modelowanie danych firmowych w oracle analytics cloud · 2021. 6. 30. · zabezpieczanie modelu...

272
Oracle ® Cloud Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud F32711-04 Maj 2021

Upload: others

Post on 27-Jul-2021

4 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Oracle® CloudModelowanie danych firmowych w OracleAnalytics Cloud

F32711-04Maj 2021

Page 2: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Oracle Cloud Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud,

F32711-04

Copyright © 2020, 2021, Oracle i/lub jej spółki powiązane.

Główny autor: Rosie Harvey

Współautorzy: Suzanne Gill, Pete Brownbridge, Stefanie Rhone, Hemala Vivek, Padma Rao

Współtwórcy: Oracle Analytics development, product management, and quality assurance teams

This software and related documentation are provided under a license agreement containing restrictions onuse and disclosure and are protected by intellectual property laws. Except as expressly permitted in yourlicense agreement or allowed by law, you may not use, copy, reproduce, translate, broadcast, modify, license,transmit, distribute, exhibit, perform, publish, or display any part, in any form, or by any means. Reverseengineering, disassembly, or decompilation of this software, unless required by law for interoperability, isprohibited.

The information contained herein is subject to change without notice and is not warranted to be error-free. Ifyou find any errors, please report them to us in writing.

If this is software or related documentation that is delivered to the U.S. Government or anyone licensing it onbehalf of the U.S. Government, then the following notice is applicable:

U.S. GOVERNMENT END USERS: Oracle programs (including any operating system, integrated software,any programs embedded, installed or activated on delivered hardware, and modifications of such programs)and Oracle computer documentation or other Oracle data delivered to or accessed by U.S. Government endusers are "commercial computer software" or "commercial computer software documentation" pursuant to theapplicable Federal Acquisition Regulation and agency-specific supplemental regulations. As such, the use,reproduction, duplication, release, display, disclosure, modification, preparation of derivative works, and/oradaptation of i) Oracle programs (including any operating system, integrated software, any programsembedded, installed or activated on delivered hardware, and modifications of such programs), ii) Oraclecomputer documentation and/or iii) other Oracle data, is subject to the rights and limitations specified in thelicense contained in the applicable contract. The terms governing the U.S. Government’s use of Oracle cloudservices are defined by the applicable contract for such services. No other rights are granted to the U.S.Government.

This software or hardware is developed for general use in a variety of information management applications.It is not developed or intended for use in any inherently dangerous applications, including applications thatmay create a risk of personal injury. If you use this software or hardware in dangerous applications, then youshall be responsible to take all appropriate fail-safe, backup, redundancy, and other measures to ensure itssafe use. Oracle Corporation and its affiliates disclaim any liability for any damages caused by use of thissoftware or hardware in dangerous applications.

Oracle and Java are registered trademarks of Oracle and/or its affiliates. Other names may be trademarks oftheir respective owners.

Intel and Intel Inside are trademarks or registered trademarks of Intel Corporation. All SPARC trademarks areused under license and are trademarks or registered trademarks of SPARC International, Inc. AMD, Epyc,and the AMD logo are trademarks or registered trademarks of Advanced Micro Devices. UNIX is a registeredtrademark of The Open Group.

This software or hardware and documentation may provide access to or information about content, products,and services from third parties. Oracle Corporation and its affiliates are not responsible for and expresslydisclaim all warranties of any kind with respect to third-party content, products, and services unless otherwiseset forth in an applicable agreement between you and Oracle. Oracle Corporation and its affiliates will not beresponsible for any loss, costs, or damages incurred due to your access to or use of third-party content,products, or services, except as set forth in an applicable agreement between you and Oracle.

Page 3: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Spis treści

Wstęp

Adresaci xiii

Ułatwienia dostępu do dokumentacji xiii

Dokumenty powiązane xiv

Konwencje xiv

Część I Modelowanie danych firmowych — wprowadzenie

1 Modelowanie danych firmowych — informacje podstawowe

Typy modeli danych 1-1

Narzędzia modelowania danych 1-1

Część II Używanie narzędzia Data Modeler do tworzenia firmowych modeli danych

2 Data Modeler — pierwsze kroki

Typowy proces Workflow modelowania danych 2-1

Otwieranie narzędzia Data Modeler 2-2

Najważniejsze zadania związane z narzędziem Data Modeler 2-3

3 Modelowanie danych

Modelowanie danych za pomocą narzędzia Data Modeler 3-1

Planowanie modelu danych 3-2

Wymagania stawiane modelowi danych 3-3

Składniki modeli danych 3-3

Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami gwiaździstymi — informacje podstawowe 3-4

Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami o strukturze płatka śniegu — informacjepodstawowe 3-4

Modelowanie źródeł nieznormalizowanych — informacje podstawowe 3-5

iii

Page 4: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Modelowanie źródeł znormalizowanych — informacje podstawowe 3-5

4 Rozpoczynanie konstruowania modelu danych

Korzystanie z narzędzia Data Modeler 4-1

Tworzenie modelu danych 4-2

Korzystanie z lewego okienka w narzędziu Data Modeler 4-2

Korzystanie z prawego okienka w narzędziu Data Modeler 4-3

Korzystanie z menu "Czynności" 4-4

Blokowanie modelu danych 4-5

Weryfikowanie modelu danych 4-5

Odświeżanie oraz synchronizowanie obiektów źródłowych i obiektów modelu danych 4-5

Publikowanie zmian dokonanych w modelu danych 4-7

Czyszczenie danych z pamięci podręcznej 4-8

Zmienianie nazwy modelu danych 4-9

Przyłączanie modelu do innej bazy danych 4-9

Eksportowanie modelu danych 4-10

Importowanie modelu danych 4-10

Usuwanie modelu danych 4-11

Przeglądanie tabel i danych źródłowych 4-11

Wyświetlanie obiektów źródłowych 4-12

Wyświetlanie podglądu danych z obiektów źródłowych 4-12

Tworzenie perspektyw źródłowych 4-13

Perspektywy źródłowe — informacje podstawowe 4-13

Dodawanie własnych perspektyw źródłowych 4-14

Definiowanie filtrów dla perspektyw źródłowych 4-16

Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych 4-16

Tabele faktów i tabele wymiarów — informacje podstawowe 4-17

Tworzenie tabel faktów i wymiarów z jednej tabeli lub perspektywy 4-17

Tworzenie indywidualnych tabel faktów 4-19

Tworzenie indywidualnych tabel wymiarów 4-21

Edytowanie tabel faktów i tabel wymiarów 4-22

Dodawanie dalszych kolumn do tabel faktów i wymiarów 4-23

Dodawanie kolumn z innego źródła do tabeli wymiarów 4-24

Złączanie tabel w modelu danych 4-24

Złączenia — informacje podstawowe 4-25

Tworzenie złączeń między tabelami faktów i tabelami wymiarów 4-25

Tworzenie wymiaru "czas" 4-25

Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych 4-27

Edytowanie miar i atrybutów 4-27

Określanie agregacji dla miar w tabelach faktów 4-28

iv

Page 5: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie miar obliczanych 4-31

Tworzenie miar obliczanych — informacje podstawowe 4-32

Tworzenie atrybutów wyprowadzanych (pochodnych) 4-34

Tworzenie wyrażeń w edytorze wyrażeń 4-34

Edytor wyrażeń — informacje podstawowe 4-34

Tworzenie wyrażenia 4-35

Kopiowanie miar i atrybutów 4-36

Kopiowanie obiektów modelu 4-36

5 Definiowanie hierarchii i poziomów na potrzeby drążenia i agregacji

Typowy proces Workflow definiowania hierarchii i poziomów 5-1

Hierarchie i poziomy — informacje podstawowe 5-1

Edytowanie hierarchii i poziomów 5-2

Określanie właściwości tabel wymiarów dla hierarchii 5-3

Określanie poziomów agregacji dla miar 5-3

Określanie poziomów agregacji dla miar — informacje podstawowe 5-4

6 Zabezpieczanie modelu danych

Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1

Tworzenie zmiennych do użycia w wyrażeniach 6-1

Zmienne — informacje podstawowe 6-1

Definiowanie zmiennych 6-2

Zabezpieczanie dostępu do obiektów modelu 6-3

Dziedziczenie uprawnień — informacje podstawowe 6-5

Zabezpieczanie dostępu do danych 6-5

Część III Tworzenie modeli danych dla raportów "pixel-perfect"

7 Modelowanie danych dla raportów "pixel-perfect" — pierwsze kroki

Typowy proces Workflow modelowania danych dla raportów "pixel-perfect" 7-1

Uruchamianie edytora modelu danych 7-2

Najważniejsze zadania związane z modelowaniem danych dla raportów "pixel-perfect" 7-2

8 Korzystanie z edytora modelu danych

Składniki modelu danych 8-1

Opcje źródła danych — informacje podstawowe 8-2

Funkcje edytora modelu danych 8-3

v

Page 6: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Pasek narzędzi edytora modeli danych — informacje podstawowe 8-4

Interfejs — informacje podstawowe 8-5

Właściwości modelu danych 8-8

Opcje wyników XML 8-11

Porcjowanie danych XML 8-12

Dodawanie załączników do modelu danych 8-13

Dołączanie przykładowych danych 8-13

Dołączanie schematu 8-13

Pliki danych 8-13

Zarządzanie prywatnymi źródłami danych 8-14

9 Tworzenie zbiorów danych

Tworzenie zbioru danych 9-1

Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL 9-1

Wprowadzanie zapytań SQL 9-2

Korzystanie z konstruktora zapytań SQL 9-2

Konstruktor zapytań — omówienie 9-3

Tworzenie zapytania przy użyciu konstruktora zapytań 9-3

Obsługiwane typy kolumn 9-4

Dodawanie obiektów do okienka projektowania 9-4

Usuwanie lub ukrywanie obiektów w okienku projektowania 9-5

Warunki zapytania 9-5

Tworzenie relacji między obiektami 9-5

Zapisywanie zapytania 9-7

Edytowanie zapisanego zapytania 9-7

Dodawanie zmiennej wiązania do zapytania 9-8

Dodawanie zmiennej wiązania za pomocą edytora tekstów 9-8

Dodawanie odwołań do leksykałów do zapytań SQL 9-9

Definiowanie zapytań SQL kierowanych do serwera Oracle BI — informacjepodstawowe 9-11

Definiowanie zapytań SQL kierowanych do serwera Oracle BI 9-12

Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX do źródła danych OLAP 9-13

Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX 9-13

Korzystanie z konstruktora zapytań MDX 9-14

Proces konstruktora zapytań MDX 9-14

Korzystanie z okna dialogowego "Wybór kostki" 9-15

Wybieranie wymiarów i miar 9-15

Dodawanie elementów wymiaru do osi WHERE/POV 9-16

Wykonywanie czynności związanych z zapytaniem MDX 9-16

Stosowanie filtrów zapytań MDX 9-17

vi

Page 7: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wybieranie opcji zapytania MDX oraz zapisywanie zapytań MDX 9-17

Tworzenie zbioru danych za pomocą analizy 9-18

Zbiory danych oparte na analizach — dodatkowe informacje 9-19

Korzystanie z analiz samoobsługowych 9-19

Tworzenie zbioru danych za pomocą samoobsługowego zbioru danych 9-19

Tworzenie zbioru danych za pomocą samoobsługowego przepływu danych 9-20

Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowej 9-20

Opcje źródła danych usługi internetowej 9-20

Tworzenie zbioru danych za pomocą prostej usługi internetowej 9-21

Tworzenie zbioru danych za pomocą złożonej usługi internetowej 9-21

Dodatkowe informacje o zbiorach danych usługi internetowej 9-22

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku XML 9-22

Obsługiwane pliki XML — informacje podstawowe 9-22

Wysyłanie pliku XML przechowywanego lokalnie 9-22

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku XML 9-23

Tworzenie zbioru danych przy użyciu serwera zawartości 9-23

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel 9-24

Obsługiwane pliki programu Excel — informacje podstawowe 9-24

Dostęp do więcej niż jednej tabeli w arkuszu 9-25

Korzystanie z pliku Microsoft Excel przechowywanego w źródle danych "Katalog plików" 9-26

Wysyłanie pliku Microsoft Excel przechowywanego lokalnie 9-27

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku Excel 9-28

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV 9-29

Obsługiwane pliki CSV — informacje podstawowe 9-30

Tworzenie zbioru danych za pomocą centralnie przechowywanego pliku CSV 9-30

Wysyłanie pliku CSV przechowywanego lokalnie 9-31

Edytowanie typu danych 9-32

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku CSV 9-32

Tworzenie zbioru danych za pomocą kanału HTTP z zawartością XML 9-33

Tworzenie zbioru danych ze zbioru danych HTTP XML 9-34

Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych 9-34

Jak są zwracane dane 9-36

Zbiory danych używające danych z kolumn CLOB — dodatkowe informacje 9-37

Obsługa danych XHTML przechowywanych w kolumnie CLOB 9-37

Pobieranie danych XHTML zaizolowanych w CDATA 9-37

Izolowanie danych XHTML w CDATA przy użyciu zapytania 9-38

Testowanie modeli danych oraz generowanie danych przykładowych 9-38

Edytowanie istniejącego zbioru danych 9-39

Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanychw zmiennych systemowych 9-40

Dodawanie zmiennych systemowych użytkownika jako elementów 9-41

vii

Page 8: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Przykładowy przypadek użycia: ograniczanie zwracanego zbioru danych na podstawieID użytkownika 9-41

Tworzenie zmiennych wiązania z wartości atrybutów użytkownika LDAP 9-42

10

Strukturyzowanie danych

Praca z modelami danych 10-1

Niepowiązane wieloczęściowe zbiory danych 10-1

Powiązane wieloczęściowe zbiory danych 10-3

Wytyczne dotyczące pracy ze źródłami danych 10-5

Interfejs — informacje podstawowe 10-6

Tworzenie łączy między zbiorami danych 10-9

Łącza poziomu elementu — informacje podstawowe 10-10

Tworzenie łączy poziomu elementu 10-10

Usuwanie łączy poziomu elementu 10-10

Usuwanie łączy poziomu grupy 10-11

Tworzenie podgrup 10-11

Przenoszenie elementu między grupą nadrzędną a podrzędną 10-12

Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy 10-13

Tworzenie filtrów grup 10-18

Wykonywanie funkcji poziomu elementu 10-19

Ustawianie właściwości elementów 10-19

Sortowanie danych 10-20

Wykonywanie funkcji poziomu grupy 10-20

Menu czynności związanych z grupą 10-21

Edytowanie zbioru danych 10-21

Usuwanie elementów z grupy 10-21

Edytowanie właściwości grupy 10-22

Wykonywanie funkcji poziomu globalnego 10-22

Dodawanie funkcji agregacji poziomu globalnego 10-23

Dodawanie elementów poziomu grupy lub poziomu globalnego wg wyrażenia 10-25

Dodawanie elementów poziomu globalnego wg PL/SQL 10-26

Korzystanie z widoku struktury do edytowania struktury danych 10-27

Zmiana nazwy elementów 10-27

Dodawanie wartości dla elementów o wartości Null 10-28

Opis funkcji 10-28

11

Dodawanie parametrów i list wartości

Parametry — informacje podstawowe 11-1

Dodawanie nowego parametru 11-3

Tworzenie parametru tekstowego 11-4

viii

Page 9: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie parametru typu "Menu" 11-4

Dostosowywanie wyświetlania parametrów typu "Menu" 11-6

Definiowanie parametrów daty 11-6

Tworzenie parametru POV 11-7

Dołączanie wartości parametru POV do zapytania MDX 11-8

Tworzenie parametru "Wyszukiwanie" 11-8

Listy wartości — informacje podstawowe 11-9

Dodawanie list wartości 11-9

Tworzenie listy z zapytania SQL 11-9

Tworzenie listy ze zbioru stałych danych 11-11

Tworzenie listy z zapytania MDX 11-12

Dodawanie parametrów wzorca 11-12

Korzystanie ze wzorców — wymagania wstępne 11-13

Dodawanie parametru wzorca i listy wartości 11-13

Dodawanie listy wartości wzorca 11-14

Dodawanie parametru "Menu" do listy wartości wzorca 11-15

Używanie parametru "wzorzec" do przekazywania wartości do wzorcazdefiniowanego w modelu danych 11-16

Odwołanie do wzorca w zapytaniu SQL 11-17

Przekazywanie przedziału wartości 11-17

12

Dodawanie wyzwalaczy zdarzeń

Wyzwalacze — informacje podstawowe 12-1

Dodawanie wyzwalaczy "Przed danymi" i "Po danych" 12-1

Kolejność wykonywania 12-2

Tworzenie wyzwalaczy "Harmonogram" 12-3

13

Dodawanie wzorców

Wzorce — informacje podstawowe 13-1

Używanie wzorców w modelu danych 13-1

Dodawanie wzorców kluczowych 13-2

Wprowadzanie szczegółów wzorca 13-3

14

Dodawanie definicji rozdzielania

Rozdzielanie — informacje podstawowe 14-1

Co to jest definicja rozdzielania? 14-2

Dodawanie definicji rozdzielania — wymagania wstępne 14-2

Używanie zapytania SQL do dodania — do modelu danych — definicji rozdzielania 14-3

Dołączanie dokumentów PDF do raportów z użyciem motoru rozdzielania 14-3

ix

Page 10: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Używanie zwizualizowanego zbioru danych do dodania — do modelu danych — definicjirozdzielania 14-4

Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania 14-5

Przekazywanie parametru do zapytania rozdzielania 14-9

Definiowanie elementów "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" dla zbioru danych CLOB/XML 14-10

Konfigurowania raportu do używania definicji rozdzielania 14-12

Przykładowe zapytanie rozdzielające 14-12

Tworzenie tabeli do użycia jako źródło danych dostarczania 14-13

15

Dodawanie niestandardowych metadanych dla serwerów Oracle WebCenter ContentServer

Odwzorowywanie niestandardowych metadanych — informacje podstawowe 15-1

Wymagania wstępne 15-1

Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowych metadanych 15-2

Usuwanie nieużywanych pól metadanych 15-4

16

Wydajność — najlepsze praktyki

Znajomość domyślnego ustawienia limitu czasu serwera Oracle WebLogic 16-1

Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki 16-1

Powinny być zwracane tylko potrzebne dane 16-2

Używanie aliasów kolumn do skrócenia długości pliku XML 16-2

Unikanie — przez udoskonalanie zapytania — używania filtrów grup 16-2

Unikanie wywołań PL/SQL w klauzulach WHERE 16-3

Unikanie korzystania z systemowej tabeli DUAL 16-3

Unikanie wywołań PL/SQL na poziomie elementów 16-3

Unikanie zawierania wielu źródeł danych 16-4

Unikanie zagnieżdżonych zbiorów danych 16-4

Unikanie zapytań wstawkowych jako kolumn zbiorczych 16-5

Unikanie nadmiernej liczby wartości wiązania parametrów 16-5

Wskazówki dotyczące parametrów wielowartościowych 16-6

Grupowanie podziałów i sortowanie danych 16-7

Ograniczanie list wartości 16-8

Praca z parametrami daty 16-8

Uruchamianie raportów online/offline (harmonogram) 16-8

Ustawianie właściwości modelu danych w celu zapobieżenia błędom pamięci 16-9

Limit czasu zapytania 16-9

Włącz przycinanie SQL 16-9

Rozmiar pobierania z bazy danych 16-10

Tryb skalowalny 16-10

Dostrajanie zapytania SQL 16-10

x

Page 11: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Generowanie planu wyjaśniającego 16-10

