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# Amazon Connect 分析数据湖中的调度数据
<a name="data-lake-scheduling"></a>

本主题详细介绍了 Amazon Connect 数据湖调度表中的内容。该表列出了内容的列、类型和说明。

有两种方法可以访问分析数据湖和配置要共享的数据：
+ [选项 1：使用 Amazon Connect 控制台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [选项 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

如果您无法使用选项 1 访问调度表，请尝试使用选项 2。

**Topics**
+ [人员调度配置文件](#data-lake-staff-scheduling-profile)
+ [轮班活动](#data-lake-shift-activities)
+ [轮班配置文件](#data-lake-shift-profiles)
+ [人员配置组](#data-lake-staffing-groups)
+ [人员配置组 - 预测组](#data-lake-staffing-groups-forecast-groups)
+ [人员配置组 - 主管](#data-lake-staffing-groups-supervisors)
+ [员工班次](#staff-shifts)
+ [员工班次活动](#data-lake-staff-shift-activities)
+ [员工休假余额变动](#data-lake-staff-timeoff-balance-changes)
+ [员工休假](#data-lake-staff-timeoffs)
+ [员工休假间隔](#data-lake-staff-timeoff-intervals)
+ [员工需求组](#data-lake-staff_demand_group)
+ [人员配备组需求组](#data-lake-staffing-groups-demand-groups)
+ [员工轮班活动分配](#data-lake-staff-shift-activity-allocation)
+ [计划指标](#data-lake-schedule-metrics)
+ [安排目标](#data-lake-schedule-goals)
+ [轮班轮换模式](#data-lake-shift-rotation-patterns)
+ [轮班轮换步骤](#data-lake-shift-rotation-steps)
+ [数据架构](#data-lake-data-schema)
+ [查询示例](#data-lake-sample-queries)

## 人员调度配置文件
<a name="data-lake-staff-scheduling-profile"></a>

 表名称：`staff_scheduling_profile`

 复合主键：`{instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version} `


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  agent\$1arn  |  字符串 |  座席的 ARN。 | 
|  staff\$1scheduling\$1profile\$1version  |  bigint  |  人员调度配置文件版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  字符串  |  分配给座席的人员配置组的 ARN。 | 
|  start\$1timestamp  |  Timestamp  |  StartTimestamp 适用于在《工作人员细则》中配置的代理（计划仅在此时间戳之后生成）。 | 
|  end\$1timestamp  |  Timestamp  |  EndTimestamp 适用于在《工作人员细则》中配置的代理（时间表不会超过此时间戳生成）。 | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  字符串  |  工作人员细则中分配给代理的轮班配置文件的 ARN。与移位旋转模式互斥。 | 
|  shift\$1rotation\$1pattern\$1arn  |  字符串  |  工作人员细则中分配给代理的轮班轮换模式的 ARN。与 Shift Profile 互斥。 | 
|  shift\$1rotation\$1step\$1step\$1i  |  bigint  |  代理在分配的 Shift 轮换模式中开始的步骤 ID。 | 
|  timezone  |  字符串  |  为座席配置的时区。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果座席已删除，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  员工日程安排资料的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 轮班活动
<a name="data-lake-shift-activities"></a>

 表名称：`shift_activities`

 复合主键：`{instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  字符串  |  班次活动的 ARN。 | 
|  shift\$1activity\$1version  |  bigint  |  班次活动版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  shift\$1activity\$1name  |  字符串  |  班次活动名称。 | 
|  类型  |  字符串  |  班次活动类型。可能的值包括：PRODUCTIVE、NON\$1PRODUCTIVE 以及 LEAVE。 | 
|  sub\$1type  |  字符串  | 班次活动的子类型。这仅适用于 NON\$1PRODUCTIVE 类型的活动。可能的值包括：BREAK\$1OR\$1MEAL 和 NONE。 | 
|  is\$1adherence\$1tracked  |  布尔值  |  如果班次活动配置了准点率跟踪，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  is\$1paid  |  布尔值  |  如果班次活动配置为已支付，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果班次活动被删除，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | 轮班活动发生的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 轮班配置文件
<a name="data-lake-shift-profiles"></a>

 表名称：`shift_profiles`

 复合主键：`{instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  字符串  |  班次配置文件的 ARN。 | 
|  shift\$1profile\$1version  |  bigint  |  班次配置文件版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  shift\$1profile\$1name  |  字符串  |  班次配置文件名称。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果班次配置文件被删除，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | 轮班配置文件时的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 人员配置组
<a name="data-lake-staffing-groups"></a>

