Evry - M2 MIAGE Entrepôts de Données

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1 Evry - M2 MIAGE Entrepôts de Données Modélisation décisionnelle D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 1

2 Plan Construction de l entrepôt : les faits et les dimensions Préparation de l analyse : Les agrégats les rapports et les cubes Optimisation Exemple d analyse Transport D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 2

3 Faits et dimensions Une méthode de modélisation faits/dimensions part du processus métier analysé vers l analyse : 1. Identification du processus métier analysé 2. Établissement du niveau de granularité de l analyse 3. Établissement des dimensions qui s appliquent à chaque ligne de fait 4. Identification des caractéristiques numériques qui s appliquent à chaque ligne de fait Cette méthode demande une vision complète et décrite du processus métier et de son implémentation. Elle permet de construire le tableau qui croise les processus métier (et les différentes étapes des processus métier) et les dimensions : Processus\ Dimension Date Entrepôt Produit Magasin Promotion Vente au détail X X X X Stock entrepôt X X X Commande X X X D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 3

4 Faits et dimensions Deux type d informations caractérisent les faits : Des mesures numériques propre à chaque instance de faits (quantité, prix, ) Des dimensions caractéristiques plus ou moins complexes (fournisseur, produit, ) Les mesures numériques propres à chaque fait sont l objet de calculs d analyse (montant global, moyenne globale, ) et les dimensions constituent des facteurs de sélection des faits étudiés (produits de telle ou telle marque, ). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 4

5 Faits et dimensions À partir de l entrepôt de données intégrant l ensemble des faits et dimensions constitutif des processus métier, une analyse doit être réalisée pour identifier les éléments nécessaires aux analystes (pour construire les datamarts, agrégats et autres cubes). Méthode d identification du modèle décisionnel à partir de l analyse cible : Que voulez vous analyser? Faits Quels sont vos critères d'analyse? Dimensions Jusqu'à quel niveau de détail voulez vous aller? Mesures dans les faits Attributs des dimensions La modélisation sera réalisée à l aide d un tableau par «fait» : Chaque colonne désigne une dimension Chaque éléments de chaque colonne désigne les caractéristiques des dimensions Dans la première colonne sont placées les caractéristiques intégrées à la table de faits (mesures, facteurs). FaitX : Attribut1, Attribut2, Dimension 1 Dimension 2 Dimension 3 Attribut1 Dim 1 Attribut 1 Dim 2 Attribut 1 Dim 3 Attribut 2 Dim 1 Attribut 2 Dim 2 Attribut 2 Dim 3 D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 5

6 Faits et dimensions Exemple : Le département en charge des approvisionnement des magasins souhaite faire une étude sur la fidélité des clients en période de vacances pour les produits à forte valeur ajoutée. Les analystes souhaiteraient en particulier identifier les déplacements de population d une région vers une autre pour pouvoir mieux approvisionner les magasin des produits consommés par les clients pendant leurs vacances. Date Client Magasin Produit Localisation du client Localisation du magasin Date Id client Id magasin Désignation Code postal Code postal Libelle mois Libelle année Nom Ville Ville Taille Région Région Pays Pays Fait de vente : quantité, prix unitaire D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 6

7 Schéma en étoile D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 7

8 les faits Quelques règles [conseils] sur les faits [Kimball] Une ligne [un enregistrement] dans une table de faits correspond à une mesure. Une mesure est une ligne [un enregistrement] dans une table de faits. Les caractéristiques les plus utiles d une table de faits sont numériques et additives. Toutes les caractéristiques dans une table de faits doivent être de même granularité. Dans les modèles dimensionnels, les tables de faits expriment des relations de plusieurs à plusieurs entre les dimensions. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 8

