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Anfragen an multidimensonale Daten

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Anfragen an multidimensonale Daten. Alexander Heidrich - BID8 09.06.2005. Inhaltsübersicht. Motivation OLAP-Operationen Umsetzung in Standards SQL MDX Anfragetypen und -verarbeitung Fragen? / Diskussion!. Motivation.

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Presentation Transcript
anfragen an multidimensonale daten

Anfragen an multidimensonale Daten

Alexander Heidrich - BID8

09.06.2005

inhalts bersicht
Inhaltsübersicht
  • Motivation
  • OLAP-Operationen
  • Umsetzung in Standards
    • SQL
    • MDX
  • Anfragetypen und -verarbeitung
  • Fragen? / Diskussion!

Anfragen an multidimensionale Daten

motivation
Motivation
  • Daten sind im Data Warehouse  Wie kommt man nun an seine Informationen?
  • Theoretische Grundlagen
  • Welche Erweiterungen der vorhandenen (Datenbank-)mittel gibt es? Wie werden sie benutzt?

Anfragen an multidimensionale Daten

inhalts bersicht1
Inhaltsübersicht
  • Motivation
  • OLAP-Operationen
  • Umsetzung in Standards
    • SQL
    • MDX
  • Anfragetypen und -verarbeitung
  • Fragen? / Diskussion!

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen
OLAP-Operationen
  • Online Analytic Processing
  • Werkzeuge und Technologien, mit denen ein zugrundeliegendes DW benutzerfreundlich analysiert und abgefragt werden kann
  • eingesetzt zur Unterstützung von Managemententscheidungen (decision support)

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen ausgangssituation
OLAP-Operationen: Ausgangssituation

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen1
OLAP-Operationen
  • Roll-Up – Wechsel auf eine übergeordnete Betrachtungsebene
  • Drill-Down – Wechsel auf eine untergeordnete Betrachtungsbene

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen2
OLAP-Operationen
  • Drill-Across – Wechseln des betrachteten Fakts unter Beibehaltung der Betrachtungsebene

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen3
OLAP-Operationen
  • Slice – Zugriff auf Daten einer extrahierten Schicht

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen4
OLAP-Operationen
  • Dice – Zugriff auf Teilwürfel

Anfragen an multidimensionale Daten

olap operationen5
OLAP-Operationen
  • Pivotierung – Drehen des Würfels durch Vertauschen der Dimensionen

Anfragen an multidimensionale Daten

inhalts bersicht2
Inhaltsübersicht
  • Motivation
  • OLAP-Operationen
  • Umsetzung in Standards
    • SQL
    • MDX
  • Anfragetypen und -verarbeitung
  • Fragen? / Diskussion!

Anfragen an multidimensionale Daten

umsetzung in standards sql
Umsetzung in Standards - SQL
  • SQL-OLAP-Erweiterungen (seit SQL:1999)
    • (erweiterte) Gruppierungsfunktionalität
      • GROUP BY
      • GROUPINGSETS
      • GROUPING()
      • ROLLUP
      • CUBE
    • SQL-OLAP-Funktionen
      • Aggregate, Partitioning, Windows, Ranking
  • IBM und Oracle an Standardisierung beteiligt  integriert in DB2 und Oracle (DBMS)

Anfragen an multidimensionale Daten

sql beispieldaten
SQL: Beispieldaten

Anfragen an multidimensionale Daten

sql aggregate
SQL: Aggregate
  • Aggregatfunktionen COUNT(), SUM(), MIN(), MAX(), AVG()
  • Funktionen liefern in dieser Anwendung nur einen einzelnen Wert
  • Verwendung von GROUP BY

Anfragen an multidimensionale Daten

sql group by beispiel
SQL: GROUP BY – Beispiel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql grouping sets
SQL: GROUPING SETS
  • GROUP BY immer noch umständlich bei der Erzeugung von verschiedenen Gruppierungen (z.B. (Jahr, Land), (Jahr), (Jahr, Land, Verkäufe), etc.)
  • Lösung: GROUPING SETS  Gruppierungskombinationen

Anfragen an multidimensionale Daten

sql grouping sets beispiel
SQL: GROUPING SETS – Beispiel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql rollup operator
SQL: ROLLUP-Operator
  • Erweiterung der GROUP-BY-Syntax um ROLLUP-Operator
  • erzeugt hierarchisch multidimensionale Gruppierung
  • GROUPING()-Funktion zur Indentifizierung von NULL-Werten

Anfragen an multidimensionale Daten

sql cube operator
SQL: CUBE-Operator
  • Vorschlag von Microsoft und IBM
  • Erweiterung der GROUP-BY-Syntax um den CUBE-Operator
  • N-Dimensionale Generalisierung der einfachen Aggregatfunktionen

Anfragen an multidimensionale Daten

slide21

CUBE

entsprechend GROUPING SETS( (),(Jahr),(Land),(Kategorie),

(Jahr,Land),(Jahr, Kategorie),(Land,Kategorie),

(Jahr,Land, Kategorie))

Anfragen an multidimensionale Daten

sql cube
SQL: Cube

Anfragen an multidimensionale Daten

sql olap funktionen
SQL: OLAP-Funktionen
  • mit SQL:1999 eingeführt
  • umfassen:
    • Aggregate
    • Partionierung
    • Window (Bildung dynamischer Fenster)
    • Ranking
  • Kernkonstrukt: Over-Klausel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql over klausel
SQL: Over-Klausel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql over beispiel
SQL: Over() – Beispiel
  • Over()  Aggregation über alle Tupel
  • Aggregatbildung, keine weitere Verdichtung

