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Biglietti: schema E/R

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Biglietti: albero degli attributi

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Biglietti: albero degli attributi

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Dimensioni, Misure e Schema Dimensioni = {CodVolo, Data, Check-in,AnnoNascitaCliente}

Tra le dimensioni non ho tutti gli attributi chiave di BIGLIETTO

GLOSSARIO delle MISURE

NUM. BIGLIETTI = COUNT(*)

INCASSO = SUM(BIGLIETTO.tariffa)

NUM. COLLI = SUM(BIGLIETTO.NumeroColli)

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Modifica dello schema di fatto Si aggiunge allo schema di fatto la dipendenza CITTA STATO Tale dipendenza non era inizialmente espressa nello schema E/R e si può rilevare ed

aggiungere allo schema E/R durante la fase di ricognizione dei dati. Oppure può essere rilevata ed aggiunta dal progettista durante la costruzione dell ’albero degli

attributi (aggiunta di una dipendenza funzionale). Oppure può essere rilevata durante l’analisi del carico di lavoro, ad esempio, analizzando la

possibilità di fare una interrogazione del tipo “per ogni stato, confrontare gli incassi delle sue città”.

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Progettazione logica

Riportando le dimensioni degeneri nella fact table e traducendo la gerarchia condivisa in una sola dimension table, si ottiene questo star schema :

Se per la gerarchia condivisa si effettua uno snowflake sul primo attributo condiviso (la SIGLA) si ottiene questo schema :

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Alimentazione del Data Mart

Si considera il seguente schema relazionale del DB operazionale DB_BIGLIETTI

Si considera solo l’estrazione statica che viene effettuata quando il DM deve essere popolato per la prima volta e consiste concettualmente in una fotografia dei dati operazionali. l’alimentazione a partire da zero

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Alimentazione del Data Mart

Per semplificare il processo di alimentazione, consideriamo dapprima come schema del Data Mart DM_BIGLIETTI il secondo schema di pagina 6, ma senza l’introduzione di chiavi surrogate (infatti le chiavi surrogate devono essere create e gestite durante l’alimentazione), ovvero si utilizzano le chiavi del DB operazionale DB_BIGLIETTI:

Nel seguito vengono dapprima individuate le espressioni SQL utili ad alimentare il DM, poi tali espressioni verranno utilizzate per creare un pacchetto DTS

La generazione delle dimension table VOLO e AEROPORTO è semplice, in quanto corrisponde a copiare le istanze delle rispettive relazioni nel DB_BIGLIETTI. Siccome VOLO si riferisce tramite FK ad AEROPORTO occorre copiare prima AEROPORTO.

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Alimentazione del Data Mart

Essendo la fact table BIGLIETTI con granularità temporale, le sue istanze (gli eventi primari) verranno determinate tramite un raggruppamento sulle dimensioni

Per alimentare la fact table occorre effettuare delle interrogazioni sul DB operazionale (DB_BIGLIETTI) e riportarne il risultato nel DM (DM_BIGLIETTI). Normalmente una query SQL può essere riferita solo ad un DataBase, allora procediamo in questo modo

1. Nel DB operazionale si crea la query che calcola le istanze della fact table e si memorizza tale query in una vista (VIEW_BIGLIETTI)

2. Si copia il contenuto della vista VIEW_BIGLIETTI nella table fact BIGLIETTI del DM

Per semplicità, effettuiamo prima il calcolo senza la dimensione CHECK_IN, che ricordiamo essere una dimensione con valore boolean (1 = biglietto con check_in, 0 = bigletto senza check_in).

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Alimentazione del Data Mart

La view VIEW_BIGLIETTI deve contenere il join tra BIGLIETTI, CHECK_IN (per prendere NUMCOLLI) e CLIENTE (per prendere ANNONASC) ed il raggruppamento su DATA, CODVOLO, ANNONASC

Conviene fare il join graficamente (vedi figura) quindi salvare la view, riaprirla e scrivere a mano il raggruppamento

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Alimentazione del Data Mart Si deve considerare se è sufficiente fare l’INNER JOIN oppure si deve fare un OUTER

JOIN … Tra BIGLIETTO e CLIENTE è sufficiente l’INNER JOIN in quanto tutti i biglietti hanno

un cliente (questo si vede dall’E/R ma si deve verificare in pratica sul relazionale, controllando che il campo CLIENTE in BIGLIETTI sia not null )

Tra BIGLIETTO e CHECK_IN è necessario fare un outer join per includere anche i biglietti che non hanno corrispondente in CHECK_IN …

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Alimentazione del Data Mart Aprendo la view, aggiungo il GROUP BY e le misure:

La somma di un insieme di valori con almeno un NULL è teoricamente NULL: per avere 0 invece che NULL mettiamo allora SUM(ISNULL(NUMCOLLI,0)). In SQL SERVER il NULL nella somma è considerato per default 0, quindi si può non inserire ISNULL.

