Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse

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1 Sommario Basi di Dati Complementi Esercitazione su Data Warehouse 1. Riassunto concetti principali dalle slide della lezione di teoria 2.Studio di caso : progettazione di un Data Warehouse di una catena di supermercati 3.Progettazione di un Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree 1/24/ Data warehouse 1 - Riassunto concetti principali dalle slide della lezione di teoria Una base di dati di tipo On Line Analytical Processing utilizzata principalmente per il supporto ai processi decisionali integrata aziendale e non dipartimentale orientata ai dati non alle applicazioni orientata a dati storici con un ampio orizzonte temporale non volatile i dati sono caricati e acceduti fuori linea mantenuta separatamente dalle basi di dati operazionali 1/24/ On Line Transaction Processing Tradizionale elaborazione di transazioni, che realizzano i processi operativi dell azienda-ente Operazioni predefinite e relativamente semplici Ogni operazione coinvolge pochi dati Queries senza aggregazioni o con aggregazioni semplici Es. Prenotazioni online, ricerche per chiave Dati elementari, aggiornati Frequenti, molti utenti Le proprietà ACID (atomicità, correttezza, isolamento, durabilità) delle transazioni sono essenziali Ottimizzano il throughput di transazioni di lettura e scrittura in presenza di concorrenza On Line Analytical Processing Elaborazione di operazioni per i processi decisionali Operazioni complesse e casuali Queries con aggregazioni contemporanee su piu dimensioni Es.: totale posti prenotati aggregati per regione e per tipo di cliente, oppure totale posti prenotati per periodo e per agenzia Ogni operazione può coinvolgere molti dati Dati aggregati, storici, anche non attualissimi Utenti selezionati Le proprietà ACID non sono rilevanti, perché le operazioni sono di sola lettura 1/24/ /24/

2 Integrata I dati di interesse provengono da tutte le sorgenti informative ciascun dato proviene da una o più di esse Il data warehouse rappresenta i dati in modo univoco riconciliando le eterogeneità dalle diverse rappresentazioni nomi codifiche formati significato Processo di costruzione di un data warehouse 1/24/ /24/ Fonti Fonti e fasi di: costruzione, aggiornamento e elaborazione di un Data Warehouse Sorgenti esterne Basi di dati operazionali 1. Estrazione 2. Esportazione 3. Allineamento 4. Accesso Data Warehouse Strumenti di analisi Analisi dimensionale Visualizzazione Data mining DW e data mart I data mart sono sottoinsiemi logici dell intero datawarehouse, cioe restrizioni del data warehouse a un particolare processo di supporto alle decisioni Fonti Sorgenti esterne Basi di dati operazionali Data Warehouse Strumenti di analisi Analisi dimensionale Visualizzazione Data mining Data Mart 1/24/ /24/ Fatti, Misure e Dimensioni Concetti rilevanti nella definizione di un DW sono: Fatto un concetto sul quale centrare l analisi Misura/e una/piu proprietà atomica di un fatto che si vuole analizzare Dimensione una prospettiva secondo la quale effettuare l analisi Fatti, Misure e Dimensioni Esempio di individuazione di Dimensioni, Fatti e Misure nelle specifiche: quanto ho incassato MISURA a seguito di vendite di automobili FATTO per regione DIMENSIONI per mese per tipo di cliente? 1/24/ /24/

