利用永洪自服務數據查詢，輕松構建復雜數據集

現在的報告樣式多種多樣，越來越炫酷以至于讓人應接不暇。如果想從數據結果上進行溯源，由于數據處理過程盤根錯節且技術性過強，讓業務人員捉襟見肘。如何讓業務人員清晰可視化的看到數據從來源、加工到展示的一步步操作，永洪科技為您排憂解難。

今天這篇文章，主要介紹永洪自服務數據查詢，這種方式提供強大、便捷的數據準備和整合方式，用戶可以通過在圖形化界面上只需要進行簡單的拖拽和可視化的操作，便可以構建復雜的數據集。

數據準備過程主要涉及三類功能節點：輸入節點（用于實現數據庫表連接、導入EXCEL數據、創建內嵌數據）、中間節點 (對輸入節點進行關聯和數據操作的節點)及查詢結果節點。

一

輸入節點

輸入節點即數據源入口節點。可以通過連接數據庫表、導入Excel、創建內嵌數據方式，將來自不同類型的查詢數據作為自服務數據操作的輸入節點。

二

關聯&轉換節點

操作功能區中系統內嵌了關聯（聯接、聯合）和轉換（逆透視表、分組和匯總、自循環列、鏡像、去重）兩類數據處理節點。

1、關聯節點-聯接 (Join) 

通過聯接節點將數據表與表之間按既定連接類型進行關聯、數據整合。如果數據庫表之間定義了外聯接信息，聯接節點會基于這些外聯接信息將缺省的聯接做好。 

2、關聯節點-聯合 (Union All)

通過連線的方式，聯合節點可以將列數相同的表的數據 (包括重復數據行)拼接在一起。

舉例：A表包括1日到20日的交易信息，B表包括21日到30日的交易信息，現通過聯合節點將兩表數據整合到一起，從而能夠查看到1日到30日的全周期交易信息。

3、轉換-逆透視表 (Unpivot Table) 

逆透視表節點是將多維轉為一維的一種數據處理操作。

舉例：如下圖同一用戶有數學、語文、英語三類不同科目成績，現需通過數據處理對各科成績整合到單列中形成新數據集，便于進行每位同學的匯總成績分析。

在逆透視節點中，設置數據保持不變列為保留列和需要從多維轉一維的列為轉換列。

即可應用該數據集按班級、人員進行各科成績的匯總分析，轉換結果如下圖所示。

4、分組和匯總 ( Aggregate) 

分組和匯總即對數據進行分組聚合。

舉例：在上例的基礎上，現對每位同學的成績進行分組，并匯總每位同學的總成績。

5、自循環列 ( Autoloop) 

自循環列就是根據設置自動分出層級關系的列，每個查詢只能創建一個自循環列。 

通常我們會遇到一列中數據存在層級關系，如河北省、石家莊、正定縣，三個區域存在所屬關系，在區域ID上也存在父子級關系。通過自循環列操作可實現各個區域的層級劃分。

通過自循環節點進行層級處理后結果如下圖所示：

6、鏡像 

通過連線鏡像節點，任意節點可以被復制一個或多個，在需要對同一輸入節點并行進行多種數據處理的場景下應用。 

 7、去重 

通過連線的方式，去重節點可以把連線節點的重復記錄去掉。 

舉例：A表中用戶1和用戶數據2存在重復數據，現對其進行去重，原數據如下。

連接去重節點之后重復記錄被去掉。

三

查詢結果節點

查詢結果節點是所有節點數據處理的終結點，查詢結果節點只能有一個輸入。可通過操作查詢結果節點將自服務數據集導入數據庫。

四

實時性能檢測

自服務數據準備中，數據執行的絕對快慢很難得知，可以通過連線的顏色進行實時性能檢測，連線顏色為綠色時表示性能快，連線為黃色時表示性能慢，用戶可以根據性能快慢進行性能調優。

如圖則性能一般，需要進一步調優。在調整后可以點擊畫布左上角性能檢測，小球會沿著輸入節點的軌跡，開始滾動，在查詢結果節點停止，小球的顏色跟連線的顏色相同反應性能。 

五

自動布局

自動布局功能為用戶提供了節點和節點之間根據既定算法優化布局，讓布局更加合理美觀。

自動布局前： 

自動布局后: 

總結

在自服務查詢中，用戶通過可視化的工作流方式，直接利用已建好的查詢對數據進行輕度建模與轉換，同時也可以將外部多種數據源直接引入進行數據建模及轉換。自服務查詢不僅僅提供對數據進行分組與匯總、逆透視表轉化等轉變數據結構的功能，同時新增加多種數據轉換功能如：值映射、去除空格、去除重復記錄、缺失值替換、拆分列為多列、創建組等。

自服務查詢可以使得用戶操作過程更流暢，全視圖化界面方便用戶對數據結構及細節進行查看了解。通過連線顏色及提示信息，實時友好的展示各數據節點的性能指標，并將展示數據模型的整體性能狀態及時通告給用戶。