Databricks
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通过动态计算创建更快、更智能的AI/BI仪表板
内容提要
Databricks AI/BI推出自定义计算功能，简化数据建模和可视化。用户可通过SQL语法定义动态聚合和行计算，减少数据集数量，提升交互性和性能。该功能支持多种函数，优化数据集创建和管理，改善仪表板使用体验。
关键要点
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Databricks AI/BI推出自定义计算功能，简化数据建模和可视化。
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用户可以使用熟悉的SQL语法定义动态聚合和行计算，减少数据集数量。
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自定义计算分为两种形式：计算度量和计算维度。
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自定义计算减少了数据集的冗余，提升了可视化的动态性。
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通过自定义计算，用户可以在同一可视化中实现不同的分组和过滤。
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自定义计算支持超过40种函数和表达式语法，增强了格式化能力。
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自定义计算改善了数据集创建体验，减少了数据集的杂乱。
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使用自定义计算的组件享受与其他组件相同的性能优化，提升了加载速度。
延伸解读
自定义计算的优势
Databricks的自定义计算功能使用户能够在不修改原始数据集的情况下，动态定义聚合和行计算。这种灵活性不仅减少了数据集的数量，还提升了仪表板的交互性和性能，用户可以更高效地进行数据分析。
提升可视化体验
通过自定义计算，用户可以在同一可视化中实现不同的分组和过滤，避免了创建多个静态数据集的繁琐。这种方法使得数据可视化更加动态，用户体验显著提升，尤其是在需要频繁调整视图时。
注意数据集管理
尽管自定义计算减少了数据集的冗余，但用户仍需注意数据集的管理和结构。保持数据集的清晰和一致性，有助于避免混淆和提高工作效率，特别是在团队协作时。
延伸问答
Databricks AI/BI的自定义计算功能有什么优势？
自定义计算功能简化了数据建模和可视化，减少了数据集冗余，提升了仪表板的动态性和性能。
如何使用SQL语法定义自定义计算？
用户可以使用熟悉的SQL语法定义动态聚合和行计算，支持多种函数和表达式语法。
自定义计算如何改善数据集的管理？
自定义计算减少了数据集的数量，避免了数据集的杂乱，使得数据集的创建和管理更加高效。
自定义计算支持哪些类型的计算？
自定义计算分为计算度量和计算维度，分别用于动态聚合和行级计算。
使用自定义计算可以实现哪些功能？
使用自定义计算可以在同一可视化中实现不同的分组和过滤，提升交互性。
自定义计算如何影响仪表板的性能？
自定义计算的组件享受与其他组件相同的性能优化，减少了加载时间，提高了仪表板的响应速度。
