视图数据集使用方法及案例分享
视图数据集，是基于Spark SQL的可参数化执行的动态数据集，可将非直连数据集进行动态关联与计算，提供更灵活的数据分析方式，解决即席分析场景下的复杂分析问题， 典型应用场景如零售稼动PSD计算。
作用
在卡片和数据集中间增加一层计算，类似于一个subquery。视图数据集先根据定义和源数据集计算出一个中间结果，再用以卡片的展现。具体的作用包括：
在视图数据集中添加全局参数，就可以基于参数的值做不同筛选条件下的动态计算。
通过视图数据集，同一个源数据集可以在不同颗粒度做聚合计算，从而实现一个源数据集作多个源表来使用。
在视图数据集中可以关联多个源数据集，从而实现多表融合，但不占用存储空间。
适用场景
动态筛选：会员标签、销量排名
多表融合：铺店率、欠品率
需要补全日期（拉链表）： 售罄率、动销率、消化率
使用前提
产品内嵌的免费功能，默认关闭，须联系观远相关人员打开；
使用Spark SQL的语法查询非直连数据集 , 使用者需要掌握Spark SQL的基本使用。
使用步骤
进入数据中心的数据集界面，点击右上角的“新建数据集”，选择“视图数据集”。
进入数据集详情页，点击添加数据集，添加1个或者多个非直连数据集（建议尽量不超过2个）。
输入动态查询SQL，可以从左侧选择“数据集字段”与“动态参数”，完成“动态查询SQL”并预览。动态参数即全局参数，需要提前在管理员设置里添加好。
指定数据集的名称以及保存位置。点击“确认新建”后，数据集创建成功。在对应的文件夹目录下即可找到该数据集。
注意事项：
视图数据集和前端卡片都是基于观远内置的计算引擎，在进行同样计算的时候，需要的时间没有差别。 以下几点有助于保证视图数据集的性能：
1. Smart ETL 提供了非常方便的后端计算功能，所以视图数据集应该仅用于做必须的计算；
2. 前端筛选器的作用发生在视图数据集的计算之后，所以如果不认为这种情况是必须的，那应该尽量通过参数把筛选前置到视图数据集内。
案例
案例一：通过筛选日期、款色计算该款色在所选日期所在月的铺店率
铺店率 = 累计铺货店铺数／既存店数。
场景分析
累计铺货店铺数来源于进货表和零售表，而既存店数需要通过店仓维表来算。
如果不使用视图数据集，需要以店仓维表为主表左关联进货表和零售表，数据会剧烈膨胀。使用视图数据集融合多个数据源，是更为合理的数据组织。
实现方法：
创建视图数据集，模型结构如下。
此场景使用了公共表表达式（CTE）定义一个临时结果集t, 用来保存统计得到的筛选日期当月的既存店数，然后在后面SQL语句内引用该结果集。这里既存店数目只受日期筛选影响，铺货店仓数目要受日期筛选和款色筛选同时影响。
with t as (SELECT count(DISTINCT input2.`店仓ID`) AS `既存店数目`
FROM input2
where (input2.`开店日期` LAST_DAY([DYNAMIC_PARAMS.日期]))))
SELECT a.`铺货店仓数目`,t.`既存店数目`
from
(SELECT
COUNT( DISTINCT case when ifnull(input1.`累计进货数量`,0)+ifnull(input1.`累计零售数量`,0) > 5 then input1.`店仓ID` else null end) as `铺货店仓数目`
from
input1
where input1.`款色` = [DYNAMIC_PARAMS.SKC&SKU] AND input1.`月末日期` = LAST_DAY([DYNAMIC_PARAMS.日期])) as a,
t
制作卡片，新建计算字段“铺店率”，拖入数值栏，保存卡片。如果预览无数据，可在卡片编辑页面右侧“参数默认值”里暂时输入有效的参数来确保制作时有数据可预览。
回到页面上，新建参数筛选器，选择视图数据集里使用的日期类型参数，保存后可以自动关联上一步新建的卡片；或者新建日期筛选器，联动界面勾选数据集里使用的日期类型参数。同理，为“款色”新建参数筛选器或者选择筛选器并联动。
最终效果如下图：
