Meniul
AcasăPrograme

Cuburi multidimensionale, OLAP și MDX. Introducere în OLAP

Cuburile de date OLAP (Online Analytical Processing) vă permit să extrageți și să analizați eficient datele multidimensionale. Spre deosebire de alte tipuri de baze de date, bazele de date OLAP sunt concepute special pentru procesarea analitică și extragerea rapidă a tuturor tipurilor de seturi de date din acestea. Există de fapt mai multe diferențe cheie între bazele de date relaționale standard, cum ar fi Access sau SQL Server, și bazele de date OLAP.

Orez. 1. Pentru a conecta un cub OLAP la un registru de lucru Excel, utilizați comanda Din serviciile de analiză

Descărcați nota în sau

În bazele de date relaționale, informațiile sunt reprezentate ca înregistrări care sunt adăugate, șterse și actualizate secvenţial. Bazele de date OLAP stochează doar un instantaneu al datelor. Într-o bază de date OLAP, informațiile sunt arhivate ca un singur bloc de date și sunt destinate numai ieșirii la cerere. Deși informații noi pot fi adăugate la o bază de date OLAP, datele existente sunt rareori editate, cu atât mai puțin șterse.

Bazele de date relaționale și bazele de date OLAP sunt diferite din punct de vedere structural. Bazele de date relaționale constau de obicei dintr-un set de tabele care sunt legate între ele. În unele cazuri, o bază de date relațională conține atât de multe tabele încât este foarte dificil să se determine cum sunt conectate. În bazele de date OLAP, relațiile dintre blocurile individuale de date sunt definite în prealabil și stocate într-o structură cunoscută sub numele de cuburi OLAP. Cuburile de date stochează informații complete despre structura ierarhică și relațiile bazei de date, ceea ce simplifică foarte mult navigarea prin aceasta. În plus, este mult mai ușor să creezi rapoarte dacă știi dinainte unde se află datele pe care le extragi și ce alte date sunt asociate cu acestea.

Principala diferență dintre bazele de date relaționale și bazele de date OLAP este modul în care sunt stocate informațiile. Datele dintr-un cub OLAP sunt rareori prezentate într-un mod general. Cuburile de date OLAP conțin de obicei informații prezentate într-un format prestabilit. Astfel, operațiunile de grupare, filtrare, sortare și îmbinare a datelor în cuburi sunt efectuate înainte de completarea acestora cu informații. Acest lucru face ca recuperarea și afișarea datelor solicitate să fie cât mai simplificată posibil. Spre deosebire de bazele de date relaționale, nu este nevoie să organizați corect informațiile înainte de a le afișa pe ecran.

Bazele de date OLAP sunt de obicei create și întreținute de administratorii IT. Dacă organizația dumneavoastră nu are o structură care să fie responsabilă cu gestionarea bazelor de date OLAP, atunci puteți contacta administratorul bazei de date relaționale cu o solicitare de a implementa cel puțin unele soluții OLAP în rețeaua corporativă.

Conectarea la un cub de date OLAP

Pentru a accesa o bază de date OLAP, mai întâi trebuie să stabiliți o conexiune la cubul OLAP. Începeți prin a accesa fila Panglică Date. Faceți clic pe butonul Din alte surseși selectați comanda din meniul derulant Din serviciile de analiză(Fig. 1).

Când selectați comanda specificată a expertului pentru conexiune de date (Fig. 2). Sarcina sa principală este să vă ajute să stabiliți o conexiune la server, care va fi folosită de Excel atunci când gestionați datele.

1. Mai întâi trebuie să furnizați Excel informații de înregistrare. Introduceți numele serverului, numele de conectare și parola de acces la date în câmpurile casetei de dialog, așa cum se arată în Fig. 2. Faceți clic pe butonul Mai departe. Dacă vă conectați folosind un cont Windows, atunci selectați comutatorul Utilizați autentificarea Windows.

2. Selectați baza de date cu care veți lucra din lista derulantă (Fig. 3). Exemplul actual folosește baza de date Tutorial Analysis Services. Odată ce selectați această bază de date, lista de mai jos vă solicită să importați toate cuburile OLAP disponibile în ea. Selectați cubul de date dorit și faceți clic pe butonul Mai departe.

Orez. 3. Selectați baza de date de lucru și cubul OLAP pe care intenționați să le utilizați pentru analiza datelor

3. În următoarea casetă de dialog expert, prezentată în Fig. 4, vi se cere să introduceți informații descriptive despre conexiunea pe care o creați. Toate câmpurile casetei de dialog prezentate în Fig. 4 nu trebuie completate. Puteți ignora oricând caseta de dialog curentă fără a o completa, iar acest lucru nu vă va afecta în niciun fel conexiunea.

Orez. 4. Modificați informațiile descriptive ale conexiunii

4. Faceți clic pe butonul Gata pentru a finaliza crearea conexiunii. Pe ecran va apărea o casetă de dialog Importă date(Fig. 5). Setați comutatorul Raport PivotTableși faceți clic pe OK pentru a începe crearea tabelului pivot.

Structura cubului OLAP

Pe măsură ce creați un tabel pivot dintr-o bază de date OLAP, veți observa că fereastra panoului de activități Câmpuri din tabel pivot va fi diferită de cea pentru un tabel pivot obișnuit. Motivul constă în aranjarea tabelului pivot, astfel încât să reflecte îndeaproape structura cubului OLAP atașat acestuia. Pentru a naviga printr-un cub OLAP cât mai repede posibil, trebuie să vă familiarizați complet cu componentele acestuia și cu modul în care acestea interacționează. În fig. Figura 6 prezintă structura de bază a unui cub OLAP tipic.

După cum puteți vedea, principalele componente ale unui cub OLAP sunt dimensiunile, ierarhiile, nivelurile, membrii și măsurile:

  • Dimensiuni. Principalele caracteristici ale elementelor de date analizate. Exemplele comune de dimensiuni includ Produse, Client și Angajat. În fig. Figura 6 prezintă structura dimensiunii Produse.
  • Ierarhii. O agregare predefinită de niveluri într-o dimensiune specificată. Ierarhia vă permite să creați date rezumative și să le analizați la diferite niveluri ale structurii, fără a explora relațiile care există între aceste niveluri. În exemplul prezentat în fig. 6, dimensiunea Produse are trei niveluri, care sunt agregate într-o singură ierarhie de Categorii de produse.
  • Niveluri. Nivelurile sunt categorii care sunt agregate într-o ierarhie comună. Gândiți-vă la straturi ca la câmpuri de date care pot fi interogate și analizate separat unele de altele. În fig. 6 există doar trei niveluri: Categorie, SubCategorie și Nume produs.
  • Membrii. Un singur element de date într-o dimensiune. Membrii sunt de obicei accesați printr-o structură OLAP de dimensiuni, ierarhii și niveluri. În exemplul din fig. 6 membri sunt definiți pentru nivelul Nume produs. Alte niveluri au proprii lor membri, care nu sunt afișați în structură.
  • Măsuri- acestea sunt date reale în cuburi OLAP. Măsurile sunt stocate în propriile dimensiuni, care se numesc dimensiuni de măsură. Puteți interoga măsuri folosind orice combinație de dimensiuni, ierarhii, niveluri și membri. Această procedură se numește măsuri de „traniere”.

