Rappels( Requêtes(OLAP( Rappels( Requêtes(SIO/SID(
|
|
- Amandine Bélanger
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 RequêtesOLAP Rappels Aucoursprécédent,onavu Ladis9nc9onOLTP/OLAP Lemodèlemul9dimensionnel,etsonimplémenta9onen rela9onnelschémaenétoile/flocon) Lareprésenta9ondesfaitsetdesdimensionsàl aided uncube Unemesure=une valeurselonn dimensions,d'oùla no9ondehyper)cube dedonnées. Unfaitestuncube atomiqueàl intérieur d unplusgrandcube. RequêteOLAP: manipula9ondece cube. Rappels RequêtesSIO/SID DansunSIO: Requêtestransac9onnellescfcoursSGBD) Insert,update,delete,select Requêtesportantsurpeudetuples DansunSID: Requêtesanaly9ques insertparlots)etselect Manipula9onducubeetdesdimensionsavec leurshiérarchies:drilldown,slice,dice, 4
2 ExemplesderequêtesOLAP Naviga9ondansuncube «Nombredelivrespourenfantsvendusenjanvier, indépendammentdulieu» Naviga9onàtraversleshiérarchies «Montantdesventesparfamilledeproduits,par trimestreetrégion» Classement «Les10livreslesmieuxvendusen2013,par région» Manipula9onducube UnerequêteOLAPpermetdenaviguerdanslemodèlemul9 dimensionnel: Rotate):)Choisirlepivotd analyseenfaisanttournerlecube Applica9ond uncritèredesélec9on: Slice:sélec9onsurunedimension Dice):sélec9onsurplusieursdimensions) Naviga9ondansleshiérarchies: Roll)up:naviguerversunegranularitéplusgrossière Drill)down):versunegranularitéplusfinezoom) Modifica9ondunombrededimensions: Drill)out/split):ajouterdesdimensions Drill)in/merge):enleverdesdimensions Nous%ne%verrons%ici%que%des%opéra1on%portant%sur%1%cube,%il%existe%aussi%des% opéra1ons%perme9ant%de%faire%le%lien%entre%plusieurs%cubes.% 5 6 Rota9on Slice Changel orienta9ondimensionnelledel analyse.par exemple: produit 2009) 2010) 2011) Oeuf Viande temps lieu lieu 2009) 2010) 2011) IDF Nord temps produit Permetd extrairedesinforma9onsreprésentées paruncube,enfonc9ondestermesdéfinispour unedimension. Leparamètredel opérateursliceestuncritère desélec9onportantsurunedimension. Exemples: mois>2)andmois<=11)andmois<>4) Pays= DE andcode_postal=10179ici,dimension géographiqueavecplusieursniveaux) Nota9on:sliceF,D)sélec9ondes«tranches» quisa9sfontlaformulefsurladimensiond. 7 8
3 Sliceo Sliceannée=2011ouannée=2013,Temps) catégorie) Lieu ville) Dice Applica9ond unesélec9onsurplusieurs dimensions,doncpeutoêtrevucommela combinaisondeplusieursslices. Sliceproduitdes«tranches»ducubeini9al, Diceproduitdes«sousocubes» Temps année) 9 10 Diceo Rollup,Drilldown Sliceannée=2011orannée=2013,Temps) andslicefamille= médias,produit) andsliceville= Lille orville= Lyon,Lieu) catégorie) CD DVD Bluray Lille Lyon Lieu ville) Temps année) 11 Opéra9onmodifiantlagranularité: Forageverslehaut,roll)up):commeonva versunegranularitéplusgrossière,ilfaut u9liserdesfonc9onsd agréga9onpour calculerlesnouvellesmesuresapen9onaux mesuresnonaddi9vesousemiaddi9ves) Forageverslebas,drill)down):onob9entdes donnéesplusdétaillées,jusqu àlagranularité del entrepôt. 12
4 Rollup,Drilldown Rollup Rollup 09 Rollupdecatégorie/mois/ville)versfamille/trimestre/ville) 11 Dimension% Temps% Alim Fruits 10 Rollup Fruits Viande Viande Boeuf famille) 1S09 2S09 1S10 2S10 1S11 Fruits Viande Pomme catégorie) Drilldown Lieu ville) Lieu ville) CD DVD Bluray Viande Fruit Drilldown Médias Alim. Temps mois) T1T2 Temps trimestre) Dimension%Produit% Drilldowno Split/Merge Drilldowndefamille/trimestre/ville)verscatégorie/mois/ville) Lieu ville) Médias Alim. T1T2 Split: uncubeàndimensionsestcomplétépark dimensions. Onob9entdesdonnéesplusdétaillées,pasàcause duchangementdegranularitémaisparcequ on détailleenfonc9ondenouvellesdimensions catégorie) famille) Temps trimestre) Merge: Lieu ville) CD DVD Bluray Viande Fruit Temps mois) 15 Onsupprimedesdimensions Onob9entdesdonnéesmoinsdétaillées,parcequ ily amoinsdedimensionsmaispasdechangementde granularité) 16