9 «ce qui est fait des faits» Les calculs réalisés dans les EDD sont des calculs d agrégation : pour un ensemble de faits partageant des caractéristiques communes, on va réaliser des opérations d agrégation sur des caractéristiques numériques des faits («ce qui est analysé»). Exemple de fonctions d agrégations sur les caractéristiques numériques : Somme : par exemple, la quantité totale vendue, Min, max : plus petite / grande quantité Moyenne : quantité moyenne Numération : Nombre de ventes effectuées par catégorie de produit Nombre de valeurs différentes : nombre de prix pour la vente d un produit D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 9

10 caractéristiques des faits Exemple de tables de faits pour les ventes : Le positionnement de caractéristiques numériques unitaires dans la table de fait est essentielle pour la performance des calcul réalisés au cours des analyses : cela évite les jointures sur les éléments à la base du calcul réalisé. Les questions induites sont alors : Quelles mesures unitaires intégrer? Quel niveau de normalisation doit-on appliquer? D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 10

11 caractéristiques des faits Mesures à intégrer : Toutes les mesures qui seront nécessaires aux analyses (agrégations) réalisées. Niveau de normalisation : La question se pose lorsque des mesures caractérisant un fait sont de nature fonctionnelle proche (différents types de quantités, de prix, ) sont présents dans la table de fait. Cette normalisation ne doit, généralement, pas être mise en œuvre car elle aura comme effet : La multiplication du nombre de fait, La réalisation de jointure lors des calculs Attention à bien distinguer l usage d une caractéristiques comme élément d analyse («ce qui est analysé») par rapport à un usage comme critère de sélection d une partie des faits («critère d analyse»), dans le premier cas, il s agit d une caractéristique numérique (non normalisée), et dans le second d une dimension. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 11

12 caractéristiques des faits Exemple de fait «complexes» : instantané récapitulatif du pipeline de traitement des commande. L ensemble des «points de vue» sur la commande traitée seront présents par autant de quantités de type différents. Des facteurs faisant correspondre une unité de quantification d un département à l autre permettent d en gérer la diversité (par exemple : la distribution et livraison sont réalisés par casiers lorsque la production travaille de manière unitaire, ). Le placement des facteurs de conversion dans la table de faits garanti leur utilisation correcte. La présentation des données aux différents types d utilisateurs sera réalisée par la création d autant de vues qui intègreront les quantités qui les concernent dans leur unité de mesure (avec application du facteur). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 12

13 caractéristiques des faits La majeur partie des mesures sont additives sur toutes les dimensions. Par exemple : montant d une vente, quantité vendue, coûts du produit vendu, Certain types de mesures numérique représentent des valeurs qui ne peuvent être additionnées selon toutes les dimensions d analyse. Par exemple, niveau de stock est additif (agrégation via somme) sur une dimension «magasins» mais ne le sera pas sur la dimension temps. D autres opérations d agrégations restent utilisables (moyenne, min, max, ). D autres mesures ne sont additive sur aucune dimension. Par exemple : le prix unitaire du produit ou le ratio bénéfice brut / chiffre d affaire (= marge brute). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 13

14 caractéristiques des faits Pour le cas de mesures non additives comme la marge brute (calculée en divisant le bénéfice brut par le chiffre d affaire) et dont mesures utilisées pour son calcul peuvent l être pour un ensemble d éléments (groupe de produits, de magasin, ), on va intégrer tous les composants utiles au calcul dans la base de faits et réaliser le calcul de la mesure dynamiquement par rapport à l ensemble de faits considérés. De même pour les fonctions d agrégation, les résultats de certaines sont additive (somme des valeurs), d autres semi additives (min / max), d autres non additives (nombre de faits) On définira donc, pour chacune des caractéristique numérique (agrégée ou non) de la table de faits et pour chaque fonction d agrégation, les dimensions sur lesquelles elles sont additives (utilisables) et celles pour lesquelles elles ne le sont pas. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 14

