Lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét,


Ha meg akarjuk tudni, hogy mennyi a különböző országokból érkező és különböző kézbesítési szolgáltatások által teljesített megrendelések összköltsége, akkor a GROUP BY záradékban két paramétert tartalmazó lekérdezést kell végrehajtanunk: Válassza ki az országot, a szállító nevét, a SUM-ot ExtendedPrice a számlákból CSOPORT országonként, szállító neve A lekérdezés eredményei alapján létrehozhat egy ilyen táblázatot: Ezt az adatkészletet pivot táblának hívják.

Válassza ki az országot, a szállító nevét, az eladó személyének összegét kibővített ár a számlákból CSOPORT országonként, szállító neve, év A lekérdezés eredményei alapján felépíthet egy háromdimenziós kockát 1. További paraméterek hozzáadásával elemzéshez létrehozhat egy kockát, amely elméletileg tetszőleges számú dimenzióval rendelkezik, míg az összegekkel együtt az OLAP kocka cellái tartalmazhatnak más összesítő függvények kiszámításának eredményeit például átlag, maximum, minimum érték, a forrás nézetben az adott halmaznak megfelelő rekordok száma paraméterek.

Azokat a mezőket, amelyekből az eredményeket kiszámolják, kocka mértékeknek nevezzük.

Hierarchiák a dimenziókban Tegyük fel, hogy nemcsak a különböző országokbeli ügyfelek által leadott megrendelések összértéke érdekel minket, hanem az ugyanazon ország különböző városaiban található ügyfelek által teljesített megrendelések összértéke is. Ebben az esetben kihasználhatja azt a tényt, hogy a tengelyeken ábrázolt értékek különböző részletességűek - ezt a változáshierarchia koncepció keretein belül írjuk le.

Tegyük fel, hogy az országok a hierarchia első szintjén helyezkednek el, a városok pedig a második szinten. Ne feledje, hogy az SQL Server óta az Analytic Services támogatja az úgynevezett kiegyensúlyozatlan hierarchiákat, például azokat a tagokat, akiknek gyermekei nem a hierarchia szomszédos szintjein vannak, vagy egyes tagoknál nincs változás.

Az ilyen hierarchia tipikus példája annak a ténynek a figyelembevétele, hogy a különböző országokban létezhetnek vagy sem lehetnek olyan közigazgatási-területi egységek, mint állam vagy régió, amelyek az országok és városok között földrajzi hierarchiában helyezkednek el 2.

Ne feledje, hogy a közelmúltban szokás volt megkülönböztetni a tipikus hierarchiákat, például földrajzi vagy időbeli adatokat, valamint fenntartani több hierarchia létezését egy dimenzióban különösen a naptári és a pénzügyi évre vonatkozóan.

OLAP-kockák létrehozása az SQL Server 2005-ben

Ez az eszköz a Visual Studio speciális verziója, amely a problémák ezen osztályának megoldására készült és ha már van telepített fejlesztői környezete, akkor a projektsablonok listája kiegészül az SQL Sever és analitikai szolgáltatásai alapján megoldások létrehozására tervezett projektekkel. Különösen az Analysis Services Project sablont 3. Az OLAP-kocka létrehozásához először is el kell döntenie, hogy mely adatok alapján hozza létre. Az SQL terjesztőkészlet tartalmaz egy példát egy ilyen tárolóra - az AdventureWorksDW adatbázisra, amelynek forrásként meg kell találnia az Adatforrások mappát a Megoldáskezelőben, ki kell választania az Új adatforrás helyi menüpontot, és egymás után válaszolnia kell a megfelelő varázsló kérdéseire 4.

Ezután ajánlott létrehozni egy adatforrás nézetet - azt a nézetet, amelyből a kocka létrejön. Ehhez válassza ki a megfelelő elemet az Adatforrás nézetek mappa helyi menüjéből, és következetesen válaszoljon a varázsló kérdéseire.

Az így leírt kocka átvihető az analitikai szolgáltatások szerverére, ha a projekt helyi menüjéből kiválasztja a Telepítés opciót, bináris opciók qopton stratégia megtekinti annak adatait 7.

