Une connexion, plusieurs datasets

Une connexion BigQuery peut désormais couvrir plusieurs datasets, et une connexion PostgreSQL plusieurs schémas — fini la connexion par dataset, et les jointures entre eux fonctionnent tout simplement.

Choisissez vos datasets

Après Tester la connexion, le formulaire liste tous les datasets (ou schémas) visibles par vos identifiants. Cochez ceux à analyser ; le premier devient le principal, dont les tables gardent leur nom tel quel. Sur BigQuery, tous les datasets cochés doivent partager la même localisation — Axiome le vérifie avant d'enregistrer.

Les tables des autres datasets

Les tables hors du principal obtiennent un modèle sémantique nommé dataset__table — crm__customers pour la table customers de crm — pour que deux tables homonymes n'entrent jamais en collision, et la page Modèles sémantiques regroupe les modèles par dataset. Les connexions et composants existants ne bougent pas : ajouter un dataset plus tard ne change rien à ce que vous avez déjà construit.

Axi et dbt suivent

Axi voit tous les datasets de la connexion et écrit son SQL en conséquence. Les imports dbt rattachent désormais les modèles à n'importe quel dataset de la connexion — les marts dans l'un, le staging dans l'autre — au lieu du seul principal, et le rapport d'import nomme les datasets couverts par la connexion quand un modèle tombe en dehors.

📖 Gérer les connexions · La couche sémantique · Importer depuis dbt