3 Esempi di fatti/misure/dimensioni Catena di negozi Fatto: vendita di prodotti Misure: unità vendute, incasso Dimensione: prodotto, tempo, zona Compagnia telefonica Fatto: telefonata Misure: costo, durata Dimensione: chiamante, chiamato, tempo, zona. 1/24/ Due modelli per DW Modello logico: Star Schema Per rappresentare fatti, misure, dimensioni rispetto al modello Entita Relazione si dimostra piu espressivo il modello detto Star Schema, che corrisponde a uno schema relazionale di forma particolare Direttamente esprimibile in un DB relazionale Chiamato anche Relational OLAP (ROLAP) Modello operazionale: Data Cube Un Data Cube, che descrive tutte le possibili aggregazioni che possono essere effettuate partendo dalle dimensioni scelte Implementabile su un DB relazionale Chiamato anche Multidimensional OLAP (MOLAP) 1/24/ Due tipi di tabelle per lo Star Schema Tabella dei fatti Tabelle delle dimensioni Definiamole formalmente utilizzando anche un esempio, riguardante una catena di negozi di prodotti alimentari Fatti: vendite dei singoli prodotti (es bottiglia di olio Spremi) nei diversi negozi ai diversi clienti Misure Unita vendute Incassi Dimensioni Orario, ad esempio ogni ora di ogni giorno di un insieme di anni Luogo, dove e localizzato ogni negozio della catena Prodotto venduto, ad esempio una certa bottliglia di olio Cliente che ha una carta fedelta, e di cui e noto cognome, 1/24/ ecc Teoria Star Schema e Snowflake Schema Dimensioni Tempo Codice orario Ora Giorno Settimana Mese Trimestre Luogo Esempio Modello star schema Fatti Vendite Codice orario Codice luogo Codice prodotto Codice cliente Unità Incasso Prodotto Codice prodotto Descrizione Colore Modello Codice categoria Categoria Cliente Codice luogo Negozio Codice cliente Indirizzo Nome Codice Città Città Misure Cognome Codice Regione Indirizzo Regione Età Codice 1/24/2006 Stato Codice professione 17 Stato Professione Modello snowflake schema (a fiocco di neve) Le tabelle sono normalizzate in Boyce Codd Normal form Ha piu tabelle rispetto allo schema star Luogo Codice luogo Negozio Indirizzo Codice Città Città Codice Regione Regione Dipendenze funzionali Cod. luogo Cod. Regione Cod Regione Regione 1/24/

4 Codice Codice Regione Regione Codice Regione Regione Esempio Modello snowflake schema Tempo Codice orario Ora Giorno Settimana Mese Trimestre Luogo Codice luogo Negozio Indirizzo Codice Città Vendite Codice orario Codice luogo Codice prodotto Codice cliente Unità Incasso Prodotto Codice prodotto Descrizione Colore Modello Codice categoria Cliente Codice cliente Nome Cognome Indirizzo Età Codice professione Categoria Codice categoria Categoria Professione Codice professione Professione Interrogazioni su Star Schema 1/24/ Forma generale delle aggregazioni - 1 La forma generale delle query per il modello star schema usa la clausola GROUP BY gia vista nel corso di Elementi di Basi di dati 1/24/ Forma generale delle aggregazioni - 2 SELECT insieme degli attributi di raggruppamento e delle aggregazioni (SUM, etc) FROM Tabella dei fatti insieme a zero o piu tabelle delle dimensioni in join con la tabella dei fatti WHERE condizioni di join tra le tabelle citate nella FROM piu condizioni di selezione sugli attributi (in genere ATTR = Valore oppure ATTR compreso in un intervallo) GROUP BY insieme degli attributi di raggruppamento 1/24/ Rappresentazione Star Schema su cui effettuare un esempio di interrogazione Esempio di interrogazione Periodo Temporale #Mese Vendita #Regione #Prodotto #Mese Quantita Area di mercato #Regione #Zona Geografica Prodotto #Prodotto Nome Tipo Settore Il manager regionale e interessato alla vendita dei prodotti in tutti i periodi temporali relativamente alla propria regione 1/24/ /24/