 表名称：`staffing_groups`

 复合主键：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  字符串  |  人员配置组的 ARN。 | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  人员配置组版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  staffing\$1group\$1name  |  字符串  |  人员配置组名称。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果已删除人员配置组，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  人员配备小组所在的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 人员配置组 - 预测组
<a name="data-lake-staffing-groups-forecast-groups"></a>

 表名称：`staffing_group_forecast_groups `

 复合主键：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}`

 该表应结合 `staffing_group_arn` 和 `staffing_group_version` 的 `staffing_groups` 表来查询。


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  字符串  |  人员配置组的 ARN。 | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  人员配置组版本。 | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  字符串  |  与人员配置组关联的预测组的 ARN。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  StaffingGroup-ForecastGroup 关联有效时设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  创建/更新人员配置组时的时间戳。 | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 人员配置组 - 主管
<a name="data-lake-staffing-groups-supervisors"></a>

 表名称：`staffing_group_supervisors`

 复合主键：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn} `

 该表应结合 `staffing_group_arn` 和 `staffing_group_version` 的 `staffing_groups` 表来查询。


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  字符串  |  人员配置组的 ARN。 | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  人员配置组版本。 | 
|  supervisor\$1arn  |  字符串  |  与人员配置组关联的主管的座席 ARN。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  StaffingGroup-ForecastGroup 关联有效时设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  创建/更新人员配置组时的时间戳。 | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工班次
<a name="staff-shifts"></a>

 表名称：`staff_shifts`

 复合主键：`{instance_id, shift_id, shift_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  shift\$1id  |  字符串  |  班次的 ID。 | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  班次版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  agent\$1arn  |  字符串  |  座席的 ARN。 | 
|  shift\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  班次开始时的时间戳。 | 
|  shift\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  | 班次结束时的时间戳。 | 
|  created\$1timestamp  |  Timestamp  |  创建班次时的时间戳。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果班次被删除，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  移位时的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工班次活动
<a name="data-lake-staff-shift-activities"></a>

 表名称：`staff_shift_activities`

 复合主键：`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}`

 该表应结合 `shift_id` 和 `shift_version` 的 `staff_shifts` 表来查询。


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  shift\$1id  |  字符串  |  班次的 ID。 | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  班次版本。 | 
|  activity\$1id  |  字符串  |  活动的 ID。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  activity\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  活动开始时的时间戳。 | 
|  activity\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  | 活动结束时的时间戳。 | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  字符串  |  班次活动的 ARN。如果 shift\$1activity\$1arn 为 null，则表示“工作”活动。 | 
|  activity\$1status  |  字符串  |  活动状态。如果活动与休假重叠，则设置为“INACTIVE”。 | 
|  is\$1overtime  |  布尔值  |  如果活动属于加班，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  当班次活动有效时，设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | 创建/更新班次时的时间戳。 | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工休假余额变动
<a name="data-lake-staff-timeoff-balance-changes"></a>

 表名称：`staff_timeoff_balance_changes`

 复合主键：`{instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  account\$1id  |  字符串  |  AWS 账户的 ID。 | 
|  agent\$1arn  |  字符串  |  座席的 ARN。 | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  字符串  |  分配此余额的班次活动的 ARN。 | 
|  timeoff\$1balance\$1version  |  bigint  |  休假余额版本，表示变动顺序的递增数字。 | 
|  balance\$1update\$1source  |  字符串  |  余额更新的来源。可能的值包括 TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1UPLOAD、CONNECT\$1TIME\$1OFF\$1REQUEST、SCHEDULE\$1PUBLISH、CSV\$1TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1DELETION、TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1BACKFILL、SYSTEM\$1UPDATE  | 
|  timeoff\$1id  |  字符串  |  导致此余额变动的休假 ID（如果存在）。 | 
|  last\$1updated\$1by  |  字符串  |  导致此余额变动的座席 ARN（如果存在）。 | 
|  balance\$1change\$1in\$1hours  |  double  |  根据此变动更新的休假余额时间（以小时为单位）。如果该值为正，则此变动值将记入休假余额。如果该值为负，则从休假余额中扣除此变动值。对于任何余额上传和删除事件，均未定义此值。 | 
|  remaining\$1balance\$1in\$1hours  |  double  |  发生此变动事件之后的剩余休假余额时长。对于任何余额删除事件，均未定义此值。 | 
|  last\$1created\$1timestamp  |  Timestamp  |  创建休假余额变动记录时的时间戳。 | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工休假
<a name="data-lake-staff-timeoffs"></a>

