Afficher les statistiques d'actualisation de l'entrepôt

A 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 d'analyse descendante suivantes contiennent des informations que vous pouvez utiliser pour les détails d'actualisation des données. Pour visualiser ces tables, vous pouvez utiliser des outils tels que SQL Developer et vous connecter à Autonomous AI Lakehouse associé à votre instance Fusion Data Intelligence en tant qu'utilisateur OAX_USER. Ces tables seront renseignées pour votre instance une fois la fonctionnalité disponible. Les tables conservent des valeurs pendant environ 6 mois, puis archivées.

Cette fonctionnalité est disponible dans le cadre d'un déploiement progressif.

Table	Que contient-il ?	Quand est-il mis à jour ?
FDI_REFRESH_SUMMARY	Récapitulatif de chaque actualisation de données, y compris l'heure planifiée, l'heure de fin et le nombre d'enregistrements publiés. Une ligne pour chaque actualisation.	Mis à jour lorsque la première étape du processus d'actualisation est terminée. Pour les actualisations à une étape, c'est-à-dire à la fin du traitement d'actualisation, le système met à jour cette table lorsque les données sont publiées. Pour plus d'informations sur les étapes d'actualisation des données, reportez-vous à Planification des actualisations incrémentielles des données.
ETAPES D'ACTUALISATION FDI	Contient le temps de fin des phases d'actualisation. Une ligne pour chaque étape.	Mis à jour à la fin de chaque étape pour Priorité, Principal, Secondaire, le cas échéant.
FDI_REFRESH_FACTORS	Facteurs affectant chaque actualisation. Une ligne pour chaque facteur, le cas échéant.	Mis à jour si des facteurs ont affecté l'actualisation. Les facteurs pris en charge sont la source des sessions ADW de maintenance et de service client élevé.
FDI_REFRESH_FACTOR_DETAILS	Contient des détails sur les facteurs qui ont eu un impact sur chaque actualisation.	Mis à jour si des facteurs ont affecté l'actualisation. Pour chaque facteur, cette table contient les valeurs DETAILS_KEY et DETAILS_VALUE.

Détails du schéma de table

Les détails de schéma de ces tables sont les suivants :

FDI_REFRESH_SUMMARY

Colonne	Type de données	Valeurs
ACTUALISER_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
CODE TYPE DE SOURCE	VARCHAR2	Toutes les sources prises en charge telles que `FUSION`, `NETSUITE`, `BIP`, `EBS` et `SALESFORCE`.
TYPE_ACTUALISATION	VARCHAR2	ACTIVATION_SCHEDULED, reportez-vous à Activation d'un pipeline de données de domaine fonctionnel. ACTIVATION_RUN_NOW, reportez-vous à Activation d'un pipeline de données de domaine opérationnel. ONDEMAND_REFRESH, reportez-vous à Actualisation d'un pipeline de donnée de domaine fonctionnel. SCHEDULED_REFRESH, reportez-vous à la section Planification des actualisations incrémentielles des données. APPLICATION_UPGRADE, reportez-vous à Gestion des mises à jour d'application. RELOAD_SOURCE, voir Réinitialisation et rechargement de la source de données. DATA_MAINTENANCE, reportez-vous à la section Schedule Data Maintenance. SCHEDULED_REFRESH_PRIORITY, reportez-vous à la section Planification des actualisations incrémentielles des données. FREQUENT_DATA_REFRESH_V1, reportez-vous à la section Schedule Frequent Refreshes of Data with Original Refresh Mechanism. DEPLOY_CUSTOM_DATA_CONFIG, actualisation des données lorsqu'une application de données est déployée. Par exemple, lorsque vous activez les champs utilisateur flexibles, voir Activer les champs utilisateur flexibles.
NOMBRE D'ÉTAPES	NUMBER	1 à 4 (les étapes font référence au nombre de demandes d'actualisation prioritaires et à la phase de publication. Pour plus d'informations sur les différentes étapes, reportez-vous à Planification des actualisations de données incrémentielles. Les exemples suivants illustrent la valeur de NUM_STAGES et le nom des phases renseignées dans la table FDI_REFRESH_STAGES : Travail sans priorité : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel avec priorité : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans sélection de priorité, secondaire (le fichier d'index a 1) : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentation en plusieurs étapes sans sélection de jeu de données de priorité (le fichier d'index a 1,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans principal (le fichier d'index a 0,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans principal (le fichier d'index a 0,1) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en 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
PROGRAMMÉ_HEURE	TIMESTAMP	-
HEURE D'ACHÈVEMENT	TIMESTAMP	-
PUBLISHED_REC_COUNT	NUMBER	-

