《全链路数据治理-智能数据建模 》——产品实操:零售电商数据建模操作实践(21)

简介: 《全链路数据治理-智能数据建模 》——产品实操:零售电商数据建模操作实践(21)

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b) 应用层-应用表模型

创建1 张应用表模型,如下。

应用表1:ads_ec_ec360_gmv_kpi_overview电商360KPI概览

基本信息:


image.png


image.png



字段管理和分区字段管理:


-- 不支持修改表名CREATE DWS TABLE ads_ec_ec360_gmv_kpi_overview ALIAS '电商360KPI概览'(pay_ord_amt_fy ALIAS 'pay_ord_amt_fy'DECIMAL REFERENCES (pay_ord_amt_fy),mbr_cnt_std ALIAS 'mbr_cnt_std'BIGINT REFERENCES (mbr_cnt_std),kpi_gmv_rate_fy ALIAS 'kpi_gmv_rate_fy'DECIMAL REFERENCES (kpi_gmv_rate_fy))COMMENT '电商360KPI概览'PARTITIONED BY(ds ALIAS '业务日期, yyyymmdd' STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd');-- 不支持修改表名CREATETABLE ads_ec_ec360_gmv_kpi_overview
(pay_ord_amt_fy DECIMAL,mbr_cnt_std BIGINT,kpi_gmv_rate_fy DECIMAL)COMMENT '电商360KPI概览'PARTITIONED BY(ds STRING COMMENT '业务日期, yyyymmdd');

可视化查看或编辑[关联粒度/指标]:


image.png


6) 逆向建模


上文中主要是讲解了正向建模,但是在实际生产中很多企业已经有了大量的MaxCompute 物理表,同时又希望在DataWorks 智能数据建模产品统一管理所有模型,那么逆向建模功能就可以帮助企业快速将已创建的数据表生成规范的数仓模型。该功能无需您再次执行建模操作,即可快速将已有物理表反向建模至DataWorks 的维度建模中节省了大量的时间成本。



注:该步骤仅为核心功能展示,不操作不会影响后续实验。

具体的逆向建模操作介绍请参见逆向建模官方文档。


image.png





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