Пользовательский анализ и конфигуратор SQL

Узел Настраиваемый анализ и SQL-конфигуратор обеспечивает прямой доступ к базе данных для пользовательского анализа автопарка сверх стандартных отчетов. Пишите SQL-запросы, исследуйте весь набор данных и создавайте интерактивные визуализации в едином интегрированном интерфейсе.

Обзор интерфейса

Рабочая область SQL Configurator состоит из 3 основных разделов:

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

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

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

Структура ваших данных

Влияние конфигурации: Ваша система обрабатывает различные категории данных в зависимости от настроек конфигурации. Если ожидаемые таблицы недоступны, проверьте настройки категории данных в системной конфигурации.

Ваши данные PTL отображаются через две основные схемы, организованные по источнику и назначению:

raw_business_data	raw_telematics_data
Организационная и операционная информация. - Основные сущности: пользователи, устройства, объекты, транспортные средства, сотрудники - Операционные данные: задачи, формы, зоны, места, гаражи - Справочные данные: модели, сущности, информация о статусах - Таблицы связей: назначения транспортных средств водителям, сопоставления пользователей и зон	Отслеживание GPS в реальном времени, показания датчиков и статус устройства - tracking_data_core: GPS-координаты, скорость, высота, данные событий - inputs: Показания датчиков (топливо, температура, напряжение) - states: Индикаторы состояния устройства (зажигание, двери, режимы работы)

Подробности о схемах данных, доступных в вашем IoT Query, 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 вашей системы:

1. Перейдите в Конфигурация PTL в левой боковой панели

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

3. Если требуются изменения, обновите конфигурацию и при необходимости выполните загрузку исторических данных для ретроактивного применения

2

Разработайте и выполните ваш запрос

В Панель выполнения SQL-запросов:

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

2. Укажите соответствующие имена полей, преобразования данных и фильтрацию в соответствии с вашими потребностями визуализации

3. Нажмите Execute чтобы выполнить запрос и сформировать набор данных

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

3

Откройте интерфейс визуализации

После успешного выполнения вашего запроса:

1. Переключитесь на вкладку Визуализация которая появится над результатами вашего запроса

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

3. Интерактивный конструктор диаграмм загружается вместе с вашим набором данных, готовым к созданию визуализаций перетаскиванием

4

Создавайте интерактивные визуализации

Используйте интерфейс визуализации для построения диаграмм:

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

2. Выбирайте подходящие типы визуализаций на основе 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\

Подробное руководство по визуализации: Полные пошаговые инструкции по созданию диаграмм приведены в Создавайте пользовательские визуализации.

Советы по разработке запросов

Разверните разделы ниже, чтобы узнать рекомендуемые практики работы с запросами в SQL Configurator.

Требования к формату данных для телематического анализа

Ваши телематические данные используют хранение целых чисел с масштабированием, которое требует преобразования:

Тип данных	Формат хранения	Требуемое преобразование
GPS-координаты	Масштабированные целые числа	Разделите на 10 000 000 для получения десятичных градусов
Значения скорости	Целочисленный формат	Разделите на 100 для получения 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 : Изучите исходные схемы ( device_time в предложения WHERE для оптимальной производительности запроса

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

• Проверяйте связи: Сопоставляйте бизнес-связи данных, чтобы убедиться, что соединения дают ожидаемые результаты

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

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

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

Шаблоны межсхемного анализа

Объединяйте организационные и трекинговые данные для получения комплексных выводов:

• Интеграция бизнеса и телематики: Выполняйте соединение, используя device_id в качестве основного ключа связи между схемами

• Сопоставление сотрудника и транспортного средства: Связывайте через отношения таблицы объектов для анализа продуктивности

• Интерпретация датчиков: Используйте справочную таблицу description_parameters для преобразования кодированных значений в понятные метки

• Географический анализ: Объединяйте координаты трекинга с определениями зон для получения операционной аналитики

Пример: Полный обзор автопарка с LEFT JOIN

При анализе операций автопарка вам часто нужно видеть все транспортные средства независимо от их текущего статуса активности. В этом примере показано, как LEFT JOIN сохраняет полные записи о транспортных средствах, даже если отсутствуют данные трекинга или назначения водителей.

-- Показывать 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;

Ключевой вывод: LEFT JOIN гарантирует, что все транспортные средства отображаются в результатах, даже при отсутствии недавнего трекинга или назначений водителей.

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

Обработка потоковых данных не поддерживается.

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

• SQL Recipe Book - Расширенные шаблоны запросов, организованные по аналитическим сценариям

• Документация бронзового слоя - Полная справка по схеме базы данных и определения полей

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