# Навигация по интерфейсу dbt Insights

Платформа dbt | Enterprise, Enterprise+

Узнайте, как ориентироваться в интерфейсе Insights и использовать его основные компоненты.

Insights предоставляет интерактивный интерфейс для написания, выполнения и анализа SQL-запросов. В этом разделе представлены основные компоненты Insights.

## Консоль запросов

Консоль запросов — основной компонент Insights. Она позволяет писать, выполнять и анализировать SQL-запросы. Консоль запросов включает:

1. Редактор консоли запросов, который позволяет писать, выполнять и анализировать SQL-запросы:

* Поддерживает подсветку синтаксиса и автодополнение
* Позволяет переходить по гиперссылке из `ref` в SQL-коде на соответствующую страницу Explorer

2. [Меню консоли запросов](#query-console-menu), которое содержит кнопки **Bookmark (значок)**, **Develop** и **Run**.
3. [Панель результатов запроса](#query-output-panel), которая расположена под редактором запросов и отображает результаты запроса:

* Содержит три вкладки: **Data**, **Chart** и **Details**, которые позволяют анализировать выполнение запроса и визуализировать результаты.

4. [Боковое меню консоли запросов](#query-console-sidebar-menu), которое содержит значки **Catalog**, **Bookmark**, **Query history** и **dbt Copilot**.

[![Основной интерфейс dbt Insights с пустым редактором запросов](/img/docs/dbt-insights/insights-main.png?v=2 "Основной интерфейс dbt Insights с пустым редактором запросов")](#)Основной интерфейс dbt Insights с пустым редактором запросов

### Меню консоли запросов

Меню находится в правом верхнем углу редактора и содержит кнопки **Bookmark**, **Develop** и **Run**.

* Кнопка **Bookmark** — сохраняйте часто используемые SQL-запросы в избранное для быстрого доступа.

  * При нажатии **Bookmark** появится модальное окно **Bookmark Query Details**, в котором можно добавить заголовок (**Title**) и описание (**Description**).
  * Поручите написание текста dbt Copilot — используйте ИИ-помощника, чтобы автоматически создать полезное описание для вашей закладки.
  * Откройте созданную закладку с помощью значка **Bookmark** в [боковом меню консоли запросов](#query-console-sidebar-menu).

* **Develop**: откройте [Studio IDE](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md), чтобы продолжить редактирование SQL-запроса.

* Кнопка **Run** — выполните SQL-запрос и просмотрите результаты на вкладке **Data**.

## Запросы к Semantic Layer

Возможность выполнения запросов к Semantic Layer в dbt Insights позволяет создавать запросы к Semantic Layer без написания SQL-кода. Она помогает создавать запросы на основе доступных метрик, измерений и сущностей. С помощью этой возможности вы можете:

* Стройте анализ на основе заранее определённых метрик Semantic Layer.
* Настраивайте фильтры, диапазоны дат и агрегаты с учётом семантической модели.
* Просматривайте SQL-код, который выполняется для каждого запроса к метрике.

Чтобы создать запрос в dbt Insights:

1. В главном меню перейдите в **Insights**.

2. Нажмите **Build a query**.

3. В раскрывающемся списке Environment выберите **PROD** или **STG**. Хотя в списке есть вариант **DEV**, запросы к средам разработки перенаправляются в соответствии с правилами отложенного разрешения ссылок (deferral), поэтому при его выборе запрос не будет выполняться непосредственно в вашей среде разработки.

4. Выберите, что нужно включить в запрос.

   * Нажмите **Add Metric**, чтобы выбрать метрики для запроса.
   * Нажмите **Add Group by**, чтобы выбрать измерения для детализации метрики, например временную гранулярность (день, неделя, месяц), регион, продукт или клиента.
   * Нажмите **Add Filter**, чтобы создать фильтр для сужения результатов.
   * Нажмите **Add Order by**, чтобы выбрать порядок сортировки результатов запроса.
   * Нажмите **Add Limit** и выберите количество результатов, которые вы хотите видеть при выполнении запроса. Если оставить поле пустым, будут возвращены все результаты.

5. Нажмите **Run**, чтобы выполнить запрос. Результаты доступны на вкладке **Data**. Сгенерированный SQL-код можно просмотреть на вкладке **Details**.