15 la granularité des faits Les faits de granularité différentes ne peuvent être fusionnés même s ils semblent s appliquer à un même objet. Exemple typique : entête d une commande (frais d expédition, ) et lignes de la commande (produit, quantité, ). Solution : Soit deux tables de faits sont construites : une pour les faits de haut niveau (entête de commande) et une pour les faits de niveau plus fin (lignes de commande). Soit les faits de plus haut niveau (frais d expéditions) sont répartis à un niveau plus détaillé (entre les lignes de la commande) en suivant un facteur d allocation (en fonction du poids unitaire et de la quantité, ), D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 15

16 la granularité des faits On distingue alors trois grandes familles de granularité : Granularité de transaction : mesure unitaire d une action métier. Granularité de l instantané périodique : mesure des actions métier dans un intervalle fixe (semaine, mois, ). Granularité de l instantané récapitulatif : mesure des actions métier sur une période non prédéterminée (instantané des productions ) Les faits transactionnels constituent la base de l entrepôt de données d entreprise. Les faits périodiques et récapitulatifs sont généralement utilisés dans les datamarts. Ils seront construits par l agrégation des faits transactionnels (constitution d agrégas). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 16

17 la granularité des faits Pour reprendre l exemple des ventes : Les faits transactionnels identifient chacun des tickets de caisse, Les faits d instantanés périodiques identifient les ventes journalières, hebdomadaires, mensuelles, Les faits d instantanés récapitulatifs identifient les ventes sur un mois glissant, depuis le début du mois, D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 17

18 la granularité des faits Caractéristique Transaction Instantané périodique Instantané récapitulatif Période dans le temps représenté Grain Chargement des tables de faits Mise à jours des lignes de faits Dimension date Faits Point dans le temps Une ligne par événement Intervalles réguliers prévisibles Une ligne par période Durée indéterminée généralement courte Une ligne pour la vie de l entité Insertion Insertion Insertion et mise à jours Pas de mise à jour Pas de mise à jour Mise à jour pour chaque activité Date de la transaction Activité de la transaction Date de la fin de la période Performance dans un intervalle prédéfini Dates multiples pour des étapes standard Performance sur une durée de vie limitée D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 18

19 ce qui est fait des dimensions Les dimensions sont les «critères d analyse» permettant de fixer le champs sémantique des faits analysés. Les clients, les produits, les dates, les adresses de livraisons, les adresses de clients, Dans une démarche d urbanisation, les dimensions les plus «utiles» sont issues des données «de référence» [cf MDM] (ou transverses à l entreprise ou conformes [Kimball]) car les caractéristiques en sont partagées au niveau sémantique et syntaxique par toute l entreprise. Ces dimensions auront la même signification pour toutes les tables de faits qui y font référence D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 19

20 Construire les dimensions Attribut des dimensions : il est important de considérer la fonction des attributs des dimensions. Ils vont être utiliser par les utilisateurs comme critère de sélection des faits. Ainsi, il est préférable de placer des attributs supplémentaires aux dimensions pour en faciliter l usage. La liste des attributs sera donc construite en fonction du contexte du processus métier et des analyses. Exemple typique : la dimension date se verra compléter d attributs qualifiant la date : jour férié, numéro de jour dans la semaine, dans le mois, dans l année, numéro de semaine dans le mois, dans l année, trimestre calendrier, Il est important de noter qu il est infiniment plus simple de n afficher qu une partie des caractéristiques d une dimension à l utilisateur par rapport au travail demandé pour en rajouter une à postériori dans l entrepôt de données. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 20

21 Construire les dimensions Dimensions dégénérées en ligne de fait : Dans certain cas de figure, les dimensions peuvent se réduire à un numéro unique (numéro de commande, de lettre, de facture, ). Dimension qui ne s applique pas à tous les faits : certain cas de dimension (promotion par exemple) ne sont pas intrinsèquement liés aux faits. Il est alors nécessaire d ajouter une ligne «élément null» dans la dimension pour éviter des clés étrangères nulle dans la table de faits. Pour la table de promotion, on ajoutera ainsi un fait «pas de promotion». Dimension jeu de rôle : la dimension date peut jouer différents rôles pour, par exemple, un fait qui traite les clients d hôtels : date d arrivée, date de départ, date de réservation, On dit alors qu elle joue plusieurs rôle. Elle n est créée qu une fois et la clé entre la table de faits et la dimension en précise le rôle. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 21

