ESAME CFU (C) VOTO (AVG) SOST REG

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1 Schema di Fatto CITTA ESERCIZIO DEL 20 MAGGIO 2011 STATO STUDENTE DOCENTE CORSO FACOLTA ESAME CFU (C) VOTO (AVG) SOST REG Schema Logico del DM con Push- Down Backup DM e DB OLAP sono disponibili in : 1) Ripristinare il datamart 2) Ripristinare il DB OLAP con cubo 1

2 Lo schema usato in questo esempio è una modifica dello schema usato nell esercizio svolto il 29 Aprile Nell esercizio del 29 Aprile era stata considerata la costruzione del cubo, con particolare riferimento alle misure calcolate per considerare la presenza dell arco multiplo. In questo esempio il cubo viene già fornito e si considerano le query MDX. In particolare 1) si discutono query MDX per elaborare casi di convergenza/dondivisione, anche considerando la presenza di archi multipli 2) si considerano delle query MDX per effettuare particolari conteggi, quali ad esempio a. per contare gli studenti di RE con un valore di VOTO_I > 21 b. per contare gli studenti di RE con un valore di VOTO_I > 21, considerando solo gli esami svolti presso una specifica facoltà 3) Si introducono le funzioni ANCESTOR e ISANCESTOR 4) Si evidenziano i casi in cui a. una dimensione è sia in un membro calcolato (nella WITH) che nella WHERE b. una dimensione è sia in un membro calcolato (nella WITH) che su un asse 2

3 Consideriamo il pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [CORSO].[Citta].MEMBERS) ON COLUMNS FROM ESAME Per limitarsi solo alle convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, ovvero solo alle coppie di { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } che hanno lo stesso valore FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name = [CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ON COLUMNS FROM ESAME Se il FILTER restituisce un insieme vuoto à Errore, ASSE VUOTO in quanto non si anno elementi per costruire un asse Per contare quante sono le convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, ovvero quante sono le coppie di { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } che hanno lo stesso valore, si applica il COUNT al precedente insieme e si definisce una nuova misura 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME La precedente query conta il numero di convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, non il numero di esami: infatti il numero di esami è misurato tramite SOST_P e SOST_I non tramite il conteggio delle celle e quindi degli eventi. Ad esempio, per ottenere le misure limitatamente ai casi in cui c è convergenza nel pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, si devono ottenere (ad esempio sulle COLUMNS) tali convergenze e riportare sulle ROWS il valore delle misure 3

4 FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name = [CORSO].CURRENTMEMBER.Name) ON COLUMNS, [Measures].ALLMEMBERS ON ROWS FROM ESAME FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name <> [CORSO].CURRENTMEMBER.Name) ON COLUMNS, [Measures].ALLMEMBERS ON ROWS FROM ESAME Di seguito in questa pagina altri esempi di query MDX relative a quelle appena considerate FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name = "XYZ" ) ON COLUMNS FROM ESAME [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, è Errore: ASSE VUOTO FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name = "RE" ) ON COLUMNS FROM ESAME [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER IS [CORSO].CURRENTMEMBER ) ON COLUMNS FROM ESAME è Errore: ASSE VUOTO 4

5 Nel pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } non coinvolti attributi dell arco multiplo. Consideriamo invece il pattern { CITTA_DOCENTE, CITTA_STUDENTE } in cui è coinvolto un attributo dell arco multiplo. L obiettivo è vedere cosa cambia in presenza di un arco multiplo, ricordando quanto detto sulla CONVERGENZA IN PRESENZA DI ARCHI MULTIPLI (riportato come appendice di questo documento) Per limitarsi solo alle convergenze sul pattern { CITTA_DOCENTE, CITTA_STUDENTE }, ovvero solo alle coppie di { CITTA_DOCENTE, CITTA_STUDENTE } che hanno lo stesso valore FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN([DOCENTE].[CITTA_DOCENTE].MEMBERS, [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS), [DOCENTE].CURRENTMEMBER.Name = [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name ) ON COLUMNS FROM ESAME Ricordando quanto detto sulla CONVERGENZA IN PRESENZA DI ARCHI MULTIPLI, siccome un esame è di un solo studente e quindi gha una sola [CITTA_STUDENTE] ma più docenti e quindi più [CITTA_DOCENTE] ci si chiede se quelli ottenuti dalla precedente query sono i casi in cui la città di uno studente coincide con almeno una o con tutte le citta dei docenti? La risposta è : la città dello studente coincide con almeno una delle città dei docenti; questo è dovuto al fatto che nella FACT_TABLE_PD, ogni docente ha dato luogo ad una riga della FACT_TABLE_PD e quindi ad una cella del cubo. Per contare quante sono le convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE} 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([DOCENTE].[CITTA_DOCENTE].MEMBERS, [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS), [DOCENTE].CURRENTMEMBER.Name = [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME è 1 Esempio: per ottenere le misure limitatamente ai casi in cui non c è convergenza nel pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE} (si noti che rispetto all analogo esempio fatto per il pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE} ora i valori di SOST_I e SOST_P sono in genere diversi) FILTER (NONEMPTYCROSSJOIN( [DOCENTE].[CITTA_DOCENTE].MEMBERS, [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS), [DOCENTE].CURRENTMEMBER.Name <> [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name) ON COLUMNS, [Measures].ALLMEMBERS ON ROWS FROM ESAME 5