 表名称：`staff_timeoffs`

 复合主键：`{instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  timeoff\$1id  |  字符串  |  休假的 ID。 | 
|  agent\$1arn  |  字符串  |  座席的 ARN。 | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  休假版本。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  timeoff\$1type  |  字符串  |  休假类型。可能的值包括：TIME\$1OFF 和 VOLUNTARY\$1TIME\$1OFF。 | 
|  timeoff\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  休假开始时的时间戳。 | 
|  timeoff\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  |  休息时间结束时的时间戳。 | 
|  timeoff\$1status  |  字符串  |  休假状态。可能的值包括：PENDING\$1CREATE、PENDING\$1UPDATE、PENDING\$1CANCEL、PENDING\$1ACCEPT、PENDING\$1APPROVE、PENDING\$1DECLINE、APPROVED、ACCEPTED、REJECTED、CANCELLED、WAITING\$1ACCEPT 以及 WAITING\$1APPROVE。WAITING 状态表示休假正在等待用户操作。PENDING 状态表示休假正在等待系统处理用户操作。 | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  字符串  |  用于休假的班次活动的 ARN。 | 
|  effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  总的有效休假时间。有效休假时间是根据[休假扣除逻辑](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)计算的。此设置仅适用于 TIME\$1OFF 类型。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  休假时间的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工休假间隔
<a name="data-lake-staff-timeoff-intervals"></a>

 表名称：`staff_timeoff_intervals`

 复合主键：\$1`instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}` 

 该表应结合 `timeoff_id` 和 `timeoff_version` 的 `staff_timeoffs` 表来查询。


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  timeoff\$1id  |  字符串  |  休假的 ID。 | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  休假版本。 | 
|  interval\$1id  |  字符串  |  休假间隔的 ID。 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  timeoff\$1interval\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  特定休假间隔开始时的时间戳。 | 
|  timeoff\$1interval\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  |  特定休假间隔结束时的时间戳。 | 
|  interval\$1effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  此特定休假间隔的有效休假时间。有效休假时间是根据[休假扣除逻辑](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)计算的。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  休假时间的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工需求组
<a name="data-lake-staff_demand_group"></a>

表名：`staff_demand_group`

复合主键：`{instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id  | 字符串  | Amazon Connect 实例的 ID。 | 
| agent\$1arn  | 字符串  | 座席的 ARN。 | 
| demand\$1group\$1arn  | 字符串  | 需求组的 ARN。 | 
| 员工需求群组版本  | 长整型  | 此代理与需求组关联的版本  | 
| priority  | 字符串  | 该代理的需求组的优先级。可以是低、中或高 | 
| instance\$1arn  | 字符串  | Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
| is\$1overrid  | 布尔值  | 如果这是代理与需求组的关联是代理级别的覆盖，则设置为 “true”。 | 
| is\$1deleted  | 布尔值  | 如果删除了代理与需求组的关联，则设置为 true。 | 
| last\$1updated\$1timestamp  | Timestamp  | 创建/更新代理与需求组关联的时间戳。 | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  | Timestamp  | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 人员配备组需求组
<a name="data-lake-staffing-groups-demand-groups"></a>

表名：`staffing_group_demand_group`

复合主键：`{instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  字符串  |  人员配置组的 ARN。 | 
|  demand\$1group\$1arn  |  字符串  |  需求组的 ARN。 | 
|  员工群组\$1需求\$1群组\$1版本  |  长整型  | 此人员配备组与需求组关联的版本  | 
|  priority  |  字符串  |  此人员配备组的需求组的优先级。可以是低、中或高 | 
|  instance\$1arn  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  如果删除了人员配备组与需求组的关联，则设置为 true。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  人员配备组与需求组关联的时间戳。created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 员工轮班活动分配
<a name="data-lake-staff-shift-activity-allocation"></a>

