Пользовательский анализ и SQL-конфигуратор

Расстояние по формуле Custom Analysis & SQL Configurator обеспечивает прямой доступ к базе данных для пользовательского анализа парка помимо стандартных отчетов. Пишите SQL-запросы, исследуйте весь набор данных и создавайте интерактивные визуализации в одном интегрированном интерфейсе.

Обзор интерфейса

Рабочая область SQL Configurator состоит из 3 основных разделов:

1. Просмотр схемы базы данных - Просматривайте структуру таблиц и нажимайте на схемы для интерактивного исследования связей на dbdiagram.io

2. Панель выполнения SQL-запросов - Пишите PostgreSQL-запросы и просматривайте результаты с мгновенной обратной связью

3. Интерактивный интерфейс визуализации - Преобразуйте результаты запроса в диаграммы с помощью функционала перетаскивания

Структура ваших данных

Влияние конфигурации: Ваша система обрабатывает разные категории данных в зависимости от настроек конфигурации. Если ожидаемые таблицы кажутся недоступными, проверьте настройки категорий данных в системной конфигурации.

Ваши данные PTL представлены в двух основных схемах, организованных по источнику и назначению:

raw_business_data	raw_telematics_data
Организационная и операционная информация. - Основные сущности: users, devices, objects, vehicles, employees - Операционные данные: tasks, forms, zones, places, garages - Справочные данные: models, entities, status information - Таблицы связей: vehicle-driver assignments, user-zone mappings	Отслеживание GPS в реальном времени, показания датчиков и состояние устройств - tracking_data_core: GPS-координаты, скорость, высота, данные событий - inputs: Показания датчиков (топливо, температура, напряжение) - states: Индикаторы состояния устройства (зажигание, двери, режимы работы)

Для получения сведений о схемах данных, доступных в вашем DataHub, см. Обзор схемы.

Создание визуализаций из результатов запроса

Преобразуйте результаты SQL-запросов в интерактивные визуализации с помощью структурированного рабочего процесса:

1

Проверьте конфигурацию данных

Убедитесь, что все необходимые категории данных включены в настройках системы:

1. Перейдите в Панель конфигурации PTL в левой боковой панели

2. Проверьте, что необходимые категории данных (Данные отслеживания, Входы, Состояния) включены для ваших аналитических задач

3. Если требуются изменения, обновите конфигурацию и рассмотрите возможность запуска загрузки исторических данных для ретроактивного применения

2

Разработайте и выполните запрос

В Панель выполнения SQL-запросов:

1. Напишите ваш аналитический запрос, используя синтаксис PostgreSQL и требования к форматированию, указанные выше

2. Включите соответствующие имена полей, преобразования данных и фильтрацию для нужд визуализации

3. Нажмите Выполнить чтобы запустить запрос и сгенерировать набор данных

4. Просмотрите результаты, чтобы убедиться в качестве данных и ожидаемом формате вывода

3

Доступ к интерфейсу визуализации

После успешного выполнения запроса:

1. Переключитесь на Визуализация вкладку, которая появляется над результатами вашего запроса

2. Результаты вашего запроса автоматически становятся доступными как поля данных в интерфейсе визуализации

3. Загрузится интерактивный конструктор диаграмм с вашим набором данных, готовым для создания визуализаций перетаскиванием

4

Создавайте интерактивные визуализации

Используйте интерфейс визуализации для построения диаграмм:

1. Перетаскивайте поля из результатов запроса в области конфигурации диаграммы (ось X, ось Y, фильтры, цвета)

2. Выбирайте подходящие типы визуализации в зависимости от характеристик данных и целей анализа

3. Применяйте фильтры и стилизацию для уточнения визуального представления

4. Экспортируйте готовые визуализации в нескольких форматах (PNG, SVG, CSV, base64) для обмена и отчетности\

Детальное руководство по визуализации: Полные пошаговые инструкции по созданию диаграмм изложены в Создайте пользовательские визуализации.

