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쿼리 시각화 및 레거시 대시보드 만들기

  • 아티클

이 자습서에서는 샘플에서 뉴욕시 택시 데이터 세트를 사용합니다. Databricks SQL에서 SQL 편집기를 사용하여 여러 쿼리 각각에 대한 시각화를 만든 다음, 이러한 시각화를 사용하여 대시보드를 만드는 방법을 보여 줍니다. 또한 대시보드의 각 시각화에 대한 대시보드 매개 변수를 만드는 방법도 보여 줍니다.

Important

  • Databricks는 AI/BI 대시보드(이전의 Lakeview 대시보드)를 사용하는 것이 좋습니다. 이전에 Databricks SQL 대시보드라고도 하는 이전 버전의 대시보드를 이제 레거시 대시보드라고 합니다. Databricks는 새 레거시 대시보드를 만들지 않는 것이 좋습니다.

지원 종료 타임라인:

  • 2025년 4월 7일: 레거시 버전의 대시보드에 대한 공식 지원이 종료됩니다. 중요한 보안 문제 및 서비스 중단만 해결됩니다.

  • 2025년 11월 3일: Databricks는 지난 6개월 동안 액세스되지 않은 레거시 대시보드 보관을 시작합니다. 보관된 대시보드는 더 이상 액세스할 수 없으며 보관 프로세스는 롤링 방식으로 수행됩니다. 적극적으로 사용되는 대시보드에 대한 액세스는 변경되지 않습니다.

    Databricks는 고객과 협력하여 2025년 11월 3일 이후에 활성 레거시 대시보드에 대한 마이그레이션 계획을 개발할 것입니다.

  • 마이그레이션 도구 또는 REST API를 사용하여 레거시 대시보드를 변환합니다. 기본 제공 마이그레이션 도구 사용에 대한 지침은 AI/BI 대시보드에 레거시 대시보드 복제를 참조하세요. REST API를 사용하여 대시보드를 만들고 관리하는 방법에 대한 자습서는 대시보드 자습서를 참조하세요.

SQL 편집기를 사용하여 Databricks SQL에 연결

  1. 사이드바에서 새 아이콘새 클릭하고 쿼리선택합니다.

    SQL 편집기를 엽니다.

  2. 웨어하우스를 선택합니다.

    쿼리를 처음 만들 때 사용 가능한 SQL 웨어하우스 목록이 사전순으로 표시됩니다. 다음에 쿼리를 만들 때 마지막으로 사용한 Warehouse가 선택됩니다.

  3. 서버리스 Starter Warehouse를 클릭합니다. 이 웨어하우스는 빠르게 시작하는 데 도움이 되도록 자동으로 만들어집니다. 작업 영역에 서버리스를 사용하도록 설정하지 않은 경우 Starter Warehouse를 선택합니다. SQL Warehouse를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL Warehouse 만들기를 참조하세요.

픽업 시간 분포 쿼리

  1. SQL 편집기에서 새 쿼리 창에 다음 쿼리를 붙여넣어 택시 승차 분포를 시간 단위로 반환합니다.

    SELECT
date_format(tpep_pickup_datetime, "HH") AS `Pickup Hour`,
count(*) AS `Number of Rides`
FROM
samples.nyctaxi.trips
GROUP BY 1

  2. Ctrl/Cmd + Enter를 누르거나 실행(1000)을 클릭합니다. 몇 초 후에 결과 창의 쿼리 아래에 쿼리 결과가 표시됩니다.

    제한 1000 쿼리가 최대 1000 행에서 반환되도록 모든 쿼리에 대해 기본적으로 선택됩니다. 제한 1000 설정을 사용하여 쿼리를 저장하는 경우 이 설정은 쿼리의 모든 실행(대시보드 내 포함)에 적용됩니다. 이 쿼리에 대한 모든 행을 반환하고 싶다면, LIMIT 드롭다운을 클릭하여 1000 선택을 취소할 수 있습니다. 행 수에 대해 다른 제한을 지정하려는 경우 선택한 값으로 쿼리에 LIMIT 절을 추가할 수 있습니다.

