Навигация по интерфейсу dbt Insights

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, которое содержит кнопки Bookmark (значок), Develop и Run.
3. Панель результатов запроса, 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, которое содержит значки Catalog, Bookmark, Query history и dbt Copilot.

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.
• Develop: откройте Studio IDE, 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

   Результаты отображаются на вкладке Data

   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

Вкладка Chart 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

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, 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.

Модальное окно с параметрами закладки запроса

Управление закладками запросов

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

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, Оплата и Условия использования dbt.

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.

• Агент dbt Copilot Analyst Бета-версия: 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.

  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.

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

• 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

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

  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

  Пример сведений о колонке

Нашли ошибку?

Создать GitHub Issue