Krzysztof Dembczyński. Inteligentne Systemy Wspomagania Decyzji Studia magisterskie, semestr I Semestr letni 2007/08



Podobne dokumenty
Systemy OLAP I. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

Systemy OLAP I. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

przygotował: Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów

Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe

Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe

Podstawy MDX. Podstawy MDX. Podstawy MDX. Struktura kostki [BiznesG]

Systemy baz danych i hurtowni danych

JPivot & Mondrian. 16 maja Krukar, Lewandowska (BiHD) JPivot & Mondrian 16 maja / 42

OLAP i hurtownie danych c.d.

SAS OLAP Cube Studio Wprowadzenie

Integracja i Eksploracja Danych

Systemy OLAP. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

Systemy OLAP II. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało

Wstęp do Business Intelligence

Analityczny język zapytań MDX: podstawy

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Hurtownie danych - przegląd technologii

OnLine Analytical Processing (OLAP) Kostki OLAP i zapytania MDX

Modelowanie wymiarów

Modele danych - wykład V

Projektowanie hurtowni danych

JPivot & Mondrian. inż. Urszula Krukar, inż. Agnieszka Lewandowska,

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE

Część 1: OLAP. Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych

Hurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence

Kostki OLAP i język MDX

Projektowanie baz danych

- język zapytań służący do zapisywania wyrażeń relacji, modyfikacji relacji, tworzenia relacji

Hurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1)

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

KARTA PRZEDMIOTU. Hurtownie i eksploracja danych D1_5

Analityczny język zapytań MDX: zaawansowane

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services

BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPMENT Tego Cię nauczymy:

Hurtownie danych - opis przedmiotu

Rozszerzenia grupowania

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017

Język SQL. Rozdział 7. Zaawansowane mechanizmy w zapytaniach

Bazy danych - Materiały do laboratoriów IV

Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Struktury danych i optymalizacja

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Plan wykładu. Hurtownie danych. Problematyka integracji danych. Cechy systemów informatycznych

Bazy danych 8. Podzapytania i grupowanie. P. F. Góra

ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

HURTOWNIE DANYCH. Krzysztof Goczyła. Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska. kris@eti.pg.gda.pl. K.

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/17

Jerzy Nawrocki, Wprowadzenie do informatyki

Technologie baz danych

BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego

Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL)

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Bazy danych. Andrzej Grzybowski. Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski

4. Znaczenie czasu w modelowaniu i strukturalizacji danych

Hurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach.

Analityczny język zapytań MDX: wstęp

Wykład 7 Implementacja języka SQL w systemach baz danych Oracle sortowanie, funkcje agregujące i podzapytania.

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) niestacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych

"Kilka słów" o strojeniu poleceń SQL w kontekście Hurtowni Danych wprowadzenie. Krzysztof Jankiewicz

rodzaj zajęć semestr 1 semestr 2 semestr 3 Razem Lp. Nazwa modułu E/Z Razem W I

LAB 3 (część 1 Projektu)

Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych

Schematy logiczne dla hurtowni danych

SAS ETL Studio Wprowadzenie

Język DML. Instrukcje DML w różnych implementacjach SQL są bardzo podobne. Podstawowymi instrukcjami DML są: SELECT INSERT UPDATE DELETE

Technologie baz danych

5 Moduył do wyboru II *[zobacz opis poniżej] 4 Projektowanie i konfiguracja sieci komputerowych Z

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU. Rozproszone Systemy Baz Danych

Hurtownie danych - przegląd technologii

Bazy danych i usługi sieciowe

Ćwiczenia z Zaawansowanych Systemów Baz Danych

Specjalizacja magisterska Bazy danych

Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP)

Hurtownie danych - przegląd technologii

Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, Łódź, tel. (042) Projekt współfinansowany przez Unię Europejską

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia.

Indeksy w bazach danych. Motywacje. Techniki indeksowania w eksploracji danych. Plan prezentacji. Dotychczasowe prace badawcze skupiały się na

Wprowadzenie do Systemu SAS

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

w tym laborat. Razem semin. konwer. wykłady ćwicz. w tym laborat. Razem ECTS Razem semin. konwer.