5 La precedente analisi si puo effettuare nel modello star schema con la query Schema coinvolto Vendite(Regione, NomeP, Mese-di-anno, Quantita ) SELECT NomeP, Mese-di-, SUM (Quantita ) From VENDITE WHERE REGIONE = Lombardia GROUP BY NomeP, Mese-di- In questo caso non dobbiamo fare join Se si vuole modificare la precedente aggregando per area geografica Schema coinvolto Vendite (Regione, NomeP, Mese-di-anno, Quantita ) Aree di mercato (Regione, Zona goegrafica) SELECT NomeP, Zona geografica, Mese-di-anno SUM (Quantita ) From VENDITE, AREE_DI_MERCATO WHERE VENDITE. Regione.= AREE_DI_MERCATO.Regione GROUP BY NomeP, Zona geografica, Mese-di-anno 1/24/ /24/ Progettazione di data warehouse Progettazione di data wharehouse La progettazione di un data warehouse è diversa dalla progettazione di una base di dati operazionale i dati da memorizzare hanno caratteristiche eterogenee vincolata dalle basi di dati esistenti guidata da criteri progettuali diversi Attività principali analisi delle sorgenti informative esistenti integrazione progettazione concettuale, logica e fisica 1/24/ /24/ Fasi della progettazione di un DW Input: Requisiti degli utenti, basi di dati aziendali, altre fonti informative esterne Fase 1: Analisi 1.1. Selezione e analisi delle sorgenti informative 1.2. Traduzione delle sorgenti informative in un modello concettuale comune Fase 2: Integrazione 2.1 INTENSIONALE - Produzione dello schema concettuale integrato 2.2 ESTENSIONALE - Integrazioni delle sorgenti informative Fase 3 Progettazione logico fisica 3.1 Identificazione di fatti e dimensioni 3.2 Progettazione logico fisica Una metodologia di integrazione Passo 1 - Trova i conflitti tra i concetti degli schemi Omonimie Sinonimie Conflitti di tipo Risolvi i conflitti Passo 2 - Fondi gli schemi ed evidenzia le parti comune degli schemi Passo 3. Cerca le proprieta interschema, definite cioe su concetti nelle parti non in comune 1/24/ /24/

6 Una semplice metodologia di progetto 2 - Studio di caso : progettazione di un Data Warehouse di una catena di supermercati Scopi: Mettere in evidenza gli aspetti legati alla scelta delle dimensioni Confrontare la soluzione star schema con la soluzione snowflake schema 1/24/ /24/ Case study: progetto di un DW per un supermercato Scenario: Una catena di supermercati ha 100 negozi sparsi su un era geografica che comprende 5 zone Ogni supermercato consiste di un insieme di dipartimenti e gestisce circa prodotti sugli scaffali I prodotti sono chiamati SKU (stock keeping units) Sono circa Case study: progetto di un DW per un supermercato I dati vengono raccolti: Alla cassa, tramite scan dei bar codes All ingresso in magazzino Il sistema di supporto alle decisioni ha come problema principale decidere prezzi e promozioni sui prodotti 1/24/ /24/ Passo di design 1: scelta del processo business su cui prendere decisioni Linea guida 1: Un DW o Data Mart dovrebbe cogliere le esigenze di uno o piu processi aziendali Il DW va progettato in funzione del processo da supportare, piuttosto che in funzione dei soli dati di partenza disponibili Nel nostro esempio, scegliamo di modellare il processo di vendita: Quali prodotti vengono venduti in quale negozio, in quali giorni e secondo quali promozioni Passo di design 2: scelta della granularita dei fatti e delle loro dimensioni Linea guida 2: il modello dimensionale deve gestire l informazione piu granulare possibile richiesta dal processo di business I dati atomici sono quelli che non possono essere ulteriormente suddivisi Nel nostro esempio: il dato atomico e una singola voce di spesa di una transazione di cassa Transazione = carrello che attraversa la cassa Voce dispesa= singolotipoprodottosulcarrello(es. Bottiglia di olio Spremi, che il cliente puo aver acquistato in quantita pari a una o piu ) 1/24/ /24/

7 Passo di design 3: Scelta delle dimensioni N.B. TBD significa to be done, ancora da fare, da espandere Le dimensioni primarie seguono la granularita dei fatti: Data, prodotto, negozio Altre dimensioni di interesse: Promozione associata alla vendita Passo di design 4: scelta delle misure (nei fatti) Le quantita misurabili seguono la definizione dei fatti Quantita venduta della voce Prezzo unitario della voce venduta Prezzo totale della voce = quantita x prezzo unitario Costo unitario al venditore 1/24/ /24/ Misure additive e non-additive - 1 Le quantita individuate sono in genere additive: La somma di quantita additive e valida per qualunque selezione dei valori delle dimensioni Ad es le quantita vendute (Sales quantity) su ogni negozio, o su determinati prodotti per determinati negozi, ecc. Misure additive e non-additive - 2 Non sempre le quantita sono additive: Es il margine lordo (Gross profit Dollar Amount) non e additivo perche e una funzione di altre quantita (rapporto tra prezzo e costo) Dato il margine lordo su due insiemi di negozi, non si puo calcolare il margine lordo sulla loro unione 1/24/ /24/ Dimensionamento delle tabelle - 1 Dimensione temporale: Date - Data Se un record della dimensione Date rappresenta un giorno, possiamo rappresentare 10 anni di vendite con circa record Una dimensione accettabile della tabella Dimensionamento delle tabelle - 2 Dimensione Product - Prodotto: al min record, spesso molti di piu Deve contenere attributi descrittivi di ogni SKU La gerarchia delle merci, per es.: SKU marca categoria dipartimento Normalmente, circa 50 attributi descrittivi 1/24/ /24/