5 Splitoexemple SplitdeladimensionTempspassagede1à2dimensions) Mergeoexemple MergedeladimensionTempspassagede2à1dimensions) catégorie) CD DVD Bluray Viande Fruit catégorie) CD DVD Bluray Viande Fruit T1 T2 T3 T4 Temps trimestre) catégorie) CD DVD Bluray Viande Fruit T1 T2 T3 T4 Temps trimestre) catégorie) CD DVD Bluray Viande Fruit Implémenta9ons SQLoOLAP Ilexisteprincipalement2approches ExtensiondulangageSQLSQLoOLAP),pouruncube stockédansunsgbdrela9onnel,souslaformede schémaenétoileouenflocon.onparledemodèle ROLAPouRela9onaloOLAP Expressionmul9dimensionnelleex:MDXde Microsov)s appliquantdirectementàunsgbd mul9dimensionnel.onparledemodèlemolap)ou Mul9dimensional OLAP Il%existe%aussi%un%modèle%hybride%entre%ces%2%solu1ons,% appelé%holap%pour%hybrid%e%olap% ExtensiondeSQL3SQL 99). Onu9liselesopérateursSQLclassiques: Jointurestablesdefaits/dimensions),sélec9ons, projec9ons,groupby, SQLestenrichiavecdenouveauxopérateurs: ClauseGroupby,avecCube,RollupetGroupingsets Fonc9ongrouping Expressionsanaly9ques: Fenêtreglissante Fonc9onsdeclassementRank,NTile 19 20
6 GroupBy Groupbyap 1,,ap n permetdepar99onnerlesdonnées enmepantdanslemêmegroupelestuplesquiontla mêmevaleurpourap 1, ap n ) Dansleselect,peuventfigurerap 1,,ap n etdesfonc9ons degroupecount,sum,avg,min,max)portantsur n importequelapribut. ClauseHavingpoursélec9onnerlesgroupes :onsupposeunegranularitéjour/produit) Select mois, annee, sumca) From Ventes V Join Temps T on V.TID = T.TID Join Produit P on V.PID = P.PID Where P.famille = Médias -> slice dimension Produit Group by mois, annee -> rollup sur la dimension temps SELECT fact1_id, fact2_id, COUNT*) AS num, SUMsales_value) AS sales_val FROM fact_tab GROUP BY fact1_id,fact2_id ORDER BY fact1_id,fact2_id; Fact1_id) Fact2_id) Num) Sales_val) Groupbyrollup Calculelesfonc9onssum,count, )àtousles niveauxd unehiérarchied unedimension, ainsiquelerésultatfinal. Groupbyrollupap 1,ap 2,ap 3 )définitdes groupementsparap 1,ap 2,ap 3 ),parap 1,ap 2 ), parap 1 )etpar). S ilyanapributsdanslegroupbyrollup,onaura doncn+1niveauxd agréga9on. SELECT fact1_id, fact2_id, SUMsales_value) AS sales_val FROM fact_tab GROUP BY ROLLUP fact1_id,fact2_id) ORDER BY fact1_id,fact2_id; 23 Fact1_id) Fact2_id) Sales_val) ) ) ) ) ) 24
7 Groupbycube Calculelesfonc9onssum,count, )pour touteslescombinaisonspossiblesde groupement Groupbycubeap 1,ap 2,ap 3 )définitdes groupementsparap 1,ap 2,ap 3 ),ap 1,ap 2 ),ap 2, ap 3 ),ap 1,ap 3 ),ap 1 ),ap 2 ),ap 3 )et). S ilyanapributsdanslegroupbycube,onaura donc2 n niveauxd agréga9on. SELECT fact1_id, fact2_id, SUMsales_value) AS sales_val FROM fact_tab GROUP BY CUBE fact1_id, fact2_id) ORDER BY fact1_id, fact2_id; 25 Fact1_id) Fact2_id) Sales_val) ) ) ) ) 1) ) 2) ) 3) ) 4) ) 5) ) ) 26 Groupbygroupingsets Permetdesgroupementsmul9ples :grouperparmois,region)etmois, produit) Legroupe)représentelarela9onen9ère Lerollupetlecubepeuventêtreécritsavec ungroupingsets. SELECT fact1_id, fact2_id, fact3_id, SUMsales_value) AS sales_val, FROM fact_tab GROUP BY GROUPING SETS fact1_id, fact2_id), fact1_id, fact3_id) ) ORDER BY fact1_id, fact2_id, fact3_id; 27 Fact1_id) Fact2_id) Fact3_id) Sales_val)
8 Groupements Onpeutu9liserdesensemblesd apributsdansles expressionsdegroupe: GROUP BY ROLLUP a, b), c) Ongroupeselona,b,c)a,b))pasa) GROUP BY CUBE a, b), c) Ongroupeselona,b,c)a,b)c))pasa,c)a)b,c)b) Onpeutconcaténerdesgroupementsenlesséparant pardes, cequirevientàgrouperselonleproduit cartésiendesdifférentsgroupements: GROUP BY GROUPING SETSa, b), GROUPING SETSc, d) Ongroupeselona,c)a,d)b,c)b,d) GROUP BY A, GROUPING SETS B),C), )) Équivalentà GROUPING SETS A,B),A,C),A)) Fonc9ongrouping Onveutdéterminerpour1apributde groupementsiuneligneestuntotal GROUPINGaP)renvoie1sionaune valeur«null»dueàungroupementpour cetapributdoncunsousototal) U9liséedansuneclauseHAVING,cepe fonc9onpermetdoncdechoisirletypede groupement Fonc9ongrouping_idOracle) SELECT fact1_id, fact2_id, SUMsales_value) AS sales_val, GROUPINGfact1_id) AS f1g, GROUPINGfact2_id) AS f2g FROM fact_tab GROUP BY CUBE fact1_id, fact2_id) HAVING GROUPINGfact1_id) = 1 OR GROUPINGfact2_id) = 1 ORDER BY GROUPINGfact1_id), GROUPINGfact2_id); Fact1_id) Fact2_id) Sales_val) f1g) f2g) Groupingfact1_id)renvoie1quandfact1_idvautnullsuiteaugroupement 31 GROUPING_IDrenvoieunnombrequipermet d iden9fierletypedegroupementdechaqueligne. GROUPINGportesuruneseulecolonne,pourtesterles différentscritèresdʼagréga9on,ilfautautantdecolonnes degroupingquedecolonnesderegroupement Lafonc9onGROUPING_IDsynthé9seenuneseulefonc9on lʼétatdʼagréga9onsurlesensemblesdecritères Parexemple: CUBEa,b) Niveau)de) groupement) Bit)vector) grouping)) a,b 00 0 a 01 1 b 10 2 total 11 3 Grouping_id) 32