22 Construire les dimensions Grand nombre de dimension : Lorsque la modélisation fait apparaître un grand nombre de dimensions (> 15), un travail de rationalisation (regroupement) des dimensions doit être réalisé pour en réduire le nombre quitte à réaliser des dimensions avec beaucoup d attributs. Une solution à ce problème peut être la mise en place de dimension fourre-tout (junk dimension) qui intégrera les séries d indicateurs à faible cardinalité ou de drapeaux (valeurs oui/non) comme autant d attributs. ID dimension indicateurs de commande Type de règlement Groupe type de règlement Indicateur commande UE / hors UE Indicateur de commission 1 Cash Cash Union Europ. Commissionnable Normal Indicateur type de commande 2 Cash Cash Union Europ. Hors Commission Présentation 3 Cash Cash Union Europ. Hors Commission Normal 4 Cash Cash Hors UE Commissionnable Présentation 5 MasterCard Crédit Union Europ. Commissionnable Normal 6 VisaCard Crédit Union Europ. Commissionnable Présentation D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 22

23 Dimension à évolution lente (SCD) Les valeurs des enregistrement des dimensions peuvent être amenés à évoluer. Par exemple, un produit va changer de nom, de rayon, de numéro de version (par ex. logiciels) Trois méthodes sont possible pour gérer ces évolutions : 1. Écrasement de la valeur par la nouvelle Solution la plus simple : ni la table de faits ni la table de dimension ne change dans leur structure ou leur organisation. Désavantage : il y a perte de l historique. 2. Ajout d une ligne de dimension pour y intégrer la modification (même si elle ne concerne qu une sous partie des attributs). La nouvelle ligne aura un nouvel ID unique et il est donc important de prévoir une clé primaire différente de la clé primaire naturelle, Elle permet de segmenter la table de faits en fonction de l historique. 3. Ajout d une colonne de dimension Permet d associer l ancienne valeur de l attribut directement avec la nouvelle Dans le cas de caractéristique de dimension à évolution rapide, il est préférable de les isoler dans une dimension spécifique (ex. dimension client). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 23

24 Dimension à évolution lente (SCD) Exemple de traitement d une dimension à évolution lente : le rayon de vente d un produite High Tech Valeur d origine Ecrasement Clé produit Description Rayon EAN IntelliKids Éducation Clé produit Description Rayon EAN IntelliKids Stratégie Ajout ligne Clé produit Description Rayon EAN IntelliKids Éducation IntelliKids Stratégie Ajout colonne Clé produit Description Rayon Rayon antérieur EAN IntelliKids Stratégie Éducation D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 24

25 Normalisation des dimensions La question de la conservation d une forme dénormalisée vs une forme normalisée se pose. Deux écoles coexistent : Les pro normalisation : Économie d espace : les informations sont stockées une seule fois dans les dimensions, Facilité de mise à jours en cas de changement de valeur. Les anti normalisation : L économie d espace est très relative comparée à la table de faits, Complexification de la navigation dans les dimensions : la simplicité est un des principaux objectifs du modèle décisionnel, l ajout de tables de dimension complexifie (dans notre exemple, passage de 5 à 9 dimensions). L optimisation SGBD est moins performante (index bitmap), parcours de hiérarchie, Conclusion de Kimball (très anti mais une référence) : Les tables de dimension doivent rester des tables physiques plates Les outils de restitution (la suite microsoft par exemple) savent restituer une hiérarchie fonctionnelle issue de tables physiques plates. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 25

26 Dimensions hiérarchiques Les moteurs de bases de données (transactionnel comme décisionnel) traitent mal les structures hiérarchiques. Par exemple : comment représenter la hiérarchie suivante : D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 26