Podzapytania. Rozdział 5. Podzapytania. Podzapytania wyznaczające wiele krotek (1) Podzapytania wyznaczające jedną krotkę

1 DML - zapytania, część II Grupowanie Operatory zbiorowe DML - modyfikacja 7. 3 DCL - sterowanie danymi 9.

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga

Analiza i eksploracja danych

Funkcje analityczne SQL CUBE (1)

Modele danych i ich ewolucja

Wielowymiarowy model danych

Ewolucja systemów baz danych

Transkrypt:

Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Inteligentne Systemy Wspomagania Decyzji Studia magisterskie, semestr I Semestr letni 2007/08

Plan wykładu Systemy baz i hurtowni danych wprowadzenie do wykładu Modele danych i ewolucja systemów baz danych Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe Systemy OLAP Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL) Analiza i eksploracja danych

Plan wykładu 1 Języki zapytań do hurtowni danych 2 SQL3 3 MDX 4 Podsumowanie

Plan wykładu 1 Języki zapytań do hurtowni danych 2 SQL3 3 MDX 4 Podsumowanie

Hurtownie danych wymagaja specyficznego podejścia do zadawania zapytań. SQL3 (ROLAP) MDX (MOLAP)

Plan wykładu 1 Języki zapytań do hurtowni danych 2 SQL3 3 MDX 4 Podsumowanie

SQL3 Rozszerzenia języka SQL GROUP BY ROLLUP, GROUP BY CUBE.

GROUP BY CUBE SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY CUBE (Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca);

GROUP BY CUBE SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca UNION ALL SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt, Lokalizacja UNION ALL SELECT Czas, Produkt, *, Dostawca, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt, Dostawca UNION ALL... UNION ALL SELECT *, *, *, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż;

GROUP BY CUBE SELECT Academic_year, Name, AVG(Grade) FROM Students_grades GROUP BY CUBE(Academic_year, Name); Academic_year Name AVG(Grade) 2001/2 Stefanowski 4.2 2001/2 Słowiński 4.1 2002/3 Stefanowski 4.0 2002/3 Słowiński 3.8 2003/4 Stefanowski 3.9 2003/4 Słowiński 3.6 2003/4 Dembczyński 4.8 2001/2 NULL 4.15 2002/3 NULL 3.85 2003/4 NULL 3.8 NULL Stefanowski 3.9 NULL Słowiński 3.6 NULL Dembczyński 4.8 NULL NULL 3.95

GROUP BY ROLLUP SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY ROLLUP (Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca);

GROUP BY CUBE SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt, Lokalizacja, Dostawca UNION ALL SELECT Czas, Produkt, Lokalizacja, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt, Lokalizacja UNION ALL SELECT Czas, Produkt, *, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas, Produkt UNION ALL SELECT Czas, *, *, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż GROUP BY Czas UNION ALL SELECT *, *, *, *, SUM(Zysk) FROM Sprzedaż;

GROUP BY ROLLUP SELECT Academic_year, Name, AVG(Grade) FROM Students_grades G GROUP BY ROLLUP(Academic_year, Name); Academic_year Name AVG(Grade) 2001/2 Stefanowski 4.2 2001/2 Słowiński 4.1 2002/3 Stefanowski 4.0 2002/3 Słowiński 3.8 2003/4 Stefanowski 3.9 2003/4 Słowiński 3.6 2003/4 Dembczyński 4.8 2001/2 NULL 4.15 2002/3 NULL 3.85 2003/4 NULL 3.8 NULL NULL 3.95

Plan wykładu 1 Języki zapytań do hurtowni danych 2 SQL3 3 MDX 4 Podsumowanie

(Multidimensional Expressions): Podstawowe terminy: Wymiar (Dimension), Hierarchia (Hierarchy), Poziom (Level), Członek (Member), Miara (Measure), Krotka (Tuple), Zbiór (Set). MDX SELECT {[CARS].[All CARS].[Chevy], [CARS].[All CARS].[Ford]} ON ROWS, {[DATE].[All DATE].[March], [DATE].[All DATE].[April]} ON COLUMNS FROM MDDBCARS;