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Alimentazione del Data Mart Cosa avviene se un valore di un attributo di ragruppamento è NULL? Supponiamo che ANNONASC possa essere NULL, sia a causa di BIGLIETTI

senza un CLIENTE specificato, sia perchè il cliente ha un ANNONASC nullo.

In questi casi conviene codificare il valore NULL con un opportuno valore, ad esempio 0; In questo modo tale valore non crea problemi quando utilizzato come valore di chiave. Nella view si sostituisce dbo.CLIENTE.ANNONASC con ISNULL(dbo.CLIENTE.ANNONASC, 0) AS ANNONASC.

A questo punto la creazione della view (VIEW1) per alimentare la fact table senza la dimensione CHECK_IN è terminata. Nel seguito discuteremo come introdurre tale dimensione

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Alimentazione del Data Mart La dimensione CHECK_IN è particolare in quanto non corrisponde ad un attributo dello

schema del DB operazionale, ma deve essere calcolato: 1 = biglietto con check_in, 0 = bigletto senza check_in.

In base alla discussione già fatta sul left join, possiamo calcolare tale valore effettuando il left join; questo calcolo, riportato nelle slide seguenti, risulta essere complesso, in quanto richiede la definizione di più viste.

Una soluzione più semplice è quella di aggiungere l’attributo alla tabella BIGLIETTO e di calcolarlo tramite UPDATE sulla tabella. In pratica tale soluzione corrisponde alla traduzione del subset CHECK_IN con il “collasso verso l’alto”, dove CHECK_IN è l’attributo selettore

UPDATE BIGLIETTO

SET CHECK_IN = 0

WHERE NUMBIGLIETTO NOT IN (SELECT NUMBIGLIETTO FROM [CHECK-IN])

UPDATE BIGLIETTO

SET CHECK_IN = 1

WHERE NUMBIGLIETTO IN (SELECT NUMBIGLIETTO FROM [CHECK-IN])

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Alimentazione del Data Mart Avendo a disposizione l’attributo CHECK_IN, l’alimentazione della fact table con tale

dimensione è molto semplice, basta aggiungerlo agli attributi di raggruppamento La vista (VIEW_BIGLIETTI) per alimentare la fact table è quindi:

Ora il contenuto della vista può essere copiato nella table fact BIGLIETTI del DM.

Conclusioni Normalmente, il calcolo è un raggruppamento sulle dimensioni Considerazioni sui join tra tabelle: LEFT JOIN Considerazioni sui valori nulli: ISNULL

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1. Si svuota il contenuto del DM: è utile per testare le procedure di estrazione statica

2. Si copiano le dimensional table: l’unico vincolo da rispettare è quello dell’integrità referenziale: quando si copia la tabella A, devono essere già state copiate tutte le tabelle alle quali A si riferisce tramite una FK

Si definisce un pacchetto DTS per ogni passo. Siccome in ogni passo si devono semplicemente copiare delle tabelle è conveniente (è più semplice) creare tale pacchetto tramite “Importa Dati”

In uno star schema si possono copiare tutte le dimension table in un solo passo

3. Si copia il contenuto della vista nella fact table

Alimentazione del Data Mart: creazione di pacchetti DTS

Ai passi generali riportati si possono aggiungere altre operazioni che dipendono dal contesto; ad esempio le istruzioni di update di pagina 14.

Dopo aver creato e provato i pacchetti (package) per i singoli passi, si puo creare un unico package che li include tutti, eseguendoli nell’ordine stabilito

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Alimentazione del Data Mart Calcolo dell’attributo CHECK_IN utilizzando le viste In base alla discussione già fatta sul left join, possiamo calcolare tale valore effettuando il

left join :

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Alimentazione del Data Mart L’attributo CHECK_IN si ricava da [CHECK-IN].NUMBIGLIETTO con un semplice if

(usiamo il case di SQL-SERVER):CASE WHEN (dbo.[CHECK-IN].NUMBIGLIETTO IS NULL)

THEN 0 ELSE 1 END AS CHECK_IN

SQL-SERVER non consente di raggruppare su un attributo calcolato tramite CASE Si crea una prima vista con l’attributo calcolato tramite il case Si raggruppa su tale vista

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CUBO

Dimensione ParteDa : quando viene salvato il cubo, vengono contati i membri di ciascun livello; se il numero di CodVolo risulta inferiore a quello del livello padre Sigla (messaggio in basso) occorre rifare il conteggio in modo da contare le sigle effettivamente presenti

Dimensione ArrivaA : non si può usare (come in figura) la stessa tabella AEROPORTO

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CUBO : gerarchia condivisa Dimensione ArrivaA : non si può usare (come in figura) la stessa tabella

AEROPORTO definendo un altro join tra VOLO e AEROPORTO sulla base dell’attributo A : è come se venissero considerati solo i voli che partono ed arrivano allo stesso aeroporto (la figura piccola riporta la visualizzazione)!