27 Dimensions hiérarchiques La représentation «naturelle» sera sous la forme de tables «récursive» : Ce qui rend complexe l intégration dans une dimension et, même dans une modélisation transactionnelle, rend le code SQL permettant d identifier la position hiérarchique et les «ancêtres» complexe. ID Famille ID Père Description 1 0 Nourriture 2 1 Produits frais 3 1 Produits sec 4 2 Légumes 5 2 Poissons 6 2 Viande 7 3 Conserves 8 3 Pâtes 9 4 Tomates 10 4 Salades 11 5 Truites 12 6 Bœuf 13 6 Mouton 14 7 Sauces 15 8 Spagetti D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 27

28 Dimensions hiérarchiques Une solution est l utilisation d attributs pour la position hiérarchique (speed table) ID Racine ID Famille ID Sous Famille ID Catégorie Description Nourriture Produits frais Produits sec Légumes Poissons Viande Conserves Pâtes Tomates Salades Truites Bœuf Mouton Sauces Spagetti D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 28

29 Dimensions hiérarchiques Tables passerelles : elles indiquent la distance à la racine (position dans la hiérarchie) et le fait d être une feuille ou une racine. Par exemple, la table passerelle pour la partie droite (produits sec) de la structure exemple. L usage conseillé est de construire une vue table de faits + table de hiérarchie à clé unique (profondeur à la racine fixé, ) évitant les valeurs multiples et donnant une flexibilité sans multiplier les dimensions jeu de rôle. Clé parent Clé famille Niveau depuis parent Drapeau inf Drapeau sup N O N N N N N N O N O N N N N N N N O N O N N N O N O N N N O N O N D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 29

30 Dimensions hiérarchiques Chaque méthode à ses avantages : Speed table : plus simple à maintenir et à intégrer aux dimensions, Table passerelle : plus simple à utiliser (tous les éléments de niveau 2, Et ses inconvénients : Speed table : très complexe d ajouter un niveau de profondeur dans la hiérarchie, Table passerelle : la jointure entre la table de faits et la dimension passe par la table passerelle. Il faut faire attention à ne pas compter plusieurs fois le même fait. Pour les deux : attention aux modifications de structure hiérarchique D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 30

31 Schéma normalisé : en flocon Les dimensions Date et Localisation ne sont pas normalisées car des attributs sont fortement redondants : libelle mois, libelle année, région, pays, Leur normalisation permet la construction d un schéma en flocon : D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 31

32 Plan Construction de l entrepôt : les faits et les dimensions Préparation de l analyse : Les agrégats, les rapports et les cubes Optimisation Exemple d analyse Transport D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 32

33 Les agrégats, les rapports et les cubes Une fois l entrepôt de données, les faits, les dimensions, voir les agrégats construits, on passe à l outillage de la navigation dans les données. Solutions : Publication d un rapport visualisant le résultat de recherches/analyses régulières sur l entrepôt, Construction d analyse spécifique visant à chercher une partie de faits (ou des opérations de sommes sur les faits) sans idées à priori des dimensions parcourues. Construction de tables d agrégats Construction de cubes D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 33

34 Les agrégats L agrégation est le moyen de passer d une granularité fine à une granularité plus importante. Par exemple, la table des faits des tickets de caisses contient l ensemble des tickets. Si les analyses sont uniquement basées sur une période journalière (voir hebdomadaire ou mensuelle), chaque interrogation de l entrepôt va demander de recalculer les mêmes sommes. Des tables de faits agrégés (tables d agrégats) vont alors être construites sur le niveau requis pour les analyses. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 34

35 Les agrégats Avantage : gain significatif du temps de calcul des analyses Inconvénient : l espace nécessaire au stockage de l entrepôt croit de manière importante (même si les tables d agrégats sont, pas nature, de taille moindre aux tables de faits initiales). Usage : généralement utilisé pour passer de l entrepôt de données d entreprise vers les datamarts conçu de manière précise pour des champs d analyse. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 35