Az SQL Server új verziójának számos funkcióját jelenleg használják kockák létrehozásakor, például az adatforrások bemutatásakor. A kocka felépítéséhez szükséges kezdeti adatok leírását, valamint a kocka felépítésének leírását most a sok fejlesztő számára ismert Visual Studio eszközzel hajtják végre, amely jelentős előnye ennek a terméknek az új verziójában - az elemző megoldások fejlesztői által az új eszközök tanulmányozása ebben az esetben a minimumra csökken. Vegye figyelembe, hogy a létrehozott kockában megváltoztathatja a mérések összetételét, törölheti és hozzáadhatja a dimenzióattribútumokat, és hozzáadhatja a dimenziótagok számított attribútumait a meglévő attribútumok alapján 8.

Ábra: 8. Számított attribútum hozzáadása Ezenkívül az SQL Server kockákban automatikusan csoportosíthatja vagy rendezheti a dimenzió tagjait az attribútum értékei szerint, meghatározhatja az attribútumok közötti kapcsolatokat, sok-sok kapcsolatot valósíthat meg, meghatározhatja a legfontosabb üzleti mutatókat és egyebeket.

mely indikátorok jobbak a bináris opcióknál

További információ arról, hogyan ezek a lépések a termék súgójának SQL Server Analysis Services oktatóanyagában találhatók. Az OLAP nem egyetlen szoftvertermék, nem programozási nyelv, vagy akár egy meghatározott technológia.

Ha megpróbálja lefedni az OLAP-ot annak minden megnyilvánulásában, akkor ez egy olyan koncepció, elv és követelmény, amely a szoftvertermékek alapját képezi, megkönnyíti az elemzők számára az adatokhoz való hozzáférést.

Találjuk ki minek az elemzőknek valami különlegesre van szükségük megkönnyítik adatokhoz való hozzáférés. A lényeg az, hogy az elemzők a vállalati információk speciális fogyasztói. Az elemző feladata, hogy mintákat találjon nagy adathalmazokban Ezért az elemző nem fog figyelni arra a külön vett tényre, hogy negyedik napon, csütörtökön egy adag fekete tintát adtak el Csernov partnernek - információra van szüksége körülbelül száz és ezer hasonló események.

Az adatbázisban szereplő egyes tények érdekes lehet például egy könyvelő vagy az ügyletért felelős értékesítési osztály vezetője számára. Egy rekord elemzője nem elegendő - például egy hónapra vagy egy évre szüksége lehet egy adott fiók vagy képviselet összes tranzakciójára. Ugyanakkor elemző eldobja olyan adatok, amelyekre nincs szüksége, például a vevő azonosító száma, pontos címe és telefonszáma, szerződés-indexe és hasonlók.

milyen opciókkal lehet kereskedni

Ugyanakkor az elemző számára a munkához szükséges adatok szükségszerűen számszerű értékeket tartalmaznak - ez tevékenységének lényegének köszönhető. Tehát az elemzőnek sok adatra van szüksége, ezek az adatok szelektívek, és milyen üzletközpontok is van " attribútumkészlet - számEz utóbbi azt jelenti, hogy az elemző a következő típusú táblákkal dolgozik: Itt " Ország", "Termék", "Év"attribútumok vagy mérések, lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét " Az értékesítés volumene"- tehát numerikus érték vagy intézkedés.

Az elemző feladata - ismételjük - az attribútumok és a numerikus paraméterek közötti állandó kapcsolatok azonosítása Ennek a háromdimenziós lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét az értékei pedig a megfelelő értékesítési volumeneket jelentik. A szürke szegmens azt mutatja, hogy nincs adat Argentínáról ban Pontosan egy ilyen OLAP-s háromdimenziós tömböt nevezünk kocnak. Valójában a szigorú matematika szempontjából egy ilyen tömb nem mindig lesz kocka: egy valódi kocka azonos dátumú elemekkel rendelkezik minden dimenzióban, míg az OLAP kocka nem rendelkezik ilyen korlátozással.

Ezen részletek ellenére azonban az "OLAP kockák" kifejezés rövidsége és képi jellege miatt általánosan elfogadottá vált. Lehet két- és többdimenziós is - a megoldandó problémától függően. A különösen tapasztalt elemzőknek körülbelül 20 dimenzióra lehet szükségük - és a komoly OLAP termékeket éppen ilyen számra tervezték. Az egyszerűbb asztali alkalmazások körülbelül 6 dimenziót támogatnak.