    쿼리 결과가 결과 탭에 표시됩니다.

  3. 저장을 클릭하고 쿼리를 Pickup hour로 저장합니다.

    첫 번째 쿼리 nyc taxi 쿼리의 결과

시간별 택시 승차 분포에 대한 시각화를 만듭니다.

  1. 결과 탭 옆에 있는 +를 클릭한 다음 시각화를 클릭합니다.

    시각화 편집기가 표시됩니다.

  2. 시각화 유형 드롭다운에서 막대가 선택되어 있는지 확인합니다.

  3. 시각화 이름을 Bar chart로 변경합니다.

  4. Y 열 드롭다운에 대해 Pickup Hour 지정되었는지 확인합니다.

  5. X 열 드롭다운에 대해 Number of Rides 및 Sum 지정되었는지 확인합니다.

    픽업 시간 분포

  6. 저장을 클릭합니다.

    저장된 차트가 SQL 편집기에 표시됩니다.

  1. SQL 편집기에서 +을 클릭하고 새 쿼리 만들기를 클릭합니다.

  2. 새 쿼리 창에 다음 쿼리를 붙여넣어 일일 요금 추세를 반환합니다.

     SELECT
  T.weekday,
  CASE
    WHEN T.weekday = 1 THEN 'Sunday'
    WHEN T.weekday = 2 THEN 'Monday'
    WHEN T.weekday = 3 THEN 'Tuesday'
    WHEN T.weekday = 4 THEN 'Wednesday'
    WHEN T.weekday = 5 THEN 'Thursday'
    WHEN T.weekday = 6 THEN 'Friday'
    WHEN T.weekday = 7 THEN 'Saturday'
    ELSE 'N/A'
  END AS day_of_week,
  T.fare_amount,
  T.trip_distance
FROM
  (
    SELECT
      dayofweek(tpep_pickup_datetime) as weekday,
      *
    FROM
      `samples`.`nyctaxi`.`trips`
  ) T

  3. 저장을 클릭하고 쿼리를 Daily fare to distance analysis로 저장합니다.

  1. 결과 탭 옆에 있는 +를 클릭한 다음 시각화를 클릭합니다.

    시각화 편집기가 표시됩니다.

  2. 시각화 유형 드롭다운에서 분산을 선택하십시오.

  3. 시각화 이름을 Fare by distance로 변경합니다.

  4. 일반 탭에서 X 열 값을 trip_distance 설정하고 Y 열 값을 fare_amount설정합니다.

  5. 그룹의 드롭다운에서 값을 day_of_week로 설정합니다.

  6. X축 탭에서 이름 값을 Trip distance (miles)설정합니다.

  7. Y축 탭에서 이름 값을 Fare Amount (USD)설정합니다.

  8. 저장을 클릭합니다.

    저장된 차트가 SQL 편집기에 표시됩니다.

    일일 요금 추세

이러한 시각화를 사용하여 대시보드 만들기

  1. 사이드바에서 새 아이콘새 클릭하고 레거시 대시보드선택합니다.

  2. 대시보드 이름을 NYC taxi trip analysis으로 설정하세요.

  3. 저장을 클릭합니다.

  4. 웨어하우스 선택 드롭다운 리스트에서 서버리스 스타터 웨어하우스를 선택합니다. 작업 영역에 서버리스를 사용하도록 설정하지 않은 경우 Starter Warehouse를 선택합니다.

  5. 추가 드롭다운 목록에서 시각화클릭합니다.

  6. 시각화 위젯 추가 창에서 원격 분석 쿼리에 대한 일일 요금을 선택합니다.

  7. 기존 시각화 목록에서 운임 거리를 선택합니다.

  8. 제목 텍스트 상자에 Daily fare trends를 입력합니다.

    시각화 추가 위젯

  9. 레거시 대시보드에 추가를 클릭합니다.

    일별 요금 추세 시각화가 대시바드 디자인 화면에 표시됩니다.

