Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1)

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1)"

Vendula Hájková
před 8 lety
Počet zobrazení:

1 Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part Your Daniel Name Vojtek Jakub Your Valčík Title Your Organization (Line #1) Your Organization Query Languages (Line #2) I

2 Agenda SQL Spreadsheet OLAP, ROLAP Spreadsheet klauzule Reference Spreadsheets Pořadí vyhodnocení formulí UPDATES v SQL Spreadsheet Motivační příklad 2

3 SQL Spreadsheet Tabulkový procesor - MS Excel, OO Calc + Snadné vkládání dat, formulí, pěkné UI + Tvorba grafů - Omezení (velikost dat, 2 dimenze) - Paralelní zpracování - Žádná standardizace RDBMS Složité a neefektivní dotazování ve více rozměrných polích Mnohonásobná spojení (join) SQL Spreadsheet Spreadsheet-like rozšíření k SQL 3

4 SQL Spreadsheet Relace => n-dimenzionální pole formule definované přes buňky pole Adresace buněk je symbolická (dimenze) Rekurzivní reference a konvergenční podmínky Zahuštění Vyplnění mezer v řídkých datech Formule jsou definovány v nové SQL klauzuli Výsledek je relace a může být dále použit Paralelní zpracování 4

5 OLAP x OLTP Online Transaction Processing Snadné a bezpečné ukládání Konkurenční prostředí Online Analytical Processing Jednorázově nahrávaná data Optimalizace pro (složité) dotazování Velké objemy dat, analýza obchodních trendů Tabulky nejsou normalizované (často redundantní uložení) 5

6 OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP Multidimenzionální datový model MOLAP (Multidimensional OLAP) Vyžaduje před počítání a ukládání dat v kostce optimalizované multidimenzionální pole Rychlé výpočty, menší objem dat (x ROLAP) Pomalé nahrávání dat Problémy s kostkami o více jak 10 dimenzích ROLAP (Relational OLAP) Data jsou uložena relační databázi Pro výpočet je vygenerován SQL dotaz Škálovatelné, velké objemy dat, rychlé nahrávání dat(etl) Tvorba agregovaných tabulek, výpočty musí SQL zvládat Není hierarchické indexování HOLAP (Hybrid OLAP) 6

7 ROLAP Faktové tabulky, dimenzionální tabulky Dimenze určují úhel pohledu čas, produkt, zákazník Dimenze udržují hierarchie (vztah 1:N) Faktové tabulky (sledované ukazatele) prodej, náklady 3 dimenze Region PRODEJ Granularita Kvartál Rok Kategorie produktu Typ produktu Produkt 7

8 Schéma tabulek Schéma napojení hvězda, sněhová vločka D_TIME ID_CAS Datum Rok Kvartal Mesic... F_PRODEJ ID_CAS ID_REGION ID_PRODUKT SALES COST... D_PRODUCT ID_PRODUKT Nazev Kategori Subkategorie... D_REGION ID_REGION Nazev Uzemni jedn.... 8

9 Spreadsheet klauzule Faktová tabulka f(t,r,p,s,c) Dimenze t čas, r region, p produkt Metriky s prodej, c ceny Relační atributy dimenze x metriky PARTITION(PBY) Rozdělení do disjunktních podmnožin DIMENSION(DBY) Identifikují jedinečný řádek v každé části (partition) Buňka MEASURES(MEA) - Počítané výrazy <existing parts of a query block> SPREADSHEET PBY (cols) DBY (cols) M EA (cols) <processing options> (<formula>, <formula>,.., <formula>) 9

10 Příklad SQL Spreadsheet Vyhodnocení po spojeních, agregacích, finální projekcí, před ORDER BY Array notation - s[ vcr, 2002] SELECT r, p, t, s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY (p, t) MEA (s) ( s[p='dvd',t=2002] =s[p='dvd',t=2001]*1.6, s[p='vcr',t=2002] =s[p='vcr',t=2000]+s[p='vcr',t=2001], s[p='tv', t=2002] =avg(s)[p='tv',1992<t<2002] ) 10

11 UPDATE, UPSERT SPREADSHEET PBY(r) DBY (p, t) MEA (s) ( UPSERT s[ tv, 2000] = s[ black-tv,2000] + s[ white-tv,2000] ) 11

12 Reference spreadsheet Objekty s různou dimenzionalitou Prodej(region, product, time, sales) Budget (r region, p prediction factor) SELECT r, t, s FROM f GROUP by r, t SPREADSHEET REFERENCE budget ON (SELECT r, p FROM budget) DBY(r) MEA(p) DBY (r, t) MEA (sum(s) s) ( s[ west,2002]= p[ west ]*s[ west,2001], s[ east,2002]= s[ east,2001]+s[ east,2000] ) 12

13 Pořadí vyhodnocení formulí Implicitně se formule vyhodnocují podle závislostí AUTOMATIC ORDER SPREADSHEET PBY(r) DBY (p, t) MEA (s) ( s[ dvd,2002] = s[ dvd,2000] + s[ dvd,2001] s[ dvd,2001] = 1000 ) SEQUENTIAL ORDER SPREADSHEET DBY(r,p,t) MEA(s) SEQUENTIAL ORDER (...<formulas>...) 13

14 UPDATES v SQL Spreadsheet SQL Spreadsheet je součástí dotazu Nezpůsobuje žádné změny v uložených datech Použití UPDATE a MERGE Obahuje explicitní spojení dotazu se spreadsheetem do cílové relace WHERE u ANSI SQL UPDATE se vztahuje na data, která chceme aktualizovat Čistší, ale slabší 14

15 UPDATE, MERGE MERGE INTO f USING ( SELECT r, p, t, s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY (p, t) MEA (s) ( UPSERT s[ tv, *] = s[ black-tv,cv()] + s[ white-tv,cv()] ) ) v ON f.r = v.r AND f.p = v.p AND f.t = v.t WHEN MATCHED THEN UPDATE SET f.s = v.s WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (v.r, v.p, v.t, v.s) 15

16 Motivační příklad Analytik předpovídá prodej pro rok 2002 Prodej 'tv' v roce 2002 je spočítán podle obchodního trendu jako průměrný přírůstek mezi lety 1992 a 2001 Prodej 'vcr' v roce 2002 je součet prodeje 'vcr' za 2000 a 2001 Prodej 'dvd' v 2002 je průměr předchozích tří let Nakonec chce analytik do každého regionu přidat nového člena dimenze 'video' pro rok 2002 definovaného jako prodej 'tv' + prodej 'vcr' Předpokládáme že řádky pro 'tv', 'dvd' a 'vcr' existují 16

17 Motivační příklad SELECT r, p, t, s FROM f SPREADSHEET PBY(r) DBY (p, t) MEA (s) ( F1: UPDATE s[ tv,2002] = s[ tv,2001] + Slope(s,t)[ tv,1992<=t<=2001]*s[ tv,2001], F2: UPDATE s[ vcr, 2002] = s[ vcr,2000]+s[ vcr,2001], F3: UPDATE s[ dvd,2002] = (s[ dvd,1999]+s[ dvd,2000]+s[ dvd,2001])/3, F4: UPSERT s[ video, 2002] = s[ tv,2002]+s[ vcr,2002] ) 17

18 ANSI SQL F1: agregační poddotaz, spojení do faktové tabulky f F2: dvojité spojení faktové tabulky sama se sebou F3: trojité spojení faktové tabulky sama se sebou F4: operaci UNION Složité generovat a neefektivní pro vykonání 18

19 SQL Spreadsheet Pouze jeden průchod dat pro vytvoření adresovatelné struktury hašovací tabulka nebo indexace všech formulí SLOPE funkce prochází data pro nalezení řádků vyhovujícím predikátu 1992 <= t <= 2001 Vyvodíme z omezení db že se jedná o Integer F1 se transformuje na F1: UPDATE s[ tv,2002] = s[ tv,2001]+ SLOPE(s,t)[ tv,t in (1992,...,2001)]* s[ tv,2001] To umožnuje použít náhodný přístup a nemusejí se data procházet a zjišťovat zda vyhovují predikátu F2, F3, F4 využívají strukturu přímo 19

20 Motivační příklad 2 Určení maximální splátky hypotéky Příjem je tvořen 2 složkami platem a výnosy z kapitálu Plat minus úroky hypotéky je daněn 38% Výnosy kapitálu jsou daněny 28% Čistý příjem = plat plus výnosy z kapitálu minus úroky minus daně Maximální odepsatelné výdaje v podobě úroků hypotéky jsou 30% čistého příjmu 20

21 Motivační příklad 2 SELECT account, b FROM ledger SPREADSHEET DBY (account) MEA (balance b) RULES IGNORE NAV ITERATE (100) UNTIL (ABS(b[ net ] - PREVIOUS(b[ net ])) < 0.01) ( F1: b[ interest ] = b[ net ] * 0.30, F2: b[ net ] = b[ salary ] +b[ capital gains ] - b[ interest ] - b[ tax ], F3: b[ tax ]=(b[ salary ]-b[ interest ])* b[ capital gains ] * 0.28 ) 21

22 Závislosti formulí F1 F2 F3 22

23 Výpočet pomocí iterací Account Input Balance Result Balance Salary 100, , Capital gains 15, , Net 0 61, Tax 0 35, Interest 0 18,

24 Part - 2 PART

Podobné dokumenty

SQL Spreadsheet. Jakub Čermák jakub@jcermak.cz

SQL Spreadsheet. Jakub Čermák jakub@jcermak.cz SQL Spreadsheet Jakub Čermák jakub@jcermak.cz Agenda Úvod, OLAP, Spreadsheet Rozšíření jazyka SQL pro spreadsheety Parametrizace Implementace Analýza a optimalizace dotazu Datová struktura, vyhodnocení