Plan wyjaśniający dla jednego zapytania 16-11

Plan wyjaśniający dla raportów 16-11

Wytyczne dotyczące dostrajania zapytań 16-12

Wskazówki dotyczące dostrajania bazy danych 16-12

Weryfikowanie modeli danych 16-13

Komunikaty z weryfikacji modelu danych 16-13

Część IV Korzystanie z modeli danych z Oracle BI Enterprise Edition

17

Wysyłanie modeli danych z Oracle BI Enterprise Edition

Wysyłanie modeli danych Oracle BI Enterprise Edition do chmury — informacjepodstawowe 17-1

Przygotowywanie pliku modelu danych pod kątem chmury 17-2

Wysyłanie modeli danych z pliku (.rpd) przy użyciu konsoli 17-3

Edytowanie modeli danych wysłanych z Oracle BI Enterprise Edition — informacjepodstawowe 17-3

Pobieranie i instalowanie narzędzi Analytics Client Tools for Oracle Analytics Cloud 17-4

Łączenie się z modelem danych w chmurze 17-5

Edytowanie modelu danych w chmurze 17-6

Wysyłanie modelu danych do chmury 17-6

Łączenie się ze źródłem danych za pomocą połączenia zdefiniowanego w konsoli 17-7

Praca z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool 17-7

Część V Informacje referencyjne

A Często zadawane pytania

Najczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzia Data Modeler (firmowe modele danych) A-1

B Rozwiązywanie problemów

Rozwiązywanie problemów z narzędziem Data Modeler B-1

Rozwiązywanie problemów z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool B-3

C Edytor wyrażeń — instrukcja obsługi

Obiekty modelu danych C-1

Operatory SQL C-1

Wyrażenia warunkowe C-3

xi

Page 12: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcje C-5

Funkcje agregacji C-5

Funkcje analityczne C-9

Funkcje kalendarzowe C-10

Funkcje konwertujące C-12

Funkcje wyświetlania C-13

Funkcje ewaluacji C-15

Funkcje matematyczne C-15

Funkcje agregacji kumulacyjnej C-17

Funkcje przestrzenne C-18

Funkcje napisowe C-19

Funkcje systemowe C-23

Funkcje ciągów czasowych C-23

Stałe C-26

Typy C-26

Zmienne C-26

xii

Page 13: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wstęp

Opisano, jak modelować dane w usłudze Oracle Analytics Cloud.

Tematy:

• Adresaci

• Ułatwienia dostępu do dokumentacji

• Dokumenty powiązane

• Konwencje

AdresaciPodręcznik Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud jest przeznaczony dlaanalityków Business Intelligence i administratorów korzystających z Oracle Analytics Cloud:

• Analitycy modelują dane firmowe oraz tworzą projekty, analizy, pulpity informacyjnei raporty "pixel-perfect" przeznaczone dla konsumentów. Analitycy mogą wybieraćinteraktywne wizualizacje oraz tworzyć zaawansowane obliczenia odkrywające różneaspekty danych.

• Administratorzy mogą edytować i wysyłać modele danych, utworzone za pomocąOracle BI Enterprise Edition, do Oracle Analytics Cloud. Analitycy używają modeli danychdo tworzenia projektów, analiz, pulpitów informacyjnych i raportów "pixel-perfect".

Ułatwienia dostępu do dokumentacjiFirma Oracle jest zaangażowana w działania mające na celu ułatwienie dostępu.

W celu uzyskania informacji na temat zobowiązań firmy Oracle dotyczących ułatwień dostępunależy odwiedzić stronę Oracle Accessibility Program: http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc.

Dostęp do Asysty Technicznej Oracle

Klienci firmy Oracle, którzy nabyli opcję asysty technicznej, posiadają dostęp doelektronicznej Asysty Technicznej w portalu "My Oracle Support". W celu uzyskania informacjinależy odwiedzić stronę: http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info lubstronę dla osób z upośledzeniem słuchu: http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs.

xiii

Page 14: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dokumenty powiązanePełny wykaz podręczników jest dostępny na karcie "Books" strony "Oracle AnalyticsCloud Help Center".

• http://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/books.html

KonwencjeW tym dokumencie są używane standardowe dla firmy Oracle konwencje zapisutekstu i przedstawiania rysunków.

Konwencje zapisu

Konwencja Znaczenie

pogrubienie Czcionką pogrubioną są wyróżnione elementy graficznego interfejsu użytkownika powiązane z daną czynnością oraz terminyzdefiniowane w tekście lub w słowniczku.

kursywa Kursywą są wyróżnione tytuły książek oraz zmienne, dla którychtrzeba podać konkretne wartości.

czcionkao stałejszerokości

Czcionką o stałej szerokości są wyróżnione polecenia (występującew obrębie akapitu), adresy URL, przykładowe kody, tekstywyświetlane na ekranie oraz teksty wpisywane przezużytkownika.

Wideo i rysunki

Ogólny wygląd i styl Oracle Analytics Cloud, pulpitów informacyjnych, raportówi innych obiektów jest dostosowywany za pomocą nakładek graficznych i stylów. Filmywideo i obrazy przedstawiane w tym podręczniku mogą mieć przypisaną innąnakładkę graficzną lub inny styl, lecz działanie i pokazywane techniki są takie same.

Wstęp

xiv

Page 15: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Część IModelowanie danych firmowych — wprowadzenie

Ta część stanowi wprowadzenie do modelowania danych w Oracle Analytics Cloud.

Rozdziały:

• Modelowanie danych firmowych — informacje podstawowe

Page 16: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

1Modelowanie danych firmowych — informacjepodstawowe

Oracle Analytics Cloud oferuje kilka narzędzi modelowania danych firmowych.

Tematy:

• Typy modeli danych

• Narzędzia modelowania danych

Typy modeli danychZa pomocą Oracle Analytics Cloud można tworzyć różnego typu modele danych.

• Modele danych do wizualizowania projektów, analiz i pulpitów informacyjnych,tworzonych przy użyciu narzędzia Data Modeler

Zob. Używanie narzędzia Data Modeler do tworzenia firmowych modeli danych.

• Modele danych dla raportów "pixel-perfect", tworzonych przy użyciu edytora modeludanych

Zob. Tworzenie modeli danych dla raportów "pixel-perfect".

• Pliki modeli danych (RPD) z Oracle BI Enterprise Edition, które są wysyłanebezpośrednio do Oracle Analytics Cloud lub edytowane i wysyłane przy użyciu narzędziaOracle Analytics Client Developer Tool.

Zob. Korzystanie z modeli danych z Oracle BI Enterprise Edition.

Narzędzia modelowania danychOracle Analytics Cloud oferuje kilka narzędzi modelowania danych.

1-1

Page 17: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Przypadek użycia Narzędzia modelowania danych

Wizualizacje danychAnalizyPulpity informacyjne

• Data ModelerŁatwe w użyciu narzędzie do modelowania danych,oparte na przeglądarce, oferujące proste funkcjemodelowania. Model danych jest wyświetlany jakoobszar zainteresowań, którego można używaćw wizualizacjach, pulpitach informacyjnychi analizach.Data Modeler nie obsługuje złożonych funkcjimodelowania, takich jak wieloźródłowe federacjei automatyczne przekierowywanie zapytań.

• Plik modelu danych z Oracle BI EnterpriseEdition (RPD)– Narzędzie Oracle Analytics Developer Client

ToolMając dane biznesowe modelowane za pomocąOracle BI Enterprise Edition, nie trzeba zaczynać odzera w narzędziu Data Modeler. Można wysłaćkompletny plik modelu danych (RPD) do OracleAnalytics Cloud i od razu zacząć używać swoichobszarów zainteresowań w wizualizacjach,pulpitach informacyjnych i analizach.Opcjonalnie, za pomocą narzędzia Oracle AnalyticsCloud Developer Client Tool można pobieraći edytować pliki modeli danych (RPD) oraz wysyłaćje do Oracle Analytics Cloud.

Raporty "pixel-perfect" • Edytor modeli danychEdytor modelu danych umożliwia łączenie danychz wielu zbiorów danych w jedną strukturę danychXML dla raportów "pixel-perfect".

Rozdział 1Narzędzia modelowania danych

1-2

Page 18: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Część IIUżywanie narzędzia Data Modeler do tworzeniafirmowych modeli danych

Opisano tu, jak projektować, tworzyć i zabezpieczać firmowe modele danych przy użyciunarzędzia Data Modeler.

Rozdziały:

• Data Modeler — pierwsze kroki

• Modelowanie danych

• Rozpoczynanie konstruowania modelu danych

• Definiowanie hierarchii i poziomów na potrzeby drążenia i agregacji

• Zabezpieczanie modelu danych

Page 19: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2Data Modeler — pierwsze kroki

Opisano tu, w jaki sposób można uzyskać dostęp do raportów "pixel-perfect" oraz jakrozpocząć pracę z narzędziem Data Modeler.

Tematy:

• Typowy proces Workflow modelowania danych

• Otwieranie narzędzia Data Modeler

• Najważniejsze zadania związane z narzędziem Data Modeler

Typowy proces Workflow modelowania danychPrzedstawiono tu typowe zadania wykonywane podczas modelowania danych za pomocąnarzędzia Data Modeler.

Zadanie Opis Więcej informacji

Zapoznanie sięz narzędziem DataModeler

Zapoznanie się z narzędziem DataModeler, w szczególnościz odświeżaniem danych,publikowaniem zmiani odnajdywaniem menu "Czynności".

Korzystanie z narzędzia DataModeler

Utworzenie nowegomodelu

Utworzenie nowego modelui połączenie go ze źródłem danych.

Tworzenie modelu danych

Przejrzenie obiektówźródłowych

Przejrzenie tabel źródłowych w celuustalenia, jaką przyjąć strukturęmodelu.

Przeglądanie tabel i danychźródłowych

Utworzenie, jeślitrzeba, nowychperspektyw bazdanych

Utworzenie widoków istotnychwymiarów lub widoków (perspektyw)łączących kilka tabel w jednąperspektywę, jak w przypadku źródeło strukturze płatka śniegu lub źródełznormalizowanych.

Dodawanie własnychperspektyw źródłowych

Dodanie tabel faktówi tabel wymiarów

Utworzenie tabel faktów i wymiarówz obiektów źródłowych.

Dodawanie tabel faktów i tabelwymiarów do modelu danych

Złączenie tabelifaktów i tabelwymiarów

Utworzenie złączeń między tabelamifaktów i tabelami wymiarów.

Tworzenie złączeń międzytabelami faktów i tabelamiwymiarów

Dodanie wymiaru"czas"

Utworzenie tabeli wymiarów "czas"i tabeli źródłowej (z bazy danych)zawierającej dane typu "czas".

Tworzenie wymiaru "czas"

Dodanie miaragregowanychi obliczanych

Określenie agregacji dla kolumni utworzenie miar obliczanychz użyciem wyrażeń.

Dodawanie miar i atrybutów domodelu danych

2-1

Page 20: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zadanie Opis Więcej informacji

Dodanie atrybutówpochodnych

Określenie niestandardowychatrybutów dla tabel wymiarówz użyciem wyrażeń.

Tworzenie atrybutówwyprowadzanych (pochodnych)

Utworzenie hierarchiii poziomów

Zdefiniowanie hierarchii i poziomówna podstawie relacji między grupamikolumn atrybutów.

Edytowanie hierarchiii poziomów

Utworzeniezmiennych

Opcjonalnie, utworzenie zmiennychdynamicznie obliczającychi przechowujących wartości używanew wyrażeniach kolumni filtrach danych.

Definiowanie zmiennych

Określenie uprawnieńdo obiektów

Zdecydowanie, kto może uzyskiwaćdostęp do tabel faktów, tabelwymiarów i kolumn.

Zabezpieczanie dostępu doobiektów modelu

Ustawienie filtrów zabezpieczeń danych

Zdefiniowanie filtrów zabezpieczeńdanych na poziomie wierszy dla tabelfaktów, tabel wymiarów i kolumn.

Zabezpieczanie dostępu dodanych

Wysłanie pliku RPDmodelu danych

Jeśli model danych biznesowych zostałutworzony w Oracle BI EnterpriseEdition, to — zamiast tworzyć go odpodstaw przy użyciu narzędzia DataModeler — można do wysyłaniamodelu danych do chmuryi edytowania go w chmurze korzystaćz konsoli.

Wysyłanie modeli danych z pliku(.rpd) przy użyciu konsoli

Otwieranie narzędzia Data ModelerDostęp do narzędzia Data Modeler określa administrator.

1. Zalogować się do Oracle Analytics Cloud.

2. Na stronie startowej wybrać z menu Strona opcję Otwórz narzędzie DataModeler.

3. Na stronie "Modele" otworzyć istniejący model lub utworzyć nowy.

Rozdział 2Otwieranie narzędzia Data Modeler

2-2

Page 21: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Najważniejsze zadania związane z narzędziem Data ModelerOmówiono tu najważniejsze zadania związane z modelowaniem danych za pomocąnarzędzia Data Modeler.

• Tworzenie modelu danych

• Przeglądanie tabel i danych źródłowych

• Dodawanie własnych perspektyw źródłowych

• Tworzenie tabel faktów i wymiarów z jednej tabeli lub perspektywy

• Tworzenie indywidualnych tabel faktów

• Tworzenie indywidualnych tabel wymiarów

• Tworzenie złączeń między tabelami faktów i tabelami wymiarów

• Tworzenie miar obliczanych

• Tworzenie atrybutów wyprowadzanych (pochodnych)

• Tworzenie wymiaru "czas"

• Edytowanie hierarchii i poziomów

• Zabezpieczanie dostępu do obiektów modelu

• Publikowanie zmian dokonanych w modelu danych

Rozdział 2Najważniejsze zadania związane z narzędziem Data Modeler

2-3

Page 22: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3Modelowanie danych

Model danych biznesowych pozwala analitykom tworzyć zapytania w taki sam intuicyjnysposób, w jaki zadają pytania biznesowe.

Wideo

Tematy:

• Modelowanie danych za pomocą narzędzia Data Modeler

• Planowanie modelu danych

Modelowanie danych za pomocą narzędzia Data ModelerModel danych ma na celu udostępnianie danych biznesowych do analiz w sposóbodzwierciedlający strukturę prowadzonej działalności. Analitycy, korzystając z modeli danych,mogą tworzyć zapytania w taki sam intuicyjny sposób, w jaki zadają pytania biznesowe.Dobrze zaprojektowane modele danych są proste i ukrywają złożoność struktury używanychdanych.

Za pomocą narzędzia Data Modeler można modelować dane z różnych typów źródeł (naprzykład ze źródeł gwiaździstych czy źródeł o strukturze płatka śniegu) na różne sposobyzrozumiałe dla użytkowników biznesowych. Aby można było korzystać z narzędzia DataModeler, trzeba mieć przypisaną rolę "Autor modelu danych BI".

Uwaga:

Mając dane biznesowe modelowane za pomocą Oracle BI Enterprise Edition, nietrzeba zaczynać od zera w narzędziu Data Modeler. Można wysłać plik RPDmodelu danych do chmury, używając narzędzie Oracle Analytics Developer ClientTool.

Mimo że nie wszystkie obiekty źródłowe wykazują relacje gwiaździste, Data Modelerprezentuje dane (w modelu danych) w postaci prostej struktury gwiazdy. Inaczej mówiąc,model danych reprezentuje mierzalne fakty wyświetlane w uwzględnieniem różnychatrybutów wymiarów.

Konstruując model danych za pomocą narzędzia Data Modeler, należy wykonać następującezadania:

• Połączyć się z używaną bazą danych zawierającą dane biznesowe.

• Dodać do modelu tabele i/lub perspektywy oraz sklasyfikować je jako tabele faktów lubtabele wymiarów.

• Zdefiniować złączenia między tabelami faktów i tabelami wymiarów.

3-1

Page 23: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Upewnić się, każda tabela wymiarów ma złączenie z przynajmniej jedną tabeląfaktów, a każda tabela faktów ma złączenie z przynajmniej jedną tabelą wymiarów.

• Określić reguły agregacji dla różnych kolumn faktów, utworzyć oparte nawyrażeniach miary wyprowadzane, utworzyć hierarchie wymiarów wspomagającedrążenie oraz utworzyć miary oparte na poziomach.

• Opublikować model danych, aby zmiany zostały trwale zapisane i aby dane stałysię dostępne do użycia w analizach.

Po opublikowaniu swojego modelu danych można — ze startowej strony raportówfirmowych — zacząć wizualizować dane. Model danych jest wyświetlany jako obszarzainteresowań, którego można używać w wizualizacjach, pulpitach informacyjnychi analizach. Nazwa obszaru zainteresowań jest identyczna z nazwą modelu danych.

Gdy w modelu są używane obiekty źródłowe z relacjami typu gwiazda, wszystkie onestają się częścią modelu i są zawierane w tym samym obszarze zainteresowań.

Czy zamiast narzędzia Data Modeler można użyć istniejącego pliku modeludanych (RPD)?

Tak. Opisano tu, jak tworzyć za pomocą narzędzia Data Modeler modele danych odzera. Jeśli model danych biznesowych został utworzony w Oracle BI EnterpriseEdition, to można wysłać kompletny plik modelu danych (RPD) do Oracle AnalyticsCloud i od razu zacząć używać swoich obszarów zainteresowań w wizualizacjach,pulpitach informacyjnych i analizach. Zob. Wysyłanie modeli danych z Oracle BIEnterprise Edition.

Jeśli istniejący plik modelu danych zostanie wysłany w ten sposób, to:

• Narzędzie Data Modeler jest wyłączane.Pojawi się komunikat "Please use Oracle BI Administration Tool to manage yourmodel" [Do zarządzania swoim modelem proszę użyć narzędzia Oracle BIAdministration Tool].

• Zmian można dokonywać za pomocą narzędzia Oracle Analytics Developer ClientTool.Zob. Edytowanie modelu danych w chmurze.

Planowanie modelu danychPrzed przystąpieniem do modelowania danych należy przeanalizować wymaganiabiznesowe, a także zapoznać się z zagadnieniami dotyczącymi modelowania danych.