表名：`staff_shift_activity_allocations`

复合主键：`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}`


|  列  |  Type  |  说明  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  字符串  |  Amazon Connect 实例的 ID。 | 
|  shift\$1id  |  字符串  |  班次的 ID。 | 
|  shift\$1version  |  长整型  |  班次版本。 | 
|  activity\$1id  |  字符串  |  活动的 ID。 | 
|  demand\$1group\$1arn  |  字符串  |  需求组的 ARN。 | 
|  foecast\$1group\$1arn  |  字符串  |  预测组的 ARN。 | 
|  分配百分比  |  double  |  活动分配给需求组的百分比。 | 
|  is\$1deleted  |  布尔值  |  当 StaffingGroup-ForecastGroupassociation 有效时，设置为 False。 | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  创建/更新人员配置组时的时间戳。 | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 计划指标
<a name="data-lake-schedule-metrics"></a>

表名称：`schedule_metrics`

复合主键：`{instance_id, metric_id, interval_start_timestamp}`


| 列 | Type | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
| instance\$1arn | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ID。 | 
| metric\$1id | 字符串 | 指标值的唯一标识符 | 
| aws\$1account\$1id | 字符串 | AWS 账户的 ID。 | 
| entity\$1type | 字符串 | 表示该指标是针对预测组还是需求组。 | 
| entity\$1arn | 字符串 | 预测组或需求组的 arn | 
| 渠道 | 字符串 | 表示媒体频道，例如语音、聊天。如果该行包含的指标不是频道级别，则会将其填充为 “全部” | 
| 间隔开始时间戳 | timestamp | 表示间隔开始的时间戳 | 
| 必需的代理人数量 | 浮点数 | 表示预测的代理人数 | 
| scheduled\$1agent\$1count | 浮点数 | 表示计划代理人数 | 
| 预定占用率 | 浮点数 | 表示占用百分比 | 
| 预定服务级别百分比 | 浮点数 | 表示计划服务级别百分比 | 
| 服务等级秒 | 整数 | 表示服务级别（秒） | 
| scheduled\$1average\$1speed\$1average\$1sp | 浮点数 | 表示平均应答速度 | 
| is\$1deleted | 布尔值 | 表示指标是否已删除 | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 创建指标记录的时间戳。 | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 显示数据湖最后一次处理记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 安排目标
<a name="data-lake-schedule-goals"></a>

表名称：`schedule_goals`

复合主键：`{instance_id, goal_id}`


| 列 | Type | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
| instance\$1arn | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ID。 | 
| goal\$1id | 字符串 | 目标值的唯一标识符 | 
| aws\$1account\$1id | 字符串 | AWS 账户的 ID。 | 
| entity\$1type | 字符串 | 表示目标是针对预测组还是需求组。 | 
| entity\$1arn | 字符串 | 预测组或需求组的 arn | 
| 渠道 | 字符串 | 表示媒体频道，例如语音、聊天。 | 
| 开始\$1日期\$1时间戳 | timestamp | 表示球门开始的时间戳 | 
| 结束日期时间戳 | timestamp | 表示目标结束的时间戳 | 
| 目标服务等级百分比 | 浮点数 | 表示目标服务水平百分比 | 
| 目标服务等级秒 | 整数 | 表示服务级别（秒） | 
| 答案的目标平均速度 | 浮点数 | 表示平均应答速度 | 
| is\$1deleted | 布尔值 | 表示目标是否已删除 | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 创建进球记录的时间戳。 | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 显示数据湖最后一次处理记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 轮班轮换模式
<a name="data-lake-shift-rotation-patterns"></a>

表名称：`shift_rotation_patterns`

复合主键：`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version}`


| 列 | Type | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ID。 | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | 字符串 | 移位旋转模式的 ARN。 | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1版本 | bigint | 移位轮换模式版本。 | 
| instance\$1arn | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
| Shift\$1rotation\$1pattern\$1name | 字符串 | 移位旋转模式的名称。 | 
| start\$1date | 字符串 | yyyy-mm-dd格式化的 Shift 旋转模式的开始日期。 | 
| is\$1deleted | 布尔值 | 如果移位旋转模式被删除，则设置为 True。否则设置为 False。 | 
| last\$1updated\$1by | 字符串 | 使用移位轮换模式的用户created/updated/deleted的 ARN。 | 
| last\$1updated\$1timestamp | Timestamp | 移位旋转模式时的时间戳。created/updated/deleted | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Timestamp | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 轮班轮换步骤
<a name="data-lake-shift-rotation-steps"></a>