8 Esempio di tabelle Date e Prodotto Dimensionamento delle tabelle - 3 Rappresentazione delle promozioni in corso La meno ovvia e forse la piu interessante delle dimensioni L analisi serve infatti a chiarire se la promozione e efficace Possiamo scegliere, ad esempio: Media type, mezzo di comunicazione utilizzato Begin date End date Ecc. 1/24/ /24/ Lo schema proposto (vista parziale) 3 - Progettazione di un Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree 1/24/ Esercizio 1 Costruire il Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree. Lo scopo e confrontare le compagnie dal punto di vista della loro capacita di non lasciare posti vuoti e di fare profitti. Ogni volo e caratterizzato da una compagnia, una citta di partenza e di arrivo, un orario di partenza (ora, giorno, mese, anno), classe (economica, business, prima), numero di posti vuoti in ogni classe, profitti effettuati in ogni classe. Alle citta sono associate nazioni e continenti. 1a. Costruire lo star schema e lo schema snowflake. 1b. Costruire l interrogazione che fornisce per ogni compagnia e mese e per la sola classe business la somma dei posti vuot 1c. Costruire l interrogazione che fornisce per ogni compagnia, e Città di Partenza la somma dei posti vuoti 1d. Costruire l interrogazione che fornisce per la compagnia Alitalia e per ogni mese la somma dei profitti 1/24/ Partiamo dalla metodologia semplificata descritta nel corso Passo di design 1: scelta del processo business su cui prendere decisioni Passo di design 2: scelta della granularita dei fatti e delle loro dimensioni Passo di design 3: Scelta delle dimensioni Passo di design 4: scelta delle misure (nei fatti) 1/24/

9 Passo di design 1: scelta del processo business su cui prendere decisioni In questo caso il processo e gia scelto Costruire il Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree. Lo scopo e confrontare le compagnie dal punto di vista della loro capacita di non lasciare posti vuoti e di fare profitti. Ogni volo e caratterizzato da una compagnia, con il nome, l indicazione se la compagnia sia di bandiera o privata e il capitale, una citta di partenza e di arrivo, un orario di partenza (ora, giorno, mese, anno), classe (economica, business, prima), numero di posti vuoti in ogni classe, profitti effettuati in ogni classe. Alle citta sono associate nazioni e continenti. 1/24/ Passo di design 2: scelta della granularita dei fatti e delle loro dimensioni - 1 Leggendo le specifiche, apparentemente abbiamo due scelte: 1. I fatti sono i singoli viaggi dei singoli passeggeri 2. I fatti sono i gruppi di viaggi di posti relativi alla stessa classe La scelta corretta e la seconda 1/24/ Passo di design 2: scelta della granularita dei fatti e delle loro dimensioni - 2 Rileggiamo le specifiche Passo di design 2: scelta della granularita dei fatti e delle loro dimensioni - 3 Decisione Costruire il Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree. Lo scopo e confrontare le compagnie dal punto di vista della loro capacita di non lasciare posti vuoti e di fare profitti. Ogni volo e caratterizzato da una compagnia, con il nome, l indicazione se la compagnia sia di bandiera o privata e il capitale, una citta di partenza e di arrivo, un orario di partenza (ora, giorno, mese, anno), classe (economica, business, prima), numero di posti vuoti in ogni classe, profitti effettuati in 1/24/2006 ogni classe. Alle citta sono associate nazioni e 51 continenti. L interpretazione corretta e la 2: I fatti sono i gruppi di viaggi di posti relativi alla stessa classe 1/24/ Passo di design 3: Scelta delle dimensioni Costruire il Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree. Lo scopo e confrontare le compagnie dal punto di vista della loro capacita di non lasciare posti vuoti e di fare profitti. Ogni volo e caratterizzato da una compagnia, con il nome, l indicazione se la compagnia sia di bandiera o privata e il capitale, una citta di partenza e di arrivo, un orario di partenza (ora, giorno, mese, anno), classe (economica, business, prima), numero di posti vuoti in ogni classe, profitti effettuati in ogni classe. Alle citta sono associate nazioni e continenti. Dimensioni Compagnia CodiceCo, Nome, Capitale di partenza Codice, Nome, Nazione, Continente di arrivo Codice, Nome, Nazione, Continente Classe NomeClasse OrarioPartenza 1/24/2006 codiceor, Ora, Giorno, Mese, 53 Passo di design 4: scelta delle misure (nei fatti) Costruire il Data Warehouse dei voli di un insieme di compagnie aeree. Lo scopo e confrontare le compagnie dal punto di vista della loro capacita di non lasciare posti vuoti e di fare profitti. Ogni volo e caratterizzato da una compagnia, con il nome, l indicazione se la compagnia sia di bandiera o privata e il capitale, una citta di partenza e di arrivo, un orario di partenza (ora, giorno, mese, anno), classe (economica, business, prima), numero di posti vuoti in ogni classe, profitti effettuati in ogni classe. Alle citta sono associate nazioni e continenti. 1/24/