Tematy:

• Wymagania stawiane modelowi danych

• Składniki modeli danych

• Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami gwiaździstymi — informacjepodstawowe

• Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami o strukturze płatka śniegu —informacje podstawowe

• Modelowanie źródeł nieznormalizowanych — informacje podstawowe

• Modelowanie źródeł znormalizowanych — informacje podstawowe

Rozdział 3Planowanie modelu danych

3-2

Page 24: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wymagania stawiane modelowi danychPrzed rozpoczęciem modelowania danych trzeba najpierw uświadomić sobie stawianewymagania:

• Na jakie pytania biznesowe ma odpowiadać model?

• Jakie miary są wymagane do zobrazowania efektywności biznesowej?

• W jakich wymiarach jest prowadzona działalność biznesowa? Innymi słowy: wedługjakich wymiarów rozbijać pomiary biznesowe (nagłówki raportów)?

• Czy w wymiarach są elementy hierarchiczne i jakie typy relacji określają poszczególnehierarchie?

Po udzieleniu odpowiedzi na wymienione pytania można określić i zdefiniować elementymodelu biznesowego.

Składniki modeli danychGłównymi składnikami, z którymi ma się do czynienia podczas tworzenia modelu, są tabelefaktów, tabele wymiarów, złączenia i hierarchie.

Składnik Opis

Tabele faktów W tabela faktów są zawarte miary (kolumny) mające w swoich definicjachwbudowane agregacje.Miary, które są agregowane z faktów, muszą zostać zdefiniowane w tabeli faktów. Miary są zazwyczaj danymi obliczanymi, takimi jak wielkośćsprzedaży wyrażono kwotowo lub ilościowo, i mogą być określanez uwzględnianiem hierarchii. Na przykład można ustalić kwotęuzyskaną ze sprzedaży danego produktu na danym rynku w danymokresie.Każda miara ma swoją własną regułę agregacji, taką jak SUM, AVG, MINlub MAX. W prowadzonej działalności może być przydatneporównywanie wartości, a tym samym obliczenie wyrażająceporównanie.

Tabele wymiarów W działalności gospodarczej fakty są używane do pomiaru efektywnościna podstawie dobrze znanych wymiarów, takich jak czas, produkti rynek. Każdy wymiar ma własny zbiór atrybutów opisowych.W tabelach wymiarów są zawarte atrybuty opisujące encje biznesowe,takie jak nazwa klienta, region, adres czy kraj.Atrybuty z tabeli wymiarów zapewniają kontekst danych liczbowych,umożliwiając na przykład klasyfikowanie zleceń serwisowych (SR).Wśród atrybutów w tym wymiarze mogą występować na przykład"Właściciel zlecenia SR", "Obszar", "Konto" czy "Priorytet".Tabele wymiarów w modelu danych są tabelami dostosowywanymi.Inaczej mówiąc, nawet jeśli istnieją trzy różne źródłowe wystąpieniakonkretnej tabeli "Klient", to w modelu danych występuje tylko jednatabela. W tym celu wszystkie trzy wystąpienia tabeli "Klient" są łączonew jedną za pomocą perspektyw z bazy danych.

Rozdział 3Planowanie modelu danych

3-3

Page 25: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Składnik Opis

Złączenia Złączenia służą do sygnalizacji relacji między tabelami faktówa tabelami wymiarów w modelu danych. Tworząc złączenia, określa siętabelę faktów, tabelę wymiarów, kolumnę faktów oraz kolumnęwymiaru, które mają zostać złączone.Dzięki złączeniom, zapytania mogą zwracać wiersze, w którychwystępuje przynajmniej jedna zgodna pozycja w obu tabelach.Wskazówka: Analitycy mogą podczas konstruowania raportów używaćopcji Uwzględnij wartości Null, aby były zwracane wiersze z jednejtabeli, gdy nie ma zgodnych wierszy w innej tabeli.

Hierarchie Hierarchie to zbiory relacji zstępujących (góra-dół) między atrybutamitabeli wymiarów.W hierarchiach poziomy zwijają się z niższych poziomów do wyższych.Na przykład miesiące mogą się zwijać w rok. Te zwinięcia (akumulacje)obejmują elementy hierarchii i rozciągają się na naturalne relacjebiznesowe.

Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami gwiaździstymi —informacje podstawowe

Źródła gwiaździste składają się z jednej tabeli (lub większej liczby tabel) faktów, któraodwołuje się do dowolnej liczby tabel wymiarów. Ponieważ narzędzie Data Modelerprezentuje dane w strukturze gwiazdy, praca ze źródłami gwiaździstymi jestnajprostszym przypadkiem modelowania. W źródłach gwiaździstych wymiary sąnormalizowane — każdy wymiar jest reprezentowany przez osobną tabelę.

Na przykład załóżmy, że mamy osobne źródła dla danych "Revenue Measures","Products", "Customers" i "Orders". W tym scenariuszu najpierw się ładuje danez poszczególnych źródeł do osobnych tabel bazy danych. Następnie za pomocąnarzędzia Data Modeler tworzymy tabelę faktów ("Revenue Measures") i tabelewymiarów ("Products", "Customers" i "Orders"). Na koniec tworzymy złączenia międzytabelami wymiarów i tabelą faktów.

Tworząc tabele faktów i wymiarów, można przeciągać obiekty źródłowe do modeludanych albo tworzyć tabele faktów i wymiarów indywidualnie za pomocą opcji menu.

Pełna lista zadań związanych z modelowaniem danych jest dostępna pod hasłem Wytyczne dotyczące modelowania danych.

Modelowanie obiektów źródłowych z relacjami o strukturze płatkaśniegu — informacje podstawowe

Źródła o strukturze płatka śniegu są podobne do źródeł gwiaździstych. Różnica polegana tym, że w strukturze płatka śniegu wymiary są normalizowane w wielu powiązanychtabelach a nie w pojedynczych tabelach wymiarów.

Na przykład załóżmy, że mamy osobne źródła dla danych "Revenue Measures","Products", "Customers" i "Orders". Ponadto mamy osobne źródła dla wymiarów"Brands" (złączone z "Products") i "Customer Group" (złączone z "Customers"). Tabele"Brands" i "Customer Group" są "końcówkami płatków śniegu" rdzennych tabelwymiarów "Customers" i "Products".

Rozdział 3Planowanie modelu danych

3-4

Page 26: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W tym scenariuszu najpierw się ładuje dane z poszczególnych źródeł do osobnych tabelbazy danych. Następnie tworzy się perspektywy bazy danych łączące tabele wymiaróww jedną tabelę. W tym wypadku jest tworzona jedna perspektywa łącząca tabele "Products"i "Brands" oraz druga — łącząca tabele "Customers" i "Customer Group".

Następnie za pomocą narzędzia Data Modeler tworzy się tabelę faktów ("RevenueMeasures") i tabele wymiarów (perspektywa "Products + Brand", perspektywa "Customers +Customer Group" i tabela "Orders"). Na koniec tworzymy złączenia między tabelamiwymiarów i tabelą faktów.

Pełna lista zadań związanych z modelowaniem danych jest dostępna pod hasłem Wytycznedotyczące modelowania danych.

Modelowanie źródeł nieznormalizowanych — informacje podstawoweW nieznormalizowanych źródłach fakty i wymiary mają postać kolumn w jednej tabeli (lubw pliku płaskim). W przypadku nieznormalizowanego płaskiego źródła jeden plik danych jestładowany do jednej tabeli. Plik danych zawiera kolumny atrybutów wymiarów i miar.

W niektórych przypadkach model danych składa się z modelu hybrydowego stanowiącegokombinację źródeł gwiaździstych, źródeł o strukturze płatka śniegu i źródełnienormalizowanych. Na przykład nienormalizowane źródło może zawierać informacjeo miarach przychodów, produktach, klientach i zamówieniach - wszystkie w jednym pliku,a nie w osobnych plikach źródłowych.

W takiej sytuacji najpierw ładuje się nienormalizowany plik jako jedną tabelę bazy danych.Następnie za pomocą kreatora "Dodawanie do modelu" dzieli się kolumny na odpowiednietabele faktów i wymiarów. W tym przykładzie najpierw przeciągamy kolumny miarprzychodów utworzenia tabeli faktów, a następnie przeciągamy kolumny produktów, klientówi zamówień w celu utworzenia osobnych tabel wymiarów. Na koniec tworzymy złączeniamiędzy tabelami wymiarów i tabelą faktów.

Pełna lista zadań związanych z modelowaniem danych jest dostępna pod hasłem Wytycznedotyczące modelowania danych.

Modelowanie źródeł znormalizowanych — informacje podstawoweW źródłach znormalizowanych lub transakcyjnych dane są rozkładane na więcej niż jednątabelę w celu zminimalizowania nadmiarowego składowania danych oraz zoptymalizowaniaaktualizacji danych. W znormalizowanym źródle istnieją pliki danych odpowiadająceposzczególnym tabelom transakcyjnym. Dane z Oracle Cloud są zazwyczaj rozdzielane doznormalizowanego źródła.

Podobnie jak w przypadku źródeł o strukturze płatka śniegu, modelowanie znormalizowanychźródeł wymaga tworzenia perspektyw łączących kolumny z wielu tabel źródeł w indywidualnetabele faktów i wymiarów. Niektóre znormalizowane źródła są bardzo skomplikowane i — dozorganizowania danych w model typu gwiazda — potrzeba wielu perspektyw.

Na przykład załóżmy, że mamy tabele źródłowe dla danych "Products", "Customers","Orders" i "Order Items". Tabele "Orders" i "Order Items" zawierają fakty.

W tym scenariuszu najpierw ładujemy pliki jako osobne tabele bazy danych. Następnietworzymy perspektywę łączącą kolumny faktów w jedną tabelę. W tym przykładzie jesttworzona perspektywa łącząca kolumny z tabel "Products" i "Order Items".

Rozdział 3Planowanie modelu danych

3-5

Page 27: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Następnie tworzymy za pomocą narzędzia Data Modeler tabelę faktów (perspektywa"Orders + Order Items") i tabele wymiarów (Products i Customers). Na koniectworzymy złączenia między tabelami wymiarów i tabelą faktów.

Pełna lista zadań związanych z modelowaniem danych jest dostępna pod hasłem Wytyczne dotyczące modelowania danych.

Rozdział 3Planowanie modelu danych

3-6

Page 28: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4Rozpoczynanie konstruowania modelu danych

W taj sekcji zamieszczono informacje dotyczące początkowych etapów konstruowaniamodelu danych, takich jak dodawanie tabel wymiarów, tabel faktów oraz złączeń.

Wideo

Tematy:

• Typowy proces Workflow modelowania danych

• Korzystanie z narzędzia Data Modeler

• Przeglądanie tabel i danych źródłowych

• Dodawanie własnych perspektyw źródłowych

• Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

• Tworzenie złączeń między tabelami faktów i tabelami wymiarów

• Tworzenie wymiaru "czas"

• Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

• Kopiowanie obiektów modelu

Korzystanie z narzędzia Data ModelerData Modeler umożliwia modelowanie danych na potrzeby raportów.

Tematy:

• Otwieranie narzędzia Data Modeler

• Tworzenie modelu danych

• Korzystanie z lewego okienka w narzędziu Data Modeler

• Korzystanie z prawego okienka w narzędziu Data Modeler

• Korzystanie z menu "Czynności"

• Blokowanie modelu danych

• Weryfikowanie modelu danych

• Odświeżanie oraz synchronizowanie obiektów źródłowych i obiektów modelu danych

• Publikowanie zmian dokonanych w modelu danych

• Czyszczenie danych z pamięci podręcznej

• Zmienianie nazwy modelu danych

• Przyłączanie modelu do innej bazy danych

• Eksportowanie modelu danych

• Importowanie modelu danych

4-1

Page 29: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Usuwanie modelu danych

Tworzenie modelu danychZa pomocą narzędzia Data Modeler można utworzyć nowy model danych.

Wideo

1. Otworzyć narzędzie Data Modeler.

2. Wybrać opcję Utwórz model.

3. Wprowadzić nazwę i opis modelu danych.

Tę samą nazwę będzie miał obszar zainteresowań powiązany z tym modelem.

4. Połączyć model z bazą danych.

Jeśli na liście nie ma potrzebnej bazy danych, należy się zwrócić doadministratora o skonfigurowanie odpowiedniego połączenia.

Korzystanie z lewego okienka w narzędziu Data ModelerW lewym okienku narzędzia Data Modeler są dostępne różne menu do modelowaniadanych.

• Baza danych — Wyszczególnia obiekty źródłowe, takie jak tabele i perspektywybazy danych

• Model danych — Wyszczególnia obiekty modelu danych, takie jak tabele faktów,tabele wymiarów, hierarchie, kolumny faktów i kolumny wymiarów

• Zmienne — Wyszczególnia zmienne, których można używać w filtrachzabezpieczeń danych oraz w wyrażeniach kolumn

• Role — Wyszczególnia role, które można używać podczas definiowaniauprawnień do obiektów oraz definiowania filtrów zabezpieczeń danych

Przefiltrować odpowiednio listę.

1. W narzędziu Data Modeler, w lewym okienku otworzyć menu Baza danych,Model danych, Zmienne lub Role.

2. Kliknąć na ikonie Filtruj z prawej strony wyświetlanego menu.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-2

Page 30: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. W obszarze "Filtr" wprowadzić wartość napisową do filtrowania wyświetlanych obiektów.

4. Usunąć tekst albo ponownie kliknąć na ikonie Filtruj, aby usunąć filtr.

Korzystanie z prawego okienka w narzędziu Data ModelerPrawe okienko w narzędziu Data Modeler jest okienkiem kontekstowym, które się zmieniaw zależności od wykonywanego zadania. Gdy zostanie rozpoczęte modelowanie danych,w widoku domyślnym lub w widoku startowym są pokazywane zdefiniowane do tej porytabele faktów, tabele wymiarów oraz złączenia.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-3

Page 31: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• W obszarze tabel faktów i tabel wymiarów można zobaczyć liczbę złączeń dlaposzczególnych tabel, a także liczbę miar w każdej tabeli faktów.

• Złączenia są wymienione pod tabelami faktów i wymiarów. Dane można sortować,klikając na strzałce skierowanej w górę lub w dół, wyświetlanej w nagłówkukolumny.

• Wskutek kliknięcia na obiekcie zostaje otwarty, w prawym okienku, edytor obiektu.Na przykład, wskutek kliknięcia na nazwie tabeli wymiarów (w menu "Modeldanych" w lewym okienku) zostanie w prawym okienku otwarty edytor tabeliwymiarów.

• Za pomocą karty "Uprawnienia" można decydować, kto ma dostęp do modelu i ktomoże konstruować raporty z obszaru zainteresowań powiązanego z tym modelem.

• Za pomocą karty "Właściwości" można zmienić nazwę modelu lub przyłączyć godo innej bazy danych.

Korzystanie z menu "Czynności"Data Modeler udostępnia menu czynności dla większości obiektów. Gdy wybierzemyobiekt, zobaczymy ikonę koła zębatego ( ), wyświetlającą menu.

Dostępne w prawym górnym rogu menu Czynności dot. modelu umożliwiaczyszczenie, zamykanie, odświeżanie i odblokowywanie modelu.

Poszczególne obiekty zablokowanego modelu danych można także usunąć zapomocą menu czynności.

• Można usuwać perspektywy źródłowe, lecz nie można usuwać tabel źródłowych.Do usuwania tabel ze źródłowej bazy danych służy narzędzie SQL Workshop.

• Nie można usunąć obiektów modelu, od których są zależne inne obiekty.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-4

Page 32: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Blokowanie modelu danychPrzed przystąpieniem do wykonywania jakichkolwiek zmian trzeba zablokować modeldanych. W celu zablokowania modelu danych należy nacisnąć przycisk Zablokuj do edycji.

Wskazówki:

• Zmiany należy publikować stosunkowo często (po 20 minutach bezczynności jestzgłaszane przekroczenie limitu czasu przeglądarki).

• Przed zamknięciem przeglądarki należy opublikować zmiany, aby została zwolnionablokada.

• Przed przystąpieniem do zmieniania perspektyw należy zablokować model.

• Użytkownik z uprawnieniami administratora może przesłaniać blokady założone przezinnych użytkowników.

Weryfikowanie modelu danychZa pomocą globalnej ikony Weryfikuj (wyświetlanej w górnym lewym rogu) możnasprawdzić, czy model danych jest poprawny.

Model danych jest także weryfikowany w sposób automatyczny, gdy są publikowane zmiany.Ewentualne błędy, wykryte podczas weryfikacji, są pokazywane na dole prawego okienka.

Za pomocą menu Czynności dot. komunikatów można dostosować typy wyświetlanychkomunikatów (błędy, ostrzeżenia lub informacje).

Niektóre zadania są weryfikowane w trakcie ich wykonywania. Na przykład nie możnazapisać perspektywy źródłowej, jeśli jej zapytanie SQL nie jest poprawne. Wyrażenia dlaobliczanych miar i wyprowadzanych kolumn, aby mogły zostać zapisane, muszą byćpoprawne. Komunikaty z weryfikacji, które są wyświetlane w trakcie wykonywania zadańprzez użytkownika, dostarczają więcej informacji o poszczególnych błędach wykrytychpodczas weryfikacji.

Odświeżanie oraz synchronizowanie obiektów źródłowych i obiektówmodelu danych

Data Modeler oferuje trzy sposoby odświeżania danych, dzięki czemu uzyskujemy pewność,że mamy do czynienia z aktualnymi informacjami. Można odświeżyć obiekty źródłowe oraz

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-5

Page 33: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

model danych bądź synchronizować model danych z zawartymi w bazie danychdefinicjami obiektów źródłowych.

Odświeżanie obiektów źródłowych

Można odświeżyć zawartość okienka "Baza danych", aby mieć pewność, że listaobiektów źródłowych odzwierciedla najnowsze obiekty z bazy danych. Na przykładmożna odświeżyć listę obiektów źródłowych, aby zostały na niej uwzględnione nowododane tabele bazy danych. Lista obiektów źródłowych nie jest automatycznieodświeżana, gdy nowe obiekty zostaną załadowane do bazy danych.

Aby odświeżyć obiekty źródłowe, należy wybrać z menu Czynności dot. bazydanych opcję Odśwież.

Odświeżanie modelu danych

Może się zdarzyć, że inni użytkownicy narzędzia Data Modeler zablokowali modeli dokonali w nim zmian. Model danych można odświeżyć, aby uzyskać pewność, żeData Modeler wyświetla najnowszą wersję modelu.

Aby odświeżyć model danych, należy wybrać z menu Czynności dot. modeludanych opcję Odśwież.

Można też wybrać z menu Czynności dot. modelu (obok przycisku Zablokuj doedycji) opcję Odśwież model.