Acum că sunteți familiarizat cu structura cuburilor OLAP, să aruncăm o privire nouă asupra listei de câmpuri PivotTable. Organizarea câmpurilor disponibile devine clară și nu provoacă reclamații. În fig. Figura 7 arată cum lista de câmpuri reprezintă elementele unui tabel pivot OLAP.

În lista de câmpuri dintr-un tabel pivot OLAP, măsurile apar mai întâi și sunt indicate de o pictogramă de sumă (sigma). Acestea sunt singurele elemente de date care pot fi în regiunea VALUE. După ele în listă sunt indicate dimensiunile, indicate printr-o pictogramă cu o imagine de tabel. Exemplul nostru folosește dimensiunea Client. Această dimensiune conține o serie de ierarhii. Odată ce ierarhia este extinsă, puteți vizualiza nivelurile individuale de date. Pentru a vizualiza structura de date a unui cub OLAP, pur și simplu navigați prin lista de câmpuri din tabelul pivot.

Limitări ale tabelelor pivot OLAP

Când lucrați cu OLAP PivotTables, rețineți că interacționați cu sursa de date PivotTable în mediul Analysis Services OLAP. Aceasta înseamnă că fiecare aspect comportamental al cubului de date, de la dimensiuni până la măsurile care sunt incluse în cub, este, de asemenea, controlat de serviciile de analiză OLAP. La rândul său, acest lucru duce la restricții asupra operațiunilor care pot fi efectuate pe tabelele pivot OLAP:

  • Nu puteți plasa alte câmpuri decât măsuri în zona VALORI a unui tabel pivot;
  • este imposibil să se schimbe funcția utilizată pentru însumare;
  • Nu puteți crea un câmp calculat sau un articol calculat;
  • orice modificare a numelor câmpurilor este anulată imediat după ce câmpul este eliminat din tabelul pivot;
  • Modificarea parametrilor câmpului paginii nu este permisă;
  • comanda nu este disponibilă Spectacolpagini;
  • opțiunea dezactivată Spectacolsemnăturielemente dacă nu există câmpuri în zona valorii;
  • opțiunea dezactivată Subtotaluri după elementele de pagină selectate de filtru;
  • parametrul nu este disponibil fundalcerere;
  • după dublu clic în câmpul VALUES, sunt returnate doar primele 1000 de înregistrări din memoria cache a tabelului pivot;
  • caseta de selectare dezactivată Optimizațimemorie.

Crearea de cuburi de date autonome

Într-un tabel pivot standard, datele sursă sunt stocate pe hard disk-ul local. Astfel, le puteți gestiona oricând, precum și modifica structura, chiar și fără acces la rețea. Dar acest lucru nu se aplică în niciun caz tabelelor pivot OLAP. În tabelele pivot OLAP, memoria cache nu se află pe hard disk-ul local. Prin urmare, imediat după deconectarea de la rețeaua locală, tabelul pivot OLAP nu va mai funcționa. Nu veți putea muta un singur câmp într-un astfel de tabel.

Dacă mai trebuie să analizați datele OLAP când nu sunteți conectat la o rețea, creați un cub de date offline. Acesta este un fișier separat care reprezintă memoria cache a tabelului pivot. Acest fișier stochează date OLAP care sunt vizualizate după deconectarea de la rețeaua locală. Pentru a crea un cub de date autonom, creați mai întâi un tabel pivot OLAP. Plasați cursorul în tabelul pivot și faceți clic pe butonul Instrumente OLAP filă contextuală Analiză, inclusă în setul de file contextuale Lucrul cu tabelele pivot. Selectați o echipă Modul OLAP offline(Fig. 8).

Pe ecran va apărea o casetă de dialog Configurarea OLAP offline(Fig. 9). Faceți clic pe butonul Creați fișier de date offline. Pe ecran va apărea prima fereastră a Expertului de creare a fișierelor cubului de date. Faceți clic pe butonul Mai departe pentru a continua procedura.

În al doilea pas (Fig. 10), indicați dimensiunile și nivelurile care vor fi incluse în cubul de date. În caseta de dialog, trebuie să selectați datele de importat din baza de date OLAP. Este necesar să selectați doar acele dimensiuni care vor fi necesare după deconectarea computerului de la rețeaua locală. Cu cât specificați mai multe dimensiuni, cu atât va fi mai mare cubul de date autonom.

Faceți clic pe butonul Mai departe pentru a trece la a treia etapă (Fig. 11). În această fereastră trebuie să selectați membri sau elemente de date care nu vor fi incluse în cub. Dacă caseta de selectare nu este bifată, elementul specificat nu va fi importat și va ocupa spațiu inutil pe hard disk-ul local.

Specificați locația și numele cubului de date (Figura 12). Fișierele cub de date au extensia .cub.

După ceva timp, Excel va salva cubul de date offline în folderul specificat. Pentru a-l testa, faceți dublu clic pe fișier, care va genera automat un registru de lucru Excel care conține un tabel pivot asociat cu cubul de date selectat. Odată creat, puteți distribui cubul de date offline tuturor utilizatorilor interesați care lucrează în modul LAN offline.

Odată conectat la rețeaua locală, puteți deschide fișierul cub de date offline și îl puteți actualiza și tabelul de date corespunzător. Vă rugăm să rețineți că, deși cubul de date offline este utilizat atunci când nu există acces la rețea, este necesar să fie actualizat atunci când conexiunea la rețea este restabilită. Încercarea de a actualiza un cub de date offline după ce conexiunea la rețea a fost pierdută va avea ca rezultat o eșec.

Utilizarea funcțiilor cuburilor de date în tabelele pivot

Funcțiile cuburilor de date care sunt utilizate în bazele de date OLAP pot fi, de asemenea, rulate dintr-un tabel pivot. În versiunile vechi de Excel, ați avut acces la funcționalitatea cubului de date numai după instalarea suplimentului Analysis Pack. În Excel 2013, aceste funcții sunt încorporate în program și, prin urmare, sunt disponibile pentru utilizare. Pentru a le înțelege pe deplin capacitățile, să ne uităm la un exemplu specific.

Una dintre cele mai ușoare modalități de a învăța funcțiile cubului de date este de a converti un tabel pivot OLAP în formule de cub de date. Această procedură este foarte simplă și vă permite să obțineți rapid formule cub de date fără a le crea de la zero. Principiul cheie este înlocuirea tuturor celulelor din tabelul pivot cu formule care sunt legate la baza de date OLAP. În fig. Figura 13 prezintă un tabel pivot asociat cu o bază de date OLAP.

Plasați cursorul oriunde în tabelul pivot, faceți clic pe butonul Instrumente OLAP fila panglică contextuală Analizăși selectați o echipă Convertiți în formule(Fig. 14).

