1 概述

ETL高级查询是可以将数据源表或者数据集中的数据进行清洗、聚合、关联和合并等操作，并将加工后的数据输出，能够快速的完成数据准备。

2 示例说明

2.1 生成大宽表

 用 ETL高级查询 生成 大宽表 主要是可以“将不同粒度的指标合并到到一张大宽表，便于用不同维度进行分析”；并且大宽表抽取到 高速缓存库，可以提高性能。

以产品内置northwind 数据库的“订单表”、“产品表”.....为例，生成大宽表。

具体步骤如下：

1、新建模型并且在模型中增加 ETL高级查询

2、进入到 ETL高级查询

•  先从左侧拖入 关系数据源 节点, 设置好数据源(northwind)、SCHEMA（default）、表名(订单表)，再 执行该节点。
• 然后复制该节点，粘贴3次，分别选择不同的表 “订单详细表”、“产品表”、“产品类别表”。
• 拖入 多表JOIN  节点，并且把 刚拖入的关系数据源与之进行连接，执行成功之后，再点击 多表JOIN 节点 下面的 关联设置 ，设置表与表之间的关系；具体的详细设置可查看：多表JOIN。

3、界面上所有节点，运行成功之后，可查看输出的大宽表: 

4、生成好大宽表之后，保存到模型中并抽取成功，可以看到在模型中也是输出一张打款表。

2.2 跨库取数

从异构的数据源取数，比如CRM、财务系统、ERP系统，从三种系统中构建一个机构维

2.1 数据合并

当需要把不同来源（不同系统，或不同业务结构）的数据合并到一起时，写SQL UNION的方式需要完全匹配所有目标结构的字段类型、长度、字段名等，当出现某些字段不需要映射时会使SQL脚本报错；这个时候可以通过ETL高级查询的“合并行”节点进行处理，”合并行“是将多张表的数据按行合并成一个新表，缺失的列以“null”值填充

以产品自带northwind数据库的【订单表】、【订单详细表】为示例，进行数据合并，最终效果图如下：

具体的操作步骤如下：

1、创建数据模型并在模型中增加 “ETL高级查询”

• 先把“关系数据源”节点拖入到画布中，并且给节点配置数据源、SCHEMA、表名；依次选择northwind、default、订单表；
• 配置好了之后，右键菜单“复制”，复制一个关系数据源节点，重新选择表名：订单详情表；再拖入“合并行”，并且连接起来：如下图

2、 选择“合并行”节点的“选择列”，用于设置各表的字段对应关系，同别名+同数据类型的会默认进行匹配；如果匹配不上默认“忽略”,即显示null；详情可查看：合并行

3、输出到Mpp，执行成功之后，点击【保存】并返回到数据模型；可以看到在模型中生成了一个大宽表：你可以设置及修改查询， 也可以设置与其他查询的关系、构建数据模型

高级ETL可以实现“行转列”、“列转行”、“增量抽取”、“全量抽取”等，详情可查看：ETL节点介绍