9 Expressionsanaly9ques SyntaxeOracle: fonction expression) over [clause de partitionnement] [clause d'ordre [clause de fenêtrage]]) Laclause)de)parUUonnement:delaformePARTITION)BY) Elledéfinitundécoupagedesdonnéessuivantlesvaleursdescolonnesdu PARTITIONBY. Chaquevaleurdéfinitungroupelogiqueàl'intérieurduquelestappliquéela fonc9onanaly9que. La)clause)d'ordre):delaformeORDER)BY) )) Elleindiquecommentlesdonnéessonttriéesàl'intérieurdechaquepar99on. La)clause)de)fenêtrage)indiquel'ensembledeslignessurlequeldoitêtre appliquéelafonc9on. Cepeclausedéfinitunefenêtreglissante,i.e.unesuitedelignesautourde avant/après)lalignecourante. Siuneclausedefenêtrageestspécifiée,uneclaused'ordredoit obligatoirementl'êtreaussi. Lire%la%documenta1on%pour%la%syntaxe% % table COTATION isin varchar2 20), -- identifiant de la société dte date, -- date de cotation ouv number, -- premier cours de la journée max number, -- cours le plus haut de la journée min number, -- cours le plus bas de la journée clo number, -- dernier cours de la journée clôture) volume number, -- nb d'actions échangées ) -- isin, dte) clé primaire select isin, dte, avgclo) overpartition by isin order by dte rows 4 preceding) mma_5 from COTATION --> Moyenne des cours de clôture sur les 5 derniers jours, par société RANK,DENSE_RANK Fonc9onanaly9que,doncàu9liserdansune expressionanaly9que Rank)donnelerangd unenregistrementà l intérieurdesongroupecfclausedepar99on)en fonc9ondel ordredéfinicfclaused ordre) aveclafonc9onrank),sʼilya2tuplesquiontles mêmesvaleursetsontclassésderangn,letuple suivantestderangn+2.avecdense_rank)letuple suivantalerangn+1. TablePOPULATIONcountry,number) SELECT country, rank) OVER ORDER BY number DESC) AS n_rank FROM population Donnechaquepaysavecsonrangrang1pour lepluspeuplé). Lerésultatn estpastriéu9liseruneclause Orderbydansleselect)
10 NTILE Lafonc9onNTILEordonneleslignesenN paquetsdemêmetailleà1près),nétantun en9erpasséenparamètre. Laclauseorderbyestdoncobligatoire. NTILErenvoiepourchaquelignelenumérodu paquetauquelcepeligneappar9ent. SELECT last_name, salary, NTILE4) OVER ORDER BY salary DESC) AS quartile FROM employees WHERE department_id = 100; Commeilya6lignes,et6n estpasdivisiblepar4,lespaquets3 et4ont1lignedemoinsquelespaquets1et2. Last_name) salary) quarule) Greenberg Faviet Chen Urman Sciarra Popp
Entrepôt de données : Extensions du langage SQL (SQL-3/SQL-99) pour lʼolap (7.1)
Entrepôt de données : Extensions du langage SQL (SQL-3/SQL-99) pour lʼolap (7.1) Bernard ESPINASSE Professeur à Aix-Marseille Université (AMU) Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille Plan 1. Evolution
Plus en détailMagasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP)
Magasins et entrepôts de données (Datamart, data warehouse) Approche relationnelle pour l'analyse des données en ligne (ROLAP) Définition (G. Gardarin) Entrepôt : ensemble de données historisées variant
Plus en détailBases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle
Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle 1 Introduction et Description générale Les bases de données relationnelles sont très performantes pour les systèmes opérationnels (ou
Plus en détailOracle Décisionnel : Modèle OLAP et Vue matérialisée D BILEK
Oracle Décisionnel : Modèle OLAP et Vue matérialisée SOMMAIRE Introduction Le modèle en étoiles Requêtes OLAP Vue matérialisée Fonctions Roll up et Cube Application Introduction Data Warehouse Moteur OLAP
Plus en détailCOMMANDES SQL... 2 COMMANDES DE DEFINITION DE DONNEES... 2
