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Configurer la requête sur les enregistrements clients

Procédure

  1. Double-cliquez sur le tDBInvalidRows pour ouvrir sa vue Component.
  2. Dans le champ Validation type, sélectionnez DQ rule validation afin d'utiliser la règle de qualité de données.
  3. Cochez la case Use an existing connection afin de réutiliser la connexion créée par le tDBConnection.
  4. Cliquez sur le bouton [...] à côté du champ Edit schema pour ouvrir l'éditeur du schéma.
  5. Cliquez trois fois sur le bouton [+] pour ajouter trois lignes et renommez-les respectivement Name, DOB et Email,.
  6. Dans la ligne DOB, sélectionnez VARCHAR dans la colonne DB type. Saisissez 19 dans la colonne Length et 0 dans la colonne Precision.
  7. Cliquez sur OK pour valider ces modifications et les propager.
  8. Dans le champ Table name, saisissez le chemin d'accès à la table de la base de données à vérifier ou parcourez votre système jusqu'à celle-ci, customers dans cet exemple.
  9. Dans le champ Where clause, saisissez la clause à utiliser, en plus de la règle de qualité de données, afin d'interroger les données clients.
    Dans cet exemple, saisissez entre guillemets `customers`.`Email` like 's%' afin de récupérer les enregistrements d'e-mail commençant par la lettre s ou S.
  10. Dans le champ DQ rule list, sélectionnez la règle de qualité de données à utiliser. Dans cet exemple, sélectionnez customers_age. Cette règle est une règle de démo qui se présente comme suit : 18<=((TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(DOB))/365).
    Vous pouvez consulter les règles de qualité de données disponibles dans la vue DQ Repository, Libraries > Rules > SQL.
    Pour plus d'informations, consultez Import du projet démo de qualité de données.
  11. Cliquez sur le bouton Guess Query pour générer la requête correspondante utilisant la clause NOT.
  12. Dans le champ Query, changez 18 en 20 afin que la clause soit la suivante : 
    "SELECT `Name`, `DOB`, `Email` FROM `crm`.`cust` 
WHERE (NOT ( 20>((TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(DOB))/365) )
AND `cust`.`Email` like 's%')"
    Cette clause vous permet de sélectionner les clients dont l'âge est supérieur à 20.

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