Dacă tabelul pivot conține un câmp de filtru de raport, caseta de dialog prezentată în Figura 1 va apărea pe ecran. 15. În această fereastră, puteți specifica dacă doriți să convertiți listele derulante ale filtrului de date în formule. Dacă răspunsul este da, listele derulante vor fi eliminate și vor fi afișate formulele statice. Dacă intenționați să utilizați listele derulante în viitor pentru a modifica conținutul tabelului pivot, debifați singura casetă de selectare din caseta de dialog. Dacă lucrați la un tabel pivot în modul de compatibilitate, filtrele de date vor fi convertite în formule automat, fără avertisment prealabil.

După câteva secunde, în loc de un tabel pivot, vor fi afișate formule care sunt executate în cuburi de date și furnizează informațiile necesare în fereastra Excel. Vă rugăm să rețineți că acest lucru elimină stilurile aplicate anterior (Fig. 16).

Orez. 16. Aruncă o privire la bara de formule: celulele conțin formulele cuburilor de date

Deoarece valorile pe care le vizualizați nu mai fac parte din obiectul PivotTable, puteți adăuga coloane, rânduri și membri calculați, le puteți combina cu alte surse externe și puteți modifica raportul într-o varietate de moduri, inclusiv prin glisare și plasare. formule.

Adăugarea de calcule la tabelele pivot OLAP

În versiunile anterioare de Excel, tabelele pivot OLAP nu permiteau calcule personalizate. Aceasta înseamnă că nu a fost posibil să adăugați un nivel suplimentar de analiză la Tabelele Pivote OLAP în același mod în care este posibil să adăugați câmpuri calculate și membri la Tabelele Pivote obișnuite (pentru mai multe informații, vă rugăm să vă asigurați că sunteți familiarizat cu acest material înainte de a continua citind ).

Excel 2013 introduce noi instrumente OLAP - măsuri calculate și membri calculati ai expresiilor MDX. Nu mai sunteți limitat la utilizarea măsurilor și a membrilor din cubul OLAP furnizați de DBA. Obțineți capacități de analiză suplimentare prin crearea de calcule personalizate.

Introducere în MDX. Când utilizați un tabel pivot cu un cub OLAP, emiteți interogări MDX (Expresii multidimensionale) în baza de date. MDX este un limbaj de interogare folosit pentru a prelua date din surse multidimensionale (cum ar fi cuburile OLAP). Când un tabel pivot OLAP este modificat sau actualizat, interogările MDX corespunzătoare sunt trimise la baza de date OLAP. Rezultatele interogării sunt returnate înapoi în Excel și afișate în zona PivotTable. Acest lucru face posibilă lucrarea cu date OLAP fără o copie locală a cache-ului tabelului pivot.

Când creați măsuri calculate și membri MDX, utilizați sintaxa limbajului MDX. Folosind această sintaxă, un tabel pivot permite calculelor să interacționeze cu backend-ul bazei de date OLAP. Exemplele din această carte se bazează pe constructe de bază MDX care demonstrează noile caracteristici din Excel 2013. Dacă trebuie să creați măsuri complexe calculate și membri MDX, va trebui să vă faceți timp pentru a explora mai profund capacitățile MDX.

Creați măsuri calculate. O măsură calculată este versiunea OLAP a unui câmp calculat. Ideea este de a crea un nou câmp de date pe baza unor operații matematice efectuate pe câmpurile OLAP existente. În exemplul prezentat în fig. 17, se folosește un tabel rezumativ OLAP, care cuprinde lista și cantitatea de bunuri, precum și veniturile din vânzarea fiecăreia dintre acestea. Trebuie să adăugăm o nouă măsură care va calcula prețul mediu pe unitate a unui articol.

Analiză Lucrul cu tabelele pivot. În meniul drop-down Instrumente OLAP selectați elementul (Fig. 18).

Orez. 18. Selectați un element de meniu Măsură calculată MDX

Pe ecran va apărea o casetă de dialog Creați o măsură calculată(Fig. 19).

Urmați acești pași:

2. Selectați grupul de măsuri în care va fi localizată noua măsură calculată. Dacă nu faceți acest lucru, Excel va plasa automat noua măsură în primul grup de măsuri disponibil.

3. În câmp Expresia MDX(MDX) Introduceți codul care specifică noua măsură. Pentru a accelera procesul de introducere, utilizați lista din stânga pentru a selecta măsurile existente pe care să le utilizați în calcule. Faceți dublu clic pe măsura dorită pentru a o adăuga la câmpul MDX. Următorul MDX este utilizat pentru a calcula prețul unitar mediu de vânzare:

4. Faceţi clic pe OK.

Acordați atenție butonului Verificați MDX, care se află în partea dreaptă jos a ferestrei. Faceți clic pe acest buton pentru a verifica dacă sintaxa MDX este corectă. Dacă sintaxa conține erori, apare un mesaj.

După ce ați terminat de creat noua măsură calculată, mergeți la listă Câmpuri din tabel pivotși selectați-l (Fig. 20).

Sfera de aplicare a unei măsuri calculate se aplică numai registrului de lucru curent. Cu alte cuvinte, măsurile calculate nu sunt create direct în cubul serverului OLAP. Aceasta înseamnă că nimeni nu va putea accesa măsura calculată decât dacă distribuiți registrul de lucru sau îl publicați online.

Creați membri MDX calculati. Un membru calculat MDX este versiunea OLAP a unui membru calculat obișnuit. Ideea este de a crea un nou element de date pe baza unor operații matematice efectuate pe elemente OLAP existente. În exemplul prezentat în fig. 22, este utilizat un tabel pivot OLAP care include informații despre vânzări pentru 2005–2008 (cu o defalcare trimestrială). Să presupunem că doriți să agregați datele pentru primul și al doilea trimestru prin crearea unui nou element, Prima jumătate a anului. De asemenea, vom combina datele referitoare la trimestrul al treilea și al patrulea, formând un nou element al doilea al anului.

Orez. 22. Vom adăuga noi membri calculati MDX, Prima jumătate a anului și a doua jumătate a anului

Plasați cursorul oriunde în PivotTable și selectați fila contextuală Analiză dintr-un set de file contextuale Lucrul cu tabelele pivot. În meniul drop-down Instrumente OLAP selectați elementul Membru MDX Computed(Fig. 23).

Pe ecran va apărea o casetă de dialog (Fig. 24).

Orez. 24. Fereastra Crearea unui articol calculat

Urmați acești pași:

1. Dați un nume măsurării calculate.

2. Selectați ierarhia părinte pentru care creați noi membri calculati. La un șantier Element părinte atribuie o valoare Toate. Această setare permite Excel să acceseze toți membrii ierarhiei părinte atunci când evaluează o expresie.