6 Riconsideriamo il pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [CORSO].[Citta].MEMBERS) ON COLUMNS FROM ESAME Per contare quante sono le convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, ovvero quante sono le coppie di { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } che hanno lo stesso valore 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME Come limitare le precedenti query alla sola facoltà di Agraria? Ovvero vogliamo 1) pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, ma solo per gli esami della facoltà di Agraria 2) contare quante sono le convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } ma solo per gli esami della facoltà di Agraria In altre parole, siccome Città è padre di Facoltà, si vuole considerare la città che è padre di Agraria, cioè MO Per il pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO }, ma solo per gli esami della facoltà di Agraria e quindi solo per CITTA_CORSO = MO NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, { [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO]}) ON COLUMNS FROM ESAME Per formulare questa query senza scrivere esplicitamente MO (si potrebbe non conoscere questo valore ) si deve usare una funzione che dato il membro Agraria consenta di risalire al suo padre, cioè al suo Ancestor. 6

7 Ancestor Ancestor(«Member», «Level») Restituisce l'antenato di «Member» al livello specificato in «Level». NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, { Ancestor( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [CORSO].[Citta])}) ON COLUMNS FROM ESAME Un altra possibilità è quella di usare un FILTER con IsAncestor IsAncestor IsAncestor(«Member1»,«Member2») Questa funzione restituisce TRUE se il membro indicato in «Member 1» è un antenato del membro specificato in «Member 2». FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, IsAncestor([CORSO].CURRENTMEMBER, [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria]) ) ON COLUMNS FROM ESAME Nota NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [CORSO].[Citta].MEMBERS) ON COLUMNS WHERE[CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria] è NO. ASSI DUPLICATI Consideriamo ora il conteggio: si dovrebbe ottenere 0 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME WHERE [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria] 7

8 La spiegazione del risultato ottenuto viene discussa nel seguito, illustrandola su query più semplici. Il risultato 1 deriva dal fatto che se una stessa dimensione (nell esempio CORSO) è sia in un membro calcolato (nella WITH) che nella WHERE: si considera la specifica della WITH. Allo scopo di verificare che il WHERE ha comunque effetto sul membro calcolato, inseriamo nella WHERE una condizione relativa ad una dimensione non usata nella definizione del membro stesso, ad esempio una condizione sulla dimensione DOCENTE 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME WHERE [DOCENTE].[All DOCENTE].[ITALIA].[MO].[DA] 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME WHERE [DOCENTE].[All DOCENTE].[ITALIA].[BO].[DB] Ritornando alla query per contare quante sono le convergenze sul pattern { CITTA_STUDENTE, CITTA_CORSO } ma solo per gli esami della facoltà di Agraria, non potendo inserire la condizione sulla facoltaa in WHERE, si deve inserire direttamente nel FILTER 'COUNT(FILTER(NONEMPTYCROSSJOIN([STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS, [STUDENTE].CURRENTMEMBER.Name =[CORSO].CURRENTMEMBER.Name AND IsAncestor([CORSO].CURRENTMEMBER, [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria]) )) ' { [Measures].CONTEGGIO } ON COLUMNS FROM ESAME è 0 8

