Hurtownie danych

Znaczenie czasu w

hurtowniach danych. Model

punktowy

Dr inż. Stefan
Rozmus

Rola czasu - czas faktyczny i czas

transakcji

Czas faktyczny
związany z
wartością
jakiegoś atrybutu
to czas, kiedy
wartość ta jest
prawdziwa w
modelowanej
rzeczywistości

Czas transakcji
związany z
wartością jakiegoś
atrybutu to czas, w
którym ta wartość
została zapisana w
bazie danych i
nadaje się do
wyszukiwania

Rola czasu - Czas faktyczny i czas

transakcji

POJAZD
…
Kolor
…
Data rzeczywista od
Data rzeczywista do
Data ewidencji od
Data ewidencji do
…

FAKTURA
…
Wartość netto
Wartość brutto
VAT 22
…
Data wystawienia
Data zapisu w syst.
…

Pojedyncza chwila

Przedziały czasu

Rola czasu - Dane dotyczące zachowań

ZAMÓWIENIE
…
Wartość planowana
Wartość zafakturowana
Stan zamówienia
…
Data zafakturowania
…

Potencjalny fakt dla HD

Stan (t1)

...
500
Null
Przyjęte
...
Null
...

Stan (t2)

...
500
Null
Obsługiwane
...
Null
...

Stan (t2)

...
500
Null
Zafakturowane
...
22.06.2008
...

Rola czasu - Dane dotyczące osobistych

danych

ADRES
…
Miejscowość
Ulica
Nr domu
…
Data od
Data do

DOSTAWCA
…
Nazwa
NIP
REGON
…

KLIENT
…
Nazwisko
Imię
NIP
…
Data od
Data do

Od kiedy?
Do kiedy?

Potencjaln
e dane do
zasilenia
wymiarów

Wpływ czasu na model danych (przykład)

Klient

Dział

Sprzedawca

Zamówienie

Miejscowość

Fragment operacyjnego modelu
danych – często wymagany jako
podstawa budowy HD

zawiera

zatrudnia

przyjmuje

składa

Wpływ czasu na model danych (przykład)

Klient

Dział

Sprzedawca

Zamówienie

Miejscowość

Model operacyjny z dodatkową tabelą faktów

zawiera

zatrudnia

przyjmuje

składa

Sprzedaż

(tabela

faktów)

Czas

po zafakturowaniu

Wpływ czasu na model danych (przykład)

Dział

Sprzedawca

Miejscowość

Hierarchia sprzedaży bez i z możliwością

zapisu zmian w czasie

zawiera

Sprzedaż

zatrudnia

Dział

Sprzedawca

Miejscowość

zawiera

Sprzedaż

zatrudnia

Wpływ czasu na model danych (przykład)

Dział

Sprzedawca

Miejscowość

Hierarchia sprzedaży z encjami

przecięcia

Sprzedawca/

Miejscowość/

Dział

Miejscowość/

Dział

Sprzedaż

Jeden z
głównych
powodów
odseparowani
a HD od
systemu
transakcyjneg
o

Wpływ czasu na wyniki zapytań

Dział

Sprzedawca

Miejscowość

Sprzedaż

Całkowita wartość sprzedaży dla działu:

SELECT Nazwa_działu, SUM(Wartość_sprzedaży)
FROM Sprzedaż, Sprzedawca, Dział
WHERE ….warunki złączenia ….
GROUP BY Nazwa_działu

Całkowita wartość sprzedaży dla miejscowości:

SELECT Nazwa_miejscowości, SUM(Wartość_sprzedaży)
FROM Sprzedaż, Sprzedawca, Dział, Miejscowość
WHERE ….warunki złączenia ….
GROUP BY Nazwa_miejscowości

Jakie będą wyniki zapytań , jeśli sprzedawca
zmieni miejsce pracy lub dział zostanie
przeniesiony do innej miejscowości?

Przechwytywanie zmian z systemów

źródłowych

Przechwytywanie zachowań

Zapisanie zdarzenia
(pomijany „związek” z HD

Zamrożenie faktu
(widziany „związek” z HD

Przechwytywanie osobistych danych

• przebudowanie systemów
transakcyjnych

• badanie zapisu przebiegu
przetwarzania

• badanie plików dziennika
powtórzeń

• porównanie pliku

Rozwiązania dla czasu

Podejście typu 1 (zastąpienie
starych wartości atrybutów
wartościami nowymi)
Podejście typu 2 (tworzenie nowych
rekordów)
Podejście typu 3 (zapisywanie
wartości bieżącej i wartości
pierwotnej atrybutu)

Sposób traktowania historycznych

osobistych danych - retrospekcja

Retrospekcja prawdziwa
Retrospekcja fałszywa
Retrospekcja trwała

Klasyfikacja określająca sposób
traktowania wartości historycznych w
odniesieniu do składników modelu
obejmujących:

