Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

1 Speichern und Lesen von Daten im Data Warehouse Stern-Schema Daten-Würfel Anfragen Optimierung des Zugriffs.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "1 Speichern und Lesen von Daten im Data Warehouse Stern-Schema Daten-Würfel Anfragen Optimierung des Zugriffs."—  Präsentation transkript:

1 1 Speichern und Lesen von Daten im Data Warehouse Stern-Schema Daten-Würfel Anfragen Optimierung des Zugriffs

2 Data Warehouses2 Das Stern-Schema: Handelsunternehmen Verkäufe Zeit Verkäufer Produkte Kunden Filialen Faktentabelle Dimensionstabellen

3 Data Warehouses3 Das Stern-Schema

4 Data Warehouses4 Stern-Schema bei Data Warehouse- Anwendungen Eine sehr große Faktentabelle Alle Verkäufe der letzten drei Jahre Alle Telefonate des letzten Jahres Alle Flugreservierungen der letzten fünf Jahre normalisiert Mehrere Dimensionstabellen Zeit Filialen Kunden Produkt Oft nicht normalisiert

5 Data Warehouses5 Das Stern-Schema: Krankenversicherung Behandlungen Zeit Krankheiten ÄrztePatienten Krankenhäuser

6 Data Warehouses6 Stern-Schema Verkäufe VerkDatumFilialeProduktAnzahlKundeVerkäufer 25-Jul-00Passau Filialen FilialenKennungLandBezirk... PassauDBayern... Kunden KundenNrNamewieAlt Kemper43... Verkäufer VerkäuferNrNameFachgebietManagerwieAlt HandymanElektronik Faktentabelle (SEHR groß) Dimensionstabellen (relativ klein)

7 Data Warehouses7 Stern-Schema (contd) Zeit DatumTagMonatJahrQuartalKWWochentagSaison 25-Jul DienstagHochsommer Dec DienstagWeihnachten... Produkte ProduktNrProdukttypProduktgruppeProdukthauptgruppeHersteller HandyMobiltelekomTelekomSiemens

8 Data Warehouses8 Nicht-normalisierte Dimensionstabellen: effizientere Anfrageauswertung Zeit DatumTagMonatJahrQuartalKWWochentagSaison 25-Jul DienstagHochsommer Dec DienstagWeihnachten... Produkte ProduktNrProdukttypProduktgruppeProdukthauptgruppeHersteller HandyMobiltelekomTelekomSiemens Datum Monat Quartal ProduktNr Produkttyp Produktgruppe Produkthauptgruppe

9 Data Warehouses9 Normalisierung führt zum Schneeflocken-Schema Verkäufe Zeit Verkäufer Produkte Kunden Filialen Quartale KWs Produkttypen Produktgruppen Produkthaupt- gruppen

10 Data Warehouses10 Galaxy- Schema mehrere Faktentabellen, verknüpft mit denselben Dimensionstabellen

11 Data Warehouses11 Anfragen im Sternschema select sum(v.Anzahl), p.Hersteller from Verkäufe v, Filialen f, Produkte p, Zeit z, Kunden k where z.Saison = 'Weihnachten' and z.Jahr = 2001 and k.wieAlt < 30 and p.Produkttyp = 'Handy' and f.Bezirk = 'Bayern' and v.VerkDatum = z.Datum and v.Produkt = p.ProduktNr and v.Filiale = f.FilialenKennung and v.Kunde = k.KundenNr group by p.Hersteller; Einschränkung der Dimensionen Join-Prädikate

12 Data Warehouses12 Algebra-Ausdruck Verkäufe...(Filialen)...(Zeit)...(Kunden)...(Produkte) A A A A

13 Data Warehouses13 Roll-up/Drill-down-Anfragen select Jahr, Hersteller, sum(Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p, Zeit z where v.Produkt = p.ProduktNr and v.VerkDatum = z.Datum and p.Produkttyp = 'Handy' group by p.Hersteller, z.Jahr; select Jahr, sum(Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p, Zeit z where v.Produkt = p.ProduktNr and v.VerkDatum = z.Datum and p.Produkttyp = 'Handy' group by z.Jahr; Roll-up Drill-down

14 Data Warehouses14 Ultimative Verdichtung select sum(Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy';

15 Data Warehouses15

16 Data Warehouses16 Roll-up Drill- Down

17 Data Warehouses17 Flexible Auswertungsmethoden: slice and dice

18 Data Warehouses18 Materialisierung von Aggregaten insert into Handy2DCube ( select p.Hersteller, z.Jahr, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p, Zeit z where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy' and v.VerkDatum = z.Datum group by z.Jahr, p.Hersteller ) union ( select p.Hersteller, to_number(null), sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy' group by p.Hersteller ) union ( select null, z.Jahr, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p, Zeit z where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy' and v.VerkDatum = z.Datum group by z.Jahr ) union ( select null, to_number(null), sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy' );