Például az Ország dimenzió az Argentína, Brazília, Venezuela stb. Címkékből áll. A kocka nem minden elemét kell kitölteni: ha nincs információ az as argentin gumitermékek értékesítéséről, akkor a megfelelő cellában lévő értéket egyszerűen nem határozzák meg.

Teljesen választható az is, hogy az OLAP alkalmazásnak többdimenziós struktúrában kell tárolnia az adatokat - a lényeg az, hogy ezek az adatok így nézzen ki a felhasználó számára.

Egyébként éppen a többdimenziós adatok kompakt tárolásának speciális módszereire vezethető vissza, hogy a kockákban lévő "vákuum" üres elemek nem vezet memóriapazarláshoz. Maga a kocka azonban nem alkalmas elemzésre. Ha még mindig lehetséges egy háromdimenziós kocka megfelelő ábrázolása vagy ábrázolása, akkor hat vagy tizenkilenc dimenziós kocka esetén a helyzet sokkal rosszabb.

Ezt a műveletet hívják a kocka "szeletelésének". Ez a kifejezés ismét átvitt. Az elemző mintegy felveszi és "kivágja" a kocka méreteit az érdekes címkék szerint. Ily módon az elemző kétdimenziós szeletet vesz a kockából, és együtt dolgozik vele. Körülbelül ugyanígy a favágók az éves gyűrűknek tekintik a fűrész vágását. Ennek megfelelően általában csak két dimenzió marad "vágatlan" - a táblázat dimenzióinak számának megfelelően.

Előfordul, hogy csak egy dimenzió marad "vágatlan" - ha egy kocka többféle numerikus értéket tartalmaz, azokat a táblázat egyik dimenziója mentén lehet elhelyezni. Ha jobban megnézi az előbb elkészített táblázatot, akkor észreveszi, hogy a benne szereplő adatok nagy valószínűséggel nem elsődlegesek, hanem ennek eredményeként származnak összegzés kisebb elemeken.

opciók a próbabábukra vonatkoznak

Például egy évet negyedekre osztanak, negyedeket hónapokra, hónapokat hetekre, hetek napokra. Az ország régiókból, a régiók pedig településekből állnak. Végül magukban a városokban megkülönböztethetők kerületek és egyedi kiskereskedelmi üzletek.

A termékeket termékcsoportokba lehet csoportosítani, és így tovább. OLAP-értelemben az ilyen többszintű összekapcsolásokat logikailag hívják hierarchiák Az OLAP-eszközök bármikor lehetővé teszik a hierarchia kívánt szintjére való lépést.

Ezenkívül általában ugyanazon elemek többféle hierarchiát támogatnak: például nap-hét-hónap vagy nap-évtized-negyed. Az eredeti adatokat a hierarchiák alacsonyabb szintjeiről vesszük, majd összegezzük, hogy a magasabb szinteken értékeket kapjunk. Az átmenet felgyorsítása érdekében a különböző szintek összesített értékeit egy kocka tárolja.

Tehát az, ami a felhasználó szempontjából egy kockának tűnik, durván szólva, sokkal primitívebb kockákból áll. Hierarchia példa Ez az egyik lényeges pont, amely az OLAP megjelenéséhez vezetett - a teljesítmény és a hatékonyság. Képzelje el, mi történik, ha egy elemzőnek információra van szüksége, és nincs OLAP a vállalatban.

Az elemző önállóan ami valószínűtlen vagy egy programozó segítségével elkészíti a megfelelő SQL lekérdezést, és jelentésként megkapja az érdeklődésre számot tartó adatokat, vagy exportálja táblázatba. Ebben az esetben nagyon sok probléma merül fel.