36 Les agrégats La gestion de la granularité dans la modélisation décisionnelle suit alors le schéma suivant Analyse du processus métier Faits de type Transaction de granularité la plus fine Construction des faits orientés analyse Agrégation stable pour des périodicité (pas que temporelles) fixes : création d instantanés périodiques Agrégation dynamique pour des périodicités (pas que temporelles) de taille variables : création d instantanés récapitulatifs Mise en place des calculs d agrégats en mode batch en parallèle du processus d alimentation des données. Les méthodes utilisées pour l agrégation des faits sont liées au niveau d additivité des mesures présentes dans les faits transactionnels. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 36

37 Les rapports La différence entre un rapport d analyse et la navigation dans un cube et que le rapport est statique et présente une vue unique sur les données. La construction de rapports reviendra alors à : Identifier les informations métier nécessaires à une activité de pilotage : nombre de produit vendu par XXX sur la période YYY dans la région ZZZ, Les données de l entrepôt à la source des informations et les calculs composant le rapport : Fait X, Dimension Y, agrégation, fonction sur les données, La forme la plus appropriée pour la lecture des informations : table de valeur, élément graphique (camembert, ), Le risque le plus courant est la réalisation d un nombre trop important de rapports par rapport au besoin métier. Le point d attention réside dans l identification du besoin de navigation dans le cube par un nombre réduit d utilisateur par rapport à la consultation d un nombre d information limité pour le pilotage courant de l activité métier. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 37

38 Les cubes Les cubes sont un moyens de naviguer dans les données de l entrepôt afin d en découvrir des propriétés sous différents points de vues. Par exemple, nous voulons pouvoir analyser les ventes d un produit ou d une gamme de produits selon une période données dans toutes les régions puis, pour affiner notre analyse, souhaiter voir quelles sont les ventes pour une région particulière mais sur une période de temps différente, Ce type de navigation est facilité via l utilisation de cube. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 38

39 Les cubes Voici un exemple d entrepôt : D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 39

40 Les cubes Chaque ligne du cube correspond à un produit, chaque colonne à une région et chaque profondeur à une année. Chaque point du cube correspond à un fait correspondant aux différentes données des dimensions (vente de Modems en Asie en 2000). Si on prend la tranche (slice) Asie, on obtient toutes les ventes des différents produits en Asie de 2000 à La tranche 2000 permet d avoir la table des données correspondant aux ventes des différents produits dans le monde. La tranche Modems permet d avoir la table des données de ventes des Modems dans le monde de 2000 à D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 40

41 One peut également choisir une ligne ou une sous partie du cube. Ces opérations (de sélection d une partie des données du cube), s appelle Drill Down lorsqu on réduit la partie des données du cube sélectionnées et Drill Up lorsqu on l élargie. Les cubes D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 41

42 Les cubes Il est également possible de varier le grain d agrégation des données dans les cubes. Cette opération de concentration (agrégation) est appelée Roll-Up. L inverse sera Roll-Down D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 42

43 Les cubes Enfin, il est également possible de changer l orientation du cube (et de changer les points de vue) en le faisant pivoter : D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 43

44 Les cubes La construction d un cube d analyse reviendra à sélectionner un ensemble de mesures d un fait (ou un ensemble de mesures d une agrégation issues d un fait) et les dimensions qui seront parcourues. Exemple : Pour la mesure quantité du fait Vente, Les niveaux hebdomadaire, mensuels et annuels de la dimension date, L ensemble des caractéristiques de la dimension produit, L ensemble des caractéristiques des clients. Il pourra alors être généré au sein du système d entrepôt de données, les différents croisements possibles entre les mesures et dimensions choisies (éléments du cube) permettant de réaliser les différentes rotations et agrégations (drill-up et down). D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 44

