Skip to main content

​
Vue d’ensemble

La page Schema — Design and manage your data model schema — est l’endroit où le modèle de données du Datagraph est construit. Ouvrez DataHub → Datagraph → Schema. Il existe un Datagraph Schema par compte, avec une version Draft et une version Live.

​
Avant de commencer

  • Les Datasources que vous souhaitez modéliser doivent déjà exister dans le DataHub.
  • Les noms et types de colonnes sont lus depuis le field mapping de la Datasource : consultez d’abord le field mapping.
  • La publication nécessite la permission de mise à jour sur Datagraph Schema.

​
Disposition de l’éditeur

Les tables, colonnes et relations se modifient via des formulaires. Deux panneaux latéraux accompagnent le travail : Preview ouvre le modèle sous forme de Diagram, avec un contrôle de zoom Reset. Open in Explorer transmet le modèle à l’Explorer pour validation.

​
Ajouter une table

  1. Cliquez sur Add table.
  2. Sélectionnez la Datasource dans le champ Datasource. Le nom de la table correspond toujours à la Datasource sélectionnée.
  3. Renseignez éventuellement la Description pour documenter le contenu de la table.
  4. Ajoutez les colonnes dans l’onglet Columns, puis les relations dans l’onglet Relations.
  5. Cliquez sur Save pour enregistrer le Draft.
La suppression d’une table se fait via Delete table et demande une confirmation.

​
Colonnes

Cliquez sur Add column dans l’onglet Columns. Une colonne reflète toujours un champ de la Datasource.
Add column est désactivé quand la table n’a pas encore de Datasource, ou quand tous les champs de la Datasource sont déjà des colonnes. La liste affiche le nombre de colonnes, ce qui permet de vérifier la couverture d’un coup d’œil.
Une colonne peut déclarer une valeur par défaut. Celle-ci doit correspondre au type : un nombre pour une colonne number, un booléen pour une colonne boolean, une chaîne pour une colonne string.

​
Relations

Les relations sont les liens sur lesquels le Datagraph effectue ses jointures. Cliquez sur Add relation dans l’onglet Relations. Les deux côtés doivent lister le même nombre de colonnes, et chaque colonne référencée doit exister.

​
Exemple concret

Une Datasource de catalogue produits et une Datasource d’achats partagent une référence produit. Avec cette relation, une Entity peut joindre les achats au catalogue et retourner les noms, prix et images des produits déjà commandés par une personne.

​
Erreurs de validation

L’enregistrement valide l’ensemble du modèle. Les définitions suivantes sont rejetées :

​
Publication

Cliquez sur Publish pour promouvoir le Draft. La fenêtre de confirmation indique que la version Draft sera promue en Live. Après publication :
  • La version Live précédente devient Inactive.
  • Une nouvelle copie Draft de la définition Live est créée, pour poursuivre les modifications.
  • Les colonnes de sortie des Entities sont recalculées sur le nouveau modèle Live.
La validité structurelle n’est pas la qualité des données. Un modèle peut être parfaitement valide et contenir des relations dont les valeurs se recoupent à peine. Vérifiez le join match dans l’Explorer avant de publier.

​
Et ensuite ?

Explorer

Inspectez le diagramme et le join match de chaque relation.

Entities

Interrogez le modèle et exposez les résultats aux Workflows.

Field Mapping

Revoyez comment les champs bruts deviennent des champs typés.

API Datagraph Schema

Automatisez les mises à jour et la validation du modèle.