Calque de vue
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
La nature fortement imbriquée des ressources FHIR et du schéma Parque-on-FHIR nécessite des requêtes SQL complexes qui peuvent les rendre difficiles à utiliser pour les cas d'utilisation d'analyse.
Pour y remédier, une approche courante consiste à aplatir les données dans un ensemble de vues (virtuelles ou matérialisées) qui peuvent ensuite être interrogées à l'aide d'instructions SQL plus simples.
Avec les canaux de données FHIR, il existe plusieurs approches pour générer des vues tabulaires plates à utiliser dans les applications d'analyse afin de répondre aux exigences de déploiement:
Requêtes SQL pour générer des vues virtuelles (en dehors du pipeline)
Ressources FHIR ViewDefinition pour générer des vues matérialisées (dans le pipeline) pouvant être générées dans n'importe quel format tabulaire (avec prise en charge actuelle des tables Parquet et DB)
Pour ces deux approches, un ensemble de "vues prédéfinies" pour les ressources FHIR courantes est fourni. Vous pouvez les modifier ou les prolonger.
Accéder à la documentation pour les développeurs
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC)."],[],["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"]]
