Пользовательский анализ и SQL-конфигуратор

Схема Custom Analysis & SQL Configurator включает прямой доступ к базе данных для пользовательского анализа парка за пределами стандартных отчётов. Пишите SQL-запросы, исследуйте полный набор данных и создавайте интерактивные визуализации в едином интегрированном интерфейсе.

Обзор интерфейса

Рабочее пространство SQL Configurator состоит из 3 основных разделов:

1. Обозреватель схемы базы данных - Просмотр структур таблиц и переход по схемам для интерактивного изучения 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 графики с помощью функции перетаскивания

Ваша структура данных

Влияние конфигурации: Ваша система обрабатывает разные категории данных в зависимости от настроек конфигурации. Если ожидаемые таблицы недоступны, 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 оперативная информация. - Основные сущности: users, devices, objects, vehicles, employees - Оперативные данные: tasks, forms, zones, places, garages - Справочные данные: models, entities, status information - Таблицы связей: назначения водителей для транспортных средств, соответствия пользователей зонам	Отслеживание GPS в реальном времени, показания датчиков и статус устройств - tracking_data_core: GPS-координаты, скорость, высота, данные событий - inputs: Показания датчиков (топливо, температура, напряжение) - states: Индикаторы статуса устройства (зажигание, двери, режимы работы)

Для деталей о схемах данных, доступных в вашем IoT Query, см. Обзор схемы.

Создание визуализаций из результатов запроса

Преобразуйте результаты SQL-запросов в интерактивные визуализации через структурированный рабочий процесс:

1

Проверьте конфигурацию данных

Проверьте, что все требуемые категории данных включены в настройках системы:

1. Перейдите в Конфигурация PTL в левой боковой панели

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

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

2

Разрабатывайте и выполняйте запрос

В Панель выполнения SQL-запросов:

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

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

3. Нажмите Выполнить чтобы запустить запрос и сгенерировать набор данных

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

3

Доступ к интерфейсу визуализации

После успешного выполнения запроса:

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

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

3. Конструктор интерактивных графиков загружается с вашим набором данных, готовым для создания визуализаций методом перетаскивания

4

Создавайте интерактивные визуализации

Используйте интерфейс визуализации для построения графиков:

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

2. Выбирайте подходящие типы визуализаций на основе характеристик данных и целей анализа

3. Применяйте фильтры и стиль для уточнения визуального представления

4. Экспортируйте готовые визуализации в нескольких форматах (PNG, SVG, CSV, base64) для совместного использования и отчётности\

Подробное руководство по визуализации: Полные пошаговые инструкции по созданию графиков описаны в Создайте настраиваемые визуализации.

Советы по разработке запросов

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

Требования к формату данных для телематики

Ваши телематические данные хранятся в виде масштабированных целых чисел, требующих преобразования:

Тип данных	Формат хранения	Требуется преобразование
GPS-координаты	Масштабированные целые	Разделить на 10 000 000 для получения десятичных градусов
Значения скорости	Целочисленный формат	Разделить 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 надёжного 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 клаузулы WHERE для оптимальной производительности запросов

• Проверяйте диапазоны данных: Фильтруйте границы координат и скорости для выявления аномальных показаний

• Проверяйте связи: Сверяйте бизнес-отношения данных, чтобы убедиться, что JOIN-ы дают ожидаемые результаты

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

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

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

Шаблоны анализа между схемами

Комбинируйте организационные и трекинговые данные для всесторонних выводов:

• Интеграция бизнес- и телематических данных: Выполняйте JOIN, используя device_id в качестве ключа основного отношения между схемами

• Корреляция сотрудник—транспортное средство: Подключайтесь через связи таблицы objects для анализа производительности

• Интерпретация датчиков: Используйте справочную таблицу description_parameters для преобразования закодированных значений в читаемые метки

• Географический анализ: Сочетайте координаты трекинга с определениями зон для оперативной аналитики

Пример: Общий обзор парка с LEFT JOIN

При анализе работы парка часто требуется видеть все транспортные средства независимо от их текущего статуса активности. Этот пример демонстрирует, как LEFT JOIN сохраняет полные записи о транспортных средствах даже при отсутствии данных трекинга 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;

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

Примеры запросов: Полные шаблоны, ориентированные на конкретные сценарии использования, доступны в SQL Recipe Book.

Дальнейшие шаги

• Создайте настраиваемые визуализации - Полный процесс создания графиков и визуального анализа

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

• Документация по бронзовому слою - Полная справочная документация по схеме базы данных и определениям полей

Аналитика для продакшна: Для корпоративной отчётности и панелей мониторинга рассмотрите использование специализированных BI-инструментов, которые подключаются напрямую к вашему экземпляру PTL для улучшенной масштабируемости и возможностей совместной работы. Узнайте больше в Выбор инструментов BI.