3. În fereastră Expresia MDX Introduceți sintaxa MDX. Pentru a economisi ceva timp, utilizați lista din stânga pentru a selecta membrii existenți pe care să îi folosiți în MDX. Faceți dublu clic pe elementul selectat și Excel îl va adăuga în fereastră Expresia MDX. În exemplul prezentat în fig. 24, se calculează suma primului și al doilea trimestru:

..&& +

.. && +

.. && + …

4. Faceţi clic pe OK. Excel afișează membrul calculat MDX nou creat în PivotTable. După cum se arată în Fig. 25, noul articol calculat este afișat împreună cu celelalte elemente calculate în PivotTable.

În fig. Figura 26 ilustrează un proces similar utilizat pentru a crea elementul calculat pentru a doua jumătate a anului.

Observați că Excel nici măcar nu încearcă să elimine membrii MDX originali (Figura 27). Tabelul Pivot continuă să arate înregistrări corespunzătoare anilor 2005–2008, defalcate pe trimestru. În acest caz, aceasta nu este mare lucru, dar în majoritatea scenariilor ar trebui să ascundeți elemente „în plus” pentru a evita conflictele.

Orez. 27. Excel afișează membrul calculat MDX creat ca membri originali. Dar este mai bine să ștergeți elementele originale pentru a evita conflictele

Rețineți: membrii calculați se găsesc numai în registrul de lucru curent. Cu alte cuvinte, măsurile calculate nu sunt create direct în cubul serverului OLAP. Aceasta înseamnă că nimeni nu va putea accesa măsura calculată sau membrul calculat decât dacă distribuiți registrul de lucru sau îl publicați online.

Rețineți că dacă ierarhia părinte sau elementul părinte dintr-un cub OLAP se modifică, elementul calculat MDX nu mai funcționează. Va trebui să recreați acest element.

Gestionarea calculelor OLAP. Excel oferă o interfață care vă permite să gestionați măsurile calculate și membrii MDX în tabelele pivot OLAP. Plasați cursorul oriunde în PivotTable și selectați fila contextuală Analiză dintr-un set de file contextuale Lucrul cu tabelele pivot. În meniul drop-down Instrumente OLAP selectați elementul Managementul calculatoarelor. La fereastră Managementul calculatoarelor Sunt disponibile trei butoane (Fig. 28):

  • Crea. Creați o măsură nouă calculată sau un membru MDX calculat.
  • Schimbare. Modificați calculul selectat.
  • Șterge.Ștergeți calculul selectat.

Orez. 28. Caseta de dialog Managementul calculatoarelor

Efectuați o analiză ce se întâmplă în cazul datelor OLAP.În Excel 2013, puteți efectua o analiză ce se întâmplă dacă datele din tabelele pivot OLAP. Cu această nouă funcție, puteți modifica valorile într-un tabel pivot și puteți recalcula măsurile și membrii pe baza modificărilor dvs. De asemenea, puteți propaga modificările înapoi în cubul OLAP. Pentru a profita de capabilitățile de analiză ce se întâmplă, creați un tabel pivot OLAP și selectați fila contextuală Analiză Lucrul cu tabelele pivot. În meniul drop-down Instrumente OLAP alege echipa Analiza ce ar fi –> Activați analiza ce se întâmplă dacă(Fig. 29).

Din acest moment, puteți modifica valorile tabelului pivot. Pentru a modifica valoarea selectată în PivotTable, faceți clic dreapta pe ea și selectați elementul din meniul contextual (Fig. 30). Excel va rula din nou toate calculele din PivotTable cu modificările pe care le-ați făcut, inclusiv măsurile calculate și membrii MDX calculați.

Orez. 30. Selectați un articol Luați în considerare modificarea atunci când calculați tabelul pivot pentru a face modificări în tabelul pivot

În mod implicit, editările aduse unui Tabel Pivot în modul de analiză dacă sunt locale. Dacă doriți să propagați modificările pe serverul OLAP, selectați comanda pentru a publica modificările. Selectați o filă contextuală Analiză, situat într-un set de file contextuale Lucrul cu tabelele pivot. În meniul drop-down Instrumente OLAP selectați articole Analiza ce ar fi – > Publicați modificările(Fig. 31). Rularea acestei comenzi va permite rescrierea pe serverul OLAP, ceea ce înseamnă că modificările pot fi propagate la cubul OLAP sursă. (Pentru a propaga modificările la serverul OLAP, trebuie să aveți permisiunile corespunzătoare pentru a accesa serverul. Contactați administratorul bazei de date pentru a vă ajuta să obțineți permisiuni de acces la scriere la baza de date OLAP.)

Nota a fost scrisă pe baza cărții lui Jelen, Alexander. . Capitolul 9

Poate pentru unii, utilizarea tehnologiei OLAP (On-line Analytic Processing) la crearea rapoartelor va părea oarecum exotică, așa că utilizarea OLAP-CUBE pentru acestea nu este deloc una dintre cele mai importante cerințe în automatizarea bugetării și contabilității de gestiune.

De fapt, este foarte convenabil să folosiți un CUBE multidimensional atunci când lucrați cu raportarea managementului. Când dezvoltați formate de buget, puteți întâmpina problema formelor multivariate (puteți citi mai multe despre aceasta în Cartea 8, „Tehnologie pentru stabilirea bugetului într-o companie” și în cartea, „Configurarea și automatizarea contabilității de gestiune”).

Acest lucru se datorează faptului că managementul eficient al unei companii necesită raportări de management din ce în ce mai detaliate. Adică, sistemul folosește din ce în ce mai multe secțiuni analitice diferite (în sistemele informaționale, analiticele sunt determinate de un set de cărți de referință).

Desigur, acest lucru duce la faptul că managerii doresc să primească raportări în toate secțiunile analitice care îi interesează. Aceasta înseamnă că rapoartele trebuie făcute pentru a „respira” cumva. Cu alte cuvinte, putem spune că în acest caz vorbim despre faptul că sensul aceluiași raport ar trebui să ofere informații în diferite aspecte analitice. Prin urmare, rapoartele statice nu se mai potrivesc multor manageri moderni. Au nevoie de dinamica pe care o poate oferi un CUBU multidimensional.

Astfel, tehnologia OLAP a devenit deja un element obligatoriu în sistemele informaționale moderne și viitoare. Prin urmare, atunci când alegeți un produs software, trebuie să acordați atenție dacă acesta utilizează tehnologia OLAP.

Mai mult, trebuie să poți distinge CUBU-urile reale de cele imitate. O astfel de simulare este tabelele pivot în MS Excel. Da, acest instrument arată ca un CUBU, dar de fapt nu este unul, deoarece acestea sunt tabele statice, nu dinamice. În plus, au o implementare mult mai proastă a capacității de a construi rapoarte folosind elemente din directoare ierarhice.

Pentru a confirma relevanța utilizării CUBE la construirea rapoartelor de management, putem da un exemplu simplu cu un buget de vânzări. În exemplul luat în considerare, următoarele secțiuni analitice sunt relevante pentru companie: produse, sucursale și canale de vânzare. Dacă aceste trei analize sunt importante pentru companie, atunci bugetul de vânzări (sau raportul) poate fi afișat în mai multe versiuni.

