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La natura fortemente nidificata delle risorse FHIR e lo schema Parque-on-FHIR
richiedono query SQL complesse che possono complicare il loro utilizzo per
casi d'uso di analisi.
Un approccio comune per risolvere il problema consiste nell'applicare la piattificazione dei dati in un insieme di viste
(virtuali o materializzate) su cui è possibile eseguire query utilizzando istruzioni SQL
più semplici.
Con FHIR Data Pipes esistono diversi approcci per generare visualizzazioni tabulari piatte da utilizzare nelle applicazioni di analisi in modo che corrispondano ai requisiti di implementazione:
Query SQL per generare viste virtuali (al di fuori della pipeline)
Risorse ViewDefinition FHIR per generare viste materializzate (all'interno della pipeline)
che possono essere esportate in qualsiasi formato tabulare (con il supporto corrente per Parquet
e tabelle di database)
Per entrambi questi approcci, viene fornito un insieme di "visualizzazioni predefinite" per le risorse FHIR comuni. che possono essere modificati o estesi.
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Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[[["\u003cp\u003eFHIR data's nested structure necessitates complex SQL queries, making analytics challenging.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFlattening FHIR data into views simplifies querying for analytics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFHIR Data Pipes offers two approaches for generating flat tabular views: SQL queries for virtual views and FHIR ViewDefinition resources for materialized views.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePredefined views for common FHIR resources are available and customizable.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExplore detailed information and implementation guidance in the developer documentation.\u003c/p\u003e\n"]]],["FHIR data's complexity necessitates flattening for analytics. This is achieved by creating tabular views, either virtual or materialized. Virtual views are created using SQL queries, while materialized views are generated via FHIR ViewDefinition resources, outputting in formats like Parquet or DB tables. FHIR Data Pipes supports both methods, providing predefined views for common FHIR resources that can be customized, to facilitate analytics applications. Further details are available in the developer documentation.\n"],null,["# View Layer\n\nThe heavily nested nature of FHIR resources and the Parque-on-FHIR schema\nrequires complex SQL queries that can make them difficult to work with for\nanalytics use cases.\n\nA common approach to address this is to flatten the data into a set of views\n(virtual or materialized) which can then be queried using simpler SQL\nstatements.\n\nUsing FHIR Data Pipes, there are multiple approaches for generating flat tabular\nviews for use in analytics applications to match the deployment requirements:\n\n1. SQL queries to generate virtual views (outside the pipeline)\n\n2. [FHIR ViewDefinition](https://build.fhir.org/ig/FHIR/sql-on-fhir-v2/StructureDefinition-ViewDefinition.html) resources to generate materialized views (within the pipeline)\n which can be outputted in any tabular format (with current support for Parquet\n and DB tables)\n\nFor both of these approaches, a set of \"predefined views\" for common FHIR\nresources are provided. These can be modified or extended.\n\nGo to [developer documentation](https://google.github.io/fhir-data-pipes/)"]]