表名称：`shift_rotation_steps`

复合主键：`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id}`

该表应结合 `shift_rotation_pattern_arn` 和 `shift_rotation_pattern_version` 的 `shift_rotation_patterns` 表来查询。


| 列 | Type | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ID。 | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | 字符串 | 移位旋转模式的 ARN。 | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1版本 | bigint | 移位轮换模式版本。 | 
| step\$1id | bigint | 移位旋转模式中步骤的 ID。步骤按顺序编号（1、2、3、... 最多 52）。 | 
| instance\$1arn | 字符串 | Amazon Connect 实例的 ARN。 | 
| shift\$1profile\$1arn | 字符串 | 与轮换步骤关联的班次配置文件的 ARN。 | 
| duration | bigint | 轮换步骤的持续时间（以周为单位）。 | 
| is\$1deleted | 布尔值 | 当移位旋转步骤有效时，设置为 False。 | 
| last\$1updated\$1by | 字符串 | 使用移位轮换模式的用户 created/updated 的 ARN。 | 
| last\$1updated\$1timestamp | Timestamp | 创建/更新移位旋转模式的时间戳。 | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Timestamp | 显示数据湖最后一次接触记录的时间戳。这可能包括转换和回填。此字段不能用于可靠地确定数据的新鲜度。 | 

## 数据架构
<a name="data-lake-data-schema"></a>

以下是实体关系图，显示了 Amazon Connect 数据湖中计划表之间的结构和关系。

 每个表都显示了其主键和属性及其数据类型。该图展示了这些表如何通过外键关系相互关联，从而全面展示了调度数据模型。

![\[一个实体关系图，显示了 Amazon Connect 分析数据湖中调度表之间的结构和关系。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/connect/latest/adminguide/images/data-lake-scheduling-tables-overview-1.png)


## 查询示例
<a name="data-lake-sample-queries"></a>

### 1. 查询以获取处理特定预测组的座席的所有预排班次活动
<a name="query1"></a>

`SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'` 

要创建上述 `agent_scheduled_shift_activities_view`，请完成以下步骤。

 **步骤 1：创建视图以获取主管姓名** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_supervisor_names_view" AS
SELECT
  staffing_group_arn
, array_agg(supervisor_name ORDER BY supervisor_name ASC) supervisor_names
FROM
  (
   SELECT
     s.staffing_group_arn
   , CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) supervisor_name
   FROM
     ((
      SELECT
        staffing_group_arn
      , supervisor_arn
      FROM
        (
         SELECT
           *
         , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
         FROM
           staffing_group_supervisors
         WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
      )  t
      WHERE (recency = 1)
   )  s
   INNER JOIN USERS u ON (s.supervisor_arn = u.user_arn))
)
GROUP BY staffing_group_arn
```

 **步骤 2：创建视图以获取与座席关联的人员配置组和预测组** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_agent_staffing_group_forecast_group_view" AS
WITH
  latest_staff_scheduling_profile AS (
   SELECT
     agent_arn
   , staffing_group_arn
   , last_updated_timestamp
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY agent_arn ORDER BY staff_scheduling_profile_version DESC) recency
      FROM
        staff_scheduling_profile
      WHERE ((instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') AND (is_deleted = false))
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_staffing_groups AS (
   SELECT
     staffing_group_name
   , staffing_group_arn
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
      FROM
        staffing_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_forecast_groups AS (
   SELECT
     forecast_group_arn
   , forecast_group_name
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY forecast_group_arn ORDER BY forecast_group_version DESC) recency
      FROM
        forecast_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_staffing_group_forecast_groups AS (
   SELECT
     staffing_group_arn
   , forecast_group_arn
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
      FROM
        staffing_group_forecast_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
SELECT
  ssp.agent_arn
, U.agent_username AS username
, U.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id
, CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) agent_name
, fg.forecast_group_arn
, fg.forecast_group_name
, sg.staffing_group_arn
, sg.staffing_group_name
FROM
 latest_staff_scheduling_profile ssp
INNER JOIN latest_staffing_groups sg ON ssp.staffing_group_arn = sg.staffing_group_arn
INNER JOIN latest_staffing_group_forecast_groups sgfg ON ssp.staffing_group_arn = sgfg.staffing_group_arn
INNER JOIN latest_forecast_groups fg ON fg.forecast_group_arn = sgfg.forecast_group_arn
INNER JOIN USERS u ON ssp.agent_arn = u.user_arn
```