9 Q1) Scrivere in MDX una query per contare gli studenti di RE con un valore di VOTO_I > 21 MDX_Q1: 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, [Measures].[VOTO_I] > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 2 In FILTER, nella condizione [Measures].[VOTO_I] > 21 si fa implicitamente riferimento a ciascun membro del set che si sta filtrando, cioè si fa riferimento a [STUDENTE].CURRENTMEMBER; pertanto si ottiene lo stesso risultato con 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ([STUDENTE].CURRENTMEMBER, [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 2 In FILTER, nella condizione [Measures].[VOTO_I] > 21, per tute le dimensioni non specificate si usa l interpretazione di default; pertanto si ottiene lo stesso risultato con la seguente query 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ([STUDENTE].CURRENTMEMBER, [DOCENTE].[All DOCENTE], [CORSO].[All Stato], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 2 9

10 Q2) Scrivere in MDX una query per contare gli studenti di RE con un valore di VOTO_I > 21, considerando solo gli esami svolti presso una specifica facoltà contare gli studenti di REè COUNT applicato a [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN con VOTO_I > 21in una specifica facoltà è l insieme deve essere filtrato MDX_Q2_A: 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].[Musica], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 2 MDX_Q2_B: 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].[AGRARIA], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 0 I precedenti risultati si possono verificare con 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS, [CORSO].[Facolta].MEMBERS ON ROWS 10

11 REGOLA_PRIORITA_1 Se una dimensione (nell esempio CORSO) è sia in un membro calcolato (nella WITH) che su un asse: si considera la specifica della WITH 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS, [CORSO].[Facolta].MEMBERS ON ROWS Verifichiamo su quest altro esempio [Measures].MASSIMO AS 'MAX([STUDENTE].[Studente].MEMBERS, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [Measures].[VOTO_I]) ) ' { [Measures].MASSIMO} ON COLUMNS [Measures].MASSIMO AS 'MAX([STUDENTE].[Studente].MEMBERS, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [Measures].[VOTO_I]) ) ' { [Measures].MASSIMO} ON COLUMNS, [CORSO].[Facolta].MEMBERS ON ROWS 11

12 Riconsideriamo Q2) Scrivere in MDX una query per contare gli studenti di RE con un valore di VOTO_I > 21, considerando solo gli esami svolti presso una specifica facoltà Nella soluzione precedente, è stato filtrato l insieme di studenti di RE con la condizione ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].[Musica], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) Un altra soluzione è quella di estrarre dal cubo solo gli esami di una certa facoltà MDX_Q2_C: 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria] è 2 MDX_Q2_D: 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE[CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].[Musica] è 0 12

13 REGOLA_PRIORITA_2 Se una dimensione (nell esempio CORSO) è sia in un membro calcolato (nella WITH) che nella WHERE: si considera la specifica della WITH 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria] 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria], [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE[CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].[Musica] Nota 'COUNT( FILTER( [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN, ( [Measures].[VOTO_I]) > 21 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS, [CORSO].[Facolta].MEMBERS ON ROWS WHERE [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].[Agraria] è ASSI DUPLICATI Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO 'COUNT( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 1 13

14 Q3) Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO con VOTO_I >27 MDX_Q3 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, [Measures].[VOTO_I] > 27) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 0 Per verificare i due risultati precedenti: [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[RE].CHILDREN ON COLUMNS, { [Measures].[VOTO_I] } ON ROWS Nelle query precedenti VOTO_I è riferito a tutti gli studenti e tutti i docenti; per aggiungere una condizione sugli studenti, ad esempio Q4) Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO con VOTO_I >25degli esami sostenuti da studenti di MO contare il numero di facoltà di MOè COUNT( CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) con VOTO_I > 25 è FILTER ( [Measures].[VOTO_I]) > 25) esami sostenuti da studenti di MOè due possibilità 1) Aggiungerlo alla condizione del FILTER 2) Inserirlo come condizione WHERE nello slicer del cubo Con la prima possibilità si ottiene 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO], [Measures].[VOTO_I]) > 25) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS FROM ESAME è 0 Per verificare, contiamo invece quelli di RE: siccome ci sono solo due città devono essere =1 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE], [Measures].[VOTO_I]) > 25) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS è 1 14

15 Con la seconda possibilità si ottiene 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([Measures].[VOTO_I]) > 25) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] è 0 Anche in questo caso per verificare, contiamo invece quelli di RE: siccome ci sono solo due città devono essere =1 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([Measures].[VOTO_I]) > 25) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE] è 1 15

16 Riconsideriamo Q4) Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO con VOTO_I >25degli esami sostenuti da studenti di MO Ed eliminiamo la condizione sul voto Q5) Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO con esami sostenuti da studenti di MO contare il numero di facoltà di MOè COUNT( CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) con VOTO_I > 25 è FILTER ( [Measures].[VOTO_I]) > 25) esami sostenuti da studenti di MOè due possibilità 1) Aggiungerlo alla condizione del FILTER 2) Inserirlo come condizione WHERE nello slicer del cubo Con la prima possibilità si ottiene 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO], [Measures].[SOST_P]) > 0 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS FROM ESAME è 0 Verifica Nota 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[RE], [Measures].[SOST_P]) > 0 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS FROM ESAME è 1 'COUNT( FILTER ( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN, ([STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO]) > 0 ) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS FROM ESAME È sintatticamente corretta ma restituisce un errore in fase di esecuzione 16

17 Con la seconda possibilità : nel FILTER non si deve inserire più nessuna condizione quindi viene eliminato 'COUNT( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] è 1 Però questo risultato non è corretto, in quanto se visualizziamo le facoltà di MO relative agli studenti di MO otteniamo una cella vuota, ovvero non ci sono facoltà di MO con esami di studenti di MO : [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] Quindi con COUNT( [CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) si contano le celle, indipendentemente dal fatto che siano vuote o meno e quindi si contano anche le celle vuote. Come eliminare le celle vuote dal conteggio? Per eliminare le celle vuote è sempre stato usato NONEMPTYCROSSJOIN, nel caso di combinazione di due o più insiemi; la domanda è quindi se si può applicare anche ad un solo insieme? Dal manuale, dalla sintassi la risposta è no, ma se effettuiamo delle prove la risposta è si : NONEMPTYCROSSJOIN([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ON COLUMNS NONEMPTYCROSSJOIN([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] OK ERRORE : OK, infatti non ci sono celle non vuote da mettere sulle COLUMS Allora - con la seconda possibilità - una soluzione può essere: 'COUNT( NONEMPTYCROSSJOIN([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] è 0, OK Verifichiamo 17

18 'COUNT(NONEMPTYCROSSJOIN([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS, DRILLDOWNLEVEL( [STUDENTE].[CITTA_STUDENTE].MEMBERS) ON ROWS In definitiva, per contare le celle non vuote di un insieme useremo Verifichiamo su un altro esempio. COUNT(NONEMPTYCROSSJOIN (<Set> )) Per avere, per ogni docente, il numero di esami sostenuti, sia come misura pesata che come misura di impatto, usiamo SOST_P e SOST_I rispettivamente [DOCENTE].[Docente].members ON COLUMNS, { [Measures].[SOST_P], [Measures].[SOST_I]} ON ROWS Consideriamo il pattern {DOCENTE,STUDENTE} : (la misura visualizzata è quella di default, cioè SOST_P). È facile verificare che per ogni docente il valore SOST_I può essere ottenuto contando gli studenti e considerando solo le celle non vuote 'COUNT(NONEMPTYCROSSJOIN( [STUDENTE].[Studente].MEMBERS) ) ' [DOCENTE].[Docente].members ON COLUMNS, { [Measures].CONTEGGIO }ON ROWS 18

19 Riassumendo, per la query Q5) Scrivere in MDX una query per contare il numero di facoltà di MO con esami sostenuti da studenti di MO contare il numero di facoltà di MOè COUNT( CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) con VOTO_I > 25 è FILTER ( [Measures].[VOTO_I]) > 25) esami sostenuti da studenti di MOè due possibilità 1) Aggiungerlo alla condizione del FILTER 2) Inserirlo come condizione WHERE nello slicer del cubo contare il numero di facoltà di MOè COUNT( CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) esami sostenuti da studenti di MO espressa nel WHERE è WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] quindi 'COUNT( CELLE_NON_VUOTE([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] E lecelle_non_vuotesi ottengono con NONEMPTYCROSSJOIN 'COUNT( NONEMPTYCROSSJOIN([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN) ) ' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] è 0, OK Nota Il NON EMPTY non può essere usato 'COUNT( NON EMPTY([CORSO].[All Stato].[ITALIA].[MO].CHILDREN))' { [Measures].CONTEGGIO} ON COLUMNS WHERE [STUDENTE].[All Stato].[ITALIA].[MO] 19

20 20

21 CONVERGENZA IN PRESENZA DI ARCHI MULTIPLI STATO CITTA STUDENTE DOCENTE CORSO FACOLTA ESAME CFU VOTO (AVG) SOST REG NP Per convergenza su CITTA (su STATO) si intende che la città (lo stato) del docente e dello studente coinvolti in esame coincidono. Nel caso di arco multiplo, questo concetto di convergenza perde di significato e dovrebbe essere esteso: siccome ci sono più docenti che partecipano a esame, cosa si intende per convergenza? La coincidenza vale per un docente dell esame OPPURE per tutti i docenti dell esame? Supponiamo (come verificato sull esempio di istanza) che per CITTA ci sia solo condivisione : la città dello studente non è necessariamente la stessa città dei docenti; per STATO ci sia convergenza per tutti i docenti dell esame, ovvero lo stato dello studente è necessariamente la stesso stato di tutti i docenti; e analizziamo cosa accade con i pattern {CITTA_DOCENTE,CITTA_STUDENTE} e sub- pattern. {STATO_DOCENTE,STATO_STUDENTE} e sub- pattern 21

22 Ricordiamo quanto detto sui pattern in presenza di condivisione/convergenza Nel caso di condivisione, non ha senso considerare il pattern {CITTA} in quanto un esame non è associato univocamente ad un unica città (non ha senso considerare un pattern {CITTA} in quanto con la condivisione si rappresentano due citta) Si deve considerare {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE } ESAME FACOLTA STUDENTE CITTA Nel caso di convergenza, Non ha senso considerare {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE } ha senso considerare {CITTA} in quanto un esame è associato univocamente ad un unica città! ESAME STUDENTE CITTA FACOLTA 22

23 Consideriamo il precedente esempio senza Arco Multiplo Istanza del DBO (alcune tabelle / campi sono omessi) STATO CITTA STUDENTE DOCENTE CORSO FACOLTA ESAME CFU (C) VOTO (AVG) SOST REG Un evento primario è associato ad un unico evento secondario, ovvero Un esame è associato ad un unica coppia {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE } ; essendoci condivisione questa coppia può avere elementi diversi Un esame è associato ad un unica coppia {STATO_STUDENTE, STATO_DOCENTE } ; essendoci convergenza questa coppia non può avere elementi diversi, quindi in definitiva un evento primario è associato ad un unico stato, quindi i valori delle misure per i due pattern {STATO_STUDENTE } e { STATO_DOCENTE } coincidono ed ha senso pertanto considerare solo il pattern { STATO }. Per semplicità, si visualizzano i pattern per la sola misura SOST (esami sostenuti) {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE } e sub- pattern {STATO_STUDENTE, STATO_DOCENTE } e sub- pattern Si considera solo {STATO} 23

24 Ripetiamo gli stessi pattern ma in presenza di arco multiplo Istanza del DBO (alcune tabelle / campi sono omessi) STATO CITTA STUDENTE DOCENTE CORSO FACOLTA ESAME CFU VOTO (AVG) SOST REG NP Per semplicità di confronto, si considera la sola misura SOST (esami sostenuti), sia come misura pesata (SOST_P) che come misura d impatto (SOST_I) {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE } e sub- pattern {STATO_STUDENTE, STATO_DOCENTE } e sub- pattern L esempio mette in evidenza che anche supponendo uno convergenza su STATO (lo stato dello studente è necessariamente la stesso stato di tutti i docenti) in presenza di archi multipli i valori di una misura di impatto per i due pattern {STATO_STUDENTE } e { STATO_DOCENTE } non coincidono In {STATO_STUDENTE } : il valore ITALIA esprime che gli studenti italiani hanno sostenuto 2 esami In {STATO_DOCENTE} : il valore ITALIA esprime che i docenti italiani hanno fatto 3 esami. Si noti anche che nel caso di arco multiplo, un evento primario è associato a più eventi secondari, ovvero un esame del corso C2 è associato ad due eventi secondari dei pattern {CITTA_STUDENTE, CITTA_DOCENTE} e {STATO_STUDENTE, STATO_DOCENTE }. 24