Consultar uma exibição semântica¶

Privilégios necessários para consultar uma exibição semântica¶

Se você estiver usando uma função que não seja proprietária da exibição semântica, deverá receber o privilégio SELECT nessa exibição semântica para consultá-la.

Nota

Como é o caso das exibições padrão, você não precisa do privilégio SELECT nas tabelas usadas na exibição semântica. Você só precisa do privilégio SELECT na própria exibição semântica.

Para obter informações sobre a concessão de privilégios em exibições semânticas, consulte Concessão de privilégios em exibições semânticas.

Consultar uma exibição semântica¶

Para consultar uma exibição semântica, use a cláusula SEMANTIC_VIEW na cláusula FROM. O exemplo a seguir seleciona a dimensão customer_market_segment e a métrica order_average_value da exibição semântica tpch_analysis:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS customer.customer_market_segment
    METRICS orders.order_average_value
  );

Copy

+-------------------------+---------------------+
| CUSTOMER_MARKET_SEGMENT | ORDER_AVERAGE_VALUE |
+-------------------------+---------------------+
| AUTOMOBILE              |     142570.25947219 |
| FURNITURE               |     142563.63314267 |
| MACHINERY               |     142655.91550608 |
| HOUSEHOLD               |     141659.94753445 |
| BUILDING                |     142425.37987558 |
+-------------------------+---------------------+

Observe o seguinte:

Na cláusula SEMANTIC_VIEWS, você deve especificar a cláusula METRICS, a cláusula DIMENSIONS ou ambas.

Você não pode omitir essas duas cláusulas de uma cláusula SEMANTIC_VIEWS.

Especifique as cláusulas METRICS e DIMENSIONS na ordem em que você deseja que elas apareçam nos resultados.

Se você quiser que as dimensões apareçam primeiro nos resultados, especifique DIMENSIONS antes de METRICS. Caso contrário, especifique primeiro METRICS.

Por exemplo, suponha que você especifique primeiro a cláusula METRICS:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    METRICS customer.customer_order_count
    DIMENSIONS customer.customer_name
  )
  ORDER BY customer_name
  LIMIT 5;

Copy

Na saída, a primeira coluna é a coluna de métrica (customer_order_count) e a segunda coluna é a coluna de dimensão (customer_name):

+----------------------+--------------------+
| CUSTOMER_ORDER_COUNT | CUSTOMER_NAME      |
|----------------------+--------------------|
|                    6 | Customer#000000001 |
|                    7 | Customer#000000002 |
|                    0 | Customer#000000003 |
|                   20 | Customer#000000004 |
|                    4 | Customer#000000005 |
+----------------------+--------------------+

Se, em vez disso, você especificar primeiro a cláusula DIMENSIONS:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS customer.customer_name
    METRICS customer.customer_order_count
  )
  ORDER BY customer_name
  LIMIT 5;

Copy

Na saída, a primeira coluna é a coluna de dimensão (customer_name) e a segunda coluna é a coluna de métrica (customer_order_count):

+--------------------+----------------------+
| CUSTOMER_NAME      | CUSTOMER_ORDER_COUNT |
|--------------------+----------------------|
| Customer#000000001 |                    6 |
| Customer#000000002 |                    7 |
| Customer#000000003 |                    0 |
| Customer#000000004 |                   20 |
| Customer#000000005 |                    4 |
+--------------------+----------------------+

Você pode usar a relação definida por uma cláusula SEMANTIC_VIEW em outras construções SQL, incluindo JOIN, PIVOT, UNPIVOT, GROUP BY e expressões de tabela comuns (CTEs).
Os cabeçalhos das colunas de saída usam os nomes não qualificados das métricas e dimensões.

Se você tiver várias métricas e dimensões com os mesmos nomes, use um alias de tabela para atribuir nomes diferentes aos cabeçalhos das colunas. Consulte Tratamento de nomes de colunas duplicados na saída.

Exemplos¶

Os exemplos a seguir usam a visualização tpch_analysis definida em Exemplo de uso do SQL para criar uma exibição semântica:

Exemplo básico de recuperação de uma métrica
Agrupamento de dados métricos por uma dimensão
Usando a subcláusula SEMANTIC_VIEW com outras construções
Especificar expressões escalares que usam dimensões
Especificar a cláusula WHERE

Exemplo básico de recuperação de uma métrica¶

A instrução a seguir recupera a contagem total de clientes consultando uma métrica:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    METRICS customer.customer_count
  );

Copy

+----------------+
| CUSTOMER_COUNT |
+----------------+
|          15000 |
+----------------+

Agrupamento de dados métricos por uma dimensão¶

A instrução a seguir agrupa dados métricos (order_average_value) por uma dimensão (customer_market_segment):

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS customer.customer_market_segment
    METRICS orders.order_average_value
  );

