Sistemi Informativi Avanzati Anno Accademico 2013/2014 Prof. Domenico Beneventano. Archi multipli

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1 Sistemi Informativi Avanzati Anno Accademico 2013/2014 Prof. Domenico Beneventano Archi multipli Capitoli e del libro Data Warehouse - teoria e pratica della Progettazione Autori: Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi; Editore: McGraw-Hill Arco Multiplo genere VENDITA! Associazione molti-a-molti: il padre (libro) non determina funzionalmente il figlio (autore) autore numero libro incasso arco multiplo (AM) data mese anno! Per definire il valore aggregato delle misure per gli archi multipli è a volte necessario considerare un peso : 1) AM(padre,figlio,peso) 2) per ogni padre la somma dei pesi è unitaria! Gerarchia dell Arco Multiplo : gerarchia contenente il figlio e i discendenti dell arco multiplo; nell esempio solo {autore}.! Per pattern contenenti almeno un attributo della gerarchia dell arco multiplo occorre differenziare tra 1) Misure pesate: il valore aggregato della misura viene calcolato considerando il peso dell arco multiplo 2) Misure di impatto: il valore aggregato della misura viene calcolato senza considerare il peso dell arco multiplo 2

2 Arco multiplo! Eventi primari del fatto Vendita! Arco Multiplo : AM! Oltre alle misure numero ed incasso, si considerano le misure numero_pesato e incasso_pesato il cui valore aggregato è sempre calcolato attraverso la somma ma considerando il peso numero_pesato = SUM(vendita.numero*AM.peso) incasso_pesato = SUM(vendita.incasso*AM.peso)! Valore delle misure per il pattern { Autore } : 3 Archi multipli: Specifica delle misure! In presenza di un arco multiplo, le misure devono essere classificate ( a livello di specifica, da parte del progettista) in Misure Pesate Misure di Impatto! Questa differenziazione viene utilizzata in fase di calcolo dei valori aggregati per i pattern che contengono almeno un attributo della gerarchia dell arco multiplo.! Esempio: supponiamo che la specifica sia incasso Misura Pesata numero Misura di Impatto! Pattern {Autore,Anno} 4

3 Archi multipli: Specifica delle misure! Per i pattern che non contengono attributi della gerarchia dell arco multiplo si calcola sempre il valore aggregato senza considerare il peso. Esempio : pattern {Libro}! Esempio Pattern {Genere,Autore}. Il pattern contiene un attributo della gerarchia dell arco multiplo, quindi devo differenziare (Libro1 e Libro3 sono Tecnico mentre Libro2 è Attualita) 5 Archi multipli: per riassumere! Data una misura M con operatore di aggregazione OP! In presenza di un arco multiplo, M deve essere classificata in Misura Pesata oppure Misura di Impatto! Se M è una Misura di Impatto, il suo valore aggregato si calcola sempre come OP(M)! Se M è una Misura Pesata, il suo valore aggregato si calcola come 1) OP(M*AM.Peso) per i pattern con attributi della gerarchia dell arco multiplo. 2) OP(M) per i pattern senza attributi della gerarchia dell arco multiplo. 6

4 Archi multipli: per riassumere VENDITA (Eventi Primari) AM LIBRO! Reticolo di roll-up completo di {GENERE,AUTORE} 7 Archi multipli : Progettazione logica! La soluzione progettuale più ovvia è quella di inserire una tabella aggiuntiva (bridge table) che modelli l arco multiplo: " La chiave della bridge table (BT) è composta dalla combinazione degli attributi collegati all arco multiplo! La soluzione progettuale più semplice è quella di rendere più fine la granularità del fatto modellando così l arco multiplo direttamente nella fact table (push-down).! Questa soluzione richiede l aggiunta alla fact table di una nuova dimensione corrispondente al figlio dell arco multiplo 8

5 Archi multipli: comparazione! Il potere informativo delle due soluzioni è identico! Con la soluzione con push-down il peso è codificato nella fact table ovvero di ogni misura si riporta il suo valore già pesato " Il calcolo degli eventi pesati avviene durante l alimentazione " Forte ridondanza nella fact-table: le righe vanno replicate tante volte quante sono le corrispondenze dell arco multiplo " il valore aggregato di una misura pesata viene calcolato con l operatore di aggregazione, senza più considerare il peso " il valore aggregato di una misura di impatto deve essere calcolato in due passi: prima si aggregano gli eventi primari (per ottenere la misura non pesata) e quindi si applica l operatore di aggregazione: il calcolo risulta più complesso! Con la soluzione con bridge-table: " il valore aggregato di una misura pesata deve essere calcolato applicando all operatore di aggregazione il peso: il calcolo risulta più complesso 9 Archi multipli: soluzione con BRIDGE-TABLE VENDITA = FACT TABLE AM = BRIDGE-TABLE (BT) LIBRO (Dimension table)! Per evidenziare la difficoltà di calcolo, proviamo a scrivere la query SQL-OLAP per ottenere il reticolo di roll-up completo di {GENERE,AUTORE}, ovvero per ottenere: 10