Советы по разработке запросов

Раскройте разделы ниже, чтобы ознакомиться с рекомендованными практиками работы с запросами в SQL Configurator.

Требования к формату данных для телематического анализа

Ваши телематические данные используют хранение в виде масштабированных целых чисел, требующее преобразования:

Тип данных	Формат хранения	Требуется преобразование
GPS-координаты	Масштабированные целые числа	Разделите на 10 000 000 для получения десятичных градусов
Значения скорости	Целочисленный формат	Разделите на 100 для км/ч
Метки времени	Два варианта	Используйте device_time для событий, platform_time для обработки

Оптимизация производительности и качества данных

Основные практики для надежного анализа:

• Применяйте фильтрацию по времени: Уменьшает размер набора данных и улучшает время отклика с помощью WHERE device_time > now() - INTERVAL '7 days'

• Используйте индексированные поля: Включайте device_id и device_time в условиях WHERE для оптимальной производительности запросов

• Проверяйте диапазоны данных: Фильтруйте границы координат и скорости, чтобы выявлять аномальные показания

• Проверяйте связи: Перекрестно проверяйте бизнес-связи данных, чтобы убедиться, что объединения (JOIN) дают ожидаемые результаты

• Управляйте наборами результатов: Добавляйте соответствующие LIMIT-операторы для исследовательских запросов, чтобы избежать проблем с производительностью

• Обрабатывайте пропуски данных: Ожидайте нормальные вариации, такие как разрывы связи при плохих условиях сигнала

Ожидаемые характеристики данных: Показания датчиков требуют периодической проверки калибровки, а недавние данные могут все еще обрабатываться во время анализа в реальном времени.

Шаблоны анализа между схемами

Объединяйте организационные и трекинговые данные для получения всесторонних инсайтов:

• Интеграция бизнес-данных и телематики: Выполняйте JOIN по device_id как первичному ключу связи между схемами

• Корреляция сотрудников и транспортных средств: Связывайте через отношения таблицы objects для анализа продуктивности

• Интерпретация показаний датчиков: Используйте таблицу описания description_parameters для перевода кодированных значений в читаемые метки

• Географический анализ: Объединяйте координаты отслеживания с определениями зон для получения операционных инсайтов

Пример: Полный обзор парка с LEFT JOIN

При анализе операций парка часто требуется видеть все транспортные средства независимо от их текущего статуса активности. Этот пример демонстрирует, как LEFT JOIN сохраняет полные записи по транспортным средствам даже при отсутствии данных отслеживания или назначений водителей.

-- Показать все транспортные средства с назначениями водителей и последней активностью
SELECT 
    o.object_label as vehicle_name,
    e.first_name || ' ' || e.last_name as assigned_driver,
    MAX(t.device_time) as last_seen,
    COUNT(t.device_id) as tracking_points_7days
FROM raw_business_data.objects o
LEFT JOIN raw_business_data.employees e ON o.object_id = e.object_id  
LEFT JOIN raw_telematics_data.tracking_data_core t ON o.device_id = t.device_id
    AND t.device_time > CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
GROUP BY o.object_label, e.first_name, e.last_name
ORDER BY last_seen DESC NULLS LAST;

Ключевая идея: LEFT JOIN обеспечивает появление всех транспортных средств в результатах, даже при отсутствии недавнего отслеживания или назначений водителей.

Примеры запросов: Полные шаблоны для конкретных сценариев использования доступны в SQL Recipe Book.

Дальнейшие шаги

• Создайте пользовательские визуализации - Полный процесс создания диаграмм и визуального анализа

• SQL Recipe Book - Продвинутые паттерны запросов, организованные по аналитическим сценариям

• Документация уровня Bronze - Полная справочная информация по схеме базы данных и определению полей

Аналитика для продакшн: Для отчетности и дашбордов корпоративного масштаба рассмотрите специализированные BI-инструменты, которые подключаются напрямую к вашему экземпляру PTL для повышения масштабируемости и возможностей совместной работы. Подробнее см. в Выбор инструментов BI.