Der Alteryx Leitfaden für SQL-Benutzer:innen
Alteryx SQL
Der herkömmliche Ansatz für Datenzugriff und -aufbereitung kann für Data Analysts einen hohen Zeitaufwand bedeuten. Manche frustrierte Analystinnen und Analysten nehmen die Sache selbst in die Hand und erlernen das Schreiben von SQL-Code, anstatt für diese Aufgabe IT- und SQL-Entwickler:innen hinzuziehen zu müssen. Eines der größten Probleme, mit denen Analystinnen und Analysten beim Schreiben von SQL-Code konfrontiert sind, besteht darin, es überhaupt zum Laufen zu bringen! In SQL gibt es keine Autokorrektur, das heißt, ein falsch platzierter Punkt oder ein falsch platziertes Komma wird nicht automatisch abgefangen – und das kann dazu führen, dass Ihr gesamtes Skript fehlschlägt.
Mit einer Workflow-basierten Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen – einschließlich unstrukturierter Daten – aufzubereiten, zusammenzuführen und zu analysieren, wählt Alteryx hier einen anderen Ansatz. Statt Ihre Zeit mit dem Testen und Debuggen von Code zu verbringen, erstellen Sie einen wiederholbaren Workflow, bei dem Mitarbeiter:innen im gesamten Unternehmen – andere Analystinnen und Analysten, die IT-Abteilung sowie Geschäftsentscheider:innen – genau sehen, wie Sie die Daten extrahiert und umgewandelt haben. Das Ergebnis? Weniger Programmieraufwand, höhere Transparenz und mehr Konsistenz.
Wir haben einige der häufigsten datenbezogenen Prozesse zusammengestellt, die viele Analystinnen und Analysten in SQL programmieren. Direkt daneben zeigen wir Ihnen für jede dieser Aufgaben den entsprechenden Ansatz in Alteryx. Diese Beispiele sollen Analystinnen und Analysten, die SQL-Code schreiben, verstehen helfen, wie sie ihre SQL-Erfahrung in einen Alteryx Workflow übertragen können.
Select
AUSWÄHLEN, AUS, WO, GRUPPIEREN NACH, BEINHALTET, SORTIEREN NACH
In SQL
In Alteryx
To access data in Alteryx, you drag and drop an Input Data Tool onto the canvas, locate the database, and simply select.
In this example, the Input Data Tool lets you connect to an SQL Server Database.
Using the Select Tool allows you change the data type, select/deselect fields, or simply rename the fields to whatever you want. In this case, Customer ID is the field name.
In Alteryx, combining multiple datasets is easy with the Join Tool.
The Join Tool allows you to join two tables with a common field (primary key) and Alteryx automatically returns three sets of records:
- Inner Join (J): the columns from the source table (L) joined with the columns in the table to join (R), matching records based on the common field(s)
- Left unjoined (L): the records of the original table (L) that have not found a match in the table to join (R)
- Right unjoined: (R): the records of the table to be joined (R) that have not found a match in the source table (L)
Here is a Join on Customer ID.
In addition to the Join Tool, Alteryx also has an In-Database Join Tool. This enables blending and analysis against large sets of data without moving the data out of the database, and provides significant performance improvements over traditional analysis methods.
The In-Database Join Tool lets you do inner, left outer, right outer, and full outer joins.
Learn more about Alteryx In-Database tools here.
The Union Tool allows you to combine multiple sets of records based on the field name or position of each column. You can easily change the order of the column headers in each set of records so they match up.
Here, two sets of records — the left un-joined records and the (inner) joined records — are joined together, producing a left outer join.
Limiting records based on specific criteria is performed using the Filter Tool. Filtering can use anything from simple comparisons to complicated, conditional statements. In this example only those records that do not contain the country United States are filtered.
In Alteryx, the Summarize Tool lets you collect data across multiple records, apply an aggregate function, and group the results by one or more fields.
In this example, the Summarize Tool lets you group by country (e.g., United Kingdom, Germany), and average the total amount per country.
You can limiting records based on specific criteria using the Filter Tool. Filtering can use anything from simple comparisons all the way to complicated, conditional statements. This example shows only those records that have average totals greater than or equal to 1000.
The Sort Tool in Alteryx allows you to order your data just the way you need it. Select the name(s) of the column(s) and choose between ascending or descending. In this example, the Average Total Amount is shown in Descending order.
Dies ist der gesamte Alteryx Workflow für die SELECT-Anweisung von SQL.
Cross Join
Cross Join
In SQL
In Alteryx
Using the Append Fields Tool, you can append the fields from a source input to every record of a target input. Each record of the target input will be duplicated for every record in the source input. In this example, all Distribution Center records are appended to each Customer record.
Dieser Alteryx Workflow fügt jedem Kundendatensatz die Datensätze des Distributionszentrums an.
Where Between
Where Between
In SQL
In Alteryx
You can limit records to those that have field values within a specific range using the Alteryx Filter Tool. In this example the filter is Order Dates between December 1 – 31, 2016, inclusive.
Dieser Alteryx Workflow filtert Kundenauftragsdaten speziell nach Aufträgen, die zwischen dem 1. und 31. Dezember 2016 erteilt wurden.
Where In
Where In
In SQL
In Alteryx
To limiting records to those with field values belonging to a set of possible alternatives, use the Alteryx Filter Tool. In this example, the filter is set to customers whose country is either the United States or the United Kingdom.
Dieser Alteryx Workflow filtert nach Kunden bzw. Kundinnen, deren Land entweder die Vereinigten Staaten oder Großbritannien sind.
Distinct
Distinct
In SQL
In Alteryx
The Unique Tool in Alteryx helps separate data into two streams, duplicate and unique records, based on the fields you choose. The field chosen in this example is country.
Distinct
Mit dem Einmalig-Tool (Unique Tool) unterteilt dieser Alteryx Workflow die Daten in zwei Gruppen (doppelte und einmalige Datensätze), basierend auf den Feldern, die Sie auswählen, in diesem Beispiel das Land.