Voir les statistiques d'actualisation de l'entrepôt

À l'aide d'un mécanisme supplémentaire, vous pouvez afficher les détails de l'actualisation des données dans l'entrepôt et les tables qui ont été modifiées.

Les trois tables de forage suivantes contiennent des informations que vous pouvez utiliser pour les détails d'actualisation des données. Pour voir ces tableaux, vous pouvez utiliser des outils tels que SQL Developer et vous connecter à l'entrepôt avec lac de données autonome AI associé à votre instance Fusion Data Intelligence en tant que OAX_USER. Ces tables seront alimentées pour votre instance une fois la fonction disponible. Les tables conservent des valeurs pendant environ 6 mois, puis sont archivées.

Cette fonctionnalité est disponible dans un déploiement progressif.

Table	Que contient-il?	Quand est-elle mise à jour?
FDI_REFRESH_SUMMARY	Sommaire de chaque actualisation de données, y compris l'heure programmée, l'heure d'achèvement et le nombre d'enregistrements publiés. Une ligne pour chaque actualisation.	Mis à jour lorsque l'actualisation passe à En cours et lorsque l'actualisation est terminée (inclut le post-traitement).
FDI_REFRESH_STAGES	Contient l'heure d'achèvement des étapes d'actualisation. Une ligne pour chaque étape.	Mise à jour à l'achèvement de chaque étape pour Priorité, Principal, Secondaire, selon le cas.
FDI_REFRESH_FACTORS	Facteurs affectant chaque actualisation. Un enregistrement pour chaque facteur, selon le cas.	Mis à jour s'il existe des facteurs qui ont affecté l'actualisation. Les facteurs pris en charge sont la source dans les sessions de maintenance et ADW à service élevé du client.

Détails du schéma de table

Voici les détails du schéma de ces tables :

FDI_REFRESH_SUMMARY

Colonne	Type de données	Valeurs
REFRESH_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
SOURCE_TYPE_CODE	VARCHAR2	Toutes les sources prises en charge telles que `FUSION`, `NETSUITE`, `BIP`, `EBS` et `SALESFORCE`.
REFRESH_TYPE	VARCHAR2	ACTIVATION_SCHEDULED, voir Activer un pipeline de données pour un secteur fonctionnel. ACTIVATION_RUN_NOW, voir Activer un pipeline de données pour un secteur fonctionnel. ONDEMAND_REFRESH, voir Actualiser un pipeline de données pour un secteur fonctionnel. SCHEDULED_REFRESH, voir Programmer des actualisations incrémentielles des données. APPLICATION_UPGRADE, voir Gérer les mises à jour d'application. RELOAD_SOURCE, voir Réinitialiser et recharger la source de données. DATA_MAINTENANCE, voir Programmer la maintenance des données. SCHEDULED_REFRESH_PRIORITY, voir Programmer des actualisations incrémentielles des données. FREQUENT_DATA_REFRESH_V1, voir Programmer des actualisations fréquentes des données avec le mécanisme d'actualisation initial. DEPLOY_CUSTOM_DATA_CONFIG, actualisation des données lorsque la configuration des données personnalisées est déployée. Par exemple, lorsque vous activez les champs flexibles descriptifs, voir Activer les champs flexibles descriptifs.
NUM_STAGES	NUMÉRO	1 à 4 (les étapes désignent le nombre de demandes d'actualisation prioritaires et l'étape de publication ultérieure). Pour plus de détails sur les différentes étapes, voir Programmer des actualisations incrémentielles des données. Les exemples suivants montrent la valeur de NUM_STAGES et les noms des étapes alimentées dans la table FDI_REFRESH_STAGES : Tâche sans priorité : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel avec priorité : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans sélectionner de priorité, secondaire (le fichier d'index a 1) : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans sélectionner de jeu de données prioritaire (le fichier d'index a 1,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans élément principal (le fichier d'index a 0,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans élément principal (le fichier d'index a 0,1) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes (le fichier d'index a 0,1,2) : NUM_STAGES = 4 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING
STATUT	VARCHAR2	EN COURS, TERMINÉ
SCHEDULED_TIME	TIMESTAMP	-
COMPLETION_TIME	TIMESTAMP	-
PUBLISHED_REC_COUNT	NUMÉRO	-