SQL Sommaire : COMMANDES SQL... 2 COMMANDES DE DEFINITION DE DONNEES... 2 COMMANDES DE MANIPULATION DE DONNEES... 2 COMMANDES DE CONTROLE TRANSACTIONNEL... 2 COMMANDES DE REQUETE DE DONNEES... 2 COMMANDES
Plus en détailOLAP : Mondrian + Pentaho. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot
OLAP : Mondrian + Pentaho Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot Outils Open Source Mondrian : serveur OLAP JFreeReport : ou9l de «Repor9ng» KeHle
Plus en détailECR_DESCRIPTION CHAR(80), ECR_MONTANT NUMBER(10,2) NOT NULL, ECR_SENS CHAR(1) NOT NULL) ;
RÈGLES A SUIVRE POUR OPTIMISER LES REQUÊTES SQL Le but de ce rapport est d énumérer quelques règles pratiques à appliquer dans l élaboration des requêtes. Il permettra de comprendre pourquoi certaines
Plus en détailLes entrepôts de données
Les entrepôts de données Lydie Soler Janvier 2008 U.F.R. d informatique Document diffusé sous licence Creative Commons by-nc-nd (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/) 1 Plan Introduction
Plus en détailBases de Données OLAP
Bases de Données OLAP Hiver 2013/2014 Melanie Herschel melanie.herschel@lri.fr Université Paris Sud, LRI Chapitre 1 Introduction Détails administratifs Entrepôts de Données Perspective sur le semestre
Plus en détailFouille de Données : OLAP & Data Warehousing
Fouille de Données : OLAP & Data Warehousing Nicolas Pasquier Université de Nice Sophia-Antipolis Laboratoire I3S Chapitre 2. Data warehousing Définition : qu est-ce que le data warehousing? Entrepôt de
Plus en détailCours 4 : Agrégats et GROUP BY
Cours 4 : Agrégats et GROUP BY Agrégat Fonction qui effectue un calcul sur l ensemble des valeurs d un attribut pour un groupe de lignes Utilisation dans une clause SELECT ou dans une clause HAVING 3 types
Plus en détailLes Entrepôts de Données
Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations
Plus en détailPrésentation Windows Azure Hadoop Big Data - BI
Présentation Windows Azure Hadoop Big Data - BI Sommaire 1. Architecture Hadoop dans Windows Azure... 3 2. Requête Hive avec Hadoop dans Windows Azure... 4 3. Cas d études... 5 3.1 Vue : Administrateur...
Plus en détailLe langage SQL Rappels
Le langage SQL Rappels Description du thème : Présentation des principales notions nécessaires pour réaliser des requêtes SQL Mots-clés : Niveau : Bases de données relationnelles, Open Office, champs,
Plus en détailTD : Requêtes SQL (BDR.TD2-1) INSA 3IF 2008-2009
TD : Requêtes SQL (BDR.TD2-1) INSA 3IF 2008-2009 Loïc Maisonnasse 1 Objectif Ce TD a pour objectif de vous familiariser avec le langage de requêtes SQL. Et de vous apprendre à écrire des requêtes SQL pour
Plus en détailLes bases fondamentales du langage Transact SQL
Les bases fondamentales du langage Transact SQL Version 1.0 Grégory CASANOVA James RAVAILLE http://blogs.dotnet-france.com/jamesr 2 Les bases fondamentales du langage Transact SQL Sommaire 1 Introduction...
Plus en détailLes entrepôts de données et l analyse de données
LOG660 - Bases de données de haute performance Les entrepôts de données et l analyse de données Quelques définitions Entreposage de données (data warehousing): «La copie périodique et coordonnée de données
Plus en détailDevoir Data WareHouse
Université Paris XIII Institut Galilée Master 2-EID BENSI Ahmed CHARIFOU Evelyne Devoir Data WareHouse Optimisation, Transformation et Mise à jour utilisées par un ETL Mr R. NEFOUSSI Année 2007-2008 FICHE
Plus en détailLangage SQL : créer et interroger une base
Langage SQL : créer et interroger une base Dans ce chapitre, nous revenons sur les principales requêtes de création de table et d accès aux données. Nous verrons aussi quelques fonctions d agrégation (MAX,
Plus en détailEntrepôt de données et l Analyse en ligne. Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot
Entrepôt de données et l Analyse en ligne Maguelonne Teisseire Hugo Alatrista Salas hugo.alatrista- salas@teledetec9on.fr Flavien Bouillot Déroulement du cours 17 janvier : cours et TD 20 janvier : cours?
