【51CTO.com快譯】作為數據分析師，相信大家對于Tableau與AWS Redshift不會陌生。而且很明顯，將Reshift列式數據庫的成熟度與速度優勢與Tableau的功能豐富性與交互能力相結合，會帶來極為出色的實際體驗。

在今天的文章中，我們將共同了解二者的整合過程，而最終目標則是建立展示頁面以查看訪問者數量對性能造成的影響。

備注：在本文中，我們使用Tableau桌面版10.0，大家可以免費進行下載。下載并安裝完成后，大家可以通過下文內容將其接入Redshift。當然，您需要確保擁有自己的Redshift信息(包括主機名稱、數據庫名稱、用戶名及密碼)。

連接

在Tableau桌面版的啟動頁中，于Coonect下選擇Amazon Redshift選項。

輸入您的Redshift信息，而后點擊Sign In。

在上圖所示的數據源頁面執行以下操作：

點擊頁面頂部的數據源名稱，而后輸入Tableau所將使用的惟一數據源名稱。***按照數據源命名約定選擇名稱，以幫助其他用戶了解Tableau當前接入了哪個數據源。

在Schema下拉菜單中選擇schema，或者使用搜索schema名稱后出現的文本框亦可。

在Table下選擇table，或者使用搜索table名稱后出現的文本框亦可。

將該表拖入操作區，而后點擊sheet tab以開始分析。

現在Tableau已經接入我們的Redshift數據庫，接下來開始對數據進行可視化。

可視化

在Tableau桌面版的菜單欄中選擇Data，而后在彈出菜單下方的數據源列表中選擇一個table。在本示例中，我們希望基于clientid表創建報告與圖表(如下圖)。

接下來，在該菜單欄中選擇Dashboard > New Dashboard。

當前顯示的圖像會返回Timestamp、PagePath以及Clientid進行的頁面訪問數字：

如上一階段所示，到這里我們已經可以嘗試利用Tableau的簡單UI與過濾器根據實際業務需求進行數據可視化了：

在menu欄中選擇Worksheet > New worksheet。

接下來在menu欄中選擇Data > Users。

在左側的Dimensions and Measures部分，大家可以選擇相關列與行進行工作表調整。

舉例來說，以下截屏按日期顯示出哪些頁面曾被查看及具體查看次數。

另外，如果大家希望查看某一特定Clientid(通用版本尚不支持現成的此信息查看)，則可為其創建類似的圖像：

特定clientid截至目前的特定頁面訪問次數

或者，大家也可以對數據排列進行簡單更改，從而為同一示例創建不同的可視化方式：

由特定clientid按timestamp對特定頁面進行的訪問次數

如大家所見，利用Tableau桌面版能夠輕松完成Redshift數據的可視化處理。

高級用例：使用Panoply

雖然Tableau與Redshift能夠很好地實現整合，但由于期間需要配合大量準備步驟，因此相關工作可能繁瑣、冗長且難以維護。在高級用例當中，數據庫通常會保存大量表，且需要連續處理以實現可視化。

正因為如此，我們應當利用Panoply.io解決相關難題:

Panoply.io可視化插件

Panoply.io提供一套數據倉庫解決方案，可實現從數據源提取到加載再到轉換的整個流程。除了能夠直接與Tableau相集成外，Panoply服務還可與Chart.io、Looker及PowerBI等外部商業智能工具進行對接。

這套自動化數據管理解決方案利用Redshift基礎設施并通過消除日常管理流程對其進行增強，這種強化能力同時涵蓋底層基礎設施與數據庫層。大家可以將Panoply視為一款自動化數據工程機器人，用以處理大部分數據工程技術任務及數據庫管理操作。

原文標題：How to Visualize Your Amazon Redshift Data Using Tableau，原文作者：Alon Brody

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