可视化查询并创建旧版仪表板

项目
10/03/2024

本教程使用“示例”中的纽约市出租车数据集。其中将会介绍如何使用 Databricks SQL 中的 SQL 编辑器为多个查询中的每一个创建可视化效果，然后使用这些可视化效果创建仪表板。其中还会介绍如何为仪表板中的每个可视化效果创建仪表板参数。

重要

Databricks 建议使用 AI/BI 仪表板（以前称为 Lakeview 仪表板）。早期版本的仪表板，以前称为 Databricks SQL 仪表板，现在称为旧仪表板。 Databricks 不建议创建新的旧版仪表板。
使用迁移工具或 REST API 转换旧版仪表板。有关使用内置迁移工具的说明，请参阅将旧版仪表板克隆到 AI/BI 仪表板。有关使用 REST API 创建和管理仪表板的教程，请参阅仪表板教程。

使用 SQL 编辑器连接到 Databricks SQL

单击边栏中的 “新建”，然后选择“查询”。

此时会打开 SQL 编辑器。
选择一个仓库。

第一次创建查询时，可用 SQL 仓库的列表按字母顺序显示。下次创建查询时，将选择上次使用的仓库。
单击“无服务器初学者仓库”。此仓库是自动创建的，可帮助你快速入门。如果你的工作区未启用无服务器，请选择“初学者仓库”。有关创建 SQL 仓库的信息，请参阅创建 SQL 仓库。

查询上客时间分布

在 SQL 编辑器中，将以下查询粘贴到新的查询窗口中，以按小时返回出租车上客时间分布。

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

按 Ctrl/Cmd + Enter 或单击“运行(1000)”。几秒钟后，查询结果会显示在结果窗格中的查询下方。

默认为所有查询选择了“限制为 1000”，以确保查询最多返回 1000 行。如果使用“限制为 1000”设置来保存查询，则此设置适用于该查询的所有执行（包括在仪表板内完成的执行）。如果你想要为此查询返回所有行，可以通过单击“运行(1000)”下拉列表来取消选择“限制为 1000”。如果你想要对行数指定不同的限制，可以在查询中添加一个使用所选值的 LIMIT 子句。

查询结果显示在“结果”选项卡中。
单击“保存”并将查询保存为 Pickup hour。

创建出租车上客时间分布（按小时）的可视化效果。

在“结果”选项卡旁边，单击 +，然后单击“可视化效果”。

这会显示可视化效果编辑器。
在“可视化效果类型”下拉列表中，确认是否已选择“条形图”。
将可视化效果名称更改为 Bar chart。
确认是否为“Y 列”下拉列表指定了 Pickup Hour。
确认是否为“X 列”下拉列表指定了 Number of Rides 和 Sum。
单击“保存” 。

保存的图表显示在 SQL 编辑器中。

查询每日车费趋势

在 SQL 编辑器中单击 +，然后单击“创建新查询”。

在“新建查询”窗口中，粘贴以下查询以返回每日车费趋势。

 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

单击“保存”并将查询保存为 Daily fare to distance analysis。

创建每日车费趋势的可视化效果

在“结果”选项卡旁边，单击 +，然后单击“可视化效果”。

这会显示可视化效果编辑器。
在“可视化效果类型”下拉列表中，选择“散点图”。
将可视化效果名称更改为 Fare by distance。
在“常规”选项卡上，将“X 列”的值设置为 trip_distance，将“Y 列”的值设置为 fare_amount。
在“分组依据”下拉列表中，将值设置为 day_of_week。
在“X 轴”选项卡上，将“名称”值设置为 Trip distance (miles)。
在“Y 轴”选项卡上，将“名称”值设置为 Fare Amount (USD)。
单击“保存”

保存的图表显示在 SQL 编辑器中。

使用这些可视化效果创建仪表板

单击边栏中的 “新建”，然后选择“旧仪表板”。
将仪表板名称设置为 NYC taxi trip analysis。
单击“ 保存”。
在“选择仓库”下拉列表中，选择“无服务器初学者仓库”。如果你的工作区未启用无服务器，请选择“初学者仓库”。
在“添加”下拉列表中，单击“可视化效果”。
在“添加可视化效果小组件”窗口中，选择“每日车费与距离分析”查询。
在“选择现有可视化效果”列表中，选择“按距离收费”。
在“标题”文本框中，输入 Daily fare trends。
单击“添加到旧版仪表板”。

“每日车费趋势”可视化效果显示在仪表板设计图面上。
在“添加”下拉列表中将另一个小组件添加到仪表板，然后单击“可视化效果”。
在“添加可视化效果小组件”窗口中，选择“上客时间”查询。
在“选择现有可视化效果”列表中，选择“条形图”。
在“标题”文本框中，输入 Pickup hour distribution。
单击“添加到旧版仪表板”。
调整此可视化效果的大小，以匹配仪表板中第一个可视化效果的宽度。
单击“完成编辑”。

初始仪表板

将载客地邮政编码参数添加到每个查询

在 SQL 编辑器中，打开“每日车费与距离分析”查询。
将以下 WHERE 子句添加到“每日车费与距离分析”查询，以按载客地邮政编码筛选查询。
```
WHERE
  pickup_zip IN ({{ pickupzip }})
```
在“pickupzip”文本框中输入 10018，然后单击“应用更改”以使用载客地邮政编码参数执行查询。
单击“ 保存”。
打开“上客时间”查询。
将以下 WHERE 子句添加到“上客时间”查询，以按载客地邮政编码筛选查询。请将此子句添加在 GROUP BY 子句之前。
```
   WHERE
     pickup_zip IN ({{ pickupzip }})
```
在“pickupzip”文本框中输入 10018，然后单击“应用更改”以使用载客地邮政编码筛选器执行查询。
单击“ 保存”。