Synchronizowanie z bazą danych

Model danych można synchronizować z obiektami źródłowymi z bazy danych.Podczas synchronizacji są rozpoznawane obiekty występujące w modelu, którezostały usunięte w bazie danych, a także są rozpoznawane nowe tabele i kolumny.Wykrywane są także rozbieżności, takie jak niezgodność typów danych w kolumnach.

Aby zsynchronizować wszystkie obiekty modelu i obiekty źródłowe z bazą danych,należy wybrać z menu Czynności dot. modelu (w górnym prawym rogu) opcję Synchronizuj z bazą danych.

Aby zsynchronizować poszczególne tabele faktów lub tabele wymiarów, należy — dlaodpowiedniej tabeli faktów lub tabeli wymiarów występującej w lewym okienku naliście obiektów modelu danych — wybrać z menu Czynności opcję Synchronizujz bazą danych. Następnie należy nacisnąć przycisk OK.

Model danych, aby można było go zsynchronizować z bazą danych, trzebazablokować.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-6

Page 34: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Rozbieżności wykryte podczas synchronizacji są wyświetlane w polu komunikatów, na doleprawego okienka. Za pomocą menu Czynności dot. komunikatów można dostosować typywyświetlanych komunikatów (błędy, ostrzeżenia lub informacje), wybierać wszystkiekomunikaty lub anulować ich wybór, a także przeprowadzać czynności synchronizacjiw związku z wybranymi komunikatami. Na przykład, można wybrać wszystkie ostrzeżeniao niezgodności typu danych, po czym wybrać z menu Czynności opcję Synchronizujwybrane, aby dokonać odpowiednich zmian synchronizujących.

Publikowanie zmian dokonanych w modelu danychAktualizując model danych, można dokonywać zmian, które następnie można zapisać lubodrzucić. Aby zmiany zostały trwale zapisane i aby dane stały się dostępne do użyciaw raportach, należy model opublikować. Opublikowany model danych jest wyświetlany jakoobszar zainteresowań.

Wskazówka:

Mimo że zmiany, dokonywane w modelu danych, są zapisywane na bieżąco, to sąone jednak zapisywane wyłącznie w sesji przeglądarki. Zmiany te faktycznie sązapisywane dopiero z chwilą opublikowania modelu.

W trakcie publikowania modelu jest on automatycznie weryfikowany. Wszelkie błędy, wykrytepodczas weryfikacji, są wyświetlane na dole w prawym okienku. Gdy takie błędy zostanązgłoszone, trzeba je poprawić, po czym można podjąć ponowną próbę opublikowaniamodelu.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-7

Page 35: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Po dokonaniu zmian w modelu danych można wybrać z menu w górnym prawym rogunastępujące czynności:

• Opublikuj i odblokuj — Jest przeprowadzana weryfikacja modelu, są zapisywanezmiany i model jest publikowany do użycia w raportach. Model zostajeodblokowany dla innych użytkowników.

• Opublikuj i utrzymaj blokadę — Jest przeprowadzana weryfikacja modelu, sązapisywane zmiany i model jest publikowany do użycia w raportach. Blokada jestutrzymywana, umożliwiając dalszą edycję.

• Odblokuj — Usuwa blokadę modelu, tak że inni użytkownicy mogą goaktualizować. Nieopublikowane zmiany, które zostały dokonane w modelu, sąodrzucane.

• Przywróć — Przywraca model do stanu z ostatniej publikacji. Nieopublikowanezmiany, które zostały dokonane w modelu, są odrzucane, lecz model pozostajezablokowany.

• Wyczyść — Trwale usuwa wszystkie obiekty z modelu danych oraz ze wszystkichraportów opartych na powiązanym z modelem obszarze zainteresowań.

Można także nacisnąć przycisk Cofnij lub Ponów (w górnym prawym rogu), abywycofać poszczególne zmiany lub je ponownie zastosować.

Wskazówka:

Aby zapisać zmiany dokonane w obiektach bazy danych, nie trzebapublikować modelu. Zmiany, których dokonano w perspektywach i innychobiektach bazy danych, są zapisywane w bazie danych z chwilą ukończeniaczynności; nie są zapisywane w modelu danych. W przypadku zmiandotyczących bazy danych, przyciski Cofnij i Ponów nie są dostępne.

Po opublikowaniu modelu potrzeba około dwóch minut, aby zmiany dokonanew modelu danych zostały odzwierciedlone w raportach i pulpitach informacyjnych. Abyzobaczyć zmiany od razu, należy otworzyć raport, po czym wybrać opcję Odśwież,a następnie Załaduj ponownie metadane z serwera.

Oracle Analytics Cloud sporządza zapis stanu, gdy ktokolwiek publikuje zmianydokonane w modelu danych. Mając problemy z najnowszym modelem danych, możnasię zwrócić do administratora o przywrócenie wcześniejszej wersji.

Czyszczenie danych z pamięci podręcznejOracle Analytics Cloud przechowuje dane w pamięci podręcznej, aby zapewnićmaksymalną wydajność. Znaczy to, że aktualizacje danych mogą nie być od razuodzwierciedlane w raportach i narzędziu Data Modeler.

Po załadowaniu nowych danych do tabel warto wyczyścić pamięć podręczną, aby byływidziane najnowsze dane.

• Aby zobaczyć nowe dane w narzędziu Data Modeler, należy wybrać opcję Odśwież model.

• Aby zobaczyć nowe dane w raportach, należy samodzielnie wyczyścić pamięćpodręczną, korzystając z menu "Model danych" dostępnego w lewym okienku:

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-8

Page 36: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

– W celu wyczyszczenia danych (z pamięci podręcznej) dla konkretnej tabeli faktów lubwymiarów kliknąć prawym przyciskiem myszy na tabeli, po czym wybrać opcję Wyczyść buforowane dane.

– W celu wyczyszczenia wszystkich danych z pamięci podręcznej wybrać z menu Czynności dot. modelu danych opcję Wyczyść wszystkie buforowane dane.

Można także wybrać opcję Wyczyść wszystkie buforowane dane z globalnego menu Czynności dot. modelu, wyświetlanego w górnym prawym rogu.

Wskazówka:

Po załadowaniu nowych danych — aby mieć pewność, że w raportach sąwyświetlane najnowsze dane — powinno się zawsze czyścić pamięć podręczną.

Zmienianie nazwy modelu danychAby zmienić nazwę modelu, należy go zablokować, a następnie wybrać kartę "Właściwości"i dokonać zmiany nazwy.

W wyniku tej czynności następuje także zmiana nazwy odpowiedniego obszaruzainteresowań używanego w raportach.

Przyłączanie modelu do innej bazy danychGdy nowy model danych jest uruchamiany, pojawia się wezwanie do wybrania bazy danych,w której są przechowywane dane. Wszystkie tabele i perspektywy z tej bazy danych sąwyświetlane w narzędziu Data Modeler, tak że można je dodawać do swojego modelu.Niekiedy jednak dane są przenoszone albo ulega zmianie źródłowa baza danych. W takiejsytuacji należy zmienić połączenie z bazą danych modelu.

Jeśli zostanie zmieniona baza danych, to przestaną działać raporty, oparte na obszarzezainteresowań powiązanym z tym modelem, chyba że wszystkie wymagane obiekty źródłowebędą dostępne w nowej bazie danych.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Kliknąć na karcie Właściwości.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-9

Page 37: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Wybrać opcję Baza danych.

Jeśli na liście nie ma potrzebnej bazy danych, należy się zwrócić doadministratora o skonfigurowanie odpowiedniego połączenia.

4. Zsynchronizować model danych z nową bazą danych. Wybrać z menu Czynnościdot. modelu opcję Synchronizuj z bazą danych.

Eksportowanie modelu danychIndywidualne modele danych można wyeksportować do pliku JSON, a następniezaimportować te informacje do innej usługi. Zamierzając dokonać drobniejszych zmianw modelu, można przed zaimportowaniem go edytować plik JSON. Na przykładmożna zmienić nazwę modelu (modelDisplayName) lub nazwę połączenia z baządanych (connectionName).

1. Otworzyć narzędzie Data Modeler.

2. Na stronie "Modele" kliknąć na ikonie Czynności dot. modelu dla modelu, któryma zostać wyeksportowany, po czym wybrać opcję Eksportuj.

3. Zapisać plik JSON. Domyślną nazwą jest model.json.

Importowanie modelu danychIndywidualne modele danych można wyeksportować do pliku JSON, a następniezaimportować te informacje do innej usługi. Zamierzając dokonać drobniejszych zmianw modelu, można przed zaimportowaniem go edytować plik JSON. Na przykładmożna zmienić nazwę modelu (modelDisplayName) lub nazwę połączenia z baządanych (connectionName).

Każdy model, aby móc poprawnie działać, musi mieć dostęp do powiązanych tabelz bazy danych. Przed przystąpieniem do importowania modelu danych, należy sięupewnić, czy narzędzie Data Modeler może się połączyć z wymaganą bazą danych.Jeśli nie może, należy się zwrócić do administratora o skonfigurowanie połączenia.

1. Otworzyć narzędzie Data Modeler.

Rozdział 4Korzystanie z narzędzia Data Modeler

4-10

Page 38: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Nacisnąć przycisk Importuj model.

3. Przejść do pliku JSON zawierającego model danych, który ma zostać zaimportowany.

4. Nacisnąć przycisk OK.

5. Opcjonalnie: Wybrać połączenie z bazą danych dla tego modelu.

Jeśli narzędzie Data Modeler nie rozpozna nazwy połączenia zawartej w pliku JSON,zostanie wyświetlone wezwanie do wybrania połączenia z bazą danych. Jeśli na liście niema potrzebnego połączenia, należy się zwrócić do administratora o skonfigurowanieodpowiedniego połączenia.

6. Opcjonalnie: Wybrać, czy istniejący model danych o tej samej nazwie ma zostaćzastąpiony. Nacisnąć przycisk Tak, aby istniejący model zastąpić; przycisk Nie, abyanulować.

Sytuacja taka ma miejsce, jeśli model, nazwany w pliku JSON, koliduje z innym modelemw narzędziu Data Modeler. Jeśli istniejący model nie powinien zostać zastąpiony, możnazmienić atrybut modelDisplayName w pliku JSON, po czym ponowić próbę.

Usuwanie modelu danychW celu wyczyszczenia modelu danych i rozpoczęcia od nowa można usunąć z niegowszystkie obiekty. Można też usunąć cały model, wraz z jego obszarem zainteresowań.

• Czyszczenie zawartości modelu — Zablokować model, po czym wybrać z menu Czynności dot. modelu (w prawym górnym rogu) opcję Wyczyść model.

Nastąpi trwałe usunięcie wszystkich obiektów z modelu danych oraz ze wszystkichraportów opartych na powiązanym z modelem obszarze zainteresowań.

• Usuwanie modelu — W narzędziu Data Modeler kliknąć na menu Czynności dot.modelu dla modelu, który już nie jest potrzebny, po czym wybrać opcję Usuń.

Nastąpi trwałe usunięcie modelu danych i powiązanego z nim obszaru zainteresowań.

Zalecamy, aby — przed wyczyszczeniem lub usunięciem modelu danych — użytkownik lubadministrator sporządził zapis stanu modelu, stanowiący kopię zapasową

Przeglądanie tabel i danych źródłowychOpisano tu przeglądanie obiektów źródłowej bazy danych dostępnych dla opracowywanegomodelu danych.

Tematy:

• Wyświetlanie obiektów źródłowych

• Wyświetlanie podglądu danych z obiektów źródłowych

Rozdział 4Przeglądanie tabel i danych źródłowych

4-11

Page 39: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wyświetlanie obiektów źródłowychListę tabel źródłowych i perspektyw źródłowych można zobaczyć w menu "Bazadanych", w lewym okienku. Aby zobaczyć właściwości tabeli lub perspektywy, należyna niej kliknąć.

Na karcie "Przegląd" dla tabel i perspektyw źródłowych są pokazywane informacjeo kolumnach, takie jak nazwa kolumny i typ danych, a także czy zawiera wartościunikatowe oraz czy akceptuje wartości Null.

Wyświetlanie podglądu danych z obiektów źródłowychMożna wyświetlić podgląd pierwszych 25 wierszy danych z tabel i perspektyw bazydanych. Podczas modelowania bazy danych można dzięki temu ustalić, czy danatabela lub widok zawierają dane odpowiednie dla tabel wymiarów, czy dla tabel faktów.

1. Otworzyć narzędzie Data Modeler.

2. W menu "Baza danych" w lewym okienku kliknąć na tabeli lub widoku bazydanych w celu otwarcia tej tabeli lub tego widoku.

3. Wyświetlić kartę Dane.

4. Przejrzeć pierwsze 25 wierszy danych tabeli lub widoku. W razie potrzeby możnazmienić szerokości kolumn wyświetlanej tabeli.

Rozdział 4Przeglądanie tabel i danych źródłowych

4-12

Page 40: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5. Kliknąć na łączu Uzyskaj liczbę wierszy, aby uzyskać liczbę wszystkich wierszy dlatabeli lub widoku. W przypadku wielkiej tabeli uzyskanie liczby wierzy może zająć trochęczasu.

6. Nacisnąć przycisk Gotowe.

Tworzenie perspektyw źródłowychPerspektywy źródłowe warto tworzyć jako podstawę dla obiektów modelu, gdy przypuszczasię, że będą wykonywane kolejne zmiany.

Tematy:

• Perspektywy źródłowe — informacje podstawowe

• Dodawanie własnych perspektyw źródłowych

• Definiowanie filtrów dla perspektyw źródłowych

Perspektywy źródłowe — informacje podstawowePerspektywy źródłowe to zapisane zapytania dotyczące danych w bazie danych.Perspektywę źródłową można traktować jako wirtualną tabelę.

Perspektywy źródłowe tworzy się, gdy jedna tabela jest używana jako źródło dla więcej niżjednej tabeli wymiarów. Na przykład można utworzyć perspektywy źródłowe, w których jestużywana tabela "Employee", jako źródło dla tabel wymiarów "Employee" i "Manager".

Perspektywy źródłowe tworzy się także wtedy, gdy jest tworzona tabela wymiarów oparta nakilku tabelach źródłowych, jak ma to miejsce np. w przypadku źródła o strukturze płatkaśniegu. Na przykład można utworzyć perspektywę źródłową, łączącą w sobie kolumny z tabelźródłowych "Customer" i "Customer Group", w celu utworzenia jednej tabeli wymiarów"Customers".

W perspektywie źródłowej można także przeprowadzać obliczenia agregacji wstępnej. Naprzykład, w celu utworzenia wstępnie agregowanej kolumny "Average Revenue", możnaw zapytaniu SQL tworzącym perspektywę zawrzeć obliczenie:

SELECT "BICS_REVENUE_FT1"."UNITS", "BICS_REVENUE_FT1"."ORDER_KEY", "BICS_REVENUE_FT1"."REVENUE", "BICS_REVENUE_FT1"."PROD_KEY", "BICS_REVENUE_FT1"."REVENUE"/"BICS_REVENUE_FT1"."UNITS" AS AVERAGE_REVENUEFROM "BICS_REVENUE_FT1"

Perspektywy źródłowe warto tworzyć jako podstawę dla obiektów modelu, gdy przypuszczasię, że będą wykonywane kolejne zmiany. Tworzenie modelu danych na podstawieperspektyw źródłowych jest bardziej elastyczne niż z bezpośrednim użyciem tabelźródłowych. Na przykład, gdy są używane perspektywy źródłowe, łatwiej jest rozszerzaćobiekty modelu, tworzyć filtry i dodawać obliczenia agregacji wstępnej.

Rozdział 4Tworzenie perspektyw źródłowych

4-13

Page 41: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie własnych perspektyw źródłowychZa pomocą narzędzia Data Modeler można dodawać perspektywy do źródłowej bazydanych. Na przykład można utworzyć perspektywę źródłową łączącą tabele źródłowe"Brands" i "Products" w celu utworzenia jednego źródła dla używanej tabeli wymiarów.

Perspektywy źródłowe warto tworzyć jako podstawę dla obiektów modelu, gdyprzypuszcza się, że będą wykonywane kolejne zmiany. Perspektywę można tworzyćod zera, dodając do niej poszczególne kolumny z różnych tabel i perspektyw bazydanych. Alternatywnie można utworzyć perspektywę, kopiując istniejącą tabelęźródłową lub inny perspektywę źródłową.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W menu "Baza danych" w lewym okienku nacisnąć przycisk Czynności i wybraćopcję Utwórz perspektywę.

Początkowo perspektywa jest pusta. Można do niej dodawać poszczególnekolumny z różnych tabel i perspektyw bazy danych.

Wskazówka:

W celu utworzenia perspektywy z istniejącej tabeli źródłowej lubperspektywy źródłowej należy przejść do odpowiedniego obiektu bazydanych, nacisnąć przycisk Czynności, po czym wybrać opcję Zduplikuj.

3. W edytorze perspektyw wpisać nazwę i opis perspektywy. Opcjonalnie możnawyczyścić pole wyboru Usuń zduplikowane wiersze, jeśli w perspektywie mająbyć uwzględniane duplikaty wierszy.

4. Dodać kolumny do perspektywy bazy danych, przeciągając tabele lubperspektywy z menu "Baza danych" do obszaru "Kolumny" edytora perspektyw.

Alternatywnie można nacisnąć przycisk Dodaj kolumny, wybrać źródłową tabelęlub perspektywę bazy danych, wybrać kolumny, po czym nacisnąć przycisk Dodaj.

Rozdział 4Tworzenie perspektyw źródłowych

4-14

Page 42: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5. W razie potrzeby zdefiniować aliasy kolumn. Można też przenosić wiersze w górę i w dółza pomocą opcji z menu Czynność dla konkretnego wiersza.

6. Karta "Złączenia" służy do definiowania złączeń dla perspektywy. Należy nacisnąćprzycisk Utwórz złączenie, a następnie określić tabelę lewą, tabelę prawą, kolumny i typzłączenia. Aby można było tworzyć złączenia, w perspektywie trzeba zawrzeć więcej niżjedną tabelę źródłową.

7. Na karcie "Filtry" zdefiniować filtry dla perspektywy.

8. Na karcie "Zapytanie SQL" przejrzeć kod zapytania SQL dla definiowanej perspektywyźródłowej.

Można w tym miejscu dokonać edycji kodu SQL, ale powinni to robić tylko użytkownicydobrze znający język SQL. Wpisanie niepoprawnego kodu SQL może dać nieoczekiwanewyniki.

