데이터 세트에 열 추가

열을 추가하여 데이터 세트에 기본적인 행 기반 변환을 추가할 수 있습니다.

이 기능은 다음에서 사용할 수 있습니다.

• Qlik 데이터 게이트웨이 - 데이터 이동을(를) 통해 데이터를 랜딩하는 랜딩 데이터 작업

• 스토리지 작업

• 데이터 변환 작업

• 데이터 마트 작업

1. 데이터 세트를 클릭합니다.

2. 열 추가를 클릭합니다.

   열의 이름과 데이터 유형을 제공해야 합니다.

   또한 열을 키로 설정하고 null 허용 여부를 설정할 수 있습니다.

   일부 데이터 유형의 경우 길이 또는 정밀도와 같은 추가 설정을 지정할 수 있습니다.

3. 추가한 열에서 을 클릭합니다.

   표현식 빌더가 열립니다.

4. 열에 대한 표현식을 작성합니다.

   데이터 세트의 열, 함수 및 연산자를 사용하여 표현식을 작성할 수 있습니다.

   을 클릭하여 항목을 표현식으로 이동합니다.

   또한 클라우드 데이터 플랫폼에서 지원하는 모든 함수를 표현식에 사용할 수 있습니다.

5. 매개 변수 추출을 클릭합니다.

   이제 모든 매개 변수에 대해 테스트할 값에 테스트 값을 추가할 수 있습니다.

6. 표현식 테스트를 클릭합니다.

   이제 테스트 값을 사용한 표현식의 결과를 볼 수 있습니다.

7. 준비가 되면 확인을 클릭합니다.

사용한 표현식을 기반으로 열이 추가되었습니다.

표현식 작성

새 열의 값을 정의하는 표현식을 작성해야 합니다. 다음을 사용할 수 있습니다.

• 열

  소스 데이터 세트의 모든 열

  스트리밍 변환 작업의 경우 열 목록에는 스트리밍 랜딩 소스의 헤더 열도 포함됩니다(예: hdr__kafka_partition 또는 hdr__file_name). 이러한 열은 소스 순서대로 표시됩니다. 소스 유형별 헤더 열의 전체 목록은 랜딩 테이블을 참조하십시오.

• 함수

  문자열 함수, 숫자 함수, null 확인 함수, 날짜 및 시간 함수, 논리 함수.

  정보 메모Azure Synapse Analytics를 데이터 플랫폼으로 사용하는 경우, 트리밍하도록 지정한 문자에 관계없이 $RTRIM 및 $LTRIM은 공백 문자만 트리밍합니다.

• 연산자

  수학 및 논리 연산자. 일부 연산자는 표현식 위의 도구 모음에서도 사용할 수 있습니다. 여기에서 문자열 연결 연산자인 ||도 찾을 수 있습니다.

을 클릭하여 항목을 표현식으로 이동합니다.

또한 클라우드 데이터 플랫폼에서 지원하는 모든 함수를 표현식에 사용할 수 있습니다.

예제 표현식

이 예제에서는 두 열 first_file_name 및 first_file_title을 :(으)로 구분하여 결합하는 표현식을 만들었습니다.

제한 사항

• Google BigQuery를 데이터 플랫폼으로 사용할 때 열 이름에 공백 문자를 사용할 수 없습니다.