Plus en détailSQL Historique 1982 1986 1992
SQL Historique 1950-1960: gestion par simple fichier texte 1960: COBOL (début de notion de base de données) 1968: premier produit de sgbdr structuré (IBM -> IDMS) 1970-74: élaboration de l'outil d'analyse
Plus en détailOptimisation SQL. Quelques règles de bases
Optimisation SQL Quelques règles de bases Optimisation des ordres SQL Page 2 1. QUELQUES RÈGLES DE BASE POUR DES ORDRES SQL OPTIMISÉS...3 1.1 INTRODUCTION...3 1.2 L OPTIMISEUR ORACLE...3 1.3 OPTIMISEUR
Plus en détailPlan. Ce qu est le datawarehouse? Un modèle multidimensionnel. Architecture d un datawarehouse. Implémentation d un datawarehouse
Datawarehouse 1 Plan Ce qu est le datawarehouse? Un modèle multidimensionnel Architecture d un datawarehouse Implémentation d un datawarehouse Autres développements de la technologie data cube 2 Ce qu
Plus en détailETL Extract - Transform - Load
ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE - 2006-2007 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus
Plus en détailTP base de données SQLite. 1 Différents choix possibles et choix de SQLite : 2 Définir une base de donnée avec SQLite Manager
TP base de données SQLite 1 Différents choix possibles et choix de SQLite : La plupart des logiciels de gestion de base de données fonctionnent à l aide d un serveur. Ils demandent donc une installation
Plus en détailEcole Polytechnique de Louvain INGI 1271 - Fichiers et bases de données
Ecole Polytechnique de Louvain INGI 1271 - Fichiers et bases de données Rapport de projet " Gestion d'un aéroport " Groupe 13 DE GROOTE Charles LAMOULINE Laurent NUTTIN Vincent Q6-2009 TABLE DES MATIÈRES
Plus en détailNFA 008. Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013
NFA 008 Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013 1 NoSQL, c'est à dire? Les bases de données NoSQL restent des bases de données mais on met l'accent sur L'aspect NON-relationnel L'architecture distribuée
Plus en détailLes BASES de DONNEES dans WampServer
Les BASES de DONNEES dans WampServer 1 Définitions Générales Une base de données (BDD) permet d'enregistrer, de stocker, de ranger des données de façon organisée et hiérarchisée. SQL est le langage qui
Plus en détailMTI820 Entrepôts de données et intelligence d affaires. Les applica+ons de BI
MTI820 Entrepôts de données et intelligence d affaires Les applica+ons de BI Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 1 Le cycle de vie d un projet en BI Diagramme
Plus en détailFileMaker 13. Guide de référence SQL
FileMaker 13 Guide de référence SQL 2013 FileMaker, Inc. Tous droits réservés. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, Californie 95054 FileMaker et Bento sont des marques commerciales de
Plus en détailTP Bases de données réparties
page 1 TP Bases de données réparties requêtes réparties Version corrigée Auteur : Hubert Naacke, révision 5 mars 2003 Mots-clés: bases de données réparties, fragmentation, schéma de placement, lien, jointure
Plus en détailSybase Adaptive Server Enterprise 15
Sybase Adaptive Server Enterprise 15 Prêt pour Sybase Adaptive Server Enterprise 15? Novembre 2006 Documentation technique # 29 Introduction Cette présentation liste les fonctionnalités importantes de
Plus en détailSQL. Oracle. pour. 4 e édition. Christian Soutou Avec la participation d Olivier Teste
Christian Soutou Avec la participation d Olivier Teste SQL pour Oracle 4 e édition Groupe eyrolles, 2004, 2005, 2008, 2010, is BN : 978-2-212-12794-2 Partie III SQL avancé La table suivante organisée en
Plus en détailDatawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani
Datawarehouse: Cubes OLAP Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Table des matières 1 Data Warehouse 3 1.1 Introduction............................ 3 1.1.1 Définition......................... 3 1.1.2 Architecture........................
Plus en détailCompétences Business Objects - 2014
Compétences Business Objects - 2014 «Mars-Juin 2014. Réf : Version 1 Page 1 sur 34 Sommaire CONTEXTE DE LA REMISE A NIVEAU EN AUTOFORMATION... 3 1. MODELISATION... 4 1.1 DESCRIPTION FONCTIONNEL DE L'APPLICATION
Plus en détail1. LA GESTION DES BASES DE DONNEES RELATIONNELLES
Dossier G11 - Interroger une base de données La base de données Facturation contient tout un ensemble d'informations concernant la facturation de la SAFPB (société anonyme de fabrication de produits de
Plus en détail14/04/2014. un ensemble d'informations sur un sujet : exhaustif, non redondant, structuré, persistant. Gaëlle PERRIN SID2 Grenoble.
Gaëlle PERRIN SID2 Grenoble Le 10/04/2014 Base de Données (BD) : une grande quantité de données, centralisées ou non, servant pour les besoins d'une ou plusieurs applications, interrogeables et modifiables
Plus en détailEvry - M2 MIAGE Entrepôts de Données
Evry - M2 MIAGE Entrepôts de Données Modélisation décisionnelle D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 1 Plan Construction de l entrepôt : les faits et les dimensions Préparation de l analyse : Les agrégats
Plus en détailOlivier Mondet http://unidentified-one.net
T-GSI Ch.4 Le Langage SQL LDD, LCD Cet exercice guidé reprend le plan suivis lors de l intervention de formation faite pour l académie de Versailles. L objectif principal visait en la présentation du langage
Plus en détailL informatique des entrepôts de données
L informatique des entrepôts de données Daniel Lemire SEMAINE 10 Introduction à MDX 10.1. Présentation de la semaine Tout comme le modèle relationnel utilise SQL comme langage, le modèle OLAP utilise le
Plus en détailBases de données. Yamine AIT AMEUR. INPT-ENSEEIHT DIMA 2 Rue Charles Camichel 31071 Toulouse Cedex 7
Bases de données Yamine AIT AMEUR INPT-ENSEEIHT DIMA 2 Rue Charles Camichel 31071 Toulouse Cedex 7 Première partie Introduction 1 Généralités et notions de base Première partie Introduction 1 Généralités
Plus en détailLangage SQL (1) 4 septembre 2007. IUT Orléans. Introduction Le langage SQL : données Le langage SQL : requêtes
Langage SQL (1) Sébastien Limet Denys Duchier IUT Orléans 4 septembre 2007 Notions de base qu est-ce qu une base de données? SGBD différents type de bases de données quelques systèmes existants Définition
Plus en détailBases de données relationnelles
Bases de données relationnelles Système de Gestion de Bases de Données Une base de données est un ensemble de données mémorisé par un ordinateur, organisé selon un modèle et accessible à de nombreuses
Plus en détailLes Triggers SQL. Didier DONSEZ. Université de Valenciennes Institut des Sciences et Techniques de Valenciennes donsez@univ-valenciennes.
