Utilisez l'onglet d'agrégation pour indiquer les différents paramètres qui contrôlent la génération et le stockage de données d'agrégation pour le cube. Il contient deux sous-onglets :
Le sous-onglet Règles identifie l'opérateur d'agrégation pour chaque dimension du cube.
Ordre et méthode d'agrégation
Cette table énumère les dimensions du cube. Sélectionnez un opérateur pour chaque dimension.
Ordre : ordre dans lequel les dimensions sont agrégées. Si les opérateurs d'agrégation sont les mêmes pour toutes les dimensions, l'ordre n'a pas d'importance. Toutefois, certaines combinaisons d'opérations produisent différents résultats selon l'ordre dans lequel elles sont calculées. Pour modifier l'ordre, sélectionnez une dimension et utilisez les flèches pour la déplacer vers le haut ou vers le bas de la liste.
Dimension : dimensions du cube qui seront agrégées.
Opérateur : choisissez le type de calcul que vous souhaitez effectuer sur chaque dimension. Certains opérateurs ne peuvent pas être compressés car leur valeur peut changer pour chaque niveau : tous les opérateurs pondérés, tous les opérateurs mis à l'échelle et tous les opérateurs de moyenne hiérarchique pondérée. Lorsque ces opérateurs sont utilisés dans un cube, le moteur d'agrégation compresse les dimensions qu'il peut, mais il ne peut pas compresser l'ensemble du cube. Reportez-vous au tableau ci-dessous pour consulter une description des opérateurs.
Basé sur : lorsque vous utilisez un opérateur pondéré ou à l'échelle, sélectionnez un indicateur contenant des facteurs de pondération. L'indicateur doit être déterminé par la dimension agrégée et éventuellement par d'autres dimensions du cube.
| Opérateur | Description |
|---|---|
| Moyenne | Additionne des valeurs de données, puis divise la somme par le nombre de valeurs de données qui ont été additionnées. |
| Première valeur de données autre que NA | Première valeur de données réelle. |
| Hiérarchique - Moyenne | Additionne des valeurs de données, puis divise la somme par le nombre d'enfants de la hiérarchie de dimension. A la différence d'AVERAGE, qui ne compte que les enfants autres que NA, HAVERAGE compte tous les enfants logiques d'un parent, qu'ils aient ou non une valeur. |
| Hiérarchique - Premier membre | Première valeur de données dans la hiérarchie, même si cette valeur est NA. |
| Hiérarchique - Dernier membre | Dernière valeur de données dans la hiérarchie, même si cette valeur est NA. |
| Hiérarchique - Moyenne (pondérée) | Multiplie les valeurs de données enfant autres que NA par les valeurs de pondération correspondantes, puis divise le résultat par la somme des valeurs de pondération. Contrairement à WAVERAGE, HWAVERAGE inclut des valeurs de pondération dans la somme des dénominateurs, même si les valeurs enfant correspondantes sont des valeurs NA. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Hiérarchique - Premier (pondéré) | Première valeur de données dans la hiérarchie, multipliée par la valeur de pondération correspondante, même si cette valeur est NA. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Hiérarchique - Dernier (pondéré) | Dernière valeur de données dans la hiérarchie, multipliée par la valeur de pondération correspondante, même si cette valeur est NA. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Dernière valeur de données autre que NA | Dernière valeur de données réelle. |
| Maximum | Valeur de données la plus élevée parmi les enfants de chaque parent. |
| Minimum | Valeur de données la plus faible parmi les enfants de chaque parent. |
| Non additif | N'agrège aucune donnée pour cette dimension. N'utilisez ce mot-clé que dans une variable d'opérateur. Sinon, il n'a aucun effet. |
| Total à l'échelle | Ajoute la valeur d'un objet de pondération à chaque valeur de données, puis additionne les valeurs de données. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Somme | Additionne les valeurs de données (valeur par défaut). |
| Moyenne (pondérée) | Multiplie chaque valeur de données par un facteur de pondération, additionne les valeurs de données, puis divise ce résultat par la somme des facteurs de pondération. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Premier (pondéré) | Première valeur de données autre que NA, multipliée par la valeur de pondération correspondante. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Dernier (pondéré) | Dernière valeur de données autre que NA, multipliée par la valeur de pondération correspondante. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
| Total (pondéré) | Multiplie chaque valeur de données par un facteur de pondération, puis additionne les valeurs de données. Identifiez l'objet de pondération dans le champ Basé sur. |
Hiérarchies d'agrégations
Sélectionnez des hiérarchies pour chaque dimension agrégée. Si vous omettez une hiérarchie, aucune valeur d'agrégat n'est stockée pour celle-ci. Les valeurs d'agrégat sont toujours calculées en réponse à une interrogation. Cette situation nuisant aux performances d'exécution, vous ne devez omettre une hiérarchie que si elle est rarement utilisée.