Először az elemző kénytelen a saját munkáján kívül mást tenni SQL programozásvagy megvárni, amíg a programozók elvégzik a feladatot számára - mindez negatívan befolyásolja a munka termelékenységét, növeli a rohamok gyakoriságát, a szívrohamot és az agyvérzést stb.

gyors kereset az affiliate programokon

Másodszor, egyetlen jelentés vagy táblázat általában nem menti meg a gondolat óriásait és az orosz elemzés atyáit - és az egész eljárást újra és újra meg kell ismételni. Harmadszor, mint már megtudtuk, az elemzők nem kérdeznek apróságokról - mindenre szükségük van egyszerre.

Ez azt jelenti bár a technika ugrásszerűen halad előrehogy a vállalati relációs DBMS szervere, amelyhez az elemző fordul, mélyen és hosszú ideig gondolkodhat, blokkolva a többi tranzakciót. Az OLAP koncepció pontosan az ilyen problémák megoldására született. Az OLAP kockák lényegében meta-jelentések.

A meta-jelentések vagyis kockák dimenziókra szabásával az elemző valójában az őt érdeklő "szokásos" kétdimenziós jelentéseket kapja ezek nem feltétlenül jelentések a kifejezés szokásos értelmében - ugyanolyan funkciójú adatstruktúrákról beszélünk.

A kockák előnyei nyilvánvalóak - az adatokat csak egyszer kell kérni a relációs DBMS-től - a kocka felépítésekor.

  • Műveletek Kitöltés bizonylatról Választás után kitöltésre kerül a szállítólevél a választott bizonylat tételei alapján.
  • Stratégia szintenként a bináris opciókról
  • Készítsen bitcoin gyors videót
  • Excel olap kockák laboratóriumi változat. Bevezetés a többváltozós elemzésbe
  • A legjobb pénzkereső weboldal az interneten

Mivel az elemzők általában nem dolgoznak olyan információkkal, amelyeket "menet közben" egészítenek ki és változtatnak, a létrehozott kocka meglehetősen hosszú ideig releváns.

Ennek köszönhetően nemcsak a relációs DBMS-kiszolgáló működésének megszakításai vannak kizárva nincsenek ezer és millió válaszvonalat tartalmazó lekérdezésekhanem az elemző számára az adatokhoz való hozzáférés sebessége is meredeken megnő. Ezenkívül, amint azt megjegyeztük, a teljesítmény javul azáltal is, hogy a kocka felépítésekor megszámoljuk a hierarchia részösszegeit és más összesített értékeket.

Vagyis, ha kezdetben adataink információkat tartalmaztak egy adott termék napi bevételéről egy adott üzletben, akkor a kocka kialakításakor az OLAP alkalmazás kiszámítja a hierarchiák különböző szintjeinek hetek és hónapok, városok és országok összesített összegét. Természetesen fizetnie kell azért, hogy ilyen módon növelje a termelékenységet.

Néha azt mondják, hogy az adatszerkezet egyszerűen "felrobban" - egy OLAP-kocka több tíz vagy akár százszor több helyet foglalhat el, mint az eredeti adat. Válaszolj a kérdésekre: Mit címkék specifikus mérés? Adj rá példákat. Tudnak-e intézkedéseket egy OLAP-kockában ne numerikus értékeket tartalmazzon.

A kockák hatékony adatarchitektúrát nyújtanak a többdimenziós információk gyors összesítéséhez. Ha a szervezetének nagy mennyiségű adatot kell elemeznie, akkor az ideális megoldás a kocka. Mi az a kocka? A relációs adatbázisokat úgy alakítottuk ki, hogy több ezer párhuzamos tranzakciót kezeljenek a teljesítmény és az adatok integritásának fenntartása mellett. Tervezés szerint a relációs adatbázisok nem hatékonyak nagy mennyiségű adat összesítésében és keresésében.

Nagy mennyiségű adat összesítéséhez és visszaküldéséhez a relációs adatbázisnak halmazalapú lekérdezést kell kapnia, amelyről az információkat menet közben gyűjtik és összesítik. Ezek a relációs lekérdezések nagyon drágák, mert több összekapcsolásra és összesítő függvényekre támaszkodnak; az összesített relációs lekérdezések különösen hatástalanok, ha nagy mennyiségű adattal dolgoznak.

A kockák többdimenziós entitások, amelyeket a relációs adatbázisok hibájának orvoslására terveztek. Egy kocka használatával olyan adatstruktúrát biztosíthat a felhasználók számára, amely gyorsan reagál a lekérdezésekre, nagy mennyiségű összesítéssel.

