запросе по значениям фильтров в Apache Superset

Предварительная фильтрация данных во вложенном запросе по значениям фильтров в Apache Superset

Вопрос оптимизации запросов для виртуальных датасетов Apache Superset является достаточно актуальным, так как это в большой степени влияет на скорость визуализации данных отчета. С точки зрения пользователя дашборда это критичный показатель. В некоторых случаях перенос логики расчета в ХД невозможен, поэтому необходимо добавлять предварительную фильтрацию данных в виртуальный датасет.

Для визуализации используются выборки данных из исходного набора, по значениям фильтров, это значит, что менять датасет необходимо динамически. В этом нам помогут шаблоны Jinja. В стандартном пакете установки они выключены, чтобы их включить нужно установить ENABLE_TEMPLATE_PROCESSING флаг функции в superset_config.py. После этого можно встраивать код Python в виртуальные наборы данных.

 

 

1. Создадим тестовый запрос, чарт с таблицей, справочник для фильтра и сам фильтр:

Запрос для таблицы

select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value
union all select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value
Запрос для справочника фильтра
select 'col1_param1' as column_for_filter
union all select 'col1_param2' as column_for_filter

 

Вид чарта и фильтра в дашборде

В таком виде фильтр работать не будет, так как колонки в датасете и таблице имеют разные имена.

Если посмотреть на итоговый запрос (нажать на свойства чарта => View query), то фильтрация в исходной конфигурации будет вставляться в позицию 1, нам необходимо вставить фильтр в позицию 2.

SELECT "column" AS "column",
value AS value
FROM
(select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value
union all select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value
where <Позиция 2>) AS virtual_table
WHERE <Позиция 1>
LIMIT 1000;

 

2. Отредактируем запрос для виртуального датасета.

В шаблонах Jinja есть функция filter_values(), которая возвращает массив выбранных значений фильтров. Чтобы функция заработала в запросе ее нужно заключить в двойные фигурные скобки и в качестве аргумента передать название колонки, которое было использовано в фильтре. Ограничимся одним значением для фильтрации, так как на выходе будет массив, укажем первый его элемент. Шаблон для фильтрации будет выглядеть следующим образом:

{{ filter_values('column_for_filter',)[0] }}, вставим его в исходный датасет.
select column, value
from
(select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value
union all select 'col1_param1' as column, 1 as value
union all select 'col1_param1' as column, 2 as value
union all select 'col1_param2' as column, 3 as value) as t
where column in ('{{ filter_values('column_for_filter',)[0] }}')

 

 

Итоговый результат

Со всеми возможностями использования шаблонов Jinja можно ознакомиться в документации SuperSet по ссылке:

https://superset.apache.org/docs/installation/sql-templating/

Источник: Блог bilab

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Использование функционала MS SQL в качестве источника данных для увеличения скорости работы
Следующая статья →
Вывод разных полей датасета в одной колонке таблицы в зависимости от значения фильтра в Apache Superset
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • MoneyCare — кредитная платформа и сервис для ПОС-кредитования в магазинах, установленная в более чем 18 тысячах трейдинговых точек и сотрудничающая с 11 главными банками России.

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • АО «Евросиб СПб–транспортные системы» – оператор контейнерных сервисов с широкой сетью маршрутов на внутрироссийских и международных направлениях. Имеет успешный опыт управления парком фитинговых платформ, а также организации ускоренных контейнерных поездов, в основе которых точное расписание, оптимальные сроки доставки груза и экономическая целесообразность.

  • ГК «Агропромкомплектация-Курск» - одна из ведущих в Российской Федерации агропромышленных компаний с полным производственным циклом "от поля до прилавка". За 32 года работы на рынке компания заслуженно завоевала репутацию одного из лидеров страны в производстве свинины и молока.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.