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Quick BI 的模型设计与生成SQL原理剖析

原创 SQL Server 作者:涂涂的涂 时间:2019-01-29 16:25:17 0 删除 编辑


一、   摘要

 

关键字: Quick BI、OLAP、维度建模、SQL

 

二、   维度模型的分类

OLAP (On-line Analytical Processing,联机分析处理)根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库存储的OLAP实现(Relational OLAP),以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储;MOLAP表示基于多维数据存储的OLAP实现(Multidimensional OLAP);HOLAP表示基于混合数据存储的OLAP实现(Hybrid OLAP),如低层用关系型数据库存储,高层是多维数组存储。接下来主要介绍基于关系型数据库的ROLAP的建模原理。

ROLAP 将多维数据库中的表分为两类:事实表和维度表。事实表用于存储维度关键字和数值类型的事实数据,一般是围绕业务过程进行设计,例如:销售事实表,一般来存储用户在什么时间、地点购买了产品,销量和销售额等信息。维度表用于存储维度的详细数据,例如销售事实表中存储了产品维度的ID,产品维度表中存储产品的名称、品牌信息,两者通过产品ID进行关联。

ROLAP 根据事实表、维度表间的关系,又可分为星型模型(Star Schema)、雪花模型(Snowflake Schema)。

1.     星型模型

星型模型它由事实表(FactTable)和维表(DimensionTable)组成。事实表中的维度外键分别与相对应的维表中的主键相关联,关联之后由于形状看起来像是一个星星,所以形象的称为星型模型。以下示例为星型模型:其中sales_fact_1997为事实表,存储客户在某个时间、某个商店、购买了某个产品,购买量和销售额的信息,记录的是一个下单过程。事实表sales_fact_1997通过外键product_id、customer_id、time_id、store_id分别与维度表product(产品维表)、customer(客户维表)、time_by_day(时间维表)、store(商店维表)相关联,关联关系为多对一关联。

 

2.     雪花模型

雪花模型是当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像一个雪花,故称雪花模型。下面示例product(产品)维度表与product_class(产品类别)维度表通过product_class_id相关联,关联关系为多对一。product_class没有与sales_fact_1997事实表直接关联。

 

模型构建好了后,接下来的重点就是针对分析需求来生成满足分析需要的SQL语句,然后将SQL语句下发到DB中来查询数据,返回分析结果。下面通过具体的需求场景来介绍如何生成SQL语句。

需求场景:

按日期、产品查看总的销售额、销售量,日期限定在1997年,总销售额限定在1000元以上,结果按照总的销售额倒序排列,看前5个。

生成SQL思路

1.         分析需要用到的字段和表,目标是明确查询需要用到哪些表、表间关系、表上分组字段、聚合字段,确定SQL中select和from信息。

2.         分析筛选条件,目标是明确SQL中where中需过滤的值。

3.         分析分组维度,目标是明确SQL中group by的字段。

4.         分析聚合后的筛选条件,目标是明确having中需要过滤的值。

5.         分析需要排序的列和排序类型(升序还是降序)。

6.         生成结果个数限制条件

7.         根据以上信息生成查询SQL:

select 分组字段、聚合字段 from 表(含表关联) where 筛选条件 group by 分组维度 having 聚合后的筛选条件 order by 排序信息 结果条数限制。

生成SQL

按照上面的步骤,和本例子中的需求,分析查询中的关键信息(以下步骤与生成SQL思路中的步骤一一对应)

1.         用到的分组字段:the_date、product_name, 其中分组字段the_date为日粒度,需处理为年粒度:DATE_FORMAT(`the_date` , '%Y')

聚合字段:store_sales、unit_sales,聚合方式都为sum;

用到的表:sales_fact_1997、product、time_by_day;

表间关系:sales_fact_1997. product_id= product. product_id

   sales_fact_1997. time_id= time_by_day .time_id

2.         筛选条件:

the_date`= STR_TO_DATE('1997-01-01 00:00:00' ,'%Y-%m-%d %H:%i:%s')

3.         分组维度:DATE_FORMAT(`the_date` , '%Y')、product_name

4.         聚合后的筛选条件:SUM(`store_sales`) > 1000

5.         排序:order by 聚合后的别名 desc

6.         限制结果个数:limit 0,5

7.         生成的SQL如下

 

下面罗列出以上示例中用到的表的建表语句,需要在 MySQL数据库下执行,其他类型数据库需要做一些调整。

1.         sales_fact_1997


2.         product

 


3.         product_class

 


4.         time_by_day


5.         customer


6.         store

 

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