Gazdasákrisztinahaz.hu: Bar és gyertya diagramok

A kockák ezt az összesítési varázslatot úgy hajtják végre, hogy több dimenzióban előre összesítik az adatokat dimenziókat. A kocka előzetes összesítése általában a feldolgozás során történik.

Egy kocka feldolgozásakor előszámított adat-összesítéseket hoz létre, amelyeket bináris formában tárol a lemez. A kockák általában egy alap relációs adatbázisból épülnek fel, amelyet dimenziós modellnek hívnak, de különálló technikai entitások. Logikus, hogy a kocka olyan adattárház, amely dimenziókból és méretekből áll. A dimenziók leíró attribútumokat és hierarchiákat tartalmaznak, míg a dimenziók tények, amelyeket a dimenziókban ír le.

Az OLAP alapjai röviden

A dimenziókat logikai kombinációkká egyesítik, amelyeket dimenziócsoportoknak nevezünk. A dimenziókat a dimenziócsoportokhoz köti az attribútum - a részletesség alapján. A fájlrendszerben egy kocka a kapcsolódó bináris fájlok sorozataként valósul meg.

A rendelet A jelentés arra a következtetésre jutott, hogy az EU exportellenőrzési rendszere szilárd jogi és intézményi alapot teremt, de nem maradhat statikus, és fejleszteni kell annak érdekében, hogy az megfeleljen az újabb kihívásoknak. A Bizottság áprilisában közleményt 3 fogadott el, amelyben felvázolja a konkrét szakpolitikai lehetőségeket az EU exportellenőrzési rendszere felülvizsgálatára és a gyorsan változó technológiai, gazdasági és politikai körülményekhez való hozzáigazítására.

A kocka bináris architektúrája megkönnyíti a nagy mennyiségű sokdimenziós adat gyors kinyerését. Említettem, hogy a kockákat egy alap relációs adatbázisból, dimenziós modellnek hívják. A dimenziómodell relációs táblázatokat tény és dimenzió tartalmaz, amelyek összekapcsolják a kocka entitásaival.

A ténytáblák olyan dimenziókat tartalmaznak, mint az eladott termék mennyisége. A dimenziótáblák olyan leíró attribútumokat tárolnak, mint a terméknevek, dátumok és az alkalmazottak nevei.

Jellemzően a ténytáblák és a dimenziótáblák elsődleges idegen kulcs korlátozásokon keresztül vannak összekapcsolva, míg az idegen kulcsok a tényleges táblázatban vannak ez a relációs kapcsolat a fentebb tárgyalt kocka részletességi tulajdonsággal függ össze. Amikor a dimenziótáblákat közvetlenül egy ténytáblához kapcsolják, csillagséma jön létre. Ha a dimenziótáblák nincsenek közvetlenül összekapcsolva egy ténytáblával, akkor hópehely sémát kapunk.

Felhívjuk figyelmét, hogy a dimenziómodellek alkalmazásuk alapján vannak besorolva. A Data Mart egy dimenziós modell, amely egyetlen üzleti folyamatot, például értékesítést vagy készletgazdálkodást kezel.

Excel olap kockák laboratóriumi változat. Bevezetés a többváltozós elemzésbe

Lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét adattárház egy olyan dimenziós modell, amelyet összetett üzleti folyamatok befogadására terveztek, hogy megkönnyítse az üzleti folyamatok üzletközi elemzését.

Szoftverkövetelmények Most, hogy alaposan megértette, hogy melyek a kockák, és miért fontosak, bekapcsolom a műszereket, és áttekintem Önt: Készítse el első kockáját az SSAS használatával. Van néhány alapvető szoftverkomponens, amire szüksége lesz, ezért az első kocka lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét előtt győződjön meg arról, hogy rendszere megfelel-e a követelményeknek.

Az Internet Sales kocka példám az AdventureWorksDW tesztadatbázisból épül fel, és a tesztadatbázisban található táblák egy részéből felépítek egy tesztkockát, amely hasznos lesz az internetes értékesítési adatok lásd a bináris opciókra leadott megrendelések mennyiségét.