Biglietti: schema E/R
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Biglietti: albero degli attributi
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Biglietti: albero degli attributi
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Dimensioni, Misure e Schema
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Dimensioni = {CodVolo, Data, Check-in,AnnoNascitaCliente}
Tra le dimensioni non ho tutti gli attributi chiave di BIGLIETTO
GLOSSARIO delle MISURE
NUM. BIGLIETTI = COUNT(*)
INCASSO = SUM(BIGLIETTO.tariffa)
NUM. COLLI = SUM(BIGLIETTO.NumeroColli)
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Modifica dello schema di fatto
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
Si aggiunge allo schema di fatto la dipendenza CITTA  STATO
Tale dipendenza non era inizialmente espressa nello schema E/R e si può rilevare
ed aggiungere allo schema E/R durante la fase di ricognizione dei dati.
Oppure può essere rilevata ed aggiunta dal progettista durante la costruzione
dell’albero degli attributi (aggiunta di una dipendenza funzionale).
Oppure può essere rilevata durante l’analisi del carico di lavoro, ad esempio,
analizzando la possibilità di fare una interrogazione del tipo “per ogni stato,
confrontare gli incassi delle sue città”.
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Progettazione logica
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
Riportando le dimensioni
degeneri nella fact table e
traducendo la gerarchia
condivisa in una sola
dimension table, si ottiene
questo star schema :
Se per la gerarchia condivisa si effettua uno snowflake sul primo
attributo condiviso (la SIGLA) si ottiene questo schema :
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Alimentazione del Data Mart
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
Si considera il seguente schema relazionale del DB operazionale
DB_BIGLIETTI
Si considera solo l’alimentazione a partire da zero
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Alimentazione del Data Mart

Per semplificare il processo di alimentazione, consideriamo dapprima
come schema del Data Mart DM_BIGLIETTI il secondo schema di pagina
6, ma senza l’introduzione di chiavi surrogate (infatti le chiavi surrogate
devono essere create e gestite durante l’alimentazione), ovvero si
utilizzano le chiavi del DB operazionale DB_BIGLIETTI:

Nel seguito vengono dapprima individuate le espressioni SQL utili ad
alimentare il DM, poi tali espressioni verranno utilizzate per creare un
pacchetto DTS

La generazione delle dimension table VOLO e AEROPORTO è semplice,
in quanto corrisponde a copiare le istanze delle rispettive relazioni nel
DB_BIGLIETTI. Siccome VOLO si riferisce tramite FK ad AEROPORTO
occorre copiare prima AEROPORTO.
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Alimentazione del Data Mart
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Essendo la fact table BIGLIETTI con granularità temporale, le sue istanze
(gli eventi primari) verranno determinate tramite un raggruppamento sulle
dimensioni

Per alimentare la fact table occorre effettuare delle interrogazioni sul DB
operazionale (DB_BIGLIETTI) e riportarne il risultato nel DM
(DM_BIGLIETTI). Normalmente una query SQL può essere riferita solo ad
un DataBase, allora procediamo in questo modo
1.
2.

Nel DB operazionale si crea la query che calcola le istanze della fact table e si memorizza
tale query in una vista (VIEW_BIGLIETTI)
Si copia il contenuto della vista VIEW_BIGLIETTI nella table fact BIGLIETTI del DM
Per semplicità, effettuiamo prima il calcolo senza la dimensione CHECK_IN,
che ricordiamo essere una dimensione con valore boolean (1 = biglietto con
check_in, 0 = bigletto senza check_in).
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Alimentazione del Data Mart
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La view VIEW_BIGLIETTI deve contenere il join tra BIGLIETTI, CHECK_IN
(per prendere NUMCOLLI) e CLIENTE (per prendere ANNONASC) ed il
raggruppamento su DATA, CODVOLO, ANNONASC
Conviene fare il join graficamente (vedi figura) quindi salvare la view, riaprirla
e scrivere a mano il raggruppamento
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Alimentazione del Data Mart
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Si deve considerare se è sufficiente fare l’INNER JOIN oppure si deve fare un
OUTER JOIN …