  10. 추가 드롭다운 목록에서 대시보드에 두 번째 위젯을 추가한 다음 시각화클릭합니다.

  11. 시각화 위젯 추가 창에서 픽업 시간 쿼리를 선택합니다.

  12. 기존 시각화 목록에서 세로 막대형 차트를 선택합니다.

  13. 제목 텍스트 상자에 Pickup hour distribution를 입력합니다.

  14. 레거시 대시보드에 추가를 클릭합니다.

  15. 대시보드에서 첫 번째 시각화의 너비와 일치하도록 이 시각화의 크기를 조정합니다.

  16. 편집 완료를 클릭합니다.

초기 대시보드

각 쿼리에 pickup 우편 번호 매개 변수 추가

  1. SQL 편집기에서 일일 요금에서 거리 분석 쿼리를 엽니다.

  2. pickup 우편 번호를 기준으로 쿼리를 필터링하려면 WHERE 쿼리에 다음 절을 추가하세요.

    WHERE
  pickup_zip IN ({{ pickupzip }})

  3. pickupzip 텍스트 상자에 10018를 입력한 다음 변경 사항 적용을 클릭하여 pickup 우편 번호 매개변수로 쿼리를 실행합니다.

  4. 저장을 클릭합니다.

  5. 픽업 시간 쿼리를 엽니다.

  6. WHERE 쿼리에 다음 절을 추가하여 pickup 우편 번호로 쿼리를 필터링합니다. 절 앞에 GROUP BY 절을 추가합니다.

       WHERE
     pickup_zip IN ({{ pickupzip }})

  7. pickupzip 텍스트 상자에 10018를 입력한 다음 변경 사항 적용을 클릭하여 pickup 우편 번호 필터로 쿼리를 실행합니다.

  8. 저장을 클릭합니다.

대시보드 매개 변수를 사용하도록 대시보드 업데이트

  1. NYC Taxi Trip 분석 대시보드를 엽니다.

    이제 각 시각화에는 픽업 우편 번호에 대한 매개 변수가 포함됩니다.

    위젯 - 매개 변수

  2. 이 대시보드의 케밥 메뉴 케밥 메뉴를 클릭한 다음 편집을 클릭합니다.

  3. Kebab menuKebab menu일일 요금 트렌드 시각화에서 kebab 메뉴 를 클릭한 다음 위젯 설정 변경을 클릭합니다.

  4. 매개 변수 섹션에서 값 필드에 있는 위젯 매개 변수에 대한 연필 아이콘 편집 아이콘를 클릭하여를 선택합니다.

    위젯 매개 변수 보기

  5. 원본 및 값 편집 창에서 원본 새 대시보드 매개 변수변경합니다.

    위젯 매개 변수를 새 대시보드 매개 변수로 변경

  6. OK을 클릭한 다음 저장을 클릭합니다.

    pickupzip 대시보드 매개변수가 표시되고 일일 요금 추세 시각화에 대한 위젯 매개변수가 더 이상 표시되지 않습니다.

    1. Kebab menuKebab menu픽업 시간 분포 시각화에서 kebab 메뉴 를 클릭한 다음 위젯 설정 변경을 클릭합니다.

  8. 매개 변수 섹션에서 값 필드에서 위젯 매개 변수 대한 연필 아이콘 편집 아이콘 클릭합니다.

  9. 원본 및 값 편집 창에서 원본 기존 대시보드 매개 변수변경합니다.

  10. pickupzip이 키 값으로 선택되었는지 확인합니다.

  11. OK을 클릭한 다음 저장을 클릭합니다.

    픽업 시간 분포 시각화에 대한 위젯 매개 변수가 더 이상 나타나지 않습니다.

  12. 편집 완료를 클릭합니다.

  13. pickupzip 대시보드 매개변수 값을 10017로 변경한 다음 변경 사항 적용을 클릭합니다.

    각 시각화의 데이터는 이제 10017 우편 번호에서 픽업에 대한 데이터를 표시합니다.

    위젯 매개 변수를 새 대시보드 매개 변수로 변경