Le sous-onglet Précalculer identifie la méthode utilisée pour décider des valeurs à précalculer et à stocker dans le cube pendant la maintenance des données, ainsi que des valeurs à calculer sur demande en réponse à une interrogation.
Agrégation en fonction du coût
Utilisez cette méthode pour permettre au moteur OLAP d'identifier les zones les plus rentables des données pour le précalcul.
Pourcentage Partition ou Partition secondaire
Saisissez un pourcentage (entre 0 et 100) dans la zone de texte pour le cube ou les partitions inférieures, c'est-à-dire les niveaux égaux ou inférieurs au niveau de partitionnement de cube sélectionné. Vous pouvez être amené ajuster les pourcentages dans le temps pour équilibrer les performances d'exécution par rapport aux restrictions de maintenance et d'espace disque. Pour régler votre base de données, vous devez suivre à la fois les performances d'exécution et les statistiques de maintenance à différents niveaux du pourcentage de précalcul.
La valeur 0 ne crée pas les valeurs d'agrégat. Ces dernières sont calculées lors de l'exécution pour fournir les réponses aux interrogations. Avec 0 % de pré-agrégation, vous obtenez la maintenance la plus rapide et l'espace de stockage le plus réduit, mais le temps de réponse aux interrogations le plus long. Une valeur de 100 crée toutes les valeurs d'agrégat, qui sont simplement extraites en réponse aux interrogations. Avec 100 % de pré-agrégation, vous obtenez la maintenance la plus longue et l'espace de stockage le plus grand, mais le temps de réponse aux interrogations le plus rapide. La plupart des administrateurs de base de données choisissent des valeurs comprises entre ces deux extrêmes pour équilibrer les exigences de performances des interrogations et les limites de la fenêtre de maintenance.
Avec la valeur 1, le système crée seulement 1 % des valeurs d'agrégat, mais il crée également les structures de données nécessaires pour stocker les agrégats et effectuer leur suivi. Par conséquent, le temps nécessaire au calcul de ce petit pourcentage est proportionnellement plus long.
Pourcentage Partition principale
Lorsque le cube est partitionné, vous pouvez définir le pourcentage associé à la partition principale à un niveau différent de celui du reste du cube. La partition principale est en général la plus grande et la première interrogée par un grand nombre d'applications. Elle contient les niveaux supérieurs au niveau de partitionnement.
Agrégation en fonction du niveau
Pour chaque dimension, sélectionnez les niveaux à précalculer. Le niveau de base doit toujours être sélectionné.
Dimension
Sélectionnez chaque dimension pour afficher ses niveaux.
Niveaux
Sélectionnez les niveaux à calculer et à stocker dans le cadre du processus de construction.
La meilleure méthode pour identifier les niveaux des données stockées consiste à déterminer la proportion de membres de dimension à chaque niveau, et à conserver la proportion de membres à calculer à l'exécution en deçà de 10:1. Cette méthode garantit le renvoi rapide des réponses. Les données sont stockées dans l'espace de travail analytique ou peuvent être calculées en cumulant jusqu'à 10 valeurs en un seul nombre. Le temps nécessaire au cumul des 10 valeurs est insignifiant. De plus, une application conçue correctement limitera les résultats à une quantité de données facilement examinable par un analyste. Vous pouvez modifier cette proportion selon la fréquence d'accès au niveau concerné.
Les dimensions variant plus lentement sont plus longues à agréger car les données sont disséminées dans l'espace de stockage. Pour optimiser la maintenance des données, agrégez totalement les dimensions variant le plus rapidement et utilisez une agrégation ne prenant pas en compte les niveaux pour les dimensions variant plus lentement.
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