Datenbeziehungen in Knowledge Catalog ansehen

Mit Datenbeziehungen in Knowledge Catalog (früher Dataplex Universal Catalog) können Sie verwandte BigQuery-Tabellen und -Ansichten finden und prüfen, wie sie miteinander verbunden sind. Anschließend können Sie verknüpfte Datasets untersuchen oder KI-Agenten strukturellen Kontext zur Verfügung stellen, um genauere Abfragen zu generieren.

Hinweis

Bevor Sie sich Beziehungen zwischen Daten-Assets ansehen, müssen Sie die erforderlichen Rollen haben.

Erforderliche Rollen

Wenn Sie Beziehungen zwischen Daten-Assets in Knowledge Catalog ansehen möchten, benötigen Sie keine IAM-Rollen, die für Knowledge Catalog spezifisch sind. Knowledge Catalog verwendet Ihre vorhandenen Berechtigungen für die Quellsysteme, in denen sich die Assets befinden, z. B. BigQuery, um zu bestimmen, ob Sie Beziehungen sehen können. Wenn Sie beispielsweise Beziehungen mit einer BigQuery-Tabelle sehen möchten, benötigen Sie die Berechtigung bigquery.tables.get.

Wenn Sie nicht berechtigt sind, ein Asset im Quellsystem aufzurufen, werden im Knowledge Catalog-Beziehungsdiagramm alle Beziehungen ausgeblendet, die dieses Asset betreffen. So wird sichergestellt, dass die Sichtbarkeit von Beziehungen den Sicherheitsgrenzen und Berechtigungen entspricht, die in den Quellsystemen festgelegt sind.

Datenbeziehungen

Datenbeziehungen veranschaulichen, wie Daten-Assets miteinander verbunden sind. Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle mit Kundendaten finden, können Sie anhand der Beziehungen verwandte Tabellen mit Bestellungen oder Support-Tickets finden. Außerdem dienen Beziehungen als struktureller Leitfaden und liefern Large Language Models wichtigen Kontext. Dadurch generiert die KI präzisere Antworten und formuliert genaue Abfragen, um bestimmte Informationen abzurufen.

Knowledge Catalog erkennt und speichert automatisch potenzielle Verknüpfungen und gemeinsame Beziehungen zwischen Daten-Assets, damit Sie die Art der einzelnen Verbindungen besser verstehen können. Die Beziehungsdaten stammen aus verschiedenen Quellen, z. B.:

  • Historische Abfrageprotokolle in Knowledge Catalog, die den Abfrageverlauf kontinuierlich analysieren, um potenzielle JOIN-Muster zwischen Tabellen zu erkennen.
  • Datenerkenntnisse schlagen bei Bedarf Datenbeziehungen vor, indem Schemaattribute und Datenüberschneidungen mithilfe von Large Language Models analysiert werden.

Unterstützte Daten-Assets

Sie können Datenbeziehungen für BigQuery-Tabellen und -Ansichten aufrufen.

Datenbeziehungen ansehen

Wenn Sie Datenbeziehungen für BigQuery-Tabellen und -Ansichten aufrufen möchten, verwenden Sie dieGoogle Cloud Console oder die Dataplex API.

Console

So rufen Sie Datenbeziehungen für eine Tabelle in BigQuery auf:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Suchen im Knowledge Catalog auf.

    Zur Suche

  2. Suchen Sie nach einer BigQuery-Tabelle, für die Sie Beziehungen aufrufen möchten.

  3. Klicken Sie in den Suchergebnissen auf den Tabellennamen, um die Eintragsseite zu öffnen.

  4. Rufen Sie den Tab Beziehungen auf, um die folgenden Informationen zu den einzelnen Datenbeziehungen aufzurufen:

    • Ziel: Der Name des verbundenen Daten-Assets.
    • Beziehung: Die spezifischen Spalten, die zum Verknüpfen der Assets verwendet werden.
    • Typ: Die Art des Links. Sowohl häufige Joins als auch Beziehungen, die durch Dateneinblicke erkannt werden, werden beispielsweise als JOIN angezeigt.

    • Ursprung: Der Ursprung der Beziehung.

      • Query history ist der Ursprung für häufige Joins.
      • Data insights ist der Ursprung für Beziehungen, die durch Dateneinblicke erkannt wurden.

    • Aktion: Eine Beispielabfrage, mit der Sie die Verknüpfung zwischen den Assets ermitteln können.

REST

Erkannte Beziehungen werden in Knowledge Catalog als EntryLinks gespeichert, die eine Beziehung zwischen zwei Daten-Assets (Einträgen) in Knowledge Catalog herstellen. Die Details zur Beziehung, z. B. die verknüpften Spalten und die Beziehungsquelle, werden als Aspekte von EntryLinks gespeichert.

Verwenden Sie die folgenden Methoden, um Datenbeziehungen aufzurufen:

  • LookupEntryLinks ruft alle EntryLinks ab, die auf einen bestimmten Dateneintrag als Quelle oder Ziel verweisen, um alle Beziehungen zurückzugeben, die mit einem bestimmten Eintrag verknüpft sind.

  • LookupContext bietet einen einzigen Endpunkt, um KI-Agenten mit Kontextmetadaten zu fundieren. Es wird ein prägnantes, vorformatiertes Paket mit Metadaten zurückgegeben, einschließlich zugehöriger Daten-Assets.

Standorte

Sie können Datenbeziehungen an allen BigQuery-Standorten verwenden.

Beschränkungen

  • Knowledge Catalog analysiert eine Stichprobe des Abfrageverlaufs, um Beziehungen zu identifizieren. Das bedeutet, dass einige Abfragen möglicherweise nicht zur Erkennung von Links führen.
  • Die Erkennung von Beziehungen kann nach der Ausführung der Abfrage bis zu 72 Stunden dauern.

Nächste Schritte