Соединение выборок показателей
Пусть помимо показанного выше аналитического показателя BrCity "Суммарные остатки на корсчетах предприятий в разбивке по отраслям и городам" имеем другой аналитический показатель MinBr "Минимальные значения неснижаемых остатков по отраслям":
-------------------T---------------------------T------------------------
¦ Дата ¦ Отрасль ¦ МinBr, руб.
¦+------------------+---------------------------+------------------------+
¦ 10.10.2000 ¦ Торговля ¦ 20 000 000 ¦
+------------------+---------------------------+------------------------+
¦ 10.10.2000 ¦ Легкая промышл. ¦ 10 000 000 ¦
+------------------+---------------------------+------------------------+
¦ 20.10.2000 ¦ Машиностроение ¦ 20 000 000 ¦
+------------------+---------------------------+------------------------+
¦ 20.10.2000 ¦ Торговля ¦ 10 000 000 ¦
+------------------+---------------------------+------------------------+
¦ 20.10.2000 ¦ Машиностроение ¦ 15 000 000 ¦
L------------------+---------------------------+-------------------------
Пусть из этих двух показателей требуется получить третий KoefBr, в котором для заданной даты вычисляется отношение текущего остатка по отрасли и минимального неснижаемого остатка (по данной отрасли). Для этого достаточно двух операций-агрегации во временный показатель и последующего соединения:
INSERT INTO TMP(OST_DATA, OTRASL, SUMOST)//
SELECT OSTDATA, OTRASL, SUM(OST)//
FROM BRCITY//
WHERE OSTDATA = ТекДата//
GROUP BY OST_DATA,OTRASL//
INSERT INTO KOEFBR (OSTDATA. OTRASL, KOEF)//
SELECT T.OSTDATA, T.OTRASL, T.SUMOST /M.MINOST//
FROM TMP T, MINBR M//
WHERE T.OSTDATA = ТекДата AND
T.OSTDATA =M.OST_DATA AND//
T.OTRASL=M.OTRASL//
При разделении аналитических показателей по типу их значений на многомерные и одномерные одномерными не могут быть назначены множественные значения, в то время как многомерные могут содержать значения обоих видов (в частности, одномерное значение может рассматриваться как многомерное нулевой размерности). Применимость многомерных значений зависит, главным образом, от вида операций, реализованных в Системе аналитической обработки данных.
Рассмотрим случай, когда все аналитические показатели на выходе системы являются одномерными.
В этом случае наиболее распространенным фактором, обуславливающим применение многомерных показателей, являются количественная неопределенность значений и их качественный состав, что, например, имеет место для рассмотренного в примере 5.7 аналитического показателя RS - "Остатки на расчетных счетах таких предприятий отрасли, чей удельный вес в общей доле расчетных счетов составляет не менее 5%". В дальнейшем к таким многомерным показателям могут применяться операции, приводящие к их одномерным значениям. Например, для того же показателя RS-операцией, приводящей к одному значению, может служить определение остатка на счете клиента с максимальным удельным весом на текущую дату (результат = 19 000 000 на 10.10.2000).В случае если на выходе Системы аналитической обработки данных могут присутствовать многомерные значения, необходимость применения рассматриваемого вида АП очевидна. Например, это справедливо в случае, когда топ-менеджер, на которого ориентирован некоторый аналитический отчет, желает видеть в нем остатки на расчетных счетах предприятий с удельным весом не менее 5%.
Возможен также и подход к созданию Систем обработки аналитических данных, в рамках которого все аналитические показатели считаются многомерными. Действительно, если брать аналитические показатели во времени, любой АП А зависит от времени, что можно представить функциональной зависимостью вида: Значение АП = A(t) либо при следовании парадигме независимых измерений выражением: A(t, Значение АП). При проектировании подобных систем необходим отход от традиционных схем мышления (пример 5.11), в рамках которых любая значимая сущность предметной области представляется отдельным аналитическим показателем.