Mempersiapkan dataset berdasarkan data database - Amazon QuickSight

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mempersiapkan dataset berdasarkan data database

Gunakan prosedur berikut untuk menyiapkan kumpulan data berdasarkan kueri ke database. Data untuk kumpulan data ini dapat berasal dari sumber data AWS database seperti Amazon Athena, Amazon, atau RDS Amazon Redshift, atau dari instance database eksternal. Anda dapat memilih apakah akan mengimpor salinan data Anda ke SPICE, atau untuk menanyakan data secara langsung.

Untuk menyiapkan dataset berdasarkan kueri ke database
  1. Buka dataset database untuk persiapan dengan memilih salah satu opsi berikut:

    • Buat dataset database baru dan pilih Edit/Pratinjau data. Untuk informasi selengkapnya tentang membuat kumpulan data baru menggunakan sumber data database baru, lihatMembuat dataset dari database. Untuk informasi selengkapnya tentang membuat kumpulan data baru menggunakan sumber data database yang ada, lihatMembuat dataset menggunakan sumber data database yang ada.

    • Buka dataset database yang ada untuk mengedit baik dari halaman analisis atau halaman Datasets Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang membuka kumpulan data yang ada untuk persiapan data, lihatMengedit kumpulan data.

  2. (Opsional) Pada halaman persiapan data, masukkan nama ke dalam kotak nama kumpulan data di bilah aplikasi.

    Nama ini default ke nama tabel jika Anda memilih satu sebelum persiapan data. Kalau tidak, ituUntitled data source.

  3. Tentukan bagaimana data Anda dipilih dengan memilih salah satu dari berikut ini:

    • Untuk menggunakan tabel tunggal untuk menyediakan data, pilih tabel atau ubah pemilihan tabel.

      Jika Anda memiliki daftar tabel panjang di panel Tabel, Anda dapat mencari tabel tertentu dengan mengetikkan istilah pencarian untuk tabel Pencarian.

      Setiap tabel yang namanya berisi istilah pencarian ditampilkan. Pencarian tidak peka huruf besar/kecil dan wildcard tidak didukung. Pilih ikon batal (X) di sebelah kanan kotak pencarian untuk kembali melihat semua tabel.

    • Untuk menggunakan dua atau lebih tabel gabungan untuk menyediakan data, pilih dua tabel dan gabungkan menggunakan panel gabungan. Anda harus mengimpor data ke QuickSight jika Anda memilih untuk menggunakan tabel gabungan. Untuk informasi selengkapnya tentang menggabungkan data menggunakan QuickSight antarmuka Amazon, lihatBergabung dengan data.

    • Untuk menggunakan SQL kueri kustom untuk menyediakan data dalam kumpulan data baru, pilih Beralih ke SQL alat Kustom pada panel Tabel. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan SQL untuk menyesuaikan data.

      Untuk mengubah SQL kueri dalam kumpulan data yang ada, pilih Edit SQL di bidang panel untuk membuka SQL panel dan mengedit kueri.

  4. Siapkan data dengan melakukan satu atau lebih hal berikut:

  5. Jika Anda tidak bergabung dengan tabel, pilih apakah akan menanyakan database secara langsung atau mengimpor data ke SPICE dengan memilih salah satu Query atau SPICEtombol radio. Kami merekomendasikan menggunakan SPICE untuk meningkatkan kinerja.

    Jika Anda ingin menggunakan SPICE, periksa SPICE indikator untuk melihat apakah Anda memiliki cukup ruang untuk mengimpor dataset. Mengimpor terjadi ketika Anda memilih Simpan & memvisualisasikan atau Menyimpan.

    Jika Anda tidak memiliki cukup ruang, Anda dapat menghapus bidang dari kumpulan data atau menerapkan filter untuk mengurangi ukurannya.

    catatan

    Bagian SPICE indikator tidak diperbarui untuk mencerminkan potensi penghematan menghapus bidang atau memfilter data. Ini terus mencerminkan ukuran dataset yang diambil dari sumber data.

  6. Pilih Simpan untuk menyimpan pekerjaan Anda, atau Batalkan untuk membatalkannya.

    Anda mungkin juga melihat opsi untuk Menyimpan & memvisualisasikan. Opsi ini muncul berdasarkan layar tempat Anda memulai. Jika opsi ini tidak ada, Anda dapat membuat visualisasi baru dengan memulai dari layar kumpulan data.