W przypadku bezpośredniej edycji kodu SQL wprowadzone zmiany proste sąodzwierciedlane na kartach "Przegląd", "Złączenia" i "Filtry", których następnie możnaużywać do kolejnych modyfikacji perspektywy. Na przykład można dodać:

• Prostą klauzulę SELECT z aliasami i opcją DISTINCT

• Klauzulę FROM ze złączeniami

• Klauzulę WHERE z warunkami filtrującymi połączonymi operatorem AND

W przypadku bardziej zaawansowanych zmian dokonanych na karcie "Zapytanie SQL",kart "Przegląd", "Złączenia" lub "Filtry" nie będzie już można używać do dalszychmodyfikacji perspektywy. Na przykład, jeśli zostaną zawarte:

Rozdział 4Tworzenie perspektyw źródłowych

4-15

Page 43: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Funkcje agregacji SQL, klauzula GROUP BY, klauzula HAVING

• Klauzula ORDER BY

• Operator OR w klauzuli WHERE

9. Opcjonalnie: Można wyświetlić kartę "Dane", aby przejrzeć pierwszych 25 wierszydanych. Jest też dostępna całkowita liczba wierszy. Dane najlepiej przeglądaćtylko po zdefiniowaniu wszystkich złączeń między tabelami, ze względu na czaspotrzebny na wyświetlenie danych.

10. Nacisnąć przycisk Zapisz i zamknij.

Definiowanie filtrów dla perspektyw źródłowychFiltr określa kryteria stosowane do kolumn w celu ograniczenia ilości zwracanychwyników. Inaczej mówiąc, filtr stanowi klauzulę WHERE instrukcji definiującejperspektywę. Na przykład można zdefiniować filtr, w którym krajem klienta jest USA.

1. Utworzyć perspektywę.

2. Wyświetlić kartę Filtry.

3. Nacisnąć przycisk Utwórz filtr.

4. W wierszu WHERE najpierw wybrać filtrowaną kolumnę. Następnie wybraćwarunek, taki jak "nie jest równe" lub "jest większe niż".

Na końcu podać wartość filtrującą. W razie potrzeby można użyć zmiennej.

5. Opcjonalnie: Ponownie nacisnąć przycisk Utwórz filtr w celu dodania do filtrawiersza AND. Określić kolumnę, warunek i wartość. Jeśli trzeba, powtórzyć.

6. W celu usunięcia wiersza nacisnąć przycisk Czynności i wybrać opcję Usuń.

7. Nacisnąć przycisk Zapisz.

Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danychTabele faktów i tabele wymiarów reprezentują te aspekty działalności gospodarczej,które chcemy lepiej zrozumieć.

Tematy:

• Tabele faktów i tabele wymiarów — informacje podstawowe

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-16

Page 44: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Tworzenie tabel faktów i wymiarów z jednej tabeli lub perspektywy

• Tworzenie indywidualnych tabel faktów

• Tworzenie indywidualnych tabel wymiarów

• Edytowanie tabel faktów i tabel wymiarów

• Dodawanie dalszych kolumn do tabel faktów i wymiarów

Tabele faktów i tabele wymiarów — informacje podstawoweW tabelach faktów i tabelach wymiarów są zawarte kolumny, w których są przechowywanedane dla modelu:

• W tabela faktów są zawarte miary (kolumny) mające w swoich definicjach wbudowaneagregacje. Przykładem kolumn miar są "Przychód" i "Jednostki".

• W tabelach wymiarów są zawarte atrybuty opisujące encje biznesowe. Przykłademkolumn atrybutów są "Nazwa klienta", "Region" i "Adres".

Tabele faktów i tabele wymiarów reprezentują te aspekty działalności gospodarczej, którechcemy lepiej zrozumieć. Zob. Składniki modeli danych.

Przed przystąpieniem do modelowania tabel faktów i tabel wymiarów należy się upewnić, żedane — które są potrzebne do modelu — są dostępne na liście tabel źródłowych. Należy siętakże upewnić, że zostały utworzone wszystkie perspektywy źródłowe, na których będą sięopierać obiekty modelu.

Przypuszczając, że — od chwili otwarcia narzędzia Data Modeler — lista obiektówźródłowych uległa w bazie danych zmianie, wybrać z menu Czynności dot. bazydanych opcję Odśwież. Jeśli potrzebne dane jeszcze nie zostały załadowane do bazydanych, to można załadować je samodzielnie.

Tworzenie tabel faktów i wymiarów z jednej tabeli lub perspektywyW niektórych tabelach źródłowych są zawarte zarówno fakty, jak i wymiary. W przypadkutakich tabel źródłowych, narzędzie Data Modeler udostępnia kreator pomagający rozdzielićkolumny faktów i wymiarów na tabele faktów i tabele wymiarów.

Wideo

Na przykład może istnieć źródło zawierające zarówno atrybuty produktów, jak i atrybutyklientów, a także miary przychodów. Za pomocą tego kreatora można utworzyćodpowiadające im tabele faktów i tabele wymiarów.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W menu "Baza danych" w lewym okienku kliknąć prawym przyciskiem myszy na tabeliźródłowej zawierającej modelowane dane faktów i wymiarów, po czym wybrać opcję Dodaj do modelu, a następnie Dodaj jako tabele faktów i wymiarów.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-17

Page 45: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Aby zezwolić narzędziu Data Modeler na zasugerowanie tabel faktów, tabelwymiarów i złączeń pochodzących z tabeli źródłowej, zaznaczyć pole wyboru Zezwól na rekomendację przez Data Modeler, po czym nacisnąć przycisk OK. Propozycje można sprawdzić, wykonując punkt4.

Aby od samego początku samodzielnie wybrać tabele faktów i wymiarów, należy:

a. Wyczyścić pole wyboru Zezwól na rekomendację przez Data Modeler, poczym nacisnąć przycisk OK.

b. Przeciągnąć miary z tabeli źródłowej do tabeli faktów.

Wskazówka:

W celu wybrania kolumny do umieszczenia w tabeli faktów możnateż kliknąć na ikonie Plus w obszarze nagłówka kolumny.

c. Wprowadzić nazwę tabeli faktów, taką jak "Costs" lub "Measures".

d. Dla każdej grupy powiązanych atrybutów dodać tabelę wymiarów, po czymwprowadzić opisową nazwę np. "Products". Przeciągnąć powiązane kolumnyz tabeli źródłowej do odpowiedniej tabeli wymiarów.

e. W celu dodania kolejnych tabel wymiarów nacisnąć przycisk Dodaj i powtórzyć poprzedni punkt.

f. W celu usunięcia tabeli wymiarów kliknąć na ikonie X obok nazwy tej tabeli.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-18

Page 46: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

g. Dla każdej tabeli wymiarów określić kolumny złączenia. W celu oznaczeniaodpowiednich kolumn jako kolumn złączenia należy zaznaczyć pola wyboru oboktych kolumn.

Jeśli wybranej kolumny złączenia nie ma w tabeli faktów, odpowiednia kolumnazostanie automatycznie dodana do tabeli faktów.

4. Sprawdzić tabele faktów, tabele wymiarów i kolumny złączeń. Na przykład:

• Zmienić nazwy tabel faktów i wymiarów.

• Dodać lub usunąć kolumny.

• Dodać, usunąć lub scalić tabele wymiarów.

• Przenieść kolumny z jednej tabeli wymiarów do innej.

5. Nacisnąć przycisk Dalej.

6. Sprawdzić obiekty, które zostaną utworzone.

7. Nacisnąć przycisk Utwórz.

8. Nacisnąć przycisk Gotowe.

Nowe tabele faktów, tabele wymiarów i złączenia będą wyświetlane w narzędziu DataModeler Nowe perspektywy będą wyświetlane w okienku "Baza danych".

Tworzenie indywidualnych tabel faktówDo modelu danych można dodawać indywidualne tabele źródłowe zawierające dane faktów.

Mając osobne tabele źródłowe z danymi faktów (jak np. w źródle gwiaździstym), można tetabele dodawać indywidualnie do modelu danych. Na przykład, mając tabelę źródłową, która

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-19

Page 47: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

zawiera tylko miary przychodu, można w ten sposób utworzyć odpowiadającą jejtabelę faktów.

Alternatywnie, można mieć źródła z danymi faktów rozłożonymi na więcej niż jednątabelę, takie jak znormalizowane źródła transakcyjne. W tym przypadku należynajpierw utworzyć perspektywy źródłowe w celu połączenia tabel w strukturęodpowiadającą modelowi gwiaździstemu. Informacje dotyczące tworzenia perspektywsą dostępne pod hasłem Dodawanie własnych perspektyw źródłowych. Informacjedotyczące modelowania różnych typów źródeł są dostępne pod hasłem Planowaniemodelu danych.

Wskazówka:

Perspektywy źródłowe warto tworzyć jako podstawę dla obiektów modelu,gdy przypuszcza się, że będą wykonywane kolejne zmiany, takie jakrozszerzanie obiektów modelu, tworzenie filtrów i dodawanie obliczeńagregacji wstępnej. Tworzenie tabel faktów na podstawie perspektywźródłowych jest bardziej elastyczne niż z bezpośrednim użyciem tabelźródłowych.

Gdy metoda ta jest używana do tworzenia indywidualnych tabel faktów, wszystkiekolumny z tabeli źródłowej lub perspektywy źródłowej są przypisywane do jednej tabelifaktów, a jeśli źródło ma relacje z innymi tabelami lub perspektywami, to jestproponowane dodanie tych relacji do modelu.

Po zablokowaniu modelu należy wykonać jedną z następujących czynności w celuutworzenia indywidualnych tabel:

• Przeciągnąć tabelę źródłową lub perspektywę źródłową z menu "Baza danych" (wlewym okienku) do obszaru "Tabele faktów" modelu danych.

• W menu "Baza danych" (w lewym okienku) kliknąć prawym przyciskiem myszy natabeli lub perspektywie, po czym wybrać opcję Dodaj do modelu, a następnie Dodaj jako tabelę faktów.

• W menu "Baza danych" (w lewym okienku) kliknąć na łączu Czynności dot.tabeli lub Czynności dot. perspektywy, po czym wybrać opcję Dodaj domodelu, a następnie Dodaj jako tabelę faktów.

• W edytorze konkretnej tabeli źródłowej lub perspektywy źródłowej nacisnąćprzycisk Dodaj do modelu, po czym wybrać opcję Dodaj jako tabelę faktów.

• W prawym okienku nacisnąć przycisk Dodaj w obszarze "Tabele faktów" modeludanych. Następnie wybrać z listy "Obiekty źródłowe" jedną lub więcej tabel lubperspektyw źródłowych, po czym nacisnąć przycisk OK.

• Aby skopiować istniejącą tabelę faktów, należy wybrać z menu Czynności dot.tabeli faktów (dla tabeli faktów, która ma zostać skopiowana) opcję Zduplikuj.

Po dodaniu tabeli źródłowej lub perspektywy źródłowej do modelu można edytowaćtabelę faktów.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-20

Page 48: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie indywidualnych tabel wymiarówDo modelu danych można dodawać indywidualne tabele źródłowe zawierające danewymiarów.

Dostępne osobne źródłowe tabele wymiarów, np. tworzące źródło gwiaździste, mogą byćpojedynczo dodawane do modelu danych. Na przykład, jeśli jest dostępna tabela źródłowazawierająca tylko atrybuty klientów, to można w opisany tu sposób utworzyć odpowiadającąjej tabelę wymiarów.

Alternatywnie, w przypadku źródeł o strukturze płatka śniegu lub źródeł znormalizowanych(transakcyjnych) można tworzyć perspektywy źródłowe łączące obiekty źródłowe w sposóbanalogiczny do modelu gwiaździstego. Informacje dotyczące tworzenia perspektyw sądostępne pod hasłem Dodawanie własnych perspektyw źródłowych. Informacje dotyczącemodelowania różnych typów źródeł są dostępne pod hasłem Planowanie modelu danych.

Wskazówka:

Perspektywy źródłowe warto tworzyć jako podstawę dla obiektów modelu, gdyprzypuszcza się, że będą wykonywane kolejne zmiany, takie jak rozszerzanieobiektów modelu, tworzenie filtrów i dodawanie obliczeń agregacji wstępnej.Tworzenie tabeli wymiarów na podstawie perspektyw źródłowych jest bardziejelastyczne od bezpośredniego używania tabel źródłowych.

W przypadku użycia tej metody do tworzenia indywidualnych tabel wymiarów wszystkiekolumny z tabeli lub perspektywy źródłowej są przypisywane do jednej tabeli wymiarów. Jeśliw źródle występują relacje z innymi tabelami lub perspektywami, system umożliwia dodanieich do modelu.

Aby utworzyć pojedyncze tabele wymiarów, należy — po zablokowaniu modelu — wykonaćnastępujące czynności:

• Przeciągnąć tabelę lub widok z menu "Baza danych" w lewym okienku do obszaru"Tabele wymiarów" modelu danych.

• W menu "Baza danych" w lewym okienku kliknąć prawym przyciskiem myszy na tabelilub widoku, po czym wybrać opcję Dodaj do modelu, a następnie Dodaj jako tabelęwymiarów.

• W menu "Baza danych" w lewym okienku wybrać dla tabeli lub perspektywy opcję Czynności dot. tabeli lub Czynności dot. perspektywy, po czym wybrać opcję Dodaj domodelu, a następnie Dodaj jako tabelę wymiarów.

• W obszarze "Tabele wymiarów" nacisnąć przycisk Dodaj, a następnie wybrać opcję Dodaj tabele bazy danych. Z listy "Obiekty bazy danych" wybrać odpowiednie źródła, po czym nacisnąć przycisk OK.

• W edytorze widoku lub tabeli bazy danych dla konkretnej tabeli lub perspektywyźródłowej wybrać opcję Dodaj do modelu, a następnie Dodaj jako tabelę wymiarów.

• W celu skopiowania istniejącej tabeli wymiarów, wybrać dla niej opcję Czynności dot.tabeli wymiarów, a następnie opcję Duplikuj.

Po dodaniu tabeli lub perspektywy źródłowej do modelu można edytować tabelę wymiarów.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-21

Page 49: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Edytowanie tabel faktów i tabel wymiarówW modelu danych można edytować właściwości tabel faktów i tabel wymiarów orazwyświetlać dane źródłowe.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Kliknąć na tabeli faktów lub tabeli wymiarów, która będzie edytowana.

3. Na karcie "Przegląd" zmienić wymagane ustawienia.

• Wymiar "czas" — tylko dla tabel wymiarów. Określa, że hierarchie tej tabeliwymiarów współpracują z wymiarem "czas".

• "Włącz poziomy pomijane" i "Włącz hierarchie niezrównoważone" —tylko dla tabel wymiarów. Można określić właściwości hierarchii powiązanejz tą tabelą wymiarów.

• Lista kolumn — Można kliknąć na łączu danej kolumny, aby ją edytowaćw edytorze kolumn. Można też kliknąć prawym przyciskiem myszy w wierszudanej kolumny i wybrać opcję Edytuj.

• Agregacja — tylko dla tabel faktów. Z tej listy można wybrać typ agregacji dladanej kolumny. Można też z menu "Czynności dot. kolumny" wybrać opcję Ustaw agregację. Są dostępne następujące typy agregacji:

• Tylko dla tabel faktów. Z tej listy można wybrać typ agregacji dla danejkolumny. Można też z menu "Czynności dot. kolumny" wybrać opcję Ustawagregację. Są dostępne następujące typy agregacji:

Brak: Bez agregacji.

Suma: Oblicza sumę, dodając wszystkie wartości.

Średnia: Oblicza średnią arytmetyczną.

Mediana: Oblicza wartość środkową.

Licznik: Oblicza liczbę wierszy niemających wartości Null.

Licznik dystynktywny: Oblicza liczbę wierszy niemających wartości Null.Każde odmienne wystąpienie wiersza jest liczone tylko raz.

Maksimum: Oblicza największą wartość liczbową.

Minimum: Oblicza najmniejszą wartość liczbową.

Pierwsze: Wybiera pierwsze wystąpienie elementu.

Ostatnie: Wybiera ostatnie wystąpienie elementu.

Odchylenie standardowe: Oblicza odchylenie standardowe pokazującepoziom odchylenia od średniej.

Odchylenie standardowe (wszystkie wartości): Oblicza odchyleniestandardowe, korzystając z formuły wariancji populacji i odchyleniastandardowego.

Wskazówka: Dla niektórych miar jest jako agregacja wyświetlany tekst"Wstępnie agregowane". W miarach tych istnieją obliczenia, w którychwystępują miary z już zastosowaną agregacją. Aby edytować obliczeniezawierające wstępnie agregowane miary, należy kliknąć na nazwie kolumny.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-22

Page 50: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Dostępne— Można zaznaczyć to pole wyboru, aby oznaczyć kolumnę jako dostępną lub niedostępną, co oznacza, ze dana kolumna jest lub nie jest wyświetlana w tworzonych analizach.Można też z menu "Czynności dot. kolumny" wybrać opcję Oznacz jakoniedostępną lub Oznacz jako dostępną.

• Edytuj wszystkie — W tabeli można kliknąć na konkretnej kolumnie, aby edytowaćtylko jej właściwości lub nacisnąć przycisk Edytuj wszystkie, aby edytować od razuwszystkie kolumny.

• Dodaj kolumnę — Po naciśnięciu przycisku Dodaj kolumnę zostanie wyświetlonyedytor kolumn, w którym można utworzyć nową kolumnę.

4. Na karcie "Dane źródłowe" można przejrzeć pierwszych 25 wierszy danych źródłowychdla danej tabeli. W razie potrzeby można zmienić szerokości kolumn wyświetlanej tabeli.Kliknąć na łączu Uzyskaj liczbę wierszy, aby uzyskać liczbę wszystkich wierszy dlatabeli lub widoku.

5. Tylko tabele wymiarów: Na karcie "Hierarchie" można edytować hierarchie i poziomy dladanej tabeli.

6. Na karcie "Uprawnienia" określić uprawnienia do obiektów.

7. Na karcie "Filtry danych" można zdefiniować filtry danych zapewniające filtrowanie napoziomie wierszy dla obiektów modelu danych. Zob. Zabezpieczanie dostępu do danych.

8. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do modelu danych.

Dodawanie dalszych kolumn do tabel faktów i wymiarówIstnieją różne sposoby dodawania, w używanym modelu, dalszych kolumn źródłowych dotabel faktów i wymiarów,

• Jeśli do tabeli źródłowej zostały dodane nowe kolumny i trzeba dodać je do tabel faktówi tabel wymiarów, które (tabele) występują w modelu, należy przeprowadzićsynchronizację tabeli faktów lub tabeli wymiarów z bazą danych. W procesiesynchronizacji są rozpoznawane wszelkie nowe kolumny, które następnie — w tymsamym procesie — są dodawane do tabeli faktów lub wymiarów. Zob. Odświeżanie orazsynchronizowanie obiektów źródłowych i obiektów modelu danych.

• Tabele wymiarów mogą zawierać w sobie kolumny pochodzące z różnych źródeł. Zob. Dodawanie kolumn z innego źródła do tabeli wymiarów.