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Tra BIGLIETTO e CLIENTE è sufficiente l’INNER JOIN in quanto tutti i biglietti hanno un
cliente (questo si vede dall’E/R ma si deve verificare in pratica sul relazionale, controllando
che il campo CLIENTE in BIGLIETTI sia not null )
Tra BIGLIETTO e CHECK_IN è necessario fare un outer join per includere anche i biglietti
che non hanno corrispondente in CHECK_IN …
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Alimentazione del Data Mart
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
Aprendo la view, aggiungo il GROUP BY e le misure:
La somma di un insieme di valori con almeno un NULL è teoricamente NULL: per
avere 0 invece che NULL mettiamo allora SUM(ISNULL(NUMCOLLI,0)).
In SQL SERVER il NULL nella somma è considerato per default 0, quindi si può non
inserire ISNULL.
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Alimentazione del Data Mart
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
Cosa avviene se un valore di un attributo di ragruppamento è NULL?
Supponiamo che ANNONASC possa essere NULL, sia a causa di BIGLIETTI
senza un CLIENTE specificato, sia perchè il cliente ha un ANNONASC nullo.

In questi casi conviene codificare il valore NULL con un opportuno valore, ad esempio 0;
In questo modo tale valore non crea problemi quando utilizzato come valore di chiave.
Nella view si sostituisce dbo.CLIENTE.ANNONASC con
ISNULL(dbo.CLIENTE.ANNONASC, 0) AS ANNONASC.

A questo punto la creazione della view (VIEW1) per alimentare la fact table senza la
dimensione CHECK_IN è terminata.
Nel seguito discuteremo come introdurre tale dimensione
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Alimentazione del Data Mart
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

La dimensione CHECK_IN è particolare in quanto non corrisponde ad un attributo dello
schema del DB operazionale, ma deve essere calcolato:
1 = biglietto con check_in,
0 = bigletto senza check_in.
In base alla discussione già fatta sul left join, possiamo calcolare tale valore effettuando
il left join; questo calcolo, riportato nelle slide seguenti, risulta essere complesso, in
quanto richiede la definizione di più viste.
Una soluzione più semplice è quella di aggiungere l’attributo alla tabella BIGLIETTO e
di calcolarlo tramite UPDATE sulla tabella. In pratica tale soluzione corrisponde alla
traduzione del subset CHECK_IN con il “collasso verso l’alto”, dove CHECK_IN è
l’attributo selettore
UPDATE BIGLIETTO
SET CHECK_IN = 0
WHERE NUMBIGLIETTO NOT IN (SELECT NUMBIGLIETTO FROM [CHECK-IN])
UPDATE BIGLIETTO
SET CHECK_IN = 1
WHERE NUMBIGLIETTO IN (SELECT NUMBIGLIETTO FROM [CHECK-IN])
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Alimentazione del Data Mart
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
Avendo a disposizione l’attributo CHECK_IN, l’alimentazione della fact table con tale
dimensione è molto semplice, basta aggiungerlo agli attributi di raggruppamento
La vista (VIEW_BIGLIETTI) per alimentare la fact table è quindi:

Ora il contenuto della vista può essere copiato nella table fact BIGLIETTI del DM.

Conclusioni
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Normalmente, il calcolo è un raggruppamento sulle dimensioni
Considerazioni sui join tra tabelle: LEFT JOIN
Considerazioni sui valori nulli: ISNULL
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Alimentazione del Data Mart
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
Calcolo dell’attributo CHECK_IN utilizzando le viste
In base alla discussione già fatta sul left join, possiamo calcolare tale valore effettuando il
left join :
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Alimentazione del Data Mart
L’attributo CHECK_IN si ricava da [CHECK-IN].NUMBIGLIETTO con un semplice if
(usiamo il case di SQL-SERVER):
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CASE WHEN (dbo.[CHECK-IN].NUMBIGLIETTO IS NULL)
THEN 0 ELSE 1 END AS CHECK_IN

SQL-SERVER non consente di raggruppare su un attributo calcolato tramite CASE
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Si crea una prima vista con l’attributo calcolato tramite il case
Si raggruppa su tale vista
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