6 Archi multipli: soluzione con BRIDGE-TABLE! I pattern con attributi della gerarchia dell arco multiplo (ovvero con AUTORE) sono caratterizzati da GROUPING(AUTORE)=0, quindi per la misura pesata INCASSO si differenzia tramite CASE! Però per i pattern che non contengono AUTORE i calcoli risultano errati anche per la misura di impatto NUMERO: il problema è il join con BT che aumenta la molteplicità 11 Archi multipli: soluzione con BRIDGE-TABLE! Si può ottenere come UNION di due query! QueryA per i pattern con GROUPING(AUTORE)=1: non si effettua join con BT (si noti che AUTORE=NULL viene aggiunto nella select)! QueryB per i pattern con GROUPING(AUTORE)=0: si effettua join con BT 12

7 Archi multipli: soluzione con PUSH-DOWN VENDITA (Eventi Primari) AM LIBRO! Fact Table della soluzione con push-down (FACT_TABLE_PD) LIBRO (Dimension table) 13 Archi multipli: soluzione con PUSH-DOWN! Per evidenziare la difficoltà di calcolo della misura di impatto NUMERO, consideriamo la query per ottenere {GENERE,AUTORE} e sub-pattern! Per la misura pesata INCASSO i calcoli sono corretti! Per la misura di impatto NUMERO, per i pattern che contengono un attributo della gerarchia dell arco multiplo i calcoli non sono corretti appunto perché fatti sul valore pesato! Anche in questo caso si potrebbe ottenere come UNION di due query!! però presentiamo una soluzione più semplice 14

8 Archi multipli: soluzione con PUSH-DOWN! Considerato che 1. In uno schema con arco multiplo possono essere necessarie sia misure di impatto che pesate 2. La definizione (ed il calcolo) degli operatori di aggregazione delle misure avviene attraverso lo strumento OLAP una soluzione semplice anche se ridondante è quella di riportare nella fact-table per le misure pesate : i valori pesati per le misure d impatto : sia i valori pesati che non pesati ovvero fare un push-down in cui si riportano anche i valori non pesati delle misure d impatto 15 Archi multipli: soluzione con PUSH-DOWN VENDITA (Eventi Primari) AM LIBRO! FACT_TABLE_PD: Per la misura di impatto numero, oltre al valore pesato, si riporta nella fact-table con push down anche il valore non pesato 16

9 Push-Down: calcolo dei valori aggregati I valori aggregati si ottengono a partire dalla Fact Table con push down in base alle seguenti regole! Per le Misure Pesate: si usa il valore pesato, per tutti i pattern! Per le Misure di Impatto 1. per i pattern che hanno almeno un attributo della gerarchia dell arco multiplo: usare il valore non pesato della misura 2. per i pattern che non contengono attributi della gerarchia dell arco multiplo: usare il valore pesato della misura 17 Push-Down: calcolo dei valori aggregati! Verifichiamo la regola sul nostro esempio! Esempio : {Libro } 1. incasso è pesata quindi uso il suo valore pesato incasso_pesato 2. numero è di impatto quindi siccome {Libro} non contiene attributi della gerarchia dell arco multiplo, uso il suo valore pesato numero_pesato 18

10 Push-Down: calcolo dei valori aggregati! Verifichiamo la regola sul nostro esempio! Esempio : {Autore, Anno} 1. incasso è pesata quindi uso il suo valore pesato incasso_pesato 2. numero è di impatto quindi siccome {Autore, Anno} contiene attributi della gerarchia dell arco multiplo, uso il suo valore non pesato numero 19 Push-Down: calcolo dei valori aggregati! Applichiamo la regola nella query SQL-OLAP per ottenere {GENERE,AUTORE} e sub-pattern! In definitiva, riportando per le misure di impatto sia il loro valore normale che il valore pesato comporta una ridondanza però semplifica le analisi OLAP, sia a livello di interrogazioni SQL-OLAP (come abbiamo visto in questi esempi) sia a livello di cubo OLAP e interrogazioni MDX (come vedremo realizzando il relativo cubo OLAP 20

