查询指标视图

可以通过任何连接到 SQL 仓库的 SQL 编辑器或运行受支持运行时的计算资源，像查询标准视图一样查询指标视图。指标视图支持灵活的分组和筛选，因此可以在运行时分析维度的任意组合中的度量值，而无需预先计算每个聚合。此页上的查询演示了常见的查询模式。

查询度量值和维度

指标视图查询中的所有度量值都必须使用 MEASURE 聚合函数。有关完整详细信息和语法，请参阅 measure 聚合函数。

注释

若要从指标视图中选择所有维度和度量值，请显式列出每个维度，并使用聚合函数包装每个度量 MEASURE() 值。由于度量值要求 MEASURE() 函数正确计算，因此必须指定单独的列，而不是使用 SELECT *。

使用分组进行查询

SELECT
  `Order Month`,
  `Order Status`,
  MEASURE(`Order Count`),
  MEASURE(`Total Revenue`)
FROM orders_metric_view
GROUP BY ALL
ORDER BY `Order Month`;

使用筛选进行查询

SELECT
  o_orderpriority,
  MEASURE(`Total Revenue`),
  MEASURE(`Total Revenue per Customer`)
FROM orders_metric_view
WHERE `Order Status` = 'Fulfilled'
GROUP BY o_orderpriority;

与其他表一起查询

指标视图不能在查询时与其他表直接联接。若要将指标视图与其他表联接，请将指标视图查询包装在 CTE 中，然后联接 CTE 结果：

WITH orders AS (
  SELECT
    o_custkey,
    MEASURE(`Order Count`) AS order_count,
    MEASURE(`Total Revenue`) AS total_revenue
  FROM orders_metric_view
  GROUP BY o_custkey
)
SELECT
  c.c_mktsegment,
  orders.order_count,
  orders.total_revenue
FROM orders
JOIN samples.tpch.customer c ON orders.o_custkey = c.c_custkey
ORDER BY c.c_mktsegment;

查看指标视图定义和元数据

以下查询返回指标视图的完整 YAML 定义，包括度量值、维度、联接和代理元数据。 AS JSON 参数是可选的。有关完整的语法详细信息，请参阅 JSON 格式的输出。

DESCRIBE TABLE EXTENDED <catalog.schema.metric_view_name> AS JSON

完整的 YAML 定义显示在结果的 “查看文本 ”字段中。每列都包含一个保存代理元数据的 元数据 字段。

在工具中利用指标视图

还可以在Azure Databricks工作区和外部工具中使用指标视图：

工具	说明
AI/BI 数据仪表板	使用指标视图提供准确的可解释分析。函数 `MEASURE()` 会自动应用，代理元数据（如同义词、显示名称和格式）显示在 UI 中。
警报	在超过阈值时监视指标视图度量值和触发通知。
查询分析	使用查询配置文件对指标视图查询进行故障排除和优化。
JDBC 和 ODBC	通过 JDBC 和 ODBC 连接访问指标视图。元数据 API 向外部 BI 和分析工具公开指标视图结构。
Power BI	使用 BI 兼容模式直接从Power BI查询指标视图。
Excel外接程序	使用 Databricks Excel 外接程序从Microsoft Excel查询指标视图。

后续步骤

Last updated on 2026-04-17

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