Trebuie remarcat faptul că, dacă creați linii de buget pe baza a trei secțiuni analitice (ca în exemplul luat în considerare), acest lucru vă permite să creați modele de buget destul de complexe și să creați rapoarte detaliate folosind CUBE.

De exemplu, un buget de vânzări poate fi compilat utilizând doar o singură analiză (director). Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza unei analize „Produse” este prezentat la figura 1.

Orez. 1. Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza unei „Produse” analitice în OLAP-CUBE

Același buget de vânzări poate fi compilat folosind două analitice (directoare). Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a două analize „Produse” și „Sucursale” este prezentat la Figura 2.

Orez. 2. Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a două analitice „Produse” și „Sucursale” în OLAP-CUBE al pachetului software INTEGRAL

.

Dacă este nevoie de a construi rapoarte mai detaliate, atunci același buget de vânzări poate fi compilat folosind trei analize (directoare). Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a trei analize „Produse”, „Sucursale” și „Canale de vânzări” este prezentat la Figura 3.

Orez. 3. Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a trei analize „Produse”, „Sucursale” și „Canale de vânzări” în OLAP-CUBE al pachetului software INTEGRAL

Trebuie amintit că CUBU-ul folosit pentru a genera rapoarte vă permite să afișați datele în secvențe diferite. Pe Figura 3 Bugetul de vânzări este mai întâi „extins” pe produs, apoi pe ramură și apoi pe canal de vânzări.

Aceleași date pot fi prezentate într-o secvență diferită. Pe Figura 4 același buget de vânzări este „extins” mai întâi pe produs, apoi pe canal de vânzări și apoi pe ramură.

Orez. 4. Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a trei analitice „Produse”, „Canale de distribuție” și „Sucursale” în OLAP-CUBE al pachetului software INTEGRAL

Pe Figura 5 același buget de vânzări este „desfășurat” mai întâi pe sucursale, apoi pe produse și apoi pe canale de vânzare.

Orez. 5. Un exemplu de buget de vânzări construit pe baza a trei analize „Sucursale”, „Produse” și „Canale de vânzări” în pachetul software OLAP-CUBE „INTEGRAL”

De fapt, acestea nu sunt toate opțiunile posibile pentru retragerea bugetului de vânzări.

În plus, trebuie să acordați atenție faptului că KUB vă permite să lucrați cu structura ierarhică a directoarelor. În exemplele prezentate, directoarele ierarhice sunt „Produse” și „Canale de distribuție”.

Din punctul de vedere al utilizatorului, în acest exemplu acesta primește mai multe rapoarte de management (vezi. Orez. 1-5), iar din punctul de vedere al setărilor din produsul software, acesta este un raport. Pur și simplu folosind CUBE, îl puteți vizualiza în mai multe moduri.

Bineînțeles, în practică, un număr foarte mare de opțiuni pentru emiterea diferitelor rapoarte de management este posibil dacă articolele acestora se bazează pe unul sau mai mulți analiști. Și setul de analize în sine depinde de nevoile utilizatorilor de detalii. Adevărat, nu trebuie să uităm că, pe de o parte, cu cât analistul este mai mare, cu atât se pot construi rapoarte mai detaliate. Dar, pe de altă parte, asta înseamnă că modelul de bugetare financiară va fi mai complex. În orice caz, dacă există un KUB, compania va avea posibilitatea de a vizualiza raportările necesare în diferite versiuni, în conformitate cu secțiunile analitice de interes.

Este necesar să menționăm mai multe caracteristici ale OLAP-CUBE.

Într-un OLAP-CUBE ierarhic multidimensional există mai multe dimensiuni: tipul rândului, data, rândurile, directorul 1, directorul 2 și directorul 3 (vezi. Orez. 6). Desigur, raportul afișează atâtea butoane cu directoare câte sunt în linia bugetară care conține numărul maxim de directoare. Dacă nu există o singură carte de referință în nicio linie bugetară, atunci raportul nu va avea un singur buton cu cărți de referință.

Inițial, OLAP-CUBE este construit pe toate dimensiunile. În mod implicit, atunci când raportul este construit inițial, dimensiunile sunt situate exact în zonele afișate în Figura 6. Adică, o dimensiune precum „Data” este situată în zona dimensiunilor verticale (dimensiunile din zona coloanei), dimensiunile „Rânduri”, „Directorul 1”, „Directorul 2” și „Directorul 3” - în zona de dimensiuni orizontale (dimensiuni în rândurile zonei), iar dimensiunea „Tip de rând” este în zona dimensiunilor „neexpandate” (dimensiuni în zona paginii). Dacă o dimensiune se află în ultima zonă, atunci datele din raport nu se vor „extinde” pe acea dimensiune.

Fiecare dintre aceste dimensiuni poate fi plasată în oricare dintre cele trei zone. Odată ce măsurătorile sunt transferate, raportul este reconstruit instantaneu pentru a se potrivi cu noua configurație de măsurare. De exemplu, puteți schimba data și rândurile cu cărți de referință. Sau puteți muta una dintre cărțile de referință în zona verticală de măsurare (vezi. Orez. 7). Cu alte cuvinte, puteți „răsuci” raportul în OLAP-CUBE și puteți selecta opțiunea de ieșire a raportului care este cea mai convenabilă pentru utilizator.

Orez. 7. Un exemplu de reconstruire a unui raport după modificarea configurației de măsurare a pachetului software INTEGRAL

Configurația măsurătorilor poate fi modificată fie în formularul principal CUBE, fie în editorul de modificare a hărții (vezi. Orez. 8). În acest editor, puteți, de asemenea, să glisați și să plasați măsurătorile dintr-o zonă în alta cu mouse-ul. În plus, puteți schimba măsurătorile într-o zonă.

În plus, în aceeași formă puteți configura niște parametri de măsurare. Pentru fiecare dimensiune, puteți personaliza locația totalurilor, ordinea de sortare a elementelor și numele elementelor (vezi. Orez. 8). De asemenea, puteți specifica ce nume de element să fie afișat în raport: prescurtat (Nume) sau complet (Nume complet).

Orez. 8. Editor de hartă de măsurători a pachetului software INTEGRAL

Puteți edita parametrii de măsurare direct în fiecare dintre aceștia (vezi. Orez. 9). Pentru a face acest lucru, faceți clic pe pictograma situată pe butonul de lângă numele măsurătorii.

Orez. 9. Exemplu de director de editare 1 Produse și servicii în

Folosind acest editor, puteți selecta elementele pe care doriți să le afișați în raport. În mod implicit, toate elementele sunt afișate în raport, dar dacă este necesar, unele elemente sau foldere pot fi omise. De exemplu, dacă trebuie să afișați un singur grup de produse în raport, atunci trebuie să debifați toate celelalte din editorul de măsurători. După aceea, raportul va conține un singur grup de produse (vezi. Orez. 10).

De asemenea, puteți sorta elemente în acest editor. În plus, elementele pot fi rearanjate în diferite moduri. După o astfel de regrupare, raportul este reconstruit instantaneu.