Rozdział 4Dodawanie tabel faktów i tabel wymiarów do modelu danych

4-23

Page 51: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie kolumn z innego źródła do tabeli wymiarówDo istniejącej tabeli wymiarów można dołączać kolumny z innej tabeli źródłowej lubperspektywy źródłowej. Na przykład można do tabeli wymiarów "Products" dołączyćatrybuty z tabeli "Product Category".

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Wybrać tabelę wymiarów, która będzie edytowana — zostanie wyświetlona karta"Przegląd".

3. Przeciągnąć tabelę lub perspektywę źródłową (zawierającą kolumny, które majązostać dodane) z okienka "Baza danych" do tabeli wymiarów (obszar kolumn).

Można też kliknąć prawym przyciskiem myszy na tabeli, która będzie edytowana,wybrać opcję Dodaj kolumny, po czym wybrać tabelę lub perspektywę źródłowązawierającą dodawane kolumny.

4. Wybrać odpowiednie kolumny złączeń, po czym nacisnąć przycisk OK.

Wyświetlić tabelę wymiarów, aby zobaczyć dodatkowe kolumny. Właściwość "Źródło"pokazuje, że tabela wymiarów opiera się na nowej perspektywie bazy danych. DataModeler zawsze tworzy nową perspektywę bazy danych, gdy są dodawane kolumnyz innego źródła.

Złączanie tabel w modelu danychZłączenie w modelu sygnalizuje relację między jedną tabelą faktów i jedną tabeląwymiarów.

Wideo

Tematy:

• Złączenia — informacje podstawowe

• Tworzenie złączeń między tabelami faktów i tabelami wymiarów

Rozdział 4Złączanie tabel w modelu danych

4-24

Page 52: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Złączenia — informacje podstawoweZłączenie w modelu sygnalizuje relację między jedną tabelą faktów i jedną tabelą wymiarów.Gdy do modelowania danych jest używany kreator "Dodawanie do modelu", kreatorautomatycznie tworzy złączenia między tabelą faktów a każdą odpowiadającą jej tabeląwymiarów.

Jeśli tabele faktów i wymiarów są modelowane indywidualnie, złączenia między nimi sątworzone automatycznie, jeśli w tabelach źródłowych istnieją odwołania do złączeń.

Złączenia w modelu danych można także tworzyć ręcznie. W tym celu należy przeciągnąćtabelę wymiarów do tabeli faktów albo w obszarze "Złączenia" nacisnąć przycisk Utwórzzłączenie.

Definiując złączenie między tabelą faktów a tabelą wymiarów, należy z każdej z nich wybraćkolumnę złączenia. Można utworzyć złączenie oparte na więcej niż jednej kolumnie.

Tworzenie złączeń między tabelami faktów i tabelami wymiarówZłączenia między tabelami faktów a tabelami wymiarów definiuje się w celu umożliwieniakierowania zapytań dotyczących powiązanych danych. Na przykład można zdefiniowaćzłączenie między tabelą faktów "Profit Metrics" a tabelą wymiarów "Products".

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Przeciągnąć tabelę wymiarów z obszaru "Tabele wymiarów" do obszaru "Tabele faktów".Można też nacisnąć przycisk Utwórz złączenie, znajdujący się w obszarze "Złączenia".

3. W obszarze "Złączenia" określić odpowiednią tabelę faktów, kolumnę faktów, tabelęwymiarów i kolumnę wymiaru, które mają zostać użyte do złączenia.

Na przykład można określić kolumnę z datą fakturowania i kolumnę z datą kalendarzową.

4. Kliknąć na ikonie z symbolem znacznika, aby zapisać zmiany dokonane w złączeniu.

Aby usunąć zmiany, należy kliknąć na ikonie X. Jeśli zostało zaczęte tworzenie nowegozłączenia, to kliknięci na ikonie X spowoduje usunięcie nowe wiersza z tabeli "Złączenia".

Po utworzeniu złączeń można zobaczyć domyślne hierarchie i poziomy i poziomy; w tym celunależy kliknąć na karcie "Hierarchie" dla danej tabeli wymiarów.

Tworzenie wymiaru "czas"Funkcje ciągów czasowych umożliwiają porównywanie efektywności biznesowejz poprzednimi okresami, dzięki czemu można analizować dane rozciągające się na wieleokresów. Na przykład za pomocą funkcji ciągów czasowych można porównywać bieżącąwielkość sprzedaży z wielkością rok wcześniej, miesiąc wcześniej itd. Aby można byłokorzystać z funkcji ciągów czasowych, w modelu danych musi zostać zawarty wymiar "czas".

Wideo

Rozdział 4Tworzenie wymiaru "czas"

4-25

Page 53: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Gdy jest tworzony wymiar "czas", kreator "Tworzenie wymiaru "czas"" tworzy w baziedanych tabelę, wypełnia ją danymi typu "czas", tworzy w modelu danychodpowiadającą jej tabelę wymiarów "czas" oraz tworzy hierarchię "czas".

Kreator "Tworzenie wymiaru "czas"" wypełnia tabelę źródłową danymi typu "czas" od 1stycznia 1970 do 31 grudnia 2020.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele wymiarów" nacisnąć przycisk Dodaj, po czym wybrać opcję Utwórz wymiar "czas".

3. W kreatorze "Tworzenie wymiaru "czas"" określić nazwy tabeli bazy danych, tabeliwymiarów i hierarchii.

4. W obszarze "Poziomy hierarchii" określić uwzględniane poziomy, takie jak "Rok","Kwartał" i "Miesiąc".

5. Nacisnąć przycisk Dalej.

6. Na kolejnej stronie przejrzeć zadania, które kreator wykona w celu utworzeniawymiaru "czas".

7. Nacisnąć przycisk OK, aby zezwolić kreatorowi na utworzenie wymiaru.

Kreator doda wymiar "czas" wraz danymi do bazy danych i utworzy odpowiadającywymiar "czas" w modelu danych. Wykonanie tej operacji może zająć do 30sekund.

8. Nacisnąć przycisk Gotowe.

9. Aby utworzyć złączenia między kolumnami z tabeli faktów a kolumnami z tabeliwymiarów "czas", nacisnąć w modelu danych przycisk Utwórz złączenie.

Wymiar "czas" ma dwie unikatowe kolumny. Kolumna DAY_TS jest typuTIMESTAMP, a kolumna DATE_ID jest typu NUMBER. Tworząc złączenie, określa

Rozdział 4Tworzenie wymiaru "czas"

4-26

Page 54: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

się kolumnę z formatem "data/godzina" albo z formatem liczbowym (w zależności odtego, czy kolumna w tabeli faktów jest typu "data/godzina" czy typu liczbowego).

10. W obszarze "Złączenia" dla nowej definicji wybrać odpowiednią kolumnę faktów, po czymwybrać z wymiaru "czas" odpowiednią kolumnę typu "data/godzina" lub typu liczbowego.

Po utworzeniu złączeń można wyświetlić kartę "Hierarchie" w edytorze wymiarów "czas",aby zobaczyć domyślne hierarchie i poziomy.

11. Edytować tabele w modelu.

12. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do modelu danych.

Dodawanie miar i atrybutów do modelu danychOpisano tu sposoby dodawania miar i atrybutów do modelu danych.

Wideo

Tematy:

• Edytowanie miar i atrybutów

• Określanie agregacji dla miar w tabelach faktów

• Tworzenie miar obliczanych

• Tworzenie atrybutów wyprowadzanych (pochodnych)

• Tworzenie wyrażeń w edytorze wyrażeń

• Kopiowanie miar i atrybutów

Edytowanie miar i atrybutówKorzystając z edytora tabel, można dodawać, edytować oraz usuwać miary i atrybutyw modelu danych.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Kliknąć na tabeli faktów lub tabeli wymiarów zawierającej miarę lub atrybut do edycji.

3. Aby edytować wszystkie kolumny bezpośrednio w edytorze tabel, wybrać opcję Edytujwszystkie.

Aby edytować, kopiować lub usuwać kilka kolumn jednocześnie, należy — przytrzymującnaciśnięty klawisz Shift lub Ctrl — klikać na odpowiednich wierszach.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-27

Page 55: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4. W edytorze tabel kliknąć prawym przyciskiem myszy na kolumnie, po czymwybrać opcję Kopiuj lub Usuń.

5. W edytorze tabel kliknąć na kolumnie, która będzie edytowana, albo nacisnąćprzycisk Dodaj kolumnę.

6. Na karcie "Przegląd" zmienić wymagane ustawienia.

• Edytować wyświetlaną nazwę i/lub opis.

• Zmienić porządek sortowania.Domyślnie kolumny są sortowane na podstawie zawartych w nich danych,a w raportach dane są wyświetlane w tej kolejności. Aby posortować kolumnęna podstawie danych z innej kolumny, należy zaznaczyć pole wyboru Sortujwg innej kolumny oraz wybrać z listy Sortuj wg preferowaną wartość. Naprzykład, zamiast alfabetycznego sortowania według atrybutu "Nazwamiesiąca", można wybrać sortowanie według numeru miesiąca: 1 (styczeń), 2(luty), 3 (marzec) itd.

7. Zmienić ustawienia dla miar obliczanych lub atrybutów wyprowadzanych.

8. Opcjonalnie: Na karcie "Uprawnienia" zmodyfikować uprawnienia do obiektów.

9. Opcjonalnie: Na karcie "Filtry danych" zdefiniować filtry danych zapewniającefiltrowanie na poziomie wierszy dla obiektów modelu danych. Zob. Zabezpieczaniedostępu do danych.

10. Opcjonalnie: Na karcie "Poziomy", dla kolumn z tabeli faktów, utworzyć miaręopartą na poziomie. Zob. Określanie poziomów agregacji dla miar.

11. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do edytora tabel.

Określanie agregacji dla miar w tabelach faktówW tabeli faktów można określić agregację dla miary. Na przykład można dla kolumnyprzychodów ustawić regułę agregacji Suma.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele faktów" kliknąć na tabeli faktów, dla której mają zostaćutworzone miary.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-28

Page 56: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Na liście "Kolumny" zmienić reguły agregacji dla odpowiednich kolumn w celu określeniatych kolumn jako miary.

W celu zastosowania tej samej reguły agregacji do wielu kolumn trzeba wybraćodpowiednie kolumny, klikając na nich przy naciśniętym klawiszu Shift lub Ctrl.

Są dostępne następujące opcje agregacji:

Brak: Bez agregacji.

Suma: Oblicza sumę, dodając wszystkie wartości.

Średnia: Oblicza średnią arytmetyczną.

Mediana: Oblicza wartość środkową.

Licznik: Oblicza liczbę wierszy niemających wartości Null.

Licznik dystynktywny: Oblicza liczbę wierszy niemających wartości Null. Każdeodmienne wystąpienie wiersza jest liczone tylko raz.

Maksimum: Oblicza największą wartość liczbową.

Minimum: Oblicza najmniejszą wartość liczbową.

Pierwsze: Wybiera pierwsze wystąpienie elementu.

Ostatnie: Wybiera ostatnie wystąpienie elementu.

Odchylenie standardowe: Oblicza odchylenie standardowe pokazujące poziomodchylenia od średniej.

Odchylenie standardowe (wszystkie wartości): Oblicza odchylenie standardowe,korzystając z formuły wariancji populacji i odchylenia standardowego.

Wskazówka:

Niektóre miary obliczane są wstępnie agregowane. W miarach tych istniejąobliczenia, w których występują miary z już zastosowaną agregacją. Abyedytować obliczenie zawierające wstępnie agregowane miary, należy kliknąć nanazwie kolumny.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-29

Page 57: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W przypadku większości miar, ta sama reguła agregacji jest stosowana dokażdego z wymiarów, lecz dla niektórych miar trzeba niekiedy określić jednąregułę agregacji dla danego wymiaru oraz inne reguły dla innych wymiarów.

Najczęściej innej agregacji wymagają wymiary "czas". Na przykład "Stanosobowy" (miara obliczana) zazwyczaj jest agregowany jako suma z wymiarów"Organizacja" i "Obszar geograficzny", lecz agregacja "Suma" nie mazastosowania do wymiaru "Czas". Agregacją dla wymiaru "Czas" powinna byćagregacja "Ostatni", tak aby można było zobaczyć stan osobowy na ostatnitydzień lub dzień roku.

4. Aby przesłonić agregację dla określonych wymiarów:

a. Kliknąć na nazwie kolumny miary:

b. Wyczyścić pole wyboru Ta sama dla wszystkich wymiarów.

c. Nacisnąć przycisk Dodaj przesłonięcie.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-30

Page 58: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

d. Wybrać wymiar (na przykład "Czas"), który ma być agregowany w inny sposób.

e. Wybrać regułę agregacji dla tego wymiaru.

f. Jeśli trzeba, przesłonić agregację dla innego wymiaru.

g. Nacisnąć przycisk Gotowe.

Jeśli dla miary zostały zdefiniowane reguły agregacji specyficzne dla wymiaru, w tabeli"Kolumny" jest obok reguły agregacji wyświetlana gwiazdka (*). Na przykład Suma*.

5. Domyślnie w raportach są wyświetlane wszystkie kolumny z tabeli faktów. Aby niewyświetlać konkretnej kolumny, należy wyczyścić jej pole wyboru Dostępne. Możnazaznaczyć wiele kolumn, klikając na nich myszą z jednocześnie wciśniętym klawiszemShift lub Ctrl.

6. Nacisnąć przycisk Anuluj w celu anulowania dokonanych zmian.

7. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do edytora tabel.

Tworzenie miar obliczanychJeśli tabela faktów nie zawiera wszystkich potrzebnych miar, można utworzyć miaryobliczane. Na przykład można utworzyć miarę obliczaną o nazwie "Average Order Size",używając formuły "Revenue/Number of Orders".

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele faktów" kliknąć na tabeli faktów, dla której mają zostać utworzonemiary.

3. W obszarze "Kolumny" nacisnąć przycisk Dodaj kolumnę.

4. W edytorze nowej kolumny wpisać jej nazwę i opis.

Następnie wpisać wyrażenie bezpośrednio w polu "Wyrażenie" albo nacisnąć przycisk Pełny edytor, aby wyświetlić edytor wyrażeń.

5. W wyrażeniach mogą występować zarówno miary agregowane, jak i miarynieagregowane. Należy wykonać jedną z następujących czynności:

• Jeśli wyrażenie zawiera miary już zagregowane albo dla których agregacja nie jestwymagana, ustawić agregację na Przed obliczeniem.

• Aby zastosować agregację po obliczeniu, ustawić Po obliczeniu i wybrać regułęagregacji, taką jak Suma, Średnia czy Licznik.

6. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do edytora tabel.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-31

Page 59: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie miar obliczanych — informacje podstawoweMiary obliczane, jak wskazuje nazwa, są obliczane z innych miar. Na przykład możnautworzyć miarę obliczającą średnią wielkość zamówienia, używając formuły"Przychód/Liczba zamówień" (Revenue/Number of Orders).

W obliczeniach mogą występować zarówno miary agregowane, jak i miarynieagregowane. Na przykład:

• Obliczenie zawiera miary agregowane: Sum(Revenue)/Sum(Orders)

• Obliczenie zawiera miary bez zastosowanej agregacji: UnitPrice X Quantity

Jeśli miary występujące w obliczeniu, takie jak UnitPrice i Quantity, nie sąwstępnie agregowane, można zastosować agregację po obliczeniu. Na przykład Sum(UnitPrice X Quantity).

Przed podjęciem decyzji, czy agregacja ma zostać zastosowana Przedobliczeniem lub Po obliczeniu wyrażenia, należy sprawdzić miary występującew obliczeniach.

W obliczeniach występują miary już zagregowane

Jeśli obliczenie zawiera miary wstępnie agregowane, należy ustawić agregację na Przed obliczeniem. Na przykład: Sum(Revenue)/Sum(Orders).

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-32

Page 60: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W obliczeniach występują miary niezagregowane

Opcjonalnie można zastosować agregację po obliczeniu. Po ustawieniu agregacji na Poobliczeniu należy wybrać z listy regułę agregacji. Może to być Suma, Średnia, Licznik itd.

W obliczeniu nie należy używać kolumn wyrażeń. Jeśli w obliczeniu występują kolumny jużzagregowane, agregacja tych kolumn zostanie pominięta.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-33

Page 61: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie atrybutów wyprowadzanych (pochodnych)Dla tabel wymiarów można tworzyć niestandardowe lub wyprowadzane (pochodne)atrybuty oparte na wyrażeniach. Na przykład można użyć wyrażenia łączącegokolumny różnych elementów adresu w jedną kolumnę "Pełny adres".

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele wymiarów" kliknąć na tabeli wymiarów, dla której mają zostaćutworzone atrybuty wyprowadzane.

3. W obszarze "Kolumny" nacisnąć przycisk Dodaj kolumnę.

4. W edytorze nowej kolumny wpisać jej nazwę i opis. Następnie wpisać wyrażeniebezpośrednio w polu "Wyrażenie" albo nacisnąć przycisk Pełny edytor, abywyświetlić edytor wyrażeń.

W wyrażeniu kolumny można użyć zmiennej.

5. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do edytora tabel.

Tworzenie wyrażeń w edytorze wyrażeńZa pomocą edytora wyrażeń można tworzyć więzy, agregacje i inne przekształceniaoparte na kolumnach.

Tematy:

• Edytor wyrażeń — informacje podstawowe

• Tworzenie wyrażenia

Edytor wyrażeń — informacje podstawowePodczas modelowania danych można za pomocą edytora wyrażeń tworzyć więzy,agregacje i inne przekształcenia oparte na kolumnach. Na przykład można za pomocąedytora wyrażeń zmienić typ danych kolumny z daty na znakowy. Edytora wyrażeńmożna także używać do tworzenia wyrażeń dla filtrów danych.

Edytor wyrażeń zawiera następujące sekcje:

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-34

Page 62: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Pole "Wyrażenie" (po lewej stronie) umożliwia edycję bieżącego wyrażenia.

• Znajdujący się na dole pasek narzędzi zawiera powszechnie używane operatorywyrażeń, takie jak znak plusa, znak równości czy przecinek do separowania elementów.

• Sekcja "Elementy wyrażenia" (po prawej stronie) udostępnia bloki konstrukcyjne, którychmożna używać w tworzonych wyrażeniach. Przykładami elementów są tabele, kolumny,funkcje i typy.

Sekcja "Elementy wyrażenia" zawiera tylko te elementy, które są odpowiednie dowykonywanego zadania. Na przykład, jeśli otworzymy edytor wyrażeń w celuzdefiniowania miary obliczanej, sekcja "Elementy wyrażenia" będzie zawierać tylkobieżącą tabelę faktów, tabele wymiarów złączone z tą tabelą oraz wszystkie tabelefaktów pośrednio złączone poprzez tabelę wymiarów. Analogicznie, gdy definiujemyatrybut wyprowadzany (pochodny), jest pokazywana bieżąca tabela wymiarów, wszystkiezłączone z nią tabele faktów oraz wszystkie złączone z nimi tabele wymiarów.