• encje (zbiór okoliczności lub
wymiar; na przykład dane klienta lub
wymiar produktów)

• związki (na przykład hierarchia)

• atrybuty (na przykład adres klienta)

Retrospekcja dla encji

Prawdziwa – oznacza, że okres życia encji
składa się z jednego lub więcej okresów
czasowych (np. okresy aktywności klienta)
Fałszywa – oznacza, że zapisywany jest
jedynie bieżący stan obiektu (np. wymagany
jest jedynie ostatni zapis o dostawcy)
Trwała – oznacza, że obiekt zawsze istnieje
(np. nie przewiduje się aby regiony uprawy
przestawały istnieć)

Retrospekcja dla związków

Prawdziwa – oznacza, że musi być
zapisywany i przechowywany okres życia
(czas trwania) każdego związku (np. klient –
obszar)
Fałszywa – oznacza, że jedynie bieżący
związek musi być zapisywany (np. klient –
jego hobby)
Trwała – oznacza, że nie przewiduje się, aby
związek ulegał zmianie (np. produkt - region)

Retrospekcja dla atrybutów

Prawdziwa – oznacza, że musimy
dokładnie zapisywać wartości związane
z nim na przestrzeni czasu (np. cena)
Fałszywa – oznacza, że powinniśmy
zachować jedynie ostatnią wartość (np.
zawartość alkoholu w winie)
Trwała – oznacza, że w ogóle nie
przewiduje się zmiany tej wartości (np.
kod klienta)

Modelowanie punktowe -

składniki

Punkt – reprezentuje fakty
Nazwy wymiarów
Łączniki

Sprzedaż

Oddział

Klient

Produkt

Region

Dostawca

Czas

Punktowy model zachowań -

przykład

Sprzedaż

Obszar sprzedaży

Klient

Wino

Hobby

Dostawca

Czas

Kierownik

Producent

Kolor

Modelowanie punktowe –

pomocnicze arkusze kalkulacyjne

Arkusz z modelem danych (zawiera

nazwę aplikacji lub modelu, model

punktowy, miary dla faktu)
Arkusz encji (opisuje wymiary)
Arkusz hierarchii (opisuje hierarchię

wymiarów)
Arkusz użycia faktów (opisuje

możliwe agregacje dla miar faktu wg

wymiarów)

Modelowanie punktowe – arkusz z

modelem danych

Modelowanie punktowe – model danych
Nazwa modelu: Sprzedaż wina
Mierzalne fakty
Nazwa faktu

Metadane

Wartość

Łączna wartość pozycji zamówienia (cena*ilość)

Ilość

Liczba butelek na pozycji zamówienia

Diagram

Sprzedaż

Obszar sprzedaży

Klient

Wino

Hobby

Dostawca

Czas

Kierownik

Producent

Kolor

Modelowanie punktowe – arkusz encji

Modelowanie punktowe encji

Nazwa encji

Retrospekcja

Częstość

Dostawca

Fałszywa

Miesięczna

Metadane
Wymiar dostawców zawiera nazwiska i dane dostawców wina

Nazwa atrybutu

Kod dostawcy

Klucz główny? Tak

Retrospekcja

Częstość

Zależność

Trwała

Miesięczna

Brak

Metadane
Identyfikator dostawcy

Źródło

Przekształcenie

Typ danych

System kontroli stanów
zapasów

Brak

Number (4)

Nazwa atrybutu

Nazwa dostawcy

Klucz główny? Nie

Retrospekcja

Częstość

Zależność

Fałszywa

Miesięczna

Brak

………..

………..

…………

Modelowanie punktowe – arkusz hierarchii

Modelowanie punktowe - hierarchie

Nazwa modelu

Sprzedaż wina

Retrospekcja

Prawdziwa

Częstość

Miesięczna

Metadane
Ta hierarchia rejestruje dostarczanie win do Klubu. Każde wino może być
dostarczane przez jednego dostawcę w pewnym okresie czasu. Od czasu do czasu
dostawca danego wina może się zmienić

Dostawca

Wino

Modelowanie punktowe – użycie faktów

Modelowanie punktowe użycia faktów
Nazwa modelu: Sprzedaż wina
Nazwa faktu: Wartość

Częstość: Dzienna

Wymiary

Suma

Ilość

Średnia

Maksymal
na

1) Kierownik

+

+

+

+

2) Klient

+

+

+

+

3) Kolor

+

+

+

+

4) Wino

+

+

+

+

……….

Modelowanie punktowe użycia faktów
Nazwa modelu: Sprzedaż wina
Nazwa faktu: Ilość

Częstość: Dzienna

Wymiary

Suma

Ilość

Średnia

Maksymal
na

1) Kierownik

-

+

-

-

2) Klient

-

+

-

-

3) Kolor

+

+

+

+

4) Wino

+

+

+

+

……….