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샘플 쿼리
이 샘플 쿼리를 사용하여 Amazon Chime SDK 통화 분석 Glue 데이터 카탈로그에서 데이터를 추출하고 구성할 수 있습니다.
참고
Amazon Athena에 연결하고 Glue 데이터 카탈로그를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 ODBC로 Amazon Athena에 연결을 참조하세요.
필요에 따라 각 섹션을 열어보세요.
call_analytics_metadata
에는 JSON 문자열 형식의 metadata
필드가 있습니다. 이 문자열의 요소를 쿼리하려면 Athena의 json_extract_scalar 함수를 사용하세요.
SELECT json_extract_scalar(metadata,'$.voiceConnectorId') AS "VoiceConnector ID", json_extract_scalar(metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(metadata,'$.direction') AS Direction, json_extract_scalar(metadata,'$.transactionId') AS "Transaction ID" FROM "GlueDatabaseName"."call_analytics_metadata"
call_analytics_metadata
필드에는 JSON 문자열 형식의 메타데이터 필드가 있습니다. metadata
에는 oneTimeMetadata
라는 또 다른 중첩된 객체가 있습니다. 이 객체에는 원본 XML 및 변환된 JSON 형식의 SIPRec 메타데이터가 포함되어 있습니다. 이 문자열의 요소를 쿼리하려면 Athena의 json_extract_scalar
함수를 사용하세요.
SELECT json_extract_scalar(metadata,'$.voiceConnectorId') AS "VoiceConnector ID", json_extract_scalar(metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(metadata,'$.direction') AS Direction, json_extract_scalar(metadata,'$.transactionId') AS "Transaction ID", json_extract_scalar(json_extract_scalar(metadata,'$.oneTimeMetadata'),'$.siprecMetadata') AS "siprec Metadata XML", json_extract_scalar(json_extract_scalar(metadata,'$.oneTimeMetadata'),'$.siprecMetadataJson') AS "Siprec Metadata JSON", json_extract_scalar(json_extract_scalar(metadata,'$.oneTimeMetadata'),'$.inviteHeaders') AS "Invite Headers" FROM "GlueDatabaseName"."call_analytics_metadata" WHERE callevent-type = "update";
call_analytics_recording_metadata
에는 JSON 문자열 형식의 메타데이터 필드가 있습니다. 이 문자열의 요소를 쿼리하려면 Athena의 json_extract_scalar 함수를 사용하세요.
SELECT json_extract_scalar(metadata,'$.voiceConnectorId') AS "VoiceConnector ID", json_extract_scalar(metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(metadata,'$.direction') AS Direction, json_extract_scalar(metadata,'$.transactionId') AS "Transaction ID" FROM "GlueDatabaseName"."call_analytics_recording_metadata" WHERE detail-subtype = "Recording"
voice_analytics_status
에는 struct
데이터 유형에 세부 정보 필드가 있습니다. 다음 예에서는 struct
데이터 유형 필드를 쿼리하는 방법을 보여줍니다.
SELECT detail.transactionId AS "Transaction ID", detail.voiceConnectorId AS "VoiceConnector ID", detail.siprecmetadata AS "Siprec Metadata", detail.inviteheaders AS "Invite Headers", detail.streamStartTime AS "Stream Start Time" FROM "GlueDatabaseName"."voice_analytics_status"
다음 예제 쿼리는call_analytics_metadata
와 voice_analytics_status
를 조인합니다.
SELECT a.detail.transactionId AS "Transaction ID", a.detail.voiceConnectorId AS "VoiceConnector ID", a.detail.siprecmetadata AS "Siprec Metadata", a.detail.inviteheaders AS "Invite Headers", a.detail.streamStartTime AS "Stream Start Time" json_extract_scalar(b.metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(b.metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(b.metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(b.metadata,'$.direction') AS Direction FROM "GlueDatabaseName"."voice_analytics_status" a INNER JOIN "GlueDatabaseName"."call_analytics_metadata" b ON a.detail.transactionId = json_extract_scalar(b.metadata,'$.transactionId')
transcribe_call_analytics_post_call에는 중첩된 배열이 있는 구조체 형식의 트랜스크립트 필드가 있습니다. 다음 쿼리를 사용하여 배열의 중첩을 해제하세요.
