SHOW SEMANTIC DIMENSIONS FOR METRIC¶

구문¶

SHOW SEMANTIC DIMENSIONS [ LIKE '<pattern>' ]
                         IN <semantic_view_name>
                         FOR METRIC <metric_name>
                         [ STARTS WITH '<name_string>' ]
                         [ LIMIT <rows> ]

매개 변수¶

LIKE 'pattern'

오브젝트 이름으로 명령 출력을 선택적으로 필터링합니다. 이 필터는 SQL 와일드카드 문자(% 및 _) 지원과 함께 대/소문자를 구분하지 않는 패턴 일치를 사용합니다.

예를 들어, 다음 패턴은 같은 결과를 반환합니다.

... LIKE '%testing%' ...

... LIKE '%TESTING%' ...

. 기본값: 값 없음(출력에 필터링이 적용되지 않음).

IN semantic_view_name

차원과 메트릭을 포함하는 의미 체계 뷰의 이름을 지정합니다.

FOR METRIC metric_name

연결된 차원을 표시할 메트릭의 이름을 지정합니다.

STARTS WITH 'name_string'

오브젝트 이름의 시작 부분에 나타나는 문자를 기반으로 명령 출력을 선택적으로 필터링합니다. 문자열은 작은따옴표로 묶어야 하며 대/소문자를 구분 합니다.

예를 들어, 다음 문자열은 서로 다른 결과를 반환합니다.

... STARTS WITH 'B' ...

... STARTS WITH 'b' ...

. 기본값: 값 없음(출력에 필터링이 적용되지 않음)

LIMIT rows

선택적으로, 반환되는 최대 행 수를 제한합니다. 반환되는 실제 행 수는 지정된 제한보다 적을 수 있습니다. 예를 들어 기존 오브젝트 수가 지정된 제한보다 적습니다.

기본값: 값 없음(출력에 제한이 적용되지 않음)

출력¶

명령의 출력에는 오브젝트의 속성과 메타데이터를 설명하는 다음 열이 포함됩니다.

액세스 제어 요구 사항¶

A role used to execute this operation must have the following privileges at a minimum:

스키마의 모든 오브젝트에 대해 작업을 수행하려면 상위 데이터베이스 및 스키마에 대한 USAGE 권한. 스키마에 대한 모든 권한 부여된 역할은 스키마를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 스키마에 대해 CREATE 권한을 부여받은 역할은 해당 스키마에 대한 USAGE 권한을 함께 부여받지 않더라도 해당 스키마에 대한 오브젝트를 생성할 수 있습니다.

지정된 권한 세트로 사용자 지정 역할을 만드는 방법에 대한 지침은 사용자 지정 역할 만들기 섹션을 참조하십시오.

보안 오브젝트 에 대해 SQL 작업을 수행하기 위한 역할과 권한 부여에 대한 일반적인 정보는 액세스 제어의 개요 섹션을 참조하십시오.

사용법 노트¶

• 이 명령을 실행하기 위해 실행 중인 웨어하우스가 꼭 필요하지는 않습니다.

• 이 명령은 현재 사용자의 현재 역할에 하나 이상의 액세스 권한이 부여된 오브젝트만 반환합니다.

• MANAGE GRANTS 액세스 권한은 그 권한을 보유한 자가 계정에 있는 모든 오브젝트를 볼 수 있도록 암시적으로 허용합니다. 기본적으로, 계정 관리자(ACCOUNTADMIN 역할 이 있는 사용자)와 보안 관리자(SECURITYADMIN 역할이 있는 사용자)만 MANAGE GRANTS 권한을 가집니다.

• 이 명령의 출력을 후처리하기 위해 파이프 연산자 (->>) 또는 RESULT_SCAN 함수를 사용할 수 있습니다. 두 구문 모두 출력을 쿼리할 수 있는 결과 세트로 간주합니다.

  For example, you can use the pipe operator or RESULT_SCAN function to select specific columns from the SHOW command output or filter the rows.

  When you refer to the output columns, use double-quoted identifiers for the column names. For example, to select the output column type, specify SELECT "type".

