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Consultas comunes

Al conectarse a la base de datos, podrá recuperar datos mediante consultas SQL. Esta sección proporciona consultas SQL de ejemplo para ayudarle a comenzar a trabajar con Private Telematics Lakehouse. Estos ejemplos demuestran cómo acceder y analizar datos de la Capa de datos sin procesar layer, que contiene datos empresariales y telemáticos sin procesar con una transformación mínima.

Consultas básicas

Recuperar información básica del objeto

Esta consulta devuelve información sobre los objetos (vehículos/activos) de su sistema:

SELECT
    o.object_id,
    o.object_label,
    o.model,
    d.device_imei,
    g.group_label
FROM
    raw_business_data.objects o
    LEFT JOIN raw_business_data.devices d ON o.device_id = d.device_id
    LEFT JOIN raw_business_data.groups g ON o.group_id = g.group_id
WHERE
    o.is_deleted = false
ORDER BY
    o.object_label;

Obtener las últimas ubicaciones del dispositivo

Recupere los datos de ubicación más recientes de todos sus dispositivos:

Los valores de las coordenadas se almacenan como enteros escalados por 10^7 para mejorar la eficiencia de almacenamiento en TimescaleDB. Al consultar, divida por 10000000 para convertirlos nuevamente al formato decimal estándar.

Unir datos empresariales y telemáticos

Informe de actividad del vehículo

Esta consulta genera un resumen diario de actividad al unir datos empresariales y telemáticos:

Asignaciones de conductores e historial de ubicación

Rastree qué empleados fueron asignados a qué vehículos y su historial de ubicación:

Análisis de datos de sensores

Seguimiento del nivel de combustible

Esta consulta muestra cómo analizar datos del sensor de combustible:

Análisis geoespacial

Vehículos en geozonas

Identifique qué vehículos entraron en geozonas específicas:

Esta consulta utiliza funciones espaciales de PostGIS. Si encuentra errores, verifique que la extensión PostGIS esté habilitada en su base de datos.

Consejos para optimizar el rendimiento

Al trabajar con Cloud Data Warehouse, considere estas técnicas de optimización:

  1. Use el filtrado basado en tiempo: Incluya siempre un filtro de tiempo en la device_time o record_added_at columns para limitar los datos escaneados. Buena práctica:

Evite esto (escanea toda la tabla)

  1. Aproveche los índices: La base de datos tiene índices en (device_id, device_time) pares. Estructure sus consultas para usar estos índices cuando sea posible.

  2. Use uniones de forma selectiva: Una tablas solo cuando sea necesario e intente filtrar los datos antes de unir tablas grandes.

  3. Conversión de enteros escalados: Recuerde que los datos de coordenadas se almacenan como enteros escalados. Conviértalos solo en el SELECT final, no en las cláusulas WHERE.

  4. Limite los conjuntos de resultados: Use siempre LIMIT en consultas exploratorias para evitar devolver millones de filas.

  1. Utilice relaciones jerárquicas: Estructure consultas complejas siguiendo la jerarquía de entidades (dealer → client → user/device → object) para lograr uniones y filtrado más eficientes.

  2. Gestione correctamente las conexiones: Cierre las conexiones de la base de datos cuando no estén en uso, especialmente en herramientas de BI o scripts programados, para evitar bloqueos de recursos o problemas de tiempo de espera.

Próximos pasos

Estos ejemplos proporcionan un punto de partida para trabajar con sus datos. A medida que se familiarice más con el esquema, podrá desarrollar consultas más complejas para satisfacer sus necesidades empresariales específicas.

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