11 Push-Down: misure calcolate! Deve essere classificata come pesata oppure di impatto! Si devono inserire nella fact table con push down le misure componenti differenziando tra misure pesate e misure di impatto! Se la misura è pesata, allora solo la versione pesata delle componenti! Se la misura è di impatto sia la versione pesata che quella non pesata! Quindi a livello di SQL-OLAP si effettua il calcolo come per le altre misure, ovvero differenziando in base alla presenza di attributi della gerarchia dell arco multiplo 21 Push-Down: calcolo della FACT_TABLE! L esempio evidenzia che nella FACT_TABLE_PD servono spesso sia la versione pesata che non pesata di una misura. Il calcolo è semplice:! È possibile inserire in FACT_TABLE_PD solo i valori pesati e calcolare successivamente quelli non pesati?! Questo può risultare utile in un architettura a due/tre livelli in cui la FACT_TABLE_PD viene effettivamente memorizzata in una table del Data Mart! La risposta è positiva: 22

12 Push-Down: calcolo della FACT_TABLE 1. si crea una FACT_TABLE_PD con solo i valori pesati (chiamata FACT_TABLE_PD1) 2. quindi da FACT_TABLE_PD1 si ricavano i valori non pesati (vista NOPESATI) 3. e la FACT_TABLE_PD complessiva si ottiene dal join 23 Push-Down: misure calcolate! Ottenuta FACT_TABLE_PD (si noti che INCASSO_TOTALE è stato chiamato INCASSO)! A livello aggregato, nella query SQL-OLAP, le misure calcolate si possono ottenere direttamente, considerando e differenziando tra i vari pattern di aggregazione! oppure si possono per semplicità formulare in due passi: 24

13 Push-Down: misure calcolate! Prima si ottengono le componenti! e poi le misure calcolate 25 Arco multiplo sulle dimensioni: Esempio! Fatto RICOVERO: un ricovero è associato a più diagnosi! Nell albero degli attributi si aggiunge un arco multiplo tra la radice CodRicovero e Diagnosi relativo all associazione DI.! Diagnosi viene scelta come dimensione! Schema a granularità temporale; si noti che nello schema E/R Data +Paziente non è indicato come identificatore di Ricovero, ovvero un paziente può essere ricoverato più volte nella stessa data REPARTO categoria data diagnosi data (0,N) (1,1) in RICOVERO (1,N) reparto RICOVERO costo costo (1,1) (0,N) di codpaziente PAZIENTE reparto di codricovero codpaziente (0,N) DIAGNOSI diagnosi arco multiplo (1,1) (1,N) di! Se Data+Paziente risultava invece essere un identificatore di Ricovero (individuato ad esempio in fase di ricognizione), lo schema di fatto risultava a granularità transazionale! CATEGORIA categoria 26

14 Arco Multiplo sulle dimensioni! In base alle definizioni di fatto e dimensioni, un arco multiplo sulle dimensioni non è ammesso: fissando una ennupla di valori per le dimensioni non si individua più in modo univoco un evento primario. " Nell esempio una ennupla del Pattern Primario {diagnosi, reparto,data,codpaziente} non determina un evento primario ma una sua frazione, ovvero il contributo dato al ricovero di una singola diagnosi! Si trasforma lo schema di fatto nel seguente schema equivalente, introducendo una dimensione fittizia gruppo di diagnosi che ha per dominio tutte le combinazioni di diagnosi abbinate ai ricoveri effettuati: reparto nome categoria data diagnosi gruppo di diagnosi RICOVER O costo cognome sesso codpaz fascia d'utenza città anno nascita 27 Arco Multiplo sulle dimensioni! Con la dimensione fittizia gruppo di diagnosi l arco multiplo viene spostato dalla dimensione ad un suo figlio (la dimensione fittizia) e quindi si ricade nell arco multiplo visto in precedenza; per considerare delle misure pesate, per tale arco multiplo occorre specificare un peso : 28

15 Progettazione Logica - bridge table! La figura schematizza la soluzione con bridge-table: 29 Progettazione Logica push down! La figura schematizza la soluzione con push-down:! Il costo riportato nella fact table è il costo pesato e quindi rappresenta il costo per diagnosi.! Da questa osservazione deriva che un altro schema di fatto equivalente a quello iniziale è quello in cui viene effettuato il push down di diagnosi: diagnosi viene considerata come una normale dimensione e ciascun evento primario corrisponde non più a un intero ricovero ma alla porzione di ricovero imputabile alla singola diagnosi 30

16 Arco Multiplo sulle dimensioni: push-down! Schema di fatto equivalente ottenuto tramite push-down di diagnosi! Questo schema di fatto è quello che si sarebbe ottenuto considerando, nel progetto concettuale, come fatto l associazione molti-a-molti DI tra diagnosi e ricovero:! In questo modo l albero degli attributi e lo schema di fatto non conterranno più alcun arco multiplo! La sostanza del problema, ovvero dire quale sia all interno di un ricovero il costo imputabile a ciascuna diagnosi, però resta; infatti nello schema E/R del DB operazionale tale costo non è indicato e quindi deve essere calcolato. 31