Хранилища данных (курс лекций)




старонка12/16
Дата канвертавання24.04.2016
Памер0.88 Mb.
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16

Многомерные кубы


В данном разделе мы более подробно рассмотрим концепцию OLAP и многомерных кубов. В качестве примера реляционной базы данных, который мы будем использовать для иллюстрации принципов OLAP, воспользуемся базой данных Northwind, входящей в комплекты поставки Microsoft SQL Server или Microsoft Access и представляющей собой типичную базу данных, хранящую сведения о торговых операциях компании, занимающейся оптовыми поставками продовольствия. К таким данным относятся сведения о поставщиках, клиентах, компаниях, осуществляющих доставку, список поставляемых товаров и их категорий, данные о заказах и заказанных товарах, список сотрудников компании. Подробное описание базы данных Northwind можно найти в справочных системах Microsoft SQL Server или Microsoft Access — здесь за недостатком места мы его не приводим.

Для рассмотрения концепции OLAP воспользуемся представлением Invoices и таблицами Products и Categories из базы данных Northwind, создав запрос, в результате которого получим подробные сведения о всех заказанных товарах и выписанных счетах:



SELECT dbo.Invoices.Country,

dbo.Invoices.City,

   dbo.Invoices.CustomerName,

   dbo.Invoices.Salesperson,

   dbo.Invoices.OrderDate,



dbo.Categories.CategoryName,

   dbo.Invoices.ProductName,

    dbo.Invoices.ShipperName,

   dbo.Invoices.ExtendedPrice



FROM dbo.Products INNER JOIN

   dbo.Categories ON dbo.Products.CategoryID = dbo.Categories.CategoryID INNER JOIN

   dbo.Invoices ON dbo.Products.ProductID = dbo.Invoices.ProductID

В Access 2000 аналогичный запрос имеет вид:



SELECT Invoices.Country, Invoices.City,

Invoices.Customers.CompanyName AS

CustomerName, Invoices.Salesperson,

Invoices.OrderDate, Categories.CategoryName,

Invoices.ProductName,

Invoices.Shippers.CompanyName AS

ShipperName, Invoices.ExtendedPrice

FROM Categories INNER JOIN (Invoices INNER

JOIN Products ON Invoices.ProductID =

Products.ProductID) ON Categories.CategoryID =

Products.CategoryID;

Этот запрос обращается к представлению Invoices, содержащему сведения обо всех выписанных счетах, а также к таблицам Categories и Products, содержащим сведения о Этегориях продуктов, которые заказывались, и о самих продуктах соответственно. В результате этого запроса мы получим набор данных о заказах, включающий категорию и наименование заказанного товара, дату размещения заказа, имя сотрудника, выписавшего счет, город, страну и название компании-заказчика, а также наименование компании, отвечающей за доставку.

Для удобства сохраним этот запрос в виде представления, назвав его Invoices1. Результат обращения к этому представлению приведен на рис. 8.

Рис. 8. Результат обращения к представлению Invoices1


Какие агрегатные данные мы можем получить на основе этого представления? Обычно это ответы на вопросы типа:

  • Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции?

  • Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции и доставленных компанией Speedy Express?

  • Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции в 1997 году и доставленных компанией Speedy Express?

Переведем эти вопросы в запросы на языке SQL2 (табл. 1).

Таблица 1



Вопрос

SQL-запрос

Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции?

SELECT SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 WHERE Country=’France’

Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции и доставленных компанией Speedy Express?

SELECT SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 WHERE Country=’France’ AND ShipperName=’Speedy Express’

Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции в 1996 году и доставленных компанией Speedy Express?

SELECT SUM (ExtendedPrice) FROM Ord_pmt WHERE CompanyName=’Speedy Express’ AND OrderDate BETWEEN ‘December 31, 1995’ AND ‘April 1, 1996’ AND ShipperName=’Speedy Express’

Результатом любого из перечисленных выше запросов является число. Если в первом из запросов заменить параметр ‘France’ на ‘Austria’ или на название иной страны, можно снова выполнить этот запрос и получить другое число. Выполнив эту процедуру со всеми странами, мы получим следующий набор данных (ниже показан фрагмент):



Country

SUM (ExtendedPrice)

Argentina

7327.3

Austria

110788.4

Belgium

28491.65

Brazil

97407.74

Canada

46190.1

Denmark

28392.32

Finland

15296.35

France

69185.48

Germany

209373.6





Полученный набор агрегатных значений (в данном случае — сумм) может быть интерпретирован как одномерный набор данных. Этот же набор данных можно получить и в результате запроса с предложением GROUP BY следующего вида:

SELECT Country, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1

GROUP BY Country

Теперь обратимся ко второму из приведенных выше запросов, который содержит два условия в предложении WHERE. Если выполнять этот запрос, подставляя в него все возможные значения параметров Country и ShipperName, мы получим двухмерный набор данных следующего вида (ниже показан фрагмент):



 

ShipperName

Country

Federal Shipping

Speedy Express

United Package

Argentina

1 210.30

1 816.20

5 092.60

Austria

40 870.77

41 004.13

46 128.93

Belgium

11 393.30

4 717.56

17 713.99

Brazil

16 514.56

35 398.14

55 013.08

Canada

19 598.78

5 440.42

25 157.08

Denmark

18 295.30

6 573.97

7 791.74

Finland

4 889.84

5 966.21

7 954.00

France

28 737.23

21 140.18

31 480.90

Germany

53 474.88

94 847.12

81 962.58









Такой набор данных называется сводной таблицей (pivot table) или кросс-таблицей (cross table, crosstab). Создавать подобные таблицы позволяют многие электронные таблицы и настольные СУБД — от Paradox для DOS до Microsoft Excel 2000. Вот так, например, выглядит подобный запрос в Microsoft Access 2000:

TRANSFORM Sum(Invoices1.ExtendedPrice) AS SumOfExtendedPrice

SELECT Invoices1.Country

FROM Invoices1

GROUP BY Invoices1.Country

PIVOT Invoices1.ShipperName;

Агрегатные данные для подобной сводной таблицы можно получить и с помощью обычного запроса GROUP BY:



SELECT Country,ShipperName, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1

GROUP BY COUNTRY,ShipperName

Отметим, однако, что результатом этого запроса будет не сама сводная таблица, а лишь набор агрегатных данных для ее построения (ниже показан фрагмент):



Country

ShipperName

SUM (ExtendedPrice)

Argentina

Federal Shipping

845.5

Austria

Federal Shipping

35696.78

Belgium

Federal Shipping

8747.3

Brazil

Federal Shipping

13998.26







Третий из рассмотренных выше запросов имеет уже три параметра в условии WHERE. Варьируя их, мы получим трехмерный набор данных (рис. 9).

Рис. 9. Трехмерный набор агрегатных данных


Ячейки куба, показанного на рис. 6, содержат агрегатные данные, соответствующие находящимся на осях куба значениям параметров запроса в предложении WHERE.

Можно получить набор двухмерных таблиц с помощью сечения куба плоскостями, параллельными его граням (для их обозначения используют термины cross-sections и slices).

Очевидно, что данные, содержащиеся в ячейках куба, можно получить и с помощью соответствующего запроса с предложением GROUP BY. Кроме того, некоторые электронные таблицы (в частности, Microsoft Excel 2000) также позволяют построить трехмерный набор данных и просматривать различные сечения куба, параллельные его грани, изображенной на листе рабочей книги (workbook).

Если в предложении WHERE содержится четыре или более параметров, результирующий набор значений (также называемый OLAP-кубом) может быть 4-мерным, 5-мерным и т.д.

Рассмотрев, что представляют собой многомерные OLAP-кубы, перейдем к некоторым ключевым терминам и понятиям, используемым при многомерном анализе данных.

1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16


База данных защищена авторским правом ©shkola.of.by 2016
звярнуцца да адміністрацыі

    Галоўная старонка