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":

┌──────────────────┬───────────────────────────┬────────────────────────┐

│ 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 │

└──────────────────┴───────────────────────────┴────────────────────────┘

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.

Пример 5.11