Innym przykładem jest to, że hierarchie czasu są pokazywane tylko wtedy, gdy z bieżącątabelą jest złączona tabela faktów "Czas".

Zob. Edytor wyrażeń — instrukcja obsługi.

Tworzenie wyrażeniaZa pomocą edytora wyrażeń można tworzyć więzy, agregacje i inne przekształcenia opartena kolumnach.

1. Dodać lub edytować kolumnę, używając edytora tabel.

2. W polu "Wyrażenie" wpisać odpowiednie wyrażenie, po czym nacisnąć przycisk Gotowe.Można też kliknąć na ikonie Pełny edytor w celu uruchomienia edytora wyrażeń.

Rozdział 4Dodawanie miar i atrybutów do modelu danych

4-35

Page 63: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. W menu "Elementy wyrażenia" zlokalizować bloki, które zostaną użyte doskonstruowania wyrażenia.

Odpowiedni element należy przeciągnąć do wyrażenia. Można też dwukrotniekliknąć na elemencie lub go zaznaczyć i nacisnąć przycisk ze strzałką.

W przypadku dodawania funkcji, tekst wymagający zastąpienia jest ujętyw nawiasy kwadratowe. Należy go zaznaczyć, a następnie wpisać właściwąwartość lub wstawić w tym miejscu inny element wybrany z menu "Elementywyrażenia".

Zob. Edytor wyrażeń — instrukcja obsługi.

4. Nacisnąć przycisk Filtruj, po czym wpisać w polu wyszukiwania tekst filtrującylistę dostępnych elementów. W celu ponownego wyświetlenia wszystkichelementów należy ten tekst usunąć.

5. Nacisnąć przycisk Czynności w celu wyświetlenia lub ukrycia menu "Elementywyrażenia" lub w celu rozwinięcia lub zwinięcia wszystkich opcji.

6. Kliknąć na przycisku paska narzędzi w celu wstawienia operatora.

7. Podczas konstruowania wyrażenia można korzystać z przycisków Cofnij lub Ponów.

8. Nacisnąć przycisk Weryfikuj w celu sprawdzenia wykonanej pracy.

9. Po zakończeniu nacisnąć przycisk Zapisz.

Kopiowanie miar i atrybutówMiary i atrybuty można kopiować do modelu danych.

• W menu "Model danych" (w lewym okienku) kliknąć prawym przyciskiem myszy nakolumnie, która ma zostać skopiowana, po czym wybrać opcję Kopiuj.

Aby skopiować kilka kolumn, należy — przytrzymując naciśnięty klawisz Shift lubCtrl — klikać na wszystkich kolumnach, które mają zostać dodane, a następniekliknąć prawym przyciskiem myszy, po czym wybrać opcję Kopiuj.

• W menu "Model danych" (w lewym okienku) wybrać z menu Czynności dot.kolumny dla kolumny, która ma zostać skopiowana, opcję Kopiuj.

Kopia będzie wyświetlana z numerem dodanym do nazwy.

Kopiowanie obiektów modeluNiekiedy szybciej jest skopiować obiekty niż zaczynać od zera.

Za pomocą narzędzia Data Modeler można kopiować tabele faktów, tabele wymiarów,tabele bazy danych i perspektywy bazy danych:

Rozdział 4Kopiowanie obiektów modelu

4-36

Page 64: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Tabele faktów

Aby skopiować istniejącą tabelę faktów, należy wybrać z menu Czynności dot. tabelifaktów opcję Zduplikuj. Podczas kopiowania tabeli faktów narzędzie Data Modelerdomyślnie uwzględnia złączenia. Zob. Tworzenie indywidualnych tabel faktów.

Ustawienia poziomów agregacji nie są kopiowane, ponieważ — w większościprzypadków — ustawienia poziomów w oryginalnej tabeli faktów i kopiowanej wersji sąinne. Po skopiowaniu tabeli faktów należy przejrzeć i ustawić, zgodnie z wymaganiami,poziomy agregacji dla miar.

• Tabele wymiarów

Aby skopiować istniejącą tabelę wymiarów, należy wybrać z menu Czynności dot. tabeliwymiarów opcję Zduplikuj. Podczas kopiowania tabeli wymiarów narzędzie DataModeler domyślnie wyklucza złączenia. Zob. Tworzenie indywidualnych tabel wymiarów.

• Tabele i perspektywy bazy danych

Aby skopiować istniejący obiekt bazy danych, należy wybrać z menu Czynności opcję Zduplikuj. Podczas kopiowania tabeli lub perspektywy narzędzie Data Modeler tworzy widokoparty na kopiowanej tabeli lub perspektywie. Zob. Dodawanie własnych perspektywźródłowych.

Rozdział 4Kopiowanie obiektów modelu

4-37

Page 65: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5Definiowanie hierarchii i poziomów na potrzeby drążeniai agregacji

Hierarchie i poziomy można definiować za pomocą narzędzia Data Modeler.

Tematy:

• Typowy proces Workflow definiowania hierarchii i poziomów

• Hierarchie i poziomy — informacje podstawowe

• Edytowanie hierarchii i poziomów

• Określanie poziomów agregacji dla miar

Typowy proces Workflow definiowania hierarchii i poziomówW następującej tabeli podano typowe zadania wykonywane podczas dodawania hierarchiii poziomów do modelu danych.

Zadanie Opis Więcej informacji

Dodawanie hierarchiii poziomów

Można tworzyć hierarchiei poziomy dla tabel wymiarów.

Edytowanie hierarchiii poziomów

Określanie poziomówagregacji dla miar

Można określać niestandardowepoziomy agregacji dla miar, różneod poziomu domyślnego.

Określanie poziomów agregacjidla miar

Hierarchie i poziomy — informacje podstawoweHierarchia odzwierciedla relacje między grupami kolumn w tabeli wymiarów. Na przykładkwartały obejmują miesiące a miesiące obejmują dni. Dzięki hierarchiom jest możliwedrążenie raportów.

W jednej tabeli wymiarów może być wiele hierarchii. Typowa hierarchia rozpoczyna się odpoziomu głównego (podsumowania) i składa się z kolejnych poziomów podrzędnych aż donajniższego poziomu szczegółów.

Wszystkie hierarchie danego wymiaru muszą mieć ten sam najniższy poziom. Na przykładwymiar "czas" może obejmować hierarchię finansową i hierarchię kalendarzową ze wspólnymnajniższym poziomem dni. Poziom "Day" ma w takiej sytuacji dwa poziomy nadrzędne:"Fiscal Year" i "Calendar Year", które są dziećmi poziomu głównego "Wszystko".

Wszystkie poziomy, z wyjątkiem poziomu głównego, muszą mieć określoną przynajmniejjedną kolumnę klucza (kolumnę wyświetlaną). Nie jest jednak konieczne jawne przypisywaniewszystkich kolumn z tabeli poziomów. Każda kolumna nieprzypisana do żadnego poziomujest automatycznie przypisywana do najniższego poziomu hierarchii odpowiadającej danejtabeli wymiarów.

5-1

Page 66: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Nie ma żadnego ograniczenia liczby poziomów hierarchii. Łączna liczba poziomówsama w sobie nie jest czynnikiem istotnie wpływającym na wydajność zapytania.Należy jednak mieć świadomość, że w przypadku wyjątkowo złożonych zapytań nawetniewielka liczba poziomów może wpływać na wydajność.

Edytowanie hierarchii i poziomówGdy nastąpi złączenie tabel faktów i wymiarów, zostanie utworzona hierarchiadomyślna. Do tych tabel można jednak dodawać hierarchie i poziomy. Na przykładhierarchia "Geografia" może zawierać poziomy "Kraj", "Stan/woj." i "Miejscowość".

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele wymiarów" kliknąć na tabeli wymiarów, dla której ma zostaćdodana hierarchia. Tabela wymiarów musi mieć przynajmniej jedno złączeniez tabelą faktów.

3. W edytorze wymiarów kliknąć na karcie "Hierarchie".

4. W obszarze "Hierarchie" nacisnąć przycisk Dodaj poziom, po czym wybrać tekolumny wymiarów lub poziomy współużytkowane, które mają zostać użyte.

5. Poprzeciągać poziomy w odpowiednie miejsca, zgodnie z wymaganą kolejnością.Można także kliknąć prawym przyciskiem myszy na poziomie, po czym wybraćopcję Przenieś w lewo lub Przenieś w prawo.

6. Kliknąć na poziomie — zostanie wyświetlone okno dialogowe, w którym możnaokreślić nazwę poziomu, kolumnę klucza oraz wyświetlaną kolumnę dla tegopoziomu.

7. Wyczyścić pole wyboru Dostępne, jeśli ta hierarchia ma nie być widocznaw analizach.

8. Po zakończeniu nacisnąć przycisk Gotowe.

Rozdział 5Edytowanie hierarchii i poziomów

5-2

Page 67: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Określanie właściwości tabel wymiarów dla hierarchiiNa karcie "Przegląd" konkretnej tabeli wymiarów można ustawić właściwości mającezastosowanie do wszystkich hierarchii danej tabeli.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Kliknąć na tabeli wymiarów, która będzie edytowana.

3. Ustawić właściwości na karcie "Przegląd".

• Wymiar "czas" — Określa, że hierarchie tej tabeli wymiarów współpracująz wymiarem "czas". Hierarchie dla wymiarów "czas" nie mogą zawierać poziomówpomijanych ani być niezrównoważone.

• Włącz pominięte poziomy — Określa, że ta tabela wymiarów obsługuje hierarchiez pominiętymi poziomami. Hierarchia z poziomem pomijanym zawiera elementy, dlaktórych nie ma wartości konkretnego poziomu przodków. Na przykład w hierarchii"Country"-"State"-"City"-"District" miasto "Washington, D.C." nie leży na terytoriumżadnego stanu. W takim przypadku można drążyć z poziomu "Country" (USA) dopoziomu "City" (Washington, D.C.) i dalej w dół.W przypadku zapytań pominięte poziomy nie są wyświetlane i nie mają wpływu naobliczenia. Przy sortowaniu hierarchicznym elementy są umieszczane poniżej ichnajbliższych przodków.

• Włącz hierarchie niezrównoważone — Określa, że ta tabela wymiarów obsługujehierarchie niezrównoważone. Hierarchia niezrównoważona może zawierać liście(elementy bez elementów podrzędnych) na różnych głębokościach. Na przykładsiedziba może zawierać dane dla bieżącego miesiąca na poziomie dnia, poprzednichmiesięcy na poziomie miesiąca i poprzednich pięciu lat na poziomie kwartału.

Określanie poziomów agregacji dla miarPo złączeniu tabel faktów i tabel wymiarów można ustawić niestandardowe poziomyagregacji miary.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W obszarze "Tabele faktów" kliknąć na tabeli faktów, w której ta miara się znajduje.

3. Określić regułę agregacji dla nowej kolumny, która ma się stać miarą opartą na poziomie.

4. Kliknąć na nazwie kolumny, a następnie na karcie Poziomy.

5. Na karcie "Poziomy" wybrać — dla jednej lub większej liczby hierarchii — za pomocąsuwaka poziom agregacji miary.

Rozdział 5Określanie poziomów agregacji dla miar

5-3

Page 68: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

6. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do edytora tabel.

Określanie poziomów agregacji dla miar — informacje podstawoweDomyślnie miary są agregowane na tym poziomie atrybutów wymiaru, który jestużywany w analizie. Na przykład w analizie zawierającej kolumny "Sales Person"i "Revenue" kolumna "Revenue" jest agregowana na poziomie "Sales Person".

W celu obliczania poszczególnych udziałów często są potrzebne miary agregowaniena innym poziomie szczegółowości niż wyświetlany w analizie. Na przykład, aby dlakonkretnego sprzedawcy "Sales Person" obliczyć udział jego sprzedaży "RevenuePercent Contribution" w ramach sprzedaży całego jego działu, w analizie na poziomie"Sales Person" jest potrzebna agregacja "Department Revenue" ("Sales Person","Revenue", "Revenue *100 / Revenue@Dept"). W tym przykładzie "Revenue@Dept"używa niestandardowego poziomu agregacji ("Department"), różnego od poziomudomyślnego ("Sales Person").

Rozdział 5Określanie poziomów agregacji dla miar

5-4

Page 69: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

6Zabezpieczanie modelu danych

W modelu danych można definiować uprawnienia na poziomie obiektów i filtry zabezpieczeńdanych na poziomie wierszy.

Tematy:

• Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych

• Tworzenie zmiennych do użycia w wyrażeniach

• Zabezpieczanie dostępu do obiektów modelu

• Zabezpieczanie dostępu do danych

Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danychPoniżej przedstawiono typowe zadania wykonywane w celu zabezpieczenia modelu danych.

Zadanie Opis Więcej informacji

Definiowanie zmiennych,jeśli potrzebne, dla filtrówdanych

Opcjonalnie można utworzyćzmienne, które dynamicznieobliczają i przechowują wartoścido użycia w wyrażeniach kolumni w filtrach danych.

Tworzenie zmiennych do użyciaw wyrażeniach

Ustawianie uprawnień doobiektów modelu

Uprawnienia do obiektówdecydują o widoczności całegomodelu albo poszczególnych tabelfaktów, tabel wymiarów i kolumn.

Zabezpieczanie dostępu doobiektów modelu

Definiowanie filtrów zabezpieczeń na poziomiewiersza

Filtry danych służą doograniczania wyników zwracanychdla tabel faktów, tabel wymiarówi kolumn.

Zabezpieczanie dostępu dodanych

Tworzenie zmiennych do użycia w wyrażeniachKorzystając z narzędzia Data Modeler, można definiować zmienne, które dynamicznieobliczają i przechowują wartości do użycia w wyrażeniach kolumn i w filtrach danych.

Tematy:

• Zmienne — informacje podstawowe

• Definiowanie zmiennych

Zmienne — informacje podstawoweZmienne służą do dynamicznego obliczania i przechowywania wartości, których możnaużywać w wyrażeniach. Zmiennych można używać w wyrażeniach kolumn i filtrach danych.

6-1

Page 70: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na przykład załóżmy, że użytkownik "User1" należy do działu "Department1",a użytkownik "User2" — do działu "Department2". Każdy z tych użytkowników możeuzyskiwać dostęp tylko do danych właściwych dla jego działu. W zmiennejDEPARTMENT_NUMBER można przechowywać odpowiednie wartości dlaużytkowników "User1" i "User2". Zmiennej tej można użyć w filtrze danych służącymdo filtrowania danych wg działu "Department1" dla użytkownika "User1" i działu"Department2" dla użytkownika "User2". Inaczej mówiąc, zmienne dynamiczniemodyfikują zawartość metadanych, dostosowując je to zmieniającego się środowiska.

Wartości w zmiennych nie są zabezpieczane, ponieważ uprawnienia do obiektów niemają zastosowania do zmiennych. Każdy, kto zna nazwę zmiennej lub potrafi się jejdomyśleć, może jej użyć w swoim wyrażeniu. Z tego powodu nie należy w zmiennychzawierać danych wrażliwych, takich jak hasła.

Zmiennej nie można użyć w wyrażeniu definiującym inną zmienną.

Definiowanie zmiennychMożna tworzyć zmienne i używać ich w wyrażeniach kolumn i filtrach danych. Naprzykład zmiennej "SalesRegion" można użyć w zapytaniu SQL do pobrania odużytkownika nazwy regionu sprzedaży.

Wskazówka:

W zapytaniu SQL ze zmienną można odwoływać się tylko do obiektówźródłowej bazy danych. W takim zapytaniu nie wolno używać nazw obiektówmodelu danych.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. W lewym okienku w menu "Zmienne" nacisnąć przycisk z plusem.

3. Wpisać zapytanie SQL, aby wypełnić wartość zmiennej:

a. Określić, czy zmienna zwraca jedną wartość czy więcej niż jedną wartość.

b. Wpisać zapytanie SQL, aby wypełnić wartość zmiennej. Na przykład:

— Uzyskiwanie jednej wartości za pomocą zapytania, takiego jak: SELECTprod-name FROM products

— Uzyskiwanie wielu wartości za pomocą zapytania, takiego jak: SELECT'MyVariable', prod-name FROM productsDla więcej niż jednej wartości zawsze należy używać formatu: SELECT'NazwaZmiennej', WartośćZmiennej FROM Tabela

c. Jeśli trzeba, podać początkową wartość domyślną.

d. Nacisnąć przycisk Test, aby sprawdzić, czy zapytanie zwraca odpowiedniąwartość

Rozdział 6Tworzenie zmiennych do użycia w wyrażeniach

6-2

Page 71: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4. W celu utworzenia zmiennej, która będzie odświeżać swoją wartość na początku każdejsesji użytkownika, należy w obszarze Aktualizuj wartość wybrać opcję Przy logowaniu.

5. W celu utworzenia zmiennej, która będzie odświeżać swoją wartość zgodniez ustawionym harmonogramem, należy w polu Aktualizuj wartość wybrać opcję Zgodnie z harmonogramem.

W obszarze Uruchom zapytanie SQL wybrać częstotliwość i datę początkowąodświeżania zmiennej.

6. W celu utworzenie zmiennej statycznej, która nigdy nie zmienia swojej wartości, należyw polu Aktualizuj wartość wybrać opcję Nigdy, a w polu Wartość podać wartość tejzmiennej.

7. Nacisnąć przycisk Gotowe, aby wrócić do modelu danych.

Wskazówka:

Aby edytować istniejącą zmienną, należy na liście "Zmienne" kliknąć nazmiennej prawym przyciskiem myszy, po czym wybrać opcję Zbadaj. Abyusunąć zmienną, należy kliknąć na niej prawym przyciskiem myszy, po czymwybrać opcję Usuń.

Po zdefiniowaniu zmiennej można jej używać w filtrach danych lub w wyrażeniach kolumn.

Zabezpieczanie dostępu do obiektów modeluTrzeba zapewnić bezpieczeństwo wrażliwym informacjom. Domyślnie wszyscy mają dostępdo danych w naszym modelu. Aby uniknąć eksponowania wrażliwych danych, należy ustawićuprawnienia decydujące o widoczności całego modelu albo poszczególnych tabel faktów,tabel wymiarów i kolumn.

Na przykład można ograniczyć dostęp do niektórych kolumn tabeli "Revenue", tak aby moglije wyświetlać tylko autoryzowani użytkownicy. Można też ograniczyć dostęp do całegomodelu, aby uniemożliwić otwieranie go lub jego obszaru zainteresowań.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

Rozdział 6Zabezpieczanie dostępu do obiektów modelu

6-3

Page 72: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Aby ograniczyć dostęp do całego modelu, wybrać kartę Uprawnienia.

Aby ograniczyć dostęp do określonego elementu modelu, otworzyć do edycjiodpowiednią tabelę faktów, tabelę wymiarów lub kolumnę, po czym wybrać kartę Uprawnienia.

