Demo passo a passo - Da inserção de dados à realização de consultas


Siga este guia rápido para aprender como o SlicingDice funciona usando SQL ou nossa API.



Para começarmos, selecione abaixo como gostaria de testar o SlicingDice: utilizando SQL ou API (JSON).

Para ter uma experiência personalizada e melhor com este guia, selecione abaixo o caso de uso que mais se assemelha ao seu.

Como você selecionou {{ useCase.name }} como seu caso de uso, considere que você tem os dados da planilha abaixo e que você quer inseri-los no SlicingDice.





Linhas da tabela

As linhas estão identificando as entidades. Uma entidade é basicamente a "quem" os dados serão associados e armazenados no SlicingDice. Elas são como a "chave primária" em bancos de dados relacionais.

Colunas de atributo

Colunas que armazenam dados não associados a data/tempo.
Exemplo: armazenando o valor Jeff para a coluna de atributo Name. Nesse caso a coluna e o nome não estão associados a um dia e horário.

Colunas de evento

São colunas que armazenam dados associados a uma data e tempo.
Exemplo: adicionando o valor Add to Cart na data 2017-06-01 a coluna de evento Clicks. Neste caso nós precisamos saber quando o evento aconteceu.


Se você adicionar uma nova coluna ou uma nova linha à planilha acima, ela irá automaticamente atualizar a solicitação JSON abaixo.
Antes de prosseguir e apertar o botão Inserir Dados, adicione alguns valores à planilha ou modifique os que já estão lá.


Representação JSON

Como pode ver abaixo, os dados da planilha estão agora representados como uma solicitação JSON, que é o formato que utilizamos para inserir dados no SlicingDice.



Representação SQL

Como pode ver abaixo, os dados da planilha estão agora representados como uma solicitação SQL, que é o formato que utilizamos para inserir dados no SlicingDice.



Agora que seus dados estão inseridos no SlicingDice, clique em qualquer uma das perguntas abaixo para ver uma consulta de exemplo.
Se você preferir, pode utilizar essa informação abaixo para realizar consultas usando qualquer client SQL, como Workbench/J,saiba mais neste link.

URL / Host de Conexão: jdbc:slicingdice:APIKeys={{ apiKey }};
Usuário: Deixe em branco.
Senha: Deixe em branco.


{{ useCase.resultQueryQuestion }}

Para responder a essa pergunta, vamos usar o resultado de extração de dados, um tipo de consulta.

Como você pode ver abaixo, quando usamos o tipo de consulta resultado de extração de dados, você seleciona as entidades que serão coletadas como parâmetro da consulta e depois, usando os parâmetros da coluna.


{{ useCase.countEntitiesQuestion }}

Para responder a essa pergunta, vamos usar count entities, um tipo de consulta, para que você possa saber quantas entidades únicas(distintas) satisfazem as condições da consulta.


{{ useCase.countEventsQuestion }}

A proposição acima basicamente pergunta quantas vezes um evento específico aconteceu dentro de certo período de tempo, então você deve usar count events, um tipo de consulta,já que esse tipo de consulta mostra o número de vezes que alguns dados foram inseridos em colunas de evento.


{{ useCase.singleLevelAggregationQuestion }}

Para responder a essa pergunta vamos usar um dos mais poderosos tipos de consultas suportado pelo SlicingDice, aggregations.

Aggregations são muito poderosas para gerar insight dos dados, pois calculam métricas como máximo, mínimo, soma, média e também podem cruzar dados de diferentes colunas para gerar tabelas pivô.

Usaremos single level aggregation para consultar a pergunta acima.


{{ useCase.multiLevelAggregationQuestion }}

Usaremos multi-level aggregation para responder a essa consulta acima. Essa consulta basicamente irá pega todos os Top X valores para a coluna A e cruzá-los com todos os valores disponível na coluna B, para encontrar o final Top Z e a quantidade de entidades equivalente.


{{ useCase.filteredAggregationQuestion }}

Essa é uma consulta analítica realmente poderosa e para ser respondida usaremos um filtro e uma métrica num date histogram aggregation. Basicamente isso significa que vamos primeiro filtrar as entidades em que queremos executar as agregações, depois vamos definir a métrica que queremos ver e finalmente definir para qual período de tempo queremos calcular essa métrica.


{{ useCase.resultWithMetricsQuestion }}

Na pergunta acima você está requisitando a consulta de dados que você armazenou no Slicingdice, mas também calculando algumas métricas.Para fazer isso, você pode usar resultado de extração de dados, um tipo de consulta como na primeira pergunta. No entanto, agora você irá adicionar parâmetros, que vão permitir que você calcule métricas enquanto retorna dados.



Confira estas ferramentas dinâmicas bem legais que preparamos e brinque um pouco mais para consolidar o aprendizado sobre inserir dados e realizar consultas no SlicingDice.



Se você quiser revisar o procedimento para inserção de dados e realização de consultas de forma mais detalhada, nós recomendamos que você leia as páginas Como inserir dados e Como fazer consultas da nossa documentação.

Vamos conversar sobre seus desafios?

O Painel de Controle do SlicingDice


Sabemos o quanto é chato ter que criar uma conta em qualquer novo serviço que aparece apenas para poder testar, por isso, não queremos que você sofra com esse incômodo.

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