   [![Запросы к семантическому слою в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-query-builder-interface.png?v=2 "Запросы к семантическому слою в dbt Insights")](#)Запросы к семантическому слою в dbt Insights

   [![Результаты отображаются на вкладке Data](/img/docs/dbt-insights/insights-query-builder.png?v=2 "Результаты отображаются на вкладке Data")](#)Результаты отображаются на вкладке Data

   [![Сгенерированный SQL-код на вкладке Details](/img/docs/dbt-insights/insights-query-builder-sql.png?v=2 "Сгенерированный SQL-код на вкладке Details")](#)Сгенерированный SQL-код на вкладке Details

## Панель Query output

Панель результатов запроса расположена под редактором запросов и отображает результаты выполнения запроса. На ней доступны следующие вкладки для анализа выполнения запроса и визуализации результатов:

* Вкладка **Data** — Предварительный просмотр результатов SQL-запроса с разбивкой на страницы.

* Вкладка **Details** — Краткие сведения о выполненном SQL-запросе:

  * Метаданные запроса — Заголовок и описание, сгенерированные ИИ dbt Copilot, а также исходный и скомпилированный SQL.
  * Сведения о подключении — Информация о подключении к соответствующей платформе данных.
  * Сведения о запросе — Длительность выполнения, статус, количество столбцов и строк.

* Вкладка **Chart** — Визуализация результатов запроса с помощью встроенных диаграмм.

  * Используйте значок диаграммы, чтобы выбрать тип диаграммы для визуализации результатов. Доступны **линейная диаграмма, столбчатая диаграмма и точечная диаграмма**.
  * Используйте **Chart settings**, чтобы настроить тип диаграммы и выбрать столбцы для визуализации.
  * Доступны **линейная диаграмма, столбчатая диаграмма и точечная диаграмма**.

* Кнопка **Download** — Позволяет экспортировать результаты в CSV

[![Вкладка Data в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-chart-tab.png?v=2 "Вкладка Data в dbt Insights")](#)Вкладка Data в dbt Insights

[![Вкладка Chart в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-chart.png?v=2 "Вкладка Chart в dbt Insights")](#)Вкладка Chart в dbt Insights

[![Вкладка Details в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-details.png?v=2 "Вкладка Details в dbt Insights")](#)Вкладка Details в dbt Insights

## Боковое меню Query console

Боковое меню Query console содержит следующие разделы и иконки:

### dbt Catalog

**Значок Catalog** — Просматривайте модели, столбцы, метрики и другие объекты вашего проекта во встроенном представлении Catalog.

[![Иконка dbt Catalog в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-explorer.png?v=2 "Иконка dbt Catalog в dbt Insights")](#)Иконка dbt Catalog в dbt Insights

### Закладки

Сохраняйте часто используемые запросы и открывайте их с боковой панели консоли запросов.

Чтобы сохранять закладки и управлять ими:

1. Нажмите **Bookmark** в [меню консоли запросов](#query-console-menu), чтобы сохранить текущий запрос. В модальном окне **Bookmark Query Details** укажите название в поле **Title** и описание в поле **Description**.
2. Выберите значок **Bookmark** на боковой панели, чтобы открыть список сохранённых запросов.
3. Выберите сохранённый Insight, чтобы просмотреть сведения о нём или открыть его в редакторе запросов.

Подробнее о совместном доступе к сохранённым Insights и истории версий см. в разделе [Сохранение Insights](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/access-dbt-insights.md#save-your-insights).

[![Модальное окно с параметрами закладки запроса](/img/docs/dbt-insights/save-insights-modal.png?v=2 "Модальное окно с параметрами закладки запроса")](#)Модальное окно с параметрами закладки запроса

[![Управление закладками запросов](/img/docs/dbt-insights/manage-bookmarks.png?v=2 "Управление закладками запросов")](#)Управление закладками запросов

[![Список сохранённых Insights](/img/docs/dbt-insights/view-saved-insights.png?v=2 "Список сохранённых Insights")](#)Список сохранённых Insights

### История запросов (Query history)

Просмотр ранее выполненных запросов, их статусов (All, Success, Error или Pending), времени запуска и длительности выполнения. Можно искать запросы и фильтровать их по статусу, а также повторно запускать запросы из истории.

[![Иконка Query history в dbt Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-query-history.png?v=2 "Иконка Query history в dbt Insights")](#)Иконка Query history в dbt Insights

### dbt Copilot

dbt Wizard — рекомендуемый агент для работы с dbt

dbt Wizard — рекомендуемый ИИ-агент для разработки данных с соблюдением правил управления в dbt. Он охватывает полный цикл разработки — исследование, создание, проверку и выпуск — с опорой на граф зависимостей, тесты, контракты и определения метрик вашего проекта dbt.