10 Organizzazione star schema Soluzione sbagliata Orario di partenza Codice Ora Giorno Mese Compagnia Nome compagnia Tipo Capitale Volo Cod volo Cod citta partenza Cod citta arrivo Cod orario di partenza Classe Numero posti vuoti Profitto Codice citta Partenza Nome citta Nome Nazione Arrivo Cod. Continente Continente Attenzione: la dimensione classe E inutile duplicare La rappresentaimo all interno della Le relazioni relative alle Tabella dei fatti perche consiste perche coincidono di un solo attributo 1/24/ /24/ Orario Codice Ora Giorno Mese Compagnia Nome compagnia Tipo Capitale Volo Cod volo Cod citta partenza Cod citta arrivo Cod orario di partenza Classe Numero posti vuoti Profitto Partenza Codice citta Nome citta Nome Nazione Cod. Continente Continente Arrivo Codice citta Nome citta Nome Nazione Cod. Continente Continente Schema snowflake (a fiocco di neve) Ha un livello di normalizzazione delle tabelle dimensione maggiore rispetto allo schema star Esempio per la dimensione citta Codice citta Nome citta Nome Nazione Cod. Continente Continente Dipendenze funzionali Nazione Nazione Continente 1/24/ Orario CodOrario Ora CodGiorno CodGiorno Giorno CodMese CodMese Mese Codanno Organizzazione snowflake schema Partenza Volo Cod volo Arrivo Cod citta partenza Cod citta arrivo Cod orario di partenza Cod classe Numero posti vuoti Profitto Compagnia Codice citta Nome citta Nazione Nazione Cod. Continente Continente Nome compagnia Tipo 1/24/2006 Capitale 58 Domanda 1.b Costruire l interrogazione che fornisce per ogni compagnia e mese e per la sola classe business la somma dei posti vuoti Domanda 1.c Costruire l interrogazione che fornisce per ogni compagnia, e Città di Partenza la somma dei posti vuoti Select CodCompagnia, Mese, Classe, Sum(PostiVuoti) From VOLO, ORARIO Where VOLO.CodOrariodiPartenza = ORARIO.Cod orario and Classe = business Group By Cod.Compagnia, Mese, Classe Select CodCompagnia,, CittàDiPartenza, Sum(PostiVuoti) From VOLO, ORARIO, Città Where VOLO.CodOrariodiPartenza = ORARIO.Cod orario and VOLO.CodCittàDiPartenza = Città.CodCittà Group By Cod.Compagnia,, CittàDiPartenza 1/24/ /24/

11 Domanda 1.d Costruire l interrogazione che fornisce per la compagnia Alitalia e per ogni mese la somma dei profitti Select CodCompagnia, Mese, Sum(Profitti) From VOLO, ORARIO, COMPAGNIA Where VOLO.CodOrariodiPartenza = ORARIO.Cod orario and VOLO.CodCompagnia= Compagnia.CodCompagnia AND NomeCompagnia = Alitalia Group By CodCompagnia, Mese 1/24/

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