ETAPES D'ACTUALISATION FDI

Colonne	Type de données	Valeurs
ACTUALISER_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
NOM_DE LA PHASE	VARCHAR2	Noms des phases de l'actualisation incrémentielle programmée. Reportez-vous à Planification des actualisations de données incrémentielles. Les exemples suivants illustrent les valeurs de la colonne NUM_STAGES de la table FDI_REFRESH_SUMMARY et les valeurs correspondantes de cette colonne : Travail sans priorité : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentiel avec priorité : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans sélection de priorité, secondaire (le fichier d'index a 1) : NUM_STAGES = 2 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrémentation en plusieurs étapes sans sélection de jeu de données de priorité (le fichier d'index a 1,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_1 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans principal (le fichier d'index a 0,2) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en plusieurs étapes sans principal (le fichier d'index a 0,1) : NUM_STAGES = 3 PRIO_DATA_PUB_ORD_0 DATA_PUBLISHED POST_PROCESSING Incrément en 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
HEURE D'ACHÈVEMENT	TIMESTAMP	-

FDI_REFRESH_FACTORS

Colonne	Type de données	Valeurs
ACTUALISER_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
CODE_FACTEUR	VARCHAR2	SOURCE_MAINTENANCE : heure à laquelle le traitement d'actualisation a attendu car le système source était en cours de maintenance. CUSTOMER_HIGH_ADW_SERVICE - Nombre de sessions utilisateur Autonomous AI Lakehouse simultanées utilisant le service HIGH observées lors du processus d'actualisation des données. Reportez-vous à Directives d'utilisation pour Autonomous AI Lakehouse associé à Oracle Fusion Data Intelligence. CUSTOMER_DATASET_LONG_EXTRACTION - Nombre d'augmentations de données pour lesquelles l'extraction a pris beaucoup de temps.
DÉTAILS DU FACTEUR	VARCHAR2	Détails supplémentaires sur le facteur, tels que le nombre de minutes ou 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.

FDI_REFRESH_FACTOR_DETAILS

Colonne	Type de données	Valeurs
ACTUALISER_ID	VARCHAR2	ID unique à joindre à d'autres tables
CODE_FACTEUR	VARCHAR2	CUSTOMER_DATASET_LONG_EXTRACTION - Nombre d'augmentations de données pour lesquelles l'extraction a pris beaucoup de temps.
DÉTAILS_CLÉ	VARCHAR2	Nom de l'augmentation de données pour laquelle l'extraction a pris du temps.
DÉTAILS_VALEUR	VARCHAR2	Temps nécessaire à l'extraction pour l'augmentation des données.

Voici quelques exemples de requêtes pour utiliser ces tables :

Afficher le récapitulatif d'actualisation pour les 1 derniers jours à l'aide de cette requête :
```
 SELECT * FROM FDI_REFRESH_SUMMARY WHERE COMPLETION_TIME > SYSDATE - 1;
```
Afficher les détails de la phase pour une actualisation spécifique à l'aide de la requête suivante :
```
SELECT * FROM FDI_REFRESH_STAGES WHERE REFRESH_ID = <REFRESH_ID>;
```
Afficher les facteurs d'actualisation impactés par ID d'actualisation à l'aide de la requête suivante :
```
SELECT * FROM FDI_REFRESH_FACTORS WHERE REFRESH_ID = <REFRESH_ID>; 
```

• Afficher les détails du facteur d'actualisation impactés par ID d'actualisation à l'aide de cette requête :

SELECT * FROM FDI_REFRESH_FACTOR_DETAILS WHERE REFRESH_ID = <REFRESH_ID> AND FACTOR_CODE=<Factor code. for example:'CUSTOMER_DATASET_LONG_EXTRACTION'>; --View specific Refresh and Factor details

Afficher les tables modifiées

Pour consulter les tables qui ont été modifiées, vous pouvez utiliser la table FDI_REFRESHED_DATASETS. Elle indique les tables d'entrepôt actualisées et l'horodatage auquel elles sont actualisées.

Voici quelques exemples de requêtes :

Affichez tous les ensembles de données actualisés à l'aide de la requête suivante :

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

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