Les Triggers SQL Didier DONSEZ Université de Valenciennes Institut des Sciences et Techniques de Valenciennes donsez@univ-valenciennes.fr 1 Sommaire Motivations Trigger Ordre Trigger Ligne Condition Trigger
Plus en détailPerformances. Gestion des serveurs (2/2) Clustering. Grid Computing
Présentation d Oracle 10g Chapitre VII Présentation d ORACLE 10g 7.1 Nouvelles fonctionnalités 7.2 Architecture d Oracle 10g 7.3 Outils annexes 7.4 Conclusions 7.1 Nouvelles fonctionnalités Gestion des
Plus en détailQuelques aspects du Relationnel-Objet du SGBD Oracle
Département informatique de l IUT (de l université) de Bordeaux Cours de Bases de Données : présentation partielle d un SGBD RO 12 août 2015 Olivier Guibert Quelques aspects du Relationnel-Objet du SGBD
Plus en détail1 Introduction et installation
TP d introduction aux bases de données 1 TP d introduction aux bases de données Le but de ce TP est d apprendre à manipuler des bases de données. Dans le cadre du programme d informatique pour tous, on
Plus en détailCours SQL. Base du langage SQL et des bases de données
Cours SQL Base du langage SQL et des bases de données Auteur Tony Archambeau Site web http://sql.sh Date 24 mai 2014 Licence Mis à disposition selon les termes de la licence Creative Commons Attribution
Plus en détailBases de Données Avancées
1/62 Bases de Données Avancées Introduction & Rappel Conception et Modélisation Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR
Plus en détailDans une année, il y a 12 mois. Dans une année, il y a 52 semaines. Dans une année, il y a 4 trimestres. Dans une année, il y a 365 jours.
Dans un siècle, il y a 100 ans. Dans une année, il y a 12 mois. Dans une année, il y a 52 semaines. Dans une année, il y a 4 trimestres. Dans une année, il y a 365 jours. Dans un trimestre, il y a 3 mois.
Plus en détailSQL sous SqlServer OLIVIER D. DEHECQ Olivier http://www.entraide-info.fr 0
2013 SQL sous SqlServer OLIVIER D. DEHECQ Olivier http://www.entraide-info.fr 0 Table des matières Signalétique... 2 1 Les bases du SQL... 3 2 SQL server... 6 2 Références des exercices...21 DEHECQ Olivier
Plus en détail16H Cours / 18H TD / 20H TP
INTRODUCTION AUX BASES DE DONNEES 16H Cours / 18H TD / 20H TP 1. INTRODUCTION Des Fichiers aux Bases de Données 2. SYSTEME DE GESTION DE BASE DE DONNEES 2.1. INTRODUCTION AUX SYSTEMES DE GESTION DE BASES
Plus en détailLe Langage SQL version Oracle
Université de Manouba École Supérieure d Économie Numérique Département des Technologies des Systèmes d Information Le Langage SQL version Oracle Document version 1.1 Mohamed Anis BACH TOBJI anis.bach@isg.rnu.tn
Plus en détailExploiter les statistiques d utilisation de SQL Server 2008 R2 Reporting Services
Exploiter les statistiques d utilisation de SQL Server 2008 R2 Reporting Services Nous verrons dans cet article comment exploiter simplement les données de Log de SQL Server 2008 R2 Reporting Services
Plus en détailIntroduction aux Bases de Données 2004/2005
Introduction aux Bases de Données 2004/2005 Chapitre 6: Le langage SQL Ecole Nationale Supérieur de Physique de Strasbourg Christian Wolf christian.wolf@ensps.u-strasbg.fr 6.1 Stockage physique Film numfil
Plus en détailSystèmes de Gestion de Bases de Données
Systèmes de Gestion de Bases de Données Luiz Angelo STEFFENEL DUT Informatique 2ème année IUT Nancy Charlemagne Vues Vue : une table virtuelle de la base de données dont le contenu est défini par une requête
Plus en détailTD n 10 : Ma première Base de Données
TD n 10 : Ma première Base de Données 4 heures Rédigé par Pascal Delahaye 11 mars 2015 Le but de ce TD est de découvrirles principales fonctions d OpenOffice Base, le systèmede gestion de bases de données
Plus en détailLa place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision
Géomatique décisionnelle La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision - Arnaud Van De Casteele Mines ParisTech - CRC Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr Les rencontres
Plus en détailDurée : 4 heures Le sujet se présente sous la forme de deux dossiers indépendants
ÉPREUVE E5 : ANALYSE DE GESTION ET ORGANISATION DU SYSTÈME D INFORMATION Durée : 4 heures Le sujet se présente sous la forme de deux dossiers indépendants Page de garde... p 1 Présentation de l entreprise...
Plus en détailBig Data On Line Analytics
Fdil Fadila Bentayeb Lb Laboratoire ERIC Lyon 2 Big Data On Line Analytics ASD 2014 Hammamet Tunisie 1 Sommaire Sommaire Informatique décisionnelle (BI Business Intelligence) Big Data Big Data analytics
Plus en détailBTS/CGO P10 SYSTEME INFORMATION Année 2012-2013
BTS/CGO P10 SYSTEME INFORMATION Année 2012-2013 TS2 CGO 7 mars 2013 2 heures Aucun document autorisé Calculatrice autorisée Nota : Il vous est demandé d apporter un soin particulier à la présentation de
Plus en détailSQL Server 2000, Analysis Services et DTS
SQL Server 2000, Analysis Services et DTS Cyril Gruau 4 mars 2004 Résumé Ce support de cours regroupe quelques notions concernant la l implémentation et le développement de bases de données avec le langage
Plus en détailUrbanisation des SI-NFE107
OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle
Plus en détailINSTITUT NATIONAL DES TELECOMMUNICATIONS CONTROLE DES CONNAISSANCES. 2. Les questions sont indépendantes les unes des autres.
