Эволюция корпоративных информационных систем 4 (стр. 9 из 12)
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.ExtendedPriceFROM dbo.Products INNER JOIN dbo.Categories ON dbo.Products.CategoryID = dbo.Categories.CategoryID INNER JOIN dbo.Invoices ON dbo.Products.ProductID = dbo.Invoices.ProductIDВ 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.ExtendedPriceFROM 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 invoices1GROUP BY CountryТеперь 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 SumOfExtendedPriceSELECT Invoices1.CountryFROM Invoices1GROUP BY Invoices1.CountryPIVOT 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,ShipperNameОтметим, 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.
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. 10).
Рис. 10. Иерархия в измерении, связанном с географическим положением клиентов
Отметим, что иерархии могут быть сбалансированными (balanced), как, например, иерархия, представленная на рис. 10, а также 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), представлен на рис. 11.
Иногда для таких иерархий используется термин Parent-child hierarchy.
Рис. 11. Несбалансированная иерархия
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. 12).