  You must use double-quoted identifiers because the output column names for SHOW commands are in lowercase. The double quotes ensure that the column names in the SELECT list or WHERE clause match the column names in the SHOW command output that was scanned.

• 이 명령은 명령을 실행하는 데 사용된 역할에 대한 액세스 권한에 따라 지정된 오브젝트 유형에 대해 최대 1만 개의 레코드를 반환합니다. 필터를 적용하더라도 1만 개 레코드 제한을 초과하는 레코드는 반환되지 않습니다.

  10,000개 이상의 레코드가 존재하는 결과를 보려면 Snowflake Information Schema 에서 해당 뷰(있는 경우)를 쿼리하십시오.

• LIMIT rows 의 값은 10000 을 초과할 수 없습니다. LIMIT rows 가 생략된 경우 결과 세트의 행 수가 10,000개를 넘는 경우 이 명령을 실행하면 오류가 발생합니다.

  10,000개 이상의 레코드가 있는 결과를 보려면 LIMIT rows 를 포함하거나 Snowflake Information Schema 에서 해당 뷰를 쿼리하십시오.

예¶

다음 예제에서는 tpch_rev_analysis 의미 체계 뷰의 order_average_value 메트릭에 대한 쿼리에서 지정할 수 있는 차원을 나열합니다.

SHOW SEMANTIC DIMENSIONS IN tpch_rev_analysis FOR METRIC order_average_value;

+------------+---------------+-------------+----------+-------------------+--------------------------------+
| table_name | name          | data_type   | required | synonyms          | comment                        |
|------------+---------------+-------------+----------+-------------------+--------------------------------|
| CUSTOMERS  | CUSTOMER_NAME | VARCHAR(25) | false    | ["customer name"] | Name of the customer           |
| ORDERS     | ORDER_DATE    | DATE        | false    | NULL              | Date when the order was placed |
| ORDERS     | ORDER_YEAR    | NUMBER(4,0) | false    | NULL              | Year when the order was placed |
+------------+---------------+-------------+----------+-------------------+--------------------------------+

다음 예제에서는 윈도우 함수 메트릭을 쿼리할 때 필요한 차원을 나열합니다.

이 예제에서는 윈도우 함수 메트릭 정의 에서 정의한 의미 체계 뷰를 사용합니다. 이 예제에서는 avg_7_days_sales_quantity 메트릭에 대한 쿼리에서 지정할 수 있는 차원을 반환합니다.

SHOW SEMANTIC DIMENSIONS IN sv_window_function_example FOR METRIC avg_7_days_sales_quantity;

+------------+-----------+--------------+----------+----------+---------+
| table_name | name      | data_type    | required | synonyms | comment |
|------------+-----------+--------------+----------+----------+---------|
| DATE       | DATE      | DATE         | true     | NULL     | NULL    |
| DATE       | D_DATE_SK | NUMBER(38,0) | false    | NULL     | NULL    |
| DATE       | YEAR      | NUMBER(38,0) | true     | NULL     | NULL    |
+------------+-----------+--------------+----------+----------+---------+

required 열은 date 및 year 차원에 대해 true 를 포함합니다. avg_7_days_sales_quantity 메트릭의 정의가 PARTITION BY EXCLUDING에서 date 및 year 차원을 지정하기 때문입니다.

CREATE OR REPLACE SEMANTIC VIEW sv_window_function_example
  ...
  METRICS (
    ...
      store_sales.avg_7_days_sales_quantity as AVG(total_sales_quantity)
        OVER (PARTITION BY EXCLUDING date.date, date.year ORDER BY date.date
          RANGE BETWEEN INTERVAL '6 days' PRECEDING AND CURRENT ROW)
        WITH SYNONYMS = ('Running 7-day average of total sales quantity'),

따라서 avg_7_days_sales_quantity 메트릭의 모든 쿼리에는 date 및 year 차원이 필요합니다. 쿼리에서 다음 차원을 지정해야 합니다.

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW (
  sv_window_function_example
  DIMENSIONS date.date, date.year
  METRICS store_sales.avg_7_days_sales_quantity
);