FDI_REFRESH_STAGES

Colonne	Type de données	Valeurs
REFRESH_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
STAGE_NAME	VARCHAR2	Noms des étapes de l'actualisation incrémentielle programmée. Voir Programmer des actualisations incrémentielles des données. Les exemples suivants montrent les valeurs de la colonne NUM_STAGES de la table FDI_REFRESH_SUMMARY et les valeurs correspondantes de cette colonne : Tâche sans priorité : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel avec priorité : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans sélectionner de priorité, secondaire (le fichier d'index a 1) : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans sélectionner de jeu de données prioritaire (le fichier d'index a 1,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans élément principal (le fichier d'index a 0,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes sans élément principal (le fichier d'index a 0,1) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel à plusieurs étapes (le fichier d'index a 0,1,2) : NUM_STAGES = 4 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING
COMPLETION_TIME	TIMESTAMP	-

FDI_REFRESH_FACTORS

Colonne	Type de données	Valeurs
REFRESH_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
FACTOR_CODE	VARCHAR2	SOURCE_MAINTENANCE - Temps d'attente du processus d'actualisation en raison de la maintenance du système source. CUSTOMER_HIGH_ADW_SERVICE - Nombre de sessions simultanées d'utilisateurs avec entrepôt avec lac de données autonomes utilisant le service HIGH observé lors du processus d'actualisation des données. Voir Directives d'utilisation de l'entrepôt avec lac de données autonome avec intelligence artificielle associé à Oracle Fusion Data Intelligence.
FACTOR_DETAILS	VARCHAR2	Détails supplémentaires pour le facteur, tels que les minutes ou le nombre de sessions. Par exemple, le nombre de minutes si FACTOR_CODE est SOURCE_MAINTENANCE et le nombre de sessions si FACTOR_CODE est CUSTOMER_HIGH_ADW_SERVICE.

Voici quelques exemples d'interrogation pour utiliser ces tables :

Voir le sommaire d'actualisation pour les 1 derniers jours à l'aide de cette interrogation :
```
 SELECT * FROM FDI_REFRESH_SUMMARY WHERE COMPLETION_TIME > SYSDATE - 1;
```
Voir les détails de l'étape pour une actualisation spécifique à l'aide de cette interrogation :
```
SELECT * FROM FDI_REFRESH_STAGES WHERE REFRESH_ID = <REFRESH_ID>;
```
Voir les facteurs d'actualisation touchés par l'ID actualisation à l'aide de cette interrogation :
```
SELECT * FROM FDI_REFRESH_FACTORS WHERE REFRESH_ID = <REFRESH_ID>; 
```

Voir les tables modifiées

Pour voir les tables qui ont été modifiées, vous pouvez utiliser la table FDI_REFRESHED_DATASETS. Il affiche les tables de l'entrepôt actualisées et l'horodatage auquel elles sont actualisées.

Voici quelques exemples d'interrogation :

Voir tous les jeux de données actualisés à l'aide de cette interrogation :

SELECT table_name, to_char(last_refresh_time,'DD-MON-YYY HH24:MI:SS') as last_refresh_datetime FROM fdi_refreshed_datasets;

Consultez tous les jeux de données actualisés au cours des 2 derniers jours à l'aide de cette interrogation :
```
SELECT * FROM fdi_refreshed_datasets WHERE last_refresh_time > sysdate - 2; 
```
Voir tous les jeux de données actualisés au cours des 1 dernières heures à l'aide de cette interrogation :
```
SELECT * FROM fdi_refreshed_datasets where last_refresh_time > sysdate-INTERVAL '1' HOUR; 
```

Documentation sur Oracle Cloud Infrastructure

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