Дополнительную информацию см. в разделах [Часто задаваемые вопросы об ИИ в dbt](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/dbt-ai-faqs.md#is-dbt-wizard-the-same-as-dbt-copilot), [Оплата](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/wizard-billing-faqs.md) и [Условия использования dbt](https://www.getdbt.com/terms-of-use).

Используйте dbt Copilot, чтобы изменять или генерировать запросы с помощью инструкций на естественном языке либо общаться с агентом Analyst для получения аналитических выводов на основе ваших данных.

Использовать dbt Copilot в Insights можно двумя способами:

* **Генерация SQL**: создавайте запросы в Insights с помощью инструкций на естественном языке, чтобы исследовать данные и выполнять запросы в интуитивно понятном интерфейсе с богатым контекстом. Подробнее см. в разделе [Создание запросов в dbt Insights](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/navigate-dbt-insights.md).

* **Агент dbt Copilot Analyst** [Бета-версия](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/product-lifecycles "Подробнее о статусе или тарифе"): задавайте вопросы, чтобы получать интеллектуальный анализ данных с автоматизированными рабочими процессами, аналитическими выводами в рамках установленных правил управления данными и практическими рекомендациями. Эта функция диалогового ИИ позволяет отправлять запросы на естественном языке и получать результаты анализа в реальном времени.

  Чтобы использовать агента Analyst, включите бета-функции в разделе **Account settings** > **Personal profile** > **Experimental features**. Инструкции по включению см. в разделе [Предварительный доступ к новым функциям платформы dbt](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/experimental-features.md).

  Примеры вопросов, которые можно задать агенту:

  * *В каком регионе мои продажи растут быстрее всего?*
  * *Какой была выручка в прошлом месяце?*
  * *Как мне оптимизировать маркетинговые расходы в следующем квартале?*
  * *Сколько у меня клиентов, в разбивке по типам клиентов?*

Агент dbt Copilot Analyst создает план анализа на основе вашего вопроса. Агент dbt Copilot Analyst:

1. Получает контекст, используя semantic models и метрики проекта.
2. Генерирует SQL-запросы на основе определений проекта.
3. Выполняет SQL-запрос и возвращает результаты с контекстом.
4. Анализирует и суммирует полученные инсайты, предоставляя развернутый ответ.

Агент может проходить эти шаги несколько раз, если не был получен полный ответ, что позволяет выполнять сложный многошаговый анализ.

Подробнее см. в разделе [dbt Copilot в Insights](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/analyst-agent.md).

[![dbt Copilot в Insights](/img/docs/dbt-insights/insights-copilot-tabs.png?v=2 "dbt Copilot в Insights")](#)dbt Copilot в Insights

## Возможности LSP

Следующие возможности Language Server Protocol (LSP) доступны для проектов, обновлённых до dbt v2:

* **Live CTE previews:** предварительный просмотр результата CTE для более быстрой валидации и отладки.

  [![Предварительный просмотр CTE в Insights](/img/docs/dbt-insights/preview-cte.png?v=2 "Предварительный просмотр CTE в Insights")](#)Предварительный просмотр CTE в Insights

* **Real-time error detection:** автоматическая валидация SQL-кода для обнаружения ошибок и предупреждений без обращения к хранилищу данных. Включает как ошибки dbt (например, некорректный `ref`), так и SQL‑ошибки (например, неверное имя колонки или синтаксис SQL).

  [![Обнаружение ошибок в реальном времени](/img/docs/dbt-insights/sql-validation.png?v=2 "Обнаружение ошибок в реальном времени")](#)Обнаружение ошибок в реальном времени

* **`ref` suggestions:** автодополнение имён моделей при использовании функции `ref()` для ссылок на другие модели проекта.

  [![Подсказки ref в Insights](/img/docs/dbt-insights/ref-autocomplete.png?v=2 "Подсказки ref в Insights")](#)Подсказки ref в Insights

* **Hover insights:** просмотр контекста по таблицам, колонкам и функциям без выхода из кода. При наведении курсора на элемент SQL отображаются детали, такие как имена колонок и типы данных.

  [![Пример сведений о колонке](/img/docs/dbt-insights/column-info.png?v=2 "Пример сведений о колонке")](#)Пример сведений о колонке

  [![Пример сведений о колонке](/img/docs/dbt-insights/column-hover.png?v=2 "Пример сведений о колонке")](#)Пример сведений о колонке