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CUBO : gerarchia condivisa Dimensione ArrivaA : si deve inserire una nuova “copia” di AEROPORTO

AEROPORTO usato in ParteDA si rinomina in AeroportoDa (cambia alias) Si inserisce ancora la tabella AEROPORTO Si procede con la definizione di ArrivaA

Un altro esempio di cubo con gerarchia condivisa è in http://dbgroup.unimo.it/SIA/EsempioTelefonate/Telefonate.html

Completare il cubo definendo le altre dimensioni e le misure. Introdurre la misura CostoMedioBiglietto (CMB), calcolata come INCASSO/NUM_BIG. Implementazione in Analysis Services

1. Si definisce la misura derivata CMB_Base2. Si definisce la misura di supporto Conteggio, aggregata con COUNT3. Si definisce CMB calcolata come CMB_Base/Conteggio

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CUBO

Completare il cubo definendo le altre dimensioni e le misure Introdurre la misura CostoMedioBiglietto (CMB), calcolata come

INCASSO/NUM_BIG. Implementazione in Analysis Services1. Si definisce la misura derivata CMB_Base2. Si definisce la misura di supporto Conteggio, aggregata con COUNT3. Si definisce CMB calcolata come CMB_Base/Conteggio

Può essere conveniente, per analizzare i dati, definire vari cubi relativi alla stessa fact table, ciascuno con un sottoinsieme delle misure e/o dimensioni.

Per facilitare la definizione di più cubi, conviene definire le dimensioni come condivise, in modo da definirle una sola volta e riutilizzarle nei vari cubi

In presenza di più cubi è possibile effettuare l’operazione di “drill-across” per analizzare/confrontare i dati di due cubi congiuntamente: nell’Analysis Service questo viene effettuato tramite i CUBI VIRTUALI

D’altra parte, nell’Analysis Service un cubo può essere riferito ad una sola fact table: il cubo virtuale è quindi indispensabile per analizzare/confrontare i dati relativi a due o più fact table

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OLAP MANAGER - CUBI VIRTUALI Primo cubo: con fact table INSEGNAMENTI_CORSI_SSD

Conviene condividere le dimensioni in modo da usarle nel secondo cubo

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OLAP MANAGER - CUBI VIRTUALI Secondo cubo: con fact table INSEGNAMENTI

In pratica si devono definire solo le misure, in quanto si riutilizzano le dimensioni precedenti

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OLAP MANAGER - CUBI VIRTUALI CUBO VIRTUALE: come unione dei due cubi precedenti

Procedura di creazione molto immediata ed intuitiva

L’editor è differente rispetto ai cubi semplici

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OLAP MANAGER - CUBI VIRTUALI Nell’esempio precedente è stato considerato l’unione tra due

cubi aventi le stesse dimensioni.

D’altra parte non c’è alcuna limitazione nella definizione di un cubo virtuale: si può definire un cubo virtuale come unione di due cubi con insiemi di dimensioni differenti o, al limite, che non condividono alcuna dimensione:

In corrispondenza di membri di dimensioni differenti, non esisterà alcun evento nel cubo virtuale. Più precisamente Sia CV un cubo virtuale ottenuto come unione di C1 e C2 Sia D1 (D2) una dimensione di C1 (C2) non presente in C2

(C1) Allora le celle non vuote (ovvero gli eventi esistenti) sono

solo in corrispondenza di• (D1.All, D2.x), con x membro di D2• (D1.y, D2.All), con y membro di D1

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OLAP MANAGER – Proprietà dei membri e dimensioni virtuali Gli attributi descrittivi collegati ad attributi dimensionali si può

usare “Proprietà membro” Nell’esempio, un possibile attributo descrittivo è il nome

inglese dell’insegnamento.

Una dimensione virtuale è una dimensione rispetto alla quale non vengono calcolati e materializzati dati aggregati Logicamente, non c’è nessuna differenza tra dimensioni

“ordinarie” e dimensioni virtuali

Una dimensione virtuale viene definita rispetto ad una proprietà di un membro di una dimensione “ordinaria”