Orez. 10. Exemplu de ieșire într-un raport pentru un singur grup de produse (dosar) în pachetul software INTEGRAL

În editorul de dimensiuni, puteți să vă creați rapid propriile grupuri, să trageți și să plasați elemente din directoare de acolo etc. În mod implicit, numai grupul Alte este creat automat, dar pot fi create alte grupuri. Astfel, folosind editorul de dimensiuni, puteți configura ce elemente ale cărților de referință și în ce ordine trebuie afișate în raport.

Trebuie remarcat faptul că toate astfel de rearanjamente nu sunt înregistrate. Adică după închiderea raportului sau după recalcularea acestuia, toate directoarele vor fi afișate în raport în conformitate cu metodologia configurată.

De fapt, toate astfel de modificări ar fi putut fi făcute inițial la configurarea liniilor.

De exemplu, folosind restricții, puteți specifica și ce elemente sau grupuri de directoare ar trebui să fie afișate în raport și care nu.

Notă: subiectul acestui articol este discutat mai detaliat la ateliere „Gestionarea bugetului unei întreprinderi”Și „Organizarea și automatizarea contabilității de gestiune” condus de autorul acestui articol, Alexander Karpov.

Dacă utilizatorul aproape în mod regulat trebuie să afișeze doar anumite elemente sau foldere de director în raport, atunci este mai bine să facă astfel de setări în avans atunci când creează linii de raport. Dacă diferite combinații de elemente de director din rapoarte sunt importante pentru utilizator, atunci nu este nevoie să setați nicio restricție la configurarea metodologiei. Toate astfel de restricții pot fi configurate rapid folosind editorul de măsurători.

OLAP (procesare analitică on-line) este o metodă de prelucrare electronică a datelor analitice care reprezintă organizarea datelor în categorii ierarhice folosind totaluri precalculate. Datele OLAP sunt organizate ierarhic și sunt stocate mai degrabă în cuburi decât în ​​tabele. Cuburile OLAP sunt un set de date multidimensionale cu axe care conțin parametri și celule care conțin date agregate dependente de parametri. Cuburile sunt concepute pentru analiza multidimensională complexă a unor volume mari de date deoarece oferă doar rezultate rezumative pentru raportare, în loc de un număr mare de înregistrări individuale.

Conceptul de OLAP a fost descris în 1993 de celebrul cercetător de baze de date și autor al modelului de date relaționale E. F. Codd. În prezent, suportul OLAP este implementat în multe SGBD-uri și alte instrumente.

Un cub OLAP conține două tipuri de date:

· valori totale, valori pentru care doriți să rezumați, reprezentând câmpuri de date calculate;

· informaţii descriptive reprezentând măsurători sau dimensiuni. Informațiile descriptive sunt de obicei organizate pe niveluri de detaliu. De exemplu: „An”, „Trimestru”, „Lună” și „Ziua” în dimensiunea „Timp”. Organizarea câmpurilor pe niveluri de detaliu permite utilizatorilor care raportează să aleagă nivelul de detaliu pe care doresc să-l vizualizeze, începând cu datele rezumate la nivel înalt și apoi mergând la o vizualizare mai detaliată și invers.

Instrumentele Microsoft Query vă permit, de asemenea, să creați cuburi OLAP dintr-o interogare care încarcă date dintr-o bază de date relațională, cum ar fi Microsoft Access, transformând un tabel liniar într-o ierarhie structurată (cub).

Expertul Creare cub OLAP este un instrument Microsoft Query încorporat. Pentru a crea un cub OLAP bazat pe o bază de date relațională, trebuie să parcurgeți următorii pași înainte de a rula vrăjitorul.

1. Determinați sursa de date (vezi Figura 6.1).

2. Folosind Microsoft Query, creați o interogare, incluzând numai acele câmpuri care vor fi fie câmpuri de date, fie câmpuri de dimensiune ale unui cub OLAP; dacă un câmp dintr-un cub este utilizat de mai multe ori, atunci trebuie inclus în interogare necesarul număr de ori.

3. La ultimul pas al expertului de creare a interogării, setați comutatorul pe element Crearea unui cub OLAP dintr-o interogare dată(vezi Fig. 6.2) sau după ce cererea este creată folosind direct meniul Interogare Fişier selectați o echipă Creați cubul OLAP, după care va fi lansat Expertul Creare cub OLAP.

Expertul Creare cub OLAP constă din trei pași.

La primul pas al vrăjitorului (vezi Fig. 6.6) câmpuri de date– câmpuri calculate pentru care trebuie determinate valori totale.



Orez. 6.6. Definirea câmpurilor de date

Expertul plasează câmpurile calculate așteptate (de obicei câmpuri numerice) în partea de sus a listei, le verifică și determină funcția rezultată a acestor câmpuri, de obicei - Sumă. La selectarea câmpurilor de date, cel puțin un câmp trebuie să fie selectat ca câmp calculat și cel puțin un câmp trebuie lăsat nebifat pentru a determina dimensiunea.

Când creați un cub OLAP, puteți utiliza patru funcții rezumative − Sumă, Număr(numar de valori), Minim, Maxim pentru câmpuri numerice și o funcție Număr pentru toate celelalte domenii. Dacă doriți să utilizați mai multe funcții de rezumat diferite ale aceluiași câmp, acel câmp trebuie inclus în interogare de numărul necesar de ori.

Numele unui câmp calculat poate fi schimbat într-o coloană Numele câmpului de date.

La a doua etapă a expertului, sunt determinate datele descriptive și dimensiunile acestora (vezi Fig. 6.7). Pentru a selecta un câmp de măsurare, trebuie să fie din listă Câmpurile sursă trageți câmpul de dimensiune de nivel superior dorit în listă Măsurătorile spre zona marcată ca Trageți câmpurile aici pentru a crea dimensiuni. Pentru a crea un cub OLAP, trebuie să definiți cel puțin o dimensiune. În același pas al expertului, puteți folosi meniul contextual pentru a schimba numele câmpului de dimensiune sau nivel.

Orez. 6.7. Definirea câmpurilor de dimensiune

Câmpurile care conțin date izolate sau discrete și care nu aparțin unei ierarhii pot fi definite ca dimensiuni cu un singur nivel. Totuși, cubul va fi mai eficient dacă unele dintre câmpuri sunt organizate pe niveluri. Pentru a crea un nivel ca parte a unei dimensiuni, trageți un câmp din listă Câmpurile sursă pe un câmp care este o dimensiune sau un nivel. Câmpurile care conțin informații mai detaliate ar trebui plasate la niveluri inferioare. De exemplu, în Figura 6.7 câmpul Denumirea funcției este nivelul câmpului Numele departamentului.

Pentru a muta un câmp la un nivel inferior sau superior, trebuie să-l trageți într-un câmp inferior sau mai mare în cadrul dimensiunii. Pentru a afișa sau a ascunde niveluri, utilizați butoanele sau, respectiv.

Dacă utilizați câmpuri de dată sau oră ca dimensiune de nivel superior, Expertul OLAP Cube creează automat niveluri pentru acele dimensiuni. Utilizatorul poate selecta apoi ce niveluri ar trebui să apară în rapoarte. De exemplu, puteți selecta săptămâni, trimestre și ani sau luni (vezi Figura 6.7).