Copy

+-------------------------+---------------------+
| CUSTOMER_MARKET_SEGMENT | ORDER_AVERAGE_VALUE |
+-------------------------+---------------------+
| AUTOMOBILE              |     142570.25947219 |
| FURNITURE               |     142563.63314267 |
| MACHINERY               |     142655.91550608 |
| HOUSEHOLD               |     141659.94753445 |
| BUILDING                |     142425.37987558 |
+-------------------------+---------------------+

Usando a subcláusula SEMANTIC_VIEW com outras construções¶

O exemplo a seguir demonstra como você pode usar dimensões e métricas na subcláusula SEMANTIC_VIEW com outras construções SQL para filtrar, classificar e limitar os resultados:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS customer.customer_name
    METRICS orders.average_line_items_per_order,
            orders.order_average_value
  )
  WHERE average_line_items_per_order > 4
  ORDER BY average_line_items_per_order DESC
  LIMIT 5;

Copy

+--------------------+------------------------------+---------------------+
| CUSTOMER_NAME      | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDER_AVERAGE_VALUE |
+--------------------+------------------------------+---------------------+
| Customer#000045678 |                         6.87 |           175432.21 |
| Customer#000067890 |                         6.42 |           182376.58 |
| Customer#000012345 |                         5.93 |           169847.42 |
| Customer#000034567 |                         5.76 |           178952.36 |
| Customer#000056789 |                         5.64 |           171248.75 |
+--------------------+------------------------------+---------------------+

Especificar expressões escalares que usam dimensões¶

O exemplo a seguir usa uma expressão escalar que se refere a uma dimensão na cláusula DIMENSIONS:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS DATE_PART('year', orders.order_date)
  );

Copy

+--------------------------------------+
| DATE_PART('YEAR', ORDERS.ORDER_DATE) |
|--------------------------------------|
|                                 1992 |
|                                 1997 |
|                                 1998 |
|                                 1993 |
|                                 1996 |
|                                 1994 |
|                                 1995 |
+--------------------------------------+

Especificar a cláusula WHERE¶

O exemplo a seguir especifica uma cláusula WHERE que se refere a uma dimensão na cláusula DIMENSIONS:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    tpch_analysis
    DIMENSIONS orders.order_date
    METRICS orders.average_line_items_per_order,
            orders.order_average_value
    WHERE orders.order_date > '1995-01-01'
  )
  ORDER BY order_date ASC
  LIMIT 5;

Copy

+------------+------------------------------+---------------------+
| ORDER_DATE | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDER_AVERAGE_VALUE |
|------------+------------------------------+---------------------|
| 1995-01-02 |                     3.884547 |     151237.54900533 |
| 1995-01-03 |                     3.894819 |     145751.84384615 |
| 1995-01-04 |                     3.838863 |     145331.39167457 |
| 1995-01-05 |                     4.040689 |     150723.67353678 |
| 1995-01-06 |                     3.990755 |     152786.54109399 |
+------------+------------------------------+---------------------+

Tratamento de nomes de colunas duplicados na saída¶

As colunas de saída usam os nomes não qualificados das métricas e dimensões. Se você tiver várias métricas e dimensões com os mesmos nomes, várias colunas usarão o mesmo nome.

Para contornar isso, use um alias de tabela para atribuir nomes diferentes às colunas.

Por exemplo, suponha que você defina a seguinte exibição semântica, que define as dimensões nation.name e region.name:

CREATE OR REPLACE SEMANTIC VIEW duplicate_names

  TABLES (
    nation AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.NATION PRIMARY KEY (n_nationkey),
    region AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.REGION PRIMARY KEY (r_regionkey)
  )

  RELATIONSHIPS (
    nation (n_regionkey) REFERENCES region
  )

  DIMENSIONS (
    nation.name AS nation.n_name,
    region.name AS region.r_name
  );

Copy

Se você consultar essa visualização e selecionar essas duas dimensões, a saída incluirá duas colunas denominadas name sem nenhum qualificador:

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    duplicate_names
    DIMENSIONS nation.name, region.name
  );

Copy

+----------------+-------------+
| NAME           | NAME        |
+----------------+-------------+
| BRAZIL         | AMERICA     |
| MOROCCO        | AFRICA      |
| UNITED KINGDOM | EUROPE      |
| IRAN           | MIDDLE EAST |
| FRANCE         | EUROPE      |
| ...            | ...         |
+----------------+-------------+

Para não ambiguidade das colunas, use um alias de tabela para atribuir nomes de coluna diferentes (por exemplo, nation_name e region_name):

SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    duplicate_names
    DIMENSIONS nation.name, region.name
  ) AS table_alias(nation_name, region_name);

Copy

+----------------+-------------+
| NATION_NAME    | REGION_NAME |
+----------------+-------------+
| BRAZIL         | AMERICA     |
| MOROCCO        | AFRICA      |
| UNITED KINGDOM | EUROPE      |
| IRAN           | MIDDLE EAST |
| FRANCE         | EUROPE      |
| ...            | ...         |
+----------------+-------------+