3. W celu kontrolowania dostępu nacisnąć przycisk Dodaj, po czym wybraćodpowiednią rolę.

Alternatywnie, można w lewym okienku kliknąć na opcji Role. Następnie należyprzeciągnąć rolę na listę "Uprawnienia". W celu dodania wielu ról należy przedprzeciągnięciem dokonać ich wyboru, klikając na nich myszą przy naciśniętymklawiszu Shift lub Ctrl.

4. Określić, czy dany obiekt jest widoczny dla użytkowników z tą rolą, wybierającopcję Widoczne lub Ukryte.

• Modele — jeśli model zostanie ukryty, użytkownicy z tą rolą nie będą mogliotworzyć tego modelu ani jego obszaru zainteresowań.

• Obiekty modelu — jeśli tabela faktów, tabela wymiarów lub kolumna zostanieukryta, użytkownicy z tą rolą nie będą mogli zobaczyć tego obiektuw raportach.

Ci sami użytkownicy będą mogli zobaczyć obiekt w narzędziu Data Modeler,jeśli będą mieli przypisaną rolę "Autor modelu danych BI" oraz będą mielidostęp do modelu.

5. W celu usunięcia roli z listy "Uprawnienia" (nie można usunąć roli "Wszyscy")należy wykonać jedną z następujących czynności:

• Kliknąć prawym przyciskiem myszy na lub roli, po czym wybrać opcję Usuń.

• Z menu "Czynności" dla danej roli wybrać opcję Usuń.

• Wybrać role, klikając na nich myszą przy naciśniętym klawiszu Shift lub Ctrl,a następnie z menu "Czynności dot. uprawnień" wybrać opcję Usuń wybrane.

• Można też usunąć wszystkie role, wybierając z menu "Czynności dot.uprawnień" opcję Usuń wszystko.

Rozdział 6Zabezpieczanie dostępu do obiektów modelu

6-4

Page 73: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dziedziczenie uprawnień — informacje podstawoweW przypadku, w którym wiele ról poziomu aplikacji wpływa na rolę użytkownika, powodująckonflikty atrybutów zabezpieczeń, wówczas roli użytkownika jest nadawany najmniejrestrykcyjny atrybut zabezpieczeń. Również wszystkie jawne uprawnienia odnoszące się doużytkownika mają pierwszeństwo przed uprawnieniami do obiektów nadanymi danemuużytkownikowi za pośrednictwem ról poziomu aplikacji.

Wskazówka:

Jeśli zabroni się dostępu do tabeli, niejawnie jest też zabroniony dostęp do jejwszystkich kolumn.

Zabezpieczanie dostępu do danychDla tabel faktów, tabel wymiarów i kolumn można zdefiniować filtry danych zabezpieczająceobiekty modelu danych na poziomie wierszy. Na przykład można utworzyć filtr ograniczającydostęp do tabeli "Products", tak aby dla użytkowników z określoną rolą były widoczne tylkoniektóre marki.

1. W narzędziu Data Modeler zablokować model do edycji.

2. Przystąpić do edycji tabeli faktów, tabeli wymiarów lub kolumny, która będziezabezpieczana.

3. Wyświetlić kartę Filtry danych.

4. Dodać rolę do listy "Filtry danych" w jeden z następujących sposobów:

• Nacisnąć przycisk Dodaj, po czym wybrać odpowiednią rolę.

• W lewym okienku kliknąć na opcji Role. Następnie przeciągnąć rolę na listę "Filtrydanych".

5. Wprowadzić wyrażenie określające, które dane będą dostępne dla tej roli. Wyrażeniemożna wpisać bezpośrednio, a można też nacisnąć przycisk Pełny edytor, abywyświetlić edytor wyrażeń.

W wyrażeniu filtra danych może zostać użyta zmienna.

6. Zaznaczyć pole wyboru Włącz, aby określić, że filtr ma zostać włączony dla tej roli.

7. W celu usunięcia filtrów z listy "Filtry danych" należy wykonać jedną z następującychczynności:

• Kliknąć prawym przyciskiem myszy na filtrze, po czym wybrać opcję Usuń.

Rozdział 6Zabezpieczanie dostępu do danych

6-5

Page 74: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Z menu "Czynności" dla filtra wybrać opcję Usuń.

• Zaznaczyć filtry, klikając na nich myszą przy naciśniętym klawiszu Shift lubCtrl, a następnie z menu "Czynności dot. filtrów" wybrać opcję Usuń wybrane.

• Usunąć wszystkie filtry, wybierając z menu "Czynności dot. filtrów" opcję Usuńwszystko.

8. Nacisnąć przycisk Gotowe.

Rozdział 6Zabezpieczanie dostępu do danych

6-6

Page 75: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Część IIITworzenie modeli danych dla raportów "pixel-perfect"

Opisano tu proces tworzenia i dostosowywania modeli danych dla raportów "pixel-perfect".

Rozdziały:

• Modelowanie danych dla raportów "pixel-perfect" — pierwsze kroki

• Korzystanie z edytora modelu danych

• Tworzenie zbiorów danych

• Strukturyzowanie danych

• Dodawanie parametrów i list wartości

• Dodawanie wyzwalaczy zdarzeń

• Opcje źródła danych — informacje podstawowe

• Dodawanie wzorców

• Dodawanie definicji rozdzielania

• Dodawanie niestandardowych metadanych dla serwerów Oracle WebCenter ContentServer

• Wydajność — najlepsze praktyki

Page 76: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

7Modelowanie danych dla raportów "pixel-perfect" —pierwsze kroki

Opisano tu, w jaki sposób można uzyskać dostęp do raportów "pixel-perfect" oraz jakrozpocząć modelowanie przeznaczonych dla nich danych.

Tematy:

• Typowy proces Workflow modelowania danych dla raportów "pixel-perfect"

• Uruchamianie edytora modelu danych

• Najważniejsze zadania związane z modelowaniem danych dla raportów "pixel-perfect"

Typowy proces Workflow modelowania danych dla raportów"pixel-perfect"

Używany dla raportów "pixel-perfect" model danych może być modelem prostym z jednymzbiorem danych pobranych z jednego źródła danych (na przykład danymi zwróconymiz kolumn tabeli "Pracownicy") albo modelem złożonym, zawierającym parametry, wyzwalaczei definicje rozdzielania oraz używającym wielu zbiorów danych.

Zadanie Użytkownik Więcej informacji

Uruchomienie edytora modeludanych.

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Uruchamianie edytora modelu danych

Ustawienie właściwości modeludanych. (Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Właściwości modelu danych

Utworzenie zbiorów danych dlamodelu danych.

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Tworzenie zbiorów danych

Zdefiniowanie struktury danychwyjściowych. (Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Strukturyzowanie danych

Zdefiniowanie parametrówprzekazywanych do zapytania oraz zdefiniowanielist wartości, umożliwiającychużytkownikom wybieranie wartościparametrów. (Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Dodawanie parametrów i list wartości

Zdefiniowanie wyzwalaczy zdarzeń.(Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Wyzwalacze — informacje podstawowe

7-1

Page 77: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zadanie Użytkownik Więcej informacji

(Tylko Aplikacje Oracle)Zdefiniowanie wzorców.(Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Dodawanie wzorców

Przetestowanie modelu danychi dodanie przykładowych danych.

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Testowanie modeli danych orazgenerowanie danych przykładowych

Dodanie definicji rozdzielania.(Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Dodawanie definicji rozdzielania

Odwzorowanie niestandardowychmetadanych dla dokumentów, któremają zostać dostarczone nainternetowe serwery zawartości.(Opcjonalne)

Osobaodpowiedzialnaza modelowaniedanych raportu

Dodawanie niestandardowychmetadanych dla serwerów OracleWebCenter Content Server

Uruchamianie edytora modelu danychEdytor modeli danych można uruchomić z poziomu nagłówka lub ze strony startowej.

Aby uruchomić edytor modeli danych, należy:

• Użyć jednego z następujących sposobów:

– Nacisnąć kolejno przyciski Nowy i Model danych.

– W obszarze Tworzenie nacisnąć przycisk Model danych.

Najważniejsze zadania związane z modelowaniem danychdla raportów "pixel-perfect"

Przedstawiono tu najważniejsze zadania związane z modelowaniem raportów "pixel-perfect".

• Tworzenie zbioru danych

• Tworzenie łączy między zbiorami danych

• Dodawanie parametrów i list wartości

• Dodawanie wyzwalaczy zdarzeń

• Dodawanie wzorców

• Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowych metadanych

• Weryfikowanie modeli danych

Rozdział 7Uruchamianie edytora modelu danych

7-2

Page 78: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

8Korzystanie z edytora modelu danych

Opisano tu składniki i funkcje obsługiwane przez edytor modeli danych.

Tematy:

• Składniki modelu danych

• Opcje źródła danych — informacje podstawowe

• Funkcje edytora modelu danych

• Właściwości modelu danych

• Zarządzanie prywatnymi źródłami danych

Składniki modelu danychModel danych obsługuje następujące składniki:

• Zbiór danych

Zbiór danych zawiera instrukcje (logikę) pobierania danych z jednego źródła danych.Może pobierać dane z różnych źródeł danych, na przykład z bazy danych, z istniejącegopliku danych, z wywołania z usługi internetowej do innej aplikacji bądź z URL/URIzewnętrznego dostawcy danych. Model danych może zawierać wiele zbiorów danychz wielu źródeł.

• Wyzwalacze zdarzeń

Wyzwalacz sprawdza wystąpienie zdarzenia. Gdy dane zdarzenie nastąpi, wyzwalaczuruchamia powiązany z nim kod PL/SQL. Edytor modelu danych obsługuje wyzwalacze"Przed danymi" i "Po danych", a także wyzwalacze "Harmonogram". Wyzwalacze "Przeddanymi" i "Po danych" zawierają wywołanie wykonania zestawu funkcji zdefiniowanychw pakiecie PL/SQL składowanym w bazie danych Oracle. Wyzwalacz "Harmonogram"jest uruchamiany dla zaplanowanych raportów oraz testów i sprawdza warunekokreślający, czy zaplanowane zlecenie raportowania ma czy nie ma zostać uruchomione.

• Wzorce

Wzorzec jest strukturą specyficzną dla Aplikacji Oracle. Edytor modelu danych obsługujepobieranie danych ze struktur (struktur wzorców) zdefiniowanych w tabelach bazydanych dla aplikacji Oracle.

• Listy wartości

Lista wartości stanowi menu wartości, z którego użytkownicy raportu mogą wybieraćwartości parametrów przekazywane do raportu.

• Parametry

Parametr to zmienna, której wartość można ustawiać w trybie wykonawczym. Edytormodelu danych obsługuje kilka typów parametrów.

• Definicje rozdzielania

8-1

Page 79: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Rozdzielanie (ang. bursting) jest to proces obejmujący dzielenie danych na bloki,generowanie dokumentów dla poszczególnych bloków danych i dostarczaniewygenerowanych dokumentów do jednego lub większej liczby miejsc docelowych.Definicja rozdzielania zawiera instrukcje podzielenia danych raportu,wygenerowanie dokumentu i dostarczenie wyników do określonych miejscdocelowych.

• Niestandardowe metadane (dla internetowych serwerów zawartości)

Jeśli jako miejsce docelowe dostarczania został skonfigurowany internetowyserwer zawartości i zostały włączone niestandardowe metadane, to w edytorzemodelu danych jest wyświetlany składnik "niestandardowe metadane". Składnikten służy do odwzorowania pól danych z modelu danych na polaniestandardowych metadanych, skonfigurowane dla zbioru reguł zdefiniowanegow profilu zawartości.

Opcje źródła danych — informacje podstawoweObsługiwane przy tworzeniu zbiorów danych typy źródeł danych można podzielić natrzy główne kategorie.

Typy źródeł danych, dla których w modelu danych może być używany pełny zestaw funkcjiedytora

Pełny zestaw funkcji edytora modelu danych jest obsługiwany dla następującychtypów zbiorów danych:

• Zapytania SQL kierowane do serwera Oracle BI, bazy danych Oracle lub innychobsługiwanych baz danych. Aplikacja Publisher może z tych zapytań SQLuzyskiwać informacje o metadanych.

Zob. Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL.

• Wielowymiarowe zapytania (MDX) kierowane do źródła danych OLAP

Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX do źródła danychOLAP.

• Źródła danych oparte na arkuszu kalkulacyjnym Microsoft Excel

Arkusz kalkulacyjny Excel można składować w katalogu plików skonfigurowanymprzez administratora jako źródło danych albo można wysłać arkusz kalkulacyjnybezpośrednio ze źródła lokalnego do modelu danych. Zob. Tworzenie zbiorudanych za pomocą pliku Microsoft Excel.

• Źródła danych oparte na plikach danych XML

Plik XML można składować w katalogu plików skonfigurowanym przezadministratora jako źródło danych albo można wysłać plik CSV bezpośrednio zeźródła lokalnego do modelu danych. Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocąpliku XML.

• Źródła danych oparte na plikach CSV

Plik CSV można składować w katalogu plików skonfigurowanym przezadministratora jako źródło danych albo można wysłać plik CSV bezpośrednio zeźródła lokalnego do modelu danych. Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocąpliku CSV.

Rozdział 8Opcje źródła danych — informacje podstawowe

8-2

Page 80: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typy źródeł danych, dla których w modelu danych może być używany częściowy zestaw funkcji edytora

Aplikacja Publisher może pobierać informacje o nazwach kolumn i typach danych ze źródładanych zawierającego te typy zbiorów danych, lecz nie może przetwarzać ani strukturyzowaćdanych. Dla następujących typów zbiorów danych są obsługiwane jedynie niektóre funkcjeedytora modelu danych:

• Analiza

Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocą analizy.

• WizualizacjaZob. Korzystanie z analiz samoobsługowych.

Typy zbiorów danych, których nie można modyfikować w edytorze modelu danych

W przypadku tych typów zbiorów danych aplikacja Publisher może pobierać danegenerowane i strukturyzowane w źródle. W edytorze modelu danych nie można zastosowaćdodatkowych modyfikacji do następujących typów źródeł danych:

• Kanały internetowe HTTP z zawartością XML

Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocą kanału HTTP z zawartością XML.

• Usługi internetowe

Zob. Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowej.

Aby dane dla raportu można było uzyskiwać z usługi internetowej, należy dostarczyć doaplikacji Publisher kod WSDL usługi internetowej, a następnie zdefiniować parametryw aplikacji Publisher.

Funkcje edytora modelu danychEdytor modelu danych umożliwia łączenie danych z wielu zbiorów danych w jedną strukturędanych XML.

Zbiory danych, podchodzące z różnych źródeł danych, mogą — w celu utworzenia jednegopołączonego hierarchicznego kodu XML — być scalane w postaci sekwencyjnego kodu XMLlub na poziomie wierszy. Korzystając z edytora modelu danych, można z łatwością łączyćdane z następujących typów zbiorów danych: zapytanie SQL, OLAP (zapytanie MDX), LDAPi Microsoft Excel.

W edytorze modelu danych występuje po lewej stronie okienko składników, a po prawej —okienko robocze. Jeśli w lewym okienku zostanie wybrany składnik, to w okienku roboczympojawią się pola odpowiednie dla tego składnika.

Edytor modelu danych obsługuje:

• Grupowanie danych — Można tworzyć grupy mające na celu porządkowanie kolumnw raporcie. Grupy mogą służyć do rozdzielania danych zapytania na zbiory oraz dofiltrowania danych zapytania.

Gdy jest tworzone zapytanie, motor danych tworzy grupę zawierającą kolumny wybraneprzez zapytanie; tworząc grupy, można modyfikować hierarchię danych pojawiających sięw modelu danych. Grupy są zazwyczaj używane wtedy, gdy niektóre kolumny mają byćtraktowane inaczej niż inne. Na przykład można tworzyć grupy, aby uzyskiwaćpodsumowania częściowe lub wstawiać podziały.

Rozdział 8Funkcje edytora modelu danych

8-3

Page 81: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Wiązanie danych — Można zdefiniować łącza nadrzędne-szczegóły międzyzbiorami danych, aby grupować dane na wielu poziomach.

• Agregowanie danych — Można tworzyć podsumowania całkowite i częściowe napoziomie grupy.

• Przekształcanie danych — Można modyfikować dane źródłowe, tak aby spełniaływymagania biznesowego i raportowania.

• Tworzenie obliczeń — Można obliczać wartości danych wymagane do raportu,które nie są dostępne w używanych źródłach danych.

Edytor modelu danych udostępnia funkcje na poziomie elementu, na poziomie grupyi na poziomie globalnym. Należy pamiętać, że nie wszystkie funkcje są obsługiwaneprzez wszystkie typy zbiorów danych. Ograniczenia są opisywane w sekcji "Ważneuwagi" (Important Notes) towarzyszącej typowi zbioru danych. Na poniższym rysunkusą wyróżnione niektóre funkcje i czynności dostępne w edytorze modelu danych.

Pasek narzędzi edytora modeli danych — informacje podstawoweWyświetlany na górze pasek narzędzi edytor modelu danych udostępnia opcjezarządzania prywatnymi źródłami danych, wyświetlania danych, tworzenia raportui zapisywania modelu danych.

Opcja Opis

Weryfikuj Weryfikuje zapytania używane dla zbiorówdanych, list wartościi definicji rozdzielania.

Rozdział 8Funkcje edytora modelu danych

8-4

Page 82: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Opcja Opis

Zarządzanie prywatnymi źródłamidanych

Umożliwia łączenie się z prywatnymiźródłami danych przeznaczonymi doużytku osobistego, niewymagającymi konfiguracjiprzez administratora.

Wyświetl dane Wyświetla kartę "Dane", z której możnawyświetlać i generować przykładowe dane.

Utwórz raport Tworzy nowy raport z użyciem tegomodelu danych.

Zapisz/Zapisz jako Opcja Zapisz umożliwia zapisanie bieżącejpracy nad istniejącym modelem danych,a opcja Zapisz jako — zapisanie modeludanych jako nowego obiektu w Katalogu.Jeśli zostanie utworzony model danych,a następnie nastąpi wyjście z edytoramodelu danych bez zapisywania modeludanych, to w sekcji "Ostatnie" na stroniestartowej może być wyświetlany wpiswersji roboczej lub tymczasowej modeludanych. Wpisu takiego nie można ręcznieusunąć; zostanie on automatycznieusunięty po 24 godzinach.

Pomoc Wyświetl Pomoc online.

Interfejs — informacje podstawoweDomyślnie zbiory danych utworzone przez użytkownika są pokazywane w widoku diagramujako osobne obiekty.

Konstruktor struktury zbioru danych udostępnia trzy widoki:

Rozdział 8Funkcje edytora modelu danych

8-5

Page 83: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Widok diagramu — Widok diagramu wyświetla zbiory danych oraz umożliwiagraficzne