Lớp thành phần hiển thị
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Bản chất lồng nhau của các tài nguyên FHIR và giản đồ Parque-on-FHIR yêu cầu các truy vấn SQL phức tạp, điều này có thể khiến bạn khó xử lý các tài nguyên này cho các trường hợp sử dụng phân tích.
Một phương pháp phổ biến để giải quyết vấn đề này là làm phẳng dữ liệu thành một tập hợp các chế độ xem (ảo hoặc được hiện thực hoá), sau đó có thể truy vấn bằng các câu lệnh SQL đơn giản hơn.
Khi sử dụng Quy trình dữ liệu FHIR, có nhiều phương pháp để tạo chế độ xem dạng bảng phẳng để sử dụng trong các ứng dụng phân tích sao cho phù hợp với các yêu cầu triển khai:
Truy vấn SQL để tạo thành phần hiển thị ảo (bên ngoài quy trình)
Tài nguyên FHIR ViewDefinition để tạo chế độ xem được hiện thực hoá (trong quy trình) có thể được xuất ở định dạng bảng bất kỳ (hiện hỗ trợ Parquet và bảng DB)
Đối với cả hai phương pháp này, một tập hợp "thành phần hiển thị được xác định trước" cho các tài nguyên FHIR phổ biến sẽ được cung cấp. Bạn có thể sửa đổi hoặc mở rộng các thuộc tính này.
Truy cập vào tài liệu dành cho nhà phát triển
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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/)"]]