 **第 3 步：获取最新班次活动** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_shift_activities_view" AS
SELECT
  shift_activity_arn
, shift_activity_name
, shift_activity_version
, type
, sub_type
, is_adherence_tracked
, is_paid
, last_updated_timestamp
FROM
  (
   SELECT
     *
   , RANK() OVER (PARTITION BY shift_activity_arn ORDER BY shift_activity_version DESC) recency
   FROM
     shift_activities
   WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
)  t
WHERE (recency = 1)
```

 **步骤 4：创建视图以获取座席预排班次活动** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "agent_scheduled_shift_activities_view" AS
WITH
  latest_staff_shifts AS (
   SELECT
     agent_arn
   , shift_id
   , shift_version
   , shift_start_timestamp
   , shift_end_timestamp
   , created_timestamp
   , last_updated_timestamp
   , data_lake_last_processed_timestamp
   , recency
   FROM
     (
      SELECT
        RANK() OVER (PARTITION BY shift_id ORDER BY shift_version DESC) recency
      , *
      FROM
        staff_shifts sa
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE ((recency = 1) AND (is_deleted = false))
)
SELECT
  asgfg.forecast_group_name
, array_join(sn.supervisor_names, ',') supervisor_names
, s.agent_arn
, u.first_name
, u.last_name
, asgfg.staffing_group_name
, ssa.activity_id
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.shift_activity_name, 'Work') ELSE sa.shift_activity_name END) shift_activity_name
, s.shift_start_timestamp
, s.shift_end_timestamp
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.type, 'PRODUCTIVE') ELSE sa.type END) type
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.is_paid, true) ELSE sa.is_paid END) is_paid
, ssa.activity_start_timestamp
, ssa.activity_end_timestamp
, ssa.last_updated_timestamp
, ssa.data_lake_last_processed_timestamp
, u.agent_username as username
, u.agent_routing_profile_id as routing_profile_id
FROM
  staff_shift_activities ssa
INNER JOIN latest_staff_shifts s ON s.shift_id = ssa.shift_id AND s.shift_version = ssa.shift_version
INNER JOIN USERS u ON s.agent_arn = u.user_arn
INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON s.agent_arn = asgfg.agent_arn
LEFT JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = ssa.shift_activity_arn
INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn
WHERE (ssa.is_deleted = false) AND (COALESCE(ssa.activity_status, ' ') <> 'INACTIVE') AND (ssa.instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
```

### 2. 查询以获取特定预测组中座席的所有休假请求
<a name="query2"></a>

` SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup' `

 使用以下查询来创建上述 `agent_timeoff_report_view`。

```
CREATE OR REPLACE VIEW "agent_timeoff_report_view" AS
WITH latest_staff_timeoffs AS (
        SELECT t1.*,
            CAST((t1.effective_timeoff_hours * 60) AS INT) total_effective_timeoff_minutes
        FROM (
                SELECT RANK() OVER (
                        PARTITION BY timeoff_id
                        ORDER BY timeoff_version DESC
                    ) recency,
                    agent_arn,
                    timeoff_id,
                    shift_activity_arn,
                    timeoff_status,
                    timeoff_version,
                    effective_timeoff_hours,
                    timeoff_start_timestamp,
                    timeoff_end_timestamp,
                    last_updated_timestamp,
                    data_lake_last_processed_timestamp
                FROM staff_timeoffs
                WHERE (
                        instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId'
                    )
            ) t1
        WHERE (recency = 1)
    )
SELECT asgfg.forecast_group_name,
    to.agent_arn,
    asgfg.agent_name,
    asgfg.staffing_group_name,
    asgfg.username,
    sa.shift_activity_name,
    to.timeoff_start_timestamp,
    to.timeoff_end_timestamp,
    to.timeoff_status,
    array_join(sn.supervisor_names, ',') AS supervisor_names,
    sa.is_paid,
    to.last_updated_timestamp,
    to.data_lake_last_processed_timestamp,
    u.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id,
    to.timeoff_id,

    to.shift_activity_arn,
    to.total_effective_timeoff_minutes
FROM latest_staff_timeoffs to
    INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON asgfg.agent_arn = to.agent_arn
    INNER JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = to.shift_activity_arn
    INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn
    INNER JOIN users u ON u.user_arn = to.agent_arn
```