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {[CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [CARS].[ALL CARS].[FORD]} ON COLUMNS, {[DATE].[ALL DATE].[MARCH], [DATE].[ALL DATE].[APRIL]} ON ROWS FROM MDDBCARS WHERE ([MEASURES].[SALES_N])

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {[CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [CARS].[ALL CARS].[FORD]} ON COLUMNS, {[DATE].[ALL DATE].[JANUARY]:[DATE].[ALL DATE].[APRIL]} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {[CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [CARS].[ALL CARS].[FORD]} ON COLUMNS, {[DATE].MEMBERS} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {[CARS].[ALL CARS].[FORD].CHILDREN} ON COLUMNS, {[DATE].MEMBERS} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {([CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [MEASURES].[SALES_SUM]), ([CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [MEASURES].[SALES_N]), ([CARS].[ALL CARS].[FORD], [MEASURES].[SALES_SUM]), ([CARS].[ALL CARS].[FORD], [MEASURES].[SALES_N]) } ON COLUMNS, {[DATE].MEMBERS} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {CROSSJOIN({[CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [CARS].[ALL CARS].[FORD]}, {[MEASURES].[SALES_SUM], [MEASURES].[SALES_N]}) } ON COLUMNS, {[DATE].MEMBERS} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT {CROSSJOIN ({[CARS].[ALL CARS].[CHEVY], [CARS].[ALL CARS].[FORD]}, {[MEASURES].[SALES_SUM], [MEASURES].[SALES_N]}) } ON COLUMNS, NON EMPTY {[DATE].MEMBERS} ON ROWS FROM MDDBCARS

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT NON EMPTY [Store Type].[Store Type].MEMBERS ON COLUMNS, FILTER([Store].[Store City].MEMBERS, (Measures.[Unit Sales], [Time].[1997]) > 25000) ON ROWS FROM [Sales] WHERE (Measures.[Profit], [Time].[Year].[1997])

(Multidimensional Expressions): MDX SELECT Measures.MEMBERS ON COLUMNS, ORDER({[Store].[Store City].MEMBERS}, Measures.[Sales Count], BDESC) ON ROWS FROM [Sales]

(Multidimensional Expressions): MDX WITH MEMBER Measures.ProfitPercent AS (Measures.[Store Sales] - Measures.[Store Cost]) / (Measures.[Store Cost]), FORMAT_STRING = #.00%, SOLVE_ORDER = 1 WITH MEMBER [Time].[First Half 97] AS [Time].[1997].[Q1] + [Time].[1997].[Q2] MEMBER [Time].[Second Half 97] AS [Time].[1997].[Q3] + [Time].[1997].[Q4]

(Multidimensional Expressions): MDX WITH MEMBER Measures.ProfitPercent AS (Measures.[Store Sales] - Measures.[Store Cost]) / (Measures.[Store Cost]), FORMAT_STRING = #.00%, SOLVE_ORDER = 1 MEMBER [Time].[First Half 97] AS [Time].[1997].[Q1] + [Time].[1997].[Q2] MEMBER [Time].[Second Half 97] AS [Time].[1997].[Q3] + [Time].[1997].[Q4] SELECT {[Time].[First Half 97], [Time].[Second Half 97], [Time].[1997].CHILDREN} ON COLUMNS, {[Store].[Store Name].MEMBERS} ON ROWS FROM [Sales]

(Multidimensional Expressions): MDX WITH SET [Quarter1] AS GENERATE([Time].[Year].MEMBERS, {[Time].CURRENTMEMBER.FIRSTCHILD}) SELECT [Quarter1] ON COLUMNS, [Store].[Store Name].MEMBERS ON ROWS FROM [Sales] WHERE (Measures.[Profit])

Plan wykładu 1 Języki zapytań do hurtowni danych 2 SQL3 3 MDX 4 Podsumowanie

Podsumowanie SQL3 język dla systemów ROLAP, MDX język dla systemów MOLAP.

Plan wykładu Systemy baz i hurtowni danych wprowadzenie do wykładu Modele danych i ewolucja systemów baz danych Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe Systemy OLAP Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL) Analiza i eksploracja danych