Rețineți că vrăjitorul creează automat niveluri pentru câmpurile de dată și oră numai atunci când creați o dimensiune de nivel superior; Când adăugați aceste câmpuri ca subniveluri ale unei dimensiuni, nivelurile automate nu sunt create.

La a treia etapă a vrăjitorului se determină tipul de cub creat de vrăjitor, cu trei opțiuni posibile (vezi Fig. 6.8).

Orez. 6.8. Selectarea tipului de cub care urmează să fie creat la al treilea pas al expertului

· Primele două opțiuni presupun crearea unui cub de fiecare dată când deschideți un raport (dacă cubul este vizualizat din Excel, atunci vorbim de un tabel pivot). În acest caz, dosarul de cerere și dosarul definiții de cub *.oqy, care conține instrucțiuni pentru crearea unui cub. Fișierul *.oqy poate fi deschis în Excel pentru a crea rapoarte bazate pe cub, iar dacă trebuie să faceți modificări în cub, îl puteți deschide cu Interogare pentru a rula din nou Expertul Creare cub.

În mod implicit, fișierele de definire a cubului, precum și fișierele de interogare, sunt stocate în folderul profil de utilizator din Application Data\Microsoft\Que-ries. Când salvați un fișier *.oqy în folderul standard, numele fișierului de definire a cubului este afișat pe fila cuburi OLAP când deschideți o nouă interogare în Microsoft Query sau când selectați o comandă Creați o cerere(meniul Date, submeniu Import de date externe) în Microsoft Excel.

· În cazul alegerii celei de-a treia opțiuni de tip cub Salvarea unui fișier cub care conține toate datele pentru cub, toate datele pentru cub sunt preluate și un fișier cub cu extensia * este creat într-o locație specificată de utilizator .pui, în care sunt stocate aceste date. Acest fișier nu este creat imediat când se face clic pe butonul Gata; fișierul este creat fie când salvați definiția cubului într-un fișier, fie când creați un raport bazat pe cub.

Alegerea tipului de cub este determinată de mai mulți factori: cantitatea de date pe care o conține cubul; tipul și complexitatea rapoartelor care vor fi create pe baza cubului; resurse de sistem (memorie și spațiu pe disc) etc.

Un fișier cub *.cub separat ar trebui creat în următoarele cazuri:

1) pentru rapoartele interactive modificate frecvent dacă există suficient spațiu pe disc;

2) când trebuie să salvați cubul pe un server de rețea pentru a oferi acces la el pentru alți utilizatori atunci când creați rapoarte. Un fișier cub poate furniza date specifice din baza de date sursă, omițând în același timp datele sensibile sau sensibile pe care doriți să împiedicați accesul altor utilizatori.

Sunt locuitor în Habr de ceva vreme, dar nu am citit niciodată articole pe tema cuburilor multidimensionale, OLAP și MDX, deși subiectul este foarte interesant și devine din ce în ce mai relevant pe zi ce trece.
Nu este un secret pentru nimeni că în acea scurtă perioadă de timp de dezvoltare a bazelor de date, a contabilității electronice și a sistemelor online, s-au acumulat o mulțime de date în sine. Acum, o analiză completă a arhivelor și, probabil, o încercare de a prezice situații pentru modele similare în viitor, este, de asemenea, de interes.
Pe de altă parte, companiile mari, chiar și pe parcursul mai multor ani, luni sau chiar săptămâni, pot acumula cantități atât de mari de date încât chiar și analiza lor de bază necesită abordări extraordinare și cerințe hardware stricte. Acestea ar putea fi sisteme de procesare a tranzacțiilor bancare, agenți de stoc, operatori de telefonie etc.
Cred că toată lumea cunoaște 2 abordări diferite ale proiectării bazelor de date: OLTP și OLAP. Prima abordare (Online Transaction Processing - procesarea tranzacțiilor în timp real) este concepută pentru colectarea eficientă a datelor în timp real, în timp ce a doua (Procesare analitică online - procesare analitică în timp real) vizează în mod specific eșantionarea și prelucrarea datelor în cel mai eficient mod. cale.

Să ne uităm la principalele capabilități ale cuburilor OLAP moderne și la ce probleme rezolvă (Serviciile de analiză 2005/2008 sunt luate ca bază):

  • acces rapid la date
  • preagregare
  • ierarhie
  • lucrul cu timpul
  • limbaj multidimensional de acces la date
  • KPI (Indicatori cheie de performanță)
  • data mineritului
  • cache pe mai multe niveluri
  • suport multilingv
Deci, să ne uităm puțin mai detaliat la capacitățile cuburilor OLAP.

Mai multe despre posibilități

Acces rapid la date
De fapt, accesul rapid la date, indiferent de dimensiunea matricei, este baza sistemelor OLAP. Deoarece acesta este punctul central, un depozit de date este de obicei construit pe principii diferite de cele ale bazelor de date relaționale.
Aici, timpul necesar pentru preluarea datelor simple este măsurat în fracțiuni de secundă, iar o interogare care depășește câteva secunde necesită cel mai probabil optimizare.

Preagregare
Pe lângă recuperarea rapidă a datelor existente, oferă și capacitatea de a preagrega valorile „cel mai probabil să fie utilizate”. De exemplu, dacă avem înregistrări zilnice ale vânzărilor unui anumit produs, sistemul Pot fi De asemenea, putem preagrega sumele de vânzări lunare și trimestriale, ceea ce înseamnă că dacă solicităm date lunar sau trimestrial, sistemul ne va oferi instantaneu rezultatul. De ce nu are loc întotdeauna pre-agregarea?Deoarece combinații teoretic posibile de bunuri/timp/etc. poate exista un număr mare, ceea ce înseamnă că trebuie să aveți reguli clare pentru ce elemente va fi construită agregarea și pentru care nu. În general, subiectul luării în considerare a acestor reguli și a designului real al agregărilor este destul de extins și merită un articol separat în sine.

Ierarhii
Este firesc ca atunci când se analizează datele și se elaborează rapoarte finale, trebuie să se țină cont de faptul că lunile constau în zile și ele însele formează sferturi, iar orașele sunt incluse în zone, care la rândul lor fac parte din regiuni sau țări. . Vestea bună este că cuburile OLAP vizualizează inițial datele în termeni de ierarhii și relații cu alți parametri ai aceleiași entități, așa că construirea și utilizarea ierarhiilor în cuburi este foarte simplă.

Lucrul cu timpul
Deoarece analiza datelor are loc în principal în zone de timp, timpului i se acordă o importanță deosebită în sistemele OLAP, ceea ce înseamnă că prin simpla definire pentru sistemul unde avem timp aici, în viitor puteți utiliza cu ușurință funcții precum Anul până la data, Luna până la data ( perioada de la începutul anului/lunii până la data curentă), Perioada paralelă (în aceeași zi sau lună, dar anul trecut), etc.