INSTITUT NATIONAL DES TELECOMMUNICATIONS CONTROLE DES CONNAISSANCES Durée : 1h30 Date : 17/05/2006 Coordonnateurs : Amel Bouzeghoub et Bruno Defude Documents autorisés : ceux distribués en cours Avertissements
Plus en détailLe Langage De Description De Données(LDD)
Base de données Le Langage De Description De Données(LDD) Créer des tables Décrire les différents types de données utilisables pour les définitions de colonne Modifier la définition des tables Supprimer,
Plus en détailBases de données cours 4 Construction de requêtes en SQL. Catalin Dima
Bases de données cours 4 Construction de requêtes en SQL Catalin Dima Requêtes SQL et langage naturel Énoncés en langage naturel. Traduction en SQL? Correspondance entre syntagmes/phrases et opérations
Plus en détail2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining
2-1 2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining 2-2 Création et consultation des cubes en mode client-serveur Serveur OLAP Clients OLAP Clients OLAP 2-3 Intérêt Systèmes serveurs et clients Fonctionnalité
Plus en détailTP Contraintes - Triggers
TP Contraintes - Triggers 1. Préambule Oracle est accessible sur le serveur Venus et vous êtes autorisés à accéder à une instance licence. Vous utiliserez l interface d accés SQL*Plus qui permet l exécution
Plus en détailAdministration de Bases de Données : Optimisation
Administration de Bases de Données : Optimisation FIP 2 année Exercices CNAM Paris Nicolas.Travers(at) cnam.fr Table des matières 1 Stockagedans unsgbd 3 1.1 Stockage.............................................
Plus en détailCREATION WEB DYNAMIQUE
CREATION WEB DYNAMIQUE IV ) MySQL IV-1 ) Introduction MYSQL dérive directement de SQL (Structured Query Language) qui est un langage de requêtes vers les bases de données relationnelles. Le serveur de
Plus en détailIntroduction à la modélisation dimensionnelle
Introduction à la modélisation dimensionnelle Data warehouse http://dwh.crzt.fr Paternité - Partage des Conditions Initiales à l'identique : http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/fr/ 11 février
Plus en détailJean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid
e siècle! Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid http://liris.cnrs.fr/~jboulica http://liris.cnrs.fr/mohand-said.hacid Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205
Plus en détailCours 3. Développement d une application BD. DBA - Maîtrise ASR - Université Evry
Cours 3 Développement d une application BD 1 Plan du cours Gestion de la sécurité des données Optimisation des schémas de bases via la dénormalisation Utilisation de vues Placement du code applicatif dans
Plus en détailSQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...)
Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 15 2. Pré-requis 15 3. Objectifs du livre 16 4. Notations 17 Introduction à la Business Intelligence 1. Du transactionnel au décisionnel 19 2. Business Intelligence
Plus en détailNF26 Data warehouse et Outils Décisionnels Printemps 2010
NF26 Data warehouse et Outils Décisionnels Printemps 2010 Rapport Modélisation Datamart VU Xuan Truong LAURENS Francis Analyse des données Avant de proposer un modèle dimensionnel, une analyse exhaustive
Plus en détailBases de Données relationnelles et leurs systèmes de Gestion
III.1- Définition de schémas Bases de Données relationnelles et leurs systèmes de Gestion RAPPELS Contraintes d intégrité sous Oracle Notion de vue Typage des attributs Contrainte d intégrité Intra-relation
Plus en détailCorrigés détaillés des exercices
Corrigés détaillés des exercices Diagramme des tables objet La figure suivante vous aidera dans la compréhension des manipulations des objets de la base. Client_type Client num nom adresse {telephone_vry}
Plus en détailENTREPÔTS DE DONNEES ARCHITECTURE ET FONCTIONNALITES. Besoin d'intégration de données. Sommaire
Sommaire ENTREPÔTS DE DONNEES ARCHITECTURE ET FONCTIONNALITES Mokrane Bouzeghoub http://www.prism.uvsq.fr Notions de SI opérationnel et de SI décisionnel Architecture d un entrepôt de données Différents
Plus en détailUMANIS. Actions UMANIS(code ISIN FR0010949388 /mnémo UMS)
CORPORATE EVENT NOTICE: Offre publique de rachat PLACE: Paris AVIS N : PAR_20131212_09018_EUR DATE: 12/12/2013 MARCHE: EURONEXT PARIS Le 12/12/2013, l'autorité des marchés financiers (l'"amf") a fait connaître
Plus en détailGAILLARD (COMPAGNIE FRANCAISE DES ETABLISSEMENTS GAILLARD) Place Paris Date 20/12/2006 Avis PAR_20061220_5700_EUR Marché Eurolist by Euronext
Euronext Notice CORPORATE EVENT NOTICE >> Offre publique d'achat simplifiée GAILLARD (COMPAGNIE FRANCAISE DES ETABLISSEMENTS GAILLARD) Place Paris Date 20/12/2006 Avis PAR_20061220_5700_EUR Marché Eurolist
Plus en détailSQL Serveur 2012+ Programme de formation. France Belgique Suisse - Canada. Formez vos salariés pour optimiser la productivité de votre entreprise
SQL Serveur 2012+ Programme de formation France Belgique Suisse - Canada Microsoft Partner Formez vos salariés pour optimiser la productivité de votre entreprise Dernière mise à jour le : Avril 2014 Des
Plus en détailPlan. Bases de Données. Sources des transparents. Bases de SQL. L3 Info. Chapitre 4 : SQL LDD Le langage de manipulation de données : LMD
Plan Bases de Données L3 Info Céline Rouveirol 2010-2011 Bases de Données 1 / 77 Sources des transparents Bases de Données 2 / 77 Bases de SQL - M.P. Dorville/F. Goasdoué, LRI, Université Paris Sud - V.
