работа по дисциплине “Базы данных” "Хранилища данных и технология olap " (стр. 2 из 14)
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 категориях 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.
Рис. 3.1. 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 SQL.
| 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 |
| 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. 3.2. Трехмерный набор агрегатных данных
Ячейки куба, 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. Наряду с суммами в ячейках OLAP-куба могут содержаться результаты выполнения иных агрегатных функций языка SQL, таких как MIN, MAX, AVG, COUNT, а в некоторых случаях — и других (дисперсии, среднеквадратичного отклонения и т.д.). Для описания значений данных в ячейках используется термин summary (в общем случае в одном кубе их может быть несколько), для обозначения исходных данных, на основе которых они вычисляются, — термин measure, а для обозначения параметров запросов — термин dimension (переводимый на русский язык обычно как "измерение", когда речь идет об OLAP-кубах, и как "размерность", когда речь идет о хранилищах данных). Значения, откладываемые на осях, называются членами измерений (members).
Говоря об измерениях, следует упомянуть о том, что значения, наносимые на оси, могут иметь различные уровни детализации. Например, нас может интересовать суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами в разных странах, либо суммарная стоимость заказов, сделанных иногородними клиентами или даже отдельными клиентами. Естественно, результирующий набор агрегатных данных во втором и третьем случаях будет более детальным, чем в первом. Заметим, что возможность получения агрегатных данных с различной степенью детализации соответствует одному из требований, предъявляемых к хранилищам данных, — требованию доступности различных срезов данных для сравнения и анализа.
Поскольку в рассмотренном примере в общем случае в каждой стране может быть несколько городов, а в городе — несколько клиентов, можно говорить об иерархиях значений в измерениях. В этом случае на первом уровне иерархии располагаются страны, на втором — города, а на третьем — клиенты.
Рис. 3.3. Иерархия в измерении, связанном с географическим положением клиентов
Отметим, что иерархии могут быть сбалансированными (balanced), как, например, иерархии, основанные на данных типа "дата—время", и несбалансированными (unbalanced). Типичный пример несбалансированной иерархии — иерархия типа "начальник—подчиненный" (ее можно построить, например, используя значения поля Salesperson исходного набора данных из рассмотренного выше примера):
Рис. 3.4. Несбалансированная иерархия
Иногда для таких иерархий используется термин Parent-child hierarchy. Существуют также иерархии, занимающие промежуточное положение между сбалансированными и несбалансированными (они обозначаются термином ragged — "неровный"). Обычно они содержат такие члены, логические "родители" которых находятся не на непосредственно вышестоящем уровне (например, в географической иерархии есть уровни Country, City и State, но при этом в наборе данных имеются страны, не имеющие штатов или регионов между уровнями Country и City;
Рис. 3.5. "Неровная" иерархия
Отметим, что несбалансированные и "неровные" иерархии поддерживаются далеко не всеми OLAP-средствами. Например, в Microsoft Analysis Services 2000 поддерживаются оба типа иерархии, а в Microsoft OLAP Services 7.0 — только сбалансированные. Различным в разных OLAP-средствах может быть и число уровней иерархии, и максимально допустимое число членов одного уровня, и максимально возможное число самих измерений.