Anfragen an multidimensionale Daten

sql over mit partionierung beispiel
Partitionierung ähnlich GruppierungSQL: Over() mit Partionierung - Beispiel

PARTITON BY <attribute list>

Anfragen an multidimensionale Daten

sql over bildung dynamischer fenster
SQL: Over() Bildung dynamischer Fenster

OVER(ORDER BY <attribute list> [<window-spec>])

Anfragen an multidimensionale Daten

sql over bildung dynamischer fenster beispiel
SQL: Over() Bildung dynamischer Fenster - Beispiel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql ranking
SQL: Ranking
  • Bestimmung der Postion eines Tupels in der Ergebnismenge
  • Duplikate erhalten den gleichen Rang
  • RANK() (mit Lücken) DENSE_RANK() (ohne Lücken)

Anfragen an multidimensionale Daten

sql ranking beispiel
SQL: Ranking - Beispiel

Anfragen an multidimensionale Daten

sql umsetzung in db2 und oracle
SQL: Umsetzung in DB2 und Oracle
  • Behauptung: DB2 und Oracle hinsichtlich den in SQL:1999 definierten OLAP-Erweiterungen/-funktionen gleich
  • SQL:2003 bringt weitere analytische Funktionen  bislang nur von/in Oracle implementiert

Anfragen an multidimensionale Daten

slide32
MDX
  • MDX = MultiDimensional eXpressions
  • orientiert sich stark an SQL-Syntax und MDDM
  • Entwicklung/Vorschlag von Microsoft

Anfragen an multidimensionale Daten

slide33
MDX
  • Dimensions (Select)
    • max. 64
    • on COLUMNS, ROWS, …
  • Cube (From)
  • Slicer (Where)
    • Auswahl der darzustellenden Werte

Anfragen an multidimensionale Daten

mdx elemente
MDX: Elemente
  • Measures  Fakten
    • als Dimension modelliert
  • Dimensions  Dimensionen
    • Level: Klassifikationsstufe (Jahr)
    • Member: Klassifikationsknoten (2003)
  • Syntax
    • {} Sets
    • [] Einschluß von Strings

Anfragen an multidimensionale Daten

mdx navigationsfunktionen
MDX: Navigationsfunktionen
  • Navigationsfunktionen
    • Members: Knoten einer Klassifikationsstufe
    • Children: Kinderknoten eines Klassifikationsknotens
    • Parent: Elternknoten eines Klassifikationsknotens

SELECT {[Kategorie].MEMBERS}  Autos, Computer

SELECT {[ATHLONXP].PARENT}  CPU

SELECT {[CPU].CHILDREN}  ATHLON64, ATHLONXP, PENTIUM4

Anfragen an multidimensionale Daten

mdx beispiele
MDX: Beispiele
  • Drill-Down
  • Roll-Up
  • Crossjoin

Anfragen an multidimensionale Daten

mdx beispiel
MDX: Beispiel

CROSSJOIN

Drill-Down

Roll-Up

Anfragen an multidimensionale Daten

mdx weitere funktionen
MDX: weitere Funktionen
  • TOPCOUNT  Ergebnisbereich einer Dimension einschränken
  • FILTER  Einschränkung über beliebige Bedingungen
  • + viele weitere Funktionen  sehr mächtige Sprache mit hoher Komplexität

Anfragen an multidimensionale Daten

inhalts bersicht3
Inhaltsübersicht
  • Motivation
  • OLAP-Operationen
  • Umsetzung in Standards
    • SQL
    • MDX
  • Anfragetypen und -verarbeitung
  • Fragen? / Diskussion!

Anfragen an multidimensionale Daten

anfragetypen
Anfragetypen

Anfragen an multidimensionale Daten

methoden der abfrageverarbeitung star join
Methoden der Abfrageverarbeitung – Star Join
  • Star Schema als Grundlage
    • sehr große Faktentabelle
    • kleine, voneinander unabhängige Dimensionstabellen
  • Verbund zwischen n Dimensionstabellen und der Faktentabelle, Restriktionen über Dimensionstabellen
  • typisches Muster für DW-Anfragen

Anfragen an multidimensionale Daten

star join aufbau
Star Join: Aufbau
  • SELECT-Klausel
    • Kenngrößen
    • Granularitäten
  • FROM-Klausel
    • Fakten- und Dimensionstabellen
  • WHERE-Klausel
    • Verbundbedingungen
    • Restriktionen

Anfragen an multidimensionale Daten

star join beispiel
Star Join: Beispiel

SELECT

Geographie.Region, Zeit.Monat, SUM(Verkaeufe)

FROM

Verkauf, Zeit, Produkte, Geographie

WHERE

Verkauf.Produkt_ID = Produkt.ProduktID AND

Verkauf.Zeit_ID = Zeit.ZeitID AND

Verkauf.Geographie_ID = Geographie.GeographieID AND

Produkt.Produktkategorie = \'Waschgeräte\' AND

Geographie.Land = \'Deutschland\' AND Zeit.Jahr = 2000

Anfragen an multidimensionale Daten

star join beispiel1
Star Join: Beispiel

Anfragen an multidimensionale Daten

inhalts bersicht4
Inhaltsübersicht
  • Motivation
  • OLAP-Operationen
  • Umsetzung in Standards
    • SQL
    • MDX
  • Anfragetypen und -verarbeitung
  • Fragen? / Diskussion!

Anfragen an multidimensionale Daten

ad