Plus en détailLe langage SQL pour Oracle - partie 1 : SQL comme LDD
Le langage SQL pour Oracle - partie 1 : SQL comme LDD 1 SQL : Introduction SQL : Structured Query Langage langage de gestion de bases de donn ees relationnelles pour Définir les données (LDD) interroger
Plus en détailEntrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016
Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Contexte et problématique Le processus de prise de décision L entrepôt de données Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques
Plus en détailA QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES?
BASE DE DONNÉES OBJET Virginie Sans virginie.sans@irisa.fr A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES? Stockage des informations : sur un support informatique pendant une longue période de taille importante accès
Plus en détailLES ENTREPOTS DE DONNEES
Module B4 : Projet des Systèmes d information Lille, le 25 mars 2002 LES ENTREPOTS DE DONNEES Problématique : Pour capitaliser ses informations, une entreprise doit-elle commencer par mettre en œuvre des
Plus en détailCours Bases de données 2ème année IUT
Cours Bases de données 2ème année IUT Cours Bilan : Des vues à PL/SQL corrigé Anne Vilnat http://www.limsi.fr/individu/anne/cours Plan 1 Cas exemple 2 Les tables... 3 Vues et index 4 Privilèges 5 Fonctions
Plus en détailMultiple issuers. La cotation des actions ROBECO ci-dessous est suspendue sur EURONEXT PARIS dans les conditions suivantes :
CORPORATE EVENT NOTICE: Suspension de cotation Multiple issuers PLACE: Paris AVIS N : PAR_20141002_07393_EUR DATE: 02/10/2014 MARCHE: EURONEXT PARIS La cotation des fonds mentionnés ci-dessous sera suspendue
Plus en détailFiche produit ifinance v4
Fiche produit ifinance v4 2005-2015, Synium Software GmbH Traduction française 2003-2015, SARL Mac V.F. Philippe Bonnaure http://www.macvf.fr support@macvf.fr Version 4 du 25/06/2015 Identification du
Plus en détailDurée : 4 heures coefficient : 4 Le sujet se présente sous la forme de deux dossiers indépendants
ÉPREUVE E5 : ANALYSE DE GESTION ET ORGANISATION DU SYSTÈME D INFORMATION Durée : 4 heures coefficient : 4 Le sujet se présente sous la forme de deux dossiers indépendants Page de garde... p 1 Présentation
Plus en détailINTRODUCTION AU DATA MINING
INTRODUCTION AU DATA MINING 6 séances de 3 heures mai-juin 2006 EPF - 4 ème année - Option Ingénierie d Affaires et de Projets Bertrand LIAUDET TP DE DATA MINING Le TP et le projet consisteront à mettre
Plus en détailLa présente publication est protégée par les droits d auteur. Tous droits réservés.
Editeur (Medieninhaber/Verleger) : Markus Winand Maderspergerstasse 1-3/9/11 1160 Wien AUSTRIA Copyright 2013 Markus Winand La présente publication est protégée par les droits d auteur.
Plus en détailL'Offre sera ouverte pendant 18 jours de bourse, à un prix par action de 152,30 EUR. BPCE International et Outre-Mer
CORPORATE EVENT NOTICE: Offre publique d'achat simplifiée REUNION(BANQUE DE LA) PLACE: Paris AVIS N : PAR_20150402_02663_EUR DATE: 02/04/2015 MARCHE: EURONEXT PARIS Le 02/04/2015, l'autorité des marchés
Plus en détailLa gestion de la performance de l entreprise avec Cognos sur System z Guy Delaporte Spécialiste Information Management
La gestion de la performance de l entreprise avec Cognos sur System z Guy Delaporte Spécialiste Information Management 2009 IBM Corporation AGENDA Introduction : Tendances Architecture COGNOS 8 BI pour
Plus en détailAuto-évaluation Oracle: cours de base
Auto-évaluation Oracle: cours de base Document: F0475Test.fm 14/01/2008 ABIS Training & Consulting P.O. Box 220 B-3000 Leuven Belgium TRAINING & CONSULTING INTRODUCTION AUTO-ÉVALUATION ORACLE: COURS DE
Plus en détailPlan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation
Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions
Plus en détailSQL Server 2000. Cyril Gruau. 11 février 2003
SQL Server 2000 Cyril Gruau 11 février 2003 Résumé Ce support de cours regroupe quelques notions concernant la l implémentation et le développement de bases de données avec le langage SQL, une présentation
Plus en détailMySQL / SQL EXEMPLES
MySQL_exemples_janv04_mpT EXEMPLES 1 MySQL / SQL EXEMPLES Typologie du langage Il est possible d'inclure des requêtes SQL dans un programme écrit dans un autre langage (en langage C par exemple), ainsi
Plus en détail