Limbajul de acces la date multidimensional
MDX(Multidimensional Expressions) - un limbaj de interogare pentru acces simplu și eficient la structurile de date multidimensionale. Și asta spune totul – vor fi câteva exemple mai jos.

Indicatori cheie de performanță (KPI)
indicatori de performanta este un sistem de măsurare financiară și non-financiară care ajută o organizație să determine atingerea obiectivelor strategice. Indicatorii cheie de performanță pot fi definiți destul de simplu în sistemele OLAP și utilizați în rapoarte.

Data mineritului
Exploatarea datelor(Data Mining) - în esență, identificarea tiparelor ascunse sau a relațiilor dintre variabile în seturi mari de date.
Termenul englezesc „Data Mining” nu are o traducere clară în rusă (mining de date, minare de date, extragere de informații, extragere de date/informații), prin urmare, în majoritatea cazurilor, este folosit în original. Cea mai de succes traducere indirectă este termenul „data mining” (DMA). Cu toate acestea, acesta este un subiect separat, nu mai puțin interesant de luat în considerare.

Memorarea în cache pe mai multe niveluri
De fapt, pentru a asigura cea mai mare viteză de acces la date, pe lângă structurile de date și preagregările complicate, sistemele OLAP acceptă stocarea în cache pe mai multe niveluri. Pe lângă stocarea în cache a interogărilor simple, sunt stocate în cache și părți de date citite din magazin, valorile agregate și valorile calculate. Astfel, cu cât lucrați mai mult cu un cub OLAP, cu atât mai repede începe să funcționeze. Există, de asemenea, conceptul de „încălzire a memoriei cache” - o operație care pregătește sistemul OLAP pentru a lucra cu rapoarte specifice, interogări sau toate combinate.

Suport multilingv
Da da da. Cel puțin, Analysis Services 2005/2008 (deși Enterprise Edition) acceptă nativ multilingvismul. Este suficient să oferiți o traducere a parametrilor șir ai datelor dvs., iar clientul care și-a specificat limba va primi date localizate.

Cuburi multidimensionale

Deci, ce sunt exact aceste cuburi multidimensionale?
Să ne imaginăm un spațiu tridimensional ale cărui axe sunt Timpul, Produsele și Clienții.
Un punct într-un astfel de spațiu va indica faptul că unul dintre cumpărători a cumpărat un anumit produs într-o anumită lună.

De fapt, planul (sau setul tuturor acestor puncte) va fi cubul și, în consecință, Timpul, Produsele și Clienții vor fi dimensiunile acestuia.
Este puțin mai dificil să-ți imaginezi (și să desenezi) un cub cu patru dimensiuni sau mai multe, dar esența nu se schimbă și, cel mai important, pentru sistemele OLAP nu contează deloc în câte dimensiuni vei lucra (în limite rezonabile). limite, desigur).

Un pic de MDX

Deci, care este frumusețea MDX? Cel mai probabil, este că trebuie să descriem nu cum vrem să selectăm datele, ci Ce anume noi vrem.
De exemplu,
SELECTAȚI
( . ) PE COLONI,
( ., . ) PE RÂNDURI
DIN
UNDE (., .)

Ceea ce înseamnă că vreau numărul de iPhone-uri vândute în iunie și iulie în Mozambic.
În același timp, descriu care acestea sunt datele pe care le vreau și Cum Vreau să le văd în raport.
Frumos, nu-i așa?

Iată un pic mai complicat:

CU MEMBRU Cheltuieli medii AS
. / .
SELECTAȚI
( Cheltuieli medii ) PE COLONNE,
( .., .. ) PE RÂNDURI
DIN
UNDE (.)

* Acest cod sursă a fost evidențiat cu Sursa de evidențiere a codului.

De fapt, mai întâi determinăm formula pentru calcularea „dimensiunii medii de achiziție” și încercăm să comparăm cine (ce sex) cheltuiește mai mulți bani într-o singură vizită la magazinul Apple.

Limba în sine este extrem de interesantă atât de studiat, cât și de folosit și poate că merită multă discuție.

Concluzie

De fapt, acest articol acoperă foarte puțin, chiar și conceptele de bază; l-aș numi „aperitiv” - o oportunitate de a interesa comunitatea Habra în acest subiect și de a-l dezvolta în continuare. În ceea ce privește dezvoltarea, aici este un câmp imens nearat și voi răspunde cu plăcere la toate întrebările dumneavoastră.

P.S. Aceasta este prima mea postare despre OLAP și prima publicație despre Habré - aș fi foarte recunoscător pentru feedback constructiv.
Actualizați: L-am transferat în SQL, îl voi transfera în OLAP imediat ce îmi permit să creez bloguri noi.

Etichete: Adăugați etichete

Datele sunt de obicei rare și stocate pe termen lung. Poate fi implementat pe baza unui SGBD relațional universal sau a unui software specializat (vezi și OLAP). Produsele software SAP folosesc termenul „infocube”.

Indicii matricei corespund dimensiunilor (dimensiunilor) sau axelor cubului, iar valorile elementelor matricei corespund măsurilor (măsurilor) cubului.

w : (X,y,z) → W x y z,

Unde X, y, z- masuratori, w- măsura.

Spre deosebire de o matrice obișnuită într-un limbaj de programare, accesul la elementele unui cub OLAP poate fi efectuat fie prin setul complet de dimensiuni ale indexului, fie prin subsetul acestora, iar atunci rezultatul va fi nu un element, ci multe dintre ele.

W : (X,y) → W = ( w z1, w z2, …, w zn}

De asemenea cunoscută descriere cub OLAP folosind terminologia algebrei relaționale ca proiecție a relațiilor.

Vezi si


Fundația Wikimedia. 2010.

  • Diagrama stelelor
  • Casa noastră este Rusia (facțiune)

Vedeți ce este un „cub OLAP” în alte dicționare:

    cub OLAP- ... Wikipedia

    OLAP- (ing. prelucrări analitice online, prelucrare analitică în timp real) tehnologie de prelucrare a datelor, care constă în pregătirea de informații rezumative (agregate) pe baza unor cantități mari de date, structurate prin ... ... Wikipedia

    Cub (dezambiguizare)- Cubul este un termen cu mai multe valori: În matematică În stereometrie, un cub este un poliedru regulat hexagonal În algebră, a treia putere a unui număr Film Seria de filme științifico-fantastice: „Cub” „Cube 2: Hypercube” „Cube Zero” Argo și jargon medical... ... Wikipedia

    cub- Acest termen are alte semnificații, vezi Cub (sensuri). Tip cub Poliedru regulat Față pătrat ... Wikipedia

    Mondrian- Tip de server OLAP Server OLAP Dezvoltator Pentaho Sistem de operare software multiplatformă Ultima versiune 3.4.1 (2012 05 07) Software fără licență ... Wikipedia - Sistem de analiză a informațiilor un sistem automat care permite experților să analizeze rapid volume mari de date, de obicei unul dintre elementele centrelor situaţionale. De asemenea, uneori IAS include un sistem de colectare... ... Wikipedia