DBeaver
 sql >> Baza danych >  >> Database Tools >> DBeaver

Śledź ISS za pomocą SAP Data Intelligence i SAP HANA:Przechowuj i analizuj dane

Ten przykład jest używany jako demonstracja w sesji INT105 – Buduj potoki danych za pomocą SAP Data Intelligence na SAP TechEd 2020. Serdecznie zapraszamy do przyłączenia się do tej sesji i obejrzenia demonstracji. Ale nie jest to warunek wstępny, jeśli chcesz kontynuować ten post.

W poprzednim poście rozpoczęliśmy tworzenie potoku danych w SAP Data Intelligence w celu przyswajania dane z punktu końcowego API i do przekształcenia dane z formatu zakodowanego TLE do czytelnego ładunku JSON. Teraz czas załadować te dane, a my do tego użyjemy SAP HANA, edycja ekspresowa.

Ok, kontynuujmy naszą podróż…

Dodaj konfigurację połączenia SAP HANA

Przejdźmy do aplikacji Zarządzanie połączeniami w SAP Data Intelligence.

W default dzierżawca instancji próbnej, możesz połączyć HANA_LOCALHOST pośród innych. Może to być dobra opcja do zabawy, jeśli chcesz odczytywać/zapisywać dane z SAP HANA z w ramach Próbna instancja Data Intelligence. Ale w naszym przypadku chcę mieć dostęp do danych w SAP HANA db również od innych klientów zewnętrznych.

Stwórzmy kolejne połączenie. Jak wspomniałem, będzie to hostowana w chmurze instancja SAP HANA, edycja ekspresowa. Nazwę go MyHXE_HXE_SYSTEM .

Możesz zobaczyć, że włączam Use TLS opcja włączona. Lepiej być bezpiecznym, niż żałować.

Testuj połączenie zakończyło się sukcesem, więc pozwól mi Tworzyć tej konfiguracji.

Sprawdź obiekty w Eksploratorze metadanych

Teraz, gdy połączenie zostało utworzone, sprawdźmy je w aplikacji Metadata Explorer. Jeśli nie znasz Eksploratora metadanych, polecam najpierw zapoznać się z samouczkami:

  • Używaj, odkrywaj i profiluj dane za pomocą SAP Data Intelligence, wersja próbna

W aplikacji przejdź do Katalog> Przeglądaj połączenia…

… a potem do naszego połączenia (w moim przypadku jest to MyHXE_HXE_SYSTEM ) i do SYSTEM schemat. W moim systemie na razie jest pusty.

Dodaj operatora SAP HANA do potoku danych

Wracając do aplikacji Modeler i naszego wykresu utworzonego w poprzednim poście, dodajmy operatora SAP HANA Client do potoku danych.

Podłącz out ostatniego podsłuchu port do data klienta HANA port.

Skonfigurujmy operatora, definiując następujące parametry:

  • Nazwa:ISS locs to SAP HANA
  • Połączenie:MyHXE_HXE_SYSTEM z Menedżera połączeń
  • Nazwa tabeli:"ISS_TRACK"
  • Kolumny tabeli:[{"name":"TSTMP","type":"SECONDDATE"},{"name":"LAT","type":"DOUBLE"},{"name":"LON","type":"DOUBLE"},{"name":"ALT","type":"INTEGER"}]
  • Format wejściowy:JSON
  • Tryb wstawiania:WSTAW
  • Inicjalizacja tabeli:Utwórz
  • Wyjście dziesiętne:Liczba zmiennoprzecinkowa
  • Zakończ w przypadku błędu:Fałsz

Konfiguracja JSON kolumn tabeli powinna pozwolić nam zobaczyć ładny widok formularza po otwarciu w podglądzie szczegółów tabeli.

Po zakończeniu tej dodatkowej konfiguracji nadszedł czas na zapisanie i wykonanie wykresu.

A kiedy już działa…

Sprawdź ISS_TRACK obiekt w Eksploratorze metadanych

Wróć do Eksploratora metadanych. W razie potrzeby odśwież ekran, aby zobaczyć zmiany w SYSTEM schemat MyHXE_HXE_SYSTEM połączenie.

Powinieneś zobaczyć ISS_TRACK obiekt typu „Tabela”.

Przejdź do arkusza informacyjnego tego obiektu i przełącz się do widoku Podgląd danych. Powinieneś zobaczyć dane wstawione przez uruchomiony wykres.

Pozwól wykresowi działać przez co najmniej 10 minut, aby zebrać trochę danych.

Eksploracja danych w SAP HANA

Po zebraniu co najmniej 10 minut danych możemy zatrzymać wykonywanie wykresu i przejść do eksploracji danych w SAP HANA.

Jeśli śledziłeś moje poprzednie posty, to wiesz, że dzięki Mathiasowi Kemeterowi lubię używać menedżera bazy danych DBeaver dzięki jego ładnej wbudowanej wizualizacji danych przestrzennych.

Przyjrzyjmy się, jaką ścieżkę przebył ISS, kiedy uruchamiałem wykres zbierający dane.

SELECT UTCTOLOCAL("TSTMP") AS "TSTMP", "LON", "LAT", "ALT", 
SECONDS_BETWEEN (UTCTOLOCAL("TSTMP"), NOW()) AS "Sec_Ago", 
NEW ST_POINT('Point Z('||"LON"||' '||"LAT"||' '||"ALT"||')',4326) AS "Loc3D"
FROM "ISS_TRACK";

Obliczmy „prędkość względem ziemi” satelity — tak, jakby poruszał się po powierzchni Ziemi — według ostatniego zarejestrowanego znacznika czasu.

SELECT TOP 1
  UTCTOLOCAL ("TSTMP", 'CET') as TIMECET,
  ROUND(IFNULL(NEW ST_Point('POINT ('||"LON"||' '||"LAT"||')', 4326).ST_Distance
  (NEW ST_Point('POINT ('||LAG("LON", 1, "LON") OVER (ORDER BY "TSTMP")||' '||LAG("LAT", 1, "LAT") OVER (ORDER BY "TSTMP")||')', 4326), 'kilometer')/
  SECONDS_BETWEEN (LAG("TSTMP", 1) OVER (ORDER BY "TSTMP"),"TSTMP"), 0), 2) AS "KMpS"
FROM
	(SELECT TOP 2 
		UTCTOLOCAL("TSTMP") AS "TSTMP", "LON", "LAT", "ALT", 
		SECONDS_BETWEEN (UTCTOLOCAL("TSTMP"), NOW()) AS "Sec_Ago", 
		NEW ST_POINT('Point Z('||"LON"||' '||"LAT"||' '||"ALT"||')',4326) AS "Loc3D"
	FROM "SYSTEM"."ISS_TRACK"
	ORDER BY "TSTMP" DESC)
ORDER BY "TSTMP" DESC

6,33 kilometrów na sekundę. Bez mandatu za przekroczenie prędkości!


No
  1. DBeaver
  2.   
  3. phpMyAdmin
  4.   
  5. Navicat
  6.   
  7. SSMS
  8.   
  9. MySQL Workbench
  10.   
  11. SQLyog
  1. Tydzień przed 5.2

  2. Jak pobrać i zainstalować DBeaver

  3. Praca z danymi ODBC w DBeaver

  4. DBeaver 21,2

  5. Ostatnie dni starych cen