45 Plan Construction de l entrepôt : les faits et les dimensions Préparation de l analyse : Les agrégats les rapports et les cubes Optimisation Exemple d entrepôt Transport (inspiré de [Kimball2002]) D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 45

46 Optimisation L optimisation d un dataware est très lié au type d usage : L utilisation des cubes entraîne la génération de requêtes dynamiques pour lesquelles des indexes doivent être préalablement posés Les rapports étant constituées de requêtes particulières, leur optimisation consiste dans l optimisation de leur plan d exécution D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 46

47 Indexation d un DW Les SGBD fournissent différents types d indexes : Indexes basées sur Btree : Cluster : les enregistrements sont ordonnés selon l index, les feuilles de l arbre B sont les pages de données. La taille de l index peut être estimée à 5% du stockage de l intégralité des clés d indexes (dans l arbre) + un identificateur unique (interne, ajouté par le système) pour chaque enregistrement (les feuilles de l arbre ne sont pas stockées dans l index). Non cluster : les enregistrements ne sont pas ordonnés selon l index : les feuilles de l arbre sont stockées dans l indexe et contiennent les valeurs de clés ainsi que les numéros d enregistrements (ou de blocs en Oracle). La taille de l index généré dépendra du nombre de valeurs Indexes de type bitmap : Utilisables pour des valeurs 0/1. Stockage très efficace (1 bit par enregistrement) et convient aux sollicitations de type décisionnelle. L éclatement de liste de valeur (classe d un billet) en drapeau est même conseillé par certain concepteur de DW afin de permettre l utilisation de ce type d indexe. Les autres types d indexes comme Hashcode ou basés sur une fonction utilisateur ne sont pas présents dans tous les SGBD mais doivent, si présents, être utilisés si appropriés. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 47

48 Indexation d un DW Tables de faits : Les indexes de type B cluster seront utilisés pour les clés primaires de la table de faits. Attention toutefois aux effets de bords sur l ajout de données qui peut donner lieu à une restructuration de la table si des valeurs viennent s intégrer entre des valeurs existantes et modifier la structure cluster de la table, Les indexes de type B non cluster pour les clés étrangères vers les dimensions très sollicités (date,..), La table de faits sera partitionnée selon la dimension d analyse la plus sollicité (souvent la date), Tables de dimensions Index cluster pour la clé primaire, Indexes de type bitmap ou B pour les valeurs des dimensions très sollicitées Les indexes de type bitmap sont particulièrement appropriés aux problématiques DW : accès unique, stockage optimisé. Il peut ainsi être intéressant de construire des ensembles d attributs drapeau (valués 0/1) à la place d un attribut avec liste de valeur pour en permettre une indexation de type bitmap. Une indexation plus systématique que la table de faits est possible du fait de la taille moindre de ces tables par rapport à la table de faits. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 48

49 D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 49

50 Optimisation, points d attention Les optimisations sont fortement liées au SGBD sous jacent et à l architecture de déploiement choisie. La source principales des problèmes réside dans le mode de parallélisation des traitements : Pour SQL Serveur, des verrous sur les tables partitionnées au niveau de la table ou des partitions peuvent empêcher la construction de lots de données appropriés. Il est également à noter que la parrallèlisation des traitements a été amélioré entre 2005 et Pour Oracle, la répartition de requêtes DW sur plusieurs nœuds d un RAC n est pas conseillée dans le cas de jointure sur les résultats car cela entraîne une très forte communication d inter-connect. Il est également important de bien comprendre le mode de fonctionnement des SGBD et des actualisations qui sont nécessaires à leur bon fonctionnement (statistiques, ré-indexation, gestion des segments, ). Opérations qui peuvent, dans le cas de tables de grande taille, devenir très lourdes pour les systèmes opérationnels. Les DW étant les types de calculs mettant en chalenge la capacité des SGBD, leur surveillance et administration correcte en est particulièrement cruciale. D. Ploix - M2 MIAGE - Conception EDD 50