SELECT jobstatus, languagecode, IF(CARDINALITY(m.transcript)=0 OR CARDINALITY(m.transcript) IS NULL, NULL, e.transcript.id) AS utteranceId, IF(CARDINALITY(m.transcript)=0 OR CARDINALITY(m.transcript) IS NULL, NULL, e.transcript.content) AS transcript, accountid, channel, sessionid, contentmetadata.output AS "Redaction" FROM "GlueDatabaseName"."transcribe_call_analytics_post_call" m CROSS JOIN UNNEST (IF(CARDINALITY(m.transcript)=0, ARRAY[NULL], transcript)) AS e(transcript)
다음 쿼리는 transcribe_call_analytics_post_call 및 call_analytics_metadata 를 조인합니다.
WITH metadata AS( SELECT from_iso8601_timestamp(time) AS "Timestamp", date_parse(date_format(from_iso8601_timestamp(time), '%m/%d/%Y %H:%i:%s') , '%m/%d/%Y %H:%i:%s') AS "DateTime", date_parse(date_format(from_iso8601_timestamp(time) , '%m/%d/%Y') , '%m/%d/%Y') AS "Date", date_format(from_iso8601_timestamp(time) , '%H:%i:%s') AS "Time", mediainsightspipelineid, json_extract_scalar(metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(metadata,'$.voiceConnectorId') AS "VoiceConnector ID", json_extract_scalar(metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(metadata,'$.direction') AS Direction, json_extract_scalar(metadata,'$.transactionId') AS "Transaction ID", REGEXP_REPLACE(REGEXP_EXTRACT(json_extract_scalar(metadata,'$.oneTimeMetadata.s3RecordingUrl'), '[^/]+(?=\.[^.]+$)'), '\.wav$', '') AS "SessionID" FROM "GlueDatabaseName"."call_analytics_metadata" ), transcript_events AS( SELECT jobstatus, languagecode, IF(CARDINALITY(m.transcript)=0 OR CARDINALITY(m.transcript) IS NULL, NULL, e.transcript.id) AS utteranceId, IF(CARDINALITY(m.transcript)=0 OR CARDINALITY(m.transcript) IS NULL, NULL, e.transcript.content) AS transcript, accountid, channel, sessionid, contentmetadata.output AS "Redaction" FROM "GlueDatabaseName"."transcribe_call_analytics_post_call" m CROSS JOIN UNNEST (IF(CARDINALITY(m.transcript)=0, ARRAY[NULL], transcript)) AS e(transcript) ) SELECT jobstatus, languagecode, a.utteranceId, transcript, accountid, channel, a.sessionid, "Redaction" "Timestamp", "DateTime", "Date", "Time", mediainsightspipelineid, "To Number", "VoiceConnector ID", "From Number", "Call ID", Direction, "Transaction ID" FROM "GlueDatabaseName"."transcribe_call_analytics_post_call" a LEFT JOIN metadata b ON a.sessionid = b.SessionID
다음 예제 쿼리는 Voice enhancement call recording
URL을 조인합니다.
SELECT json_extract_scalar(metadata,'$.voiceConnectorId') AS "VoiceConnector ID", json_extract_scalar(metadata,'$.fromNumber') AS "From Number", json_extract_scalar(metadata,'$.toNumber') AS "To Number", json_extract_scalar(metadata,'$.callId') AS "Call ID", json_extract_scalar(metadata,'$.direction') AS Direction, json_extract_scalar(metadata,'$.transactionId') AS "Transaction ID", s3MediaObjectConsoleUrl FROM {GlueDatabaseName}."call_analytics_recording_metadata" WHERE detail-subtype = "VoiceEnhancement"