19 Data Warehouses19 Relationale Struktur der Datenwürfel

20 Data Warehouses20 Würfeldarstellung

21 Data Warehouses21 Der cube-Operator select p.Hersteller, z.Jahr, f.Land, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Produkte p, Zeit z, Filialen f where v.Produkt = p.ProduktNr and p.Produkttyp = 'Handy' and v.VerkDatum = z.Datum and v.Filiale = f.Filialenkennung group by cube (z.Jahr, p.Hersteller, f.Land);

22 Data Warehouses22 Wiederverwendung von Teil-Aggregaten insert into VerkäufeProduktFilialeJahr ( select v.Produkt, v.Filiale, z.Jahr, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Zeit z where v.VerkDatum = z.Datum group by v.Produkt, v.Filiale, z.Jahr ); select v.Produkt, v.Filiale, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v group by v.Produkt, v.Filiale

23 Data Warehouses23 Wiederverwendung von Teil-Aggregaten select v.Produkt, v.Filiale, sum(v.Anzahl) from VerkäufeProduktFilialeJahr v group by v.Produkt, v.Filiale select v.Produkt, z.Jahr, sum(v.Anzahl) from Verkäufe v, Zeit z where v.VerkDatum = z.Datum group by v.Produkt, z.Jahr

24 Data Warehouses24 Die Materialisierungs-Hierarchie Teilaggregate T sind für eine Aggregation A wiederverwendbar wenn es einen gerichteten Pfad von T nach A gibt Also T A Man nennt diese Materialisierungshierarchie auch einen Verband (Engl. Lattice)

25 Data Warehouses25 Die Zeit-Hierarchie

26 Data Warehouses26 Bitmap-Indexe Optimierung durch Komprimierung der Bitmaps Ausnutzung der dünnen Besetzung Runlength-compression Grundidee: speichere jeweils die Länge der Nullfolgen zwischen zwei Einsen Mehrmodus-Komprimierung: bei langen Null/Einsfolgen speichere deren Länge Sonst speichere das Bitmuster

27 Data Warehouses27 Beispiel-Anfrage und Auswertung

28 Data Warehouses28 Bitmap-Operationen

29 Data Warehouses29 Bitmap-Join-Index

30 Data Warehouses30 B-Baum TID-V (i,II)(ii,I)(iii,II)(iv,II)(v,I)(vi,II)... B-Baum TID-K (I,i)(I,v)(II,i)(II,iii)(II,iv)(II,vi)...

31 Data Warehouses31 B-Baum TID-V (i,II)(ii,I)(iii,II)(iv,II)(v,I)(vi,II)... Select k.* From Verkäufe v, Kunden k Where v.ProduktID = 5 And v.KundenNr = k.KundenNr 5 5

32 Data Warehouses32 Select v.* From Verkäufe v, Kunden k Where k.KundenNr = 4711 and v.KundenNr = k.KundenNr B-Baum TID-K (I,i)(I,v)(II,i)(II,iii)(II,iv)(II,vi)...

33 Data Warehouses33

34 Data Warehouses34 Beispielanfrage auf dem Sternschema: Stern-Verbund -- Star Join select sum(v.Anzahl), p.Hersteller from Verkäufe v, Filialen f, Produkte p, Zeit z, Kunden k where z.Saison = 'Weihnachten' and z.Jahr = 2001 and k.wieAlt < 30 and p.Produkttyp = 'Handy' and f.Bezirk = 'Bayern' and v.VerkDatum = z.Datum and v.Produkt = p.ProduktNr and v.Filiale = f.FilialenKennung and v.Kunde = k.KundenNr group by p.Hersteller; Einschränkung der Dimensionen Join-Prädikate

35 Data Warehouses35 Illustration des Star Join

36 Data Warehouses36 Bitmap-Indexe für die Dimensions- Selektion

37 Data Warehouses37 Ausnutzung der Bitmap-Join-Indexe

38 Data Warehouses38 Weitere Decision-Support Anfrage- Typen Top N-Anfragen Ich will nur die N besten Treffer erhalten und nicht alle 5 Millionen Muss bei der Anfrageoptimierung berücksichtigt werden Online Aggregation Man berechnet das Ergebnis approximativ Je länger die Anfrage läuft, desto genauer wird das Ergebnis

39 Data Warehouses39 Top N-Anfragen Select A.* From Angestellte A, Abteilungen abt Where A.Abteilung = abt.AbteilungsNr and abt.Ort = Hannover Order by A.Gehalt desc Stop after 20

40 Data Warehouses40 Online-Aggregation Select abt.Ort, avg(A.Gehalt) From Angestellte A, Abteilungen abt Where A.Abteilung = abt.AbteilungsNr Group by abt.Ort


Herunterladen ppt "1 Speichern und Lesen von Daten im Data Warehouse Stern-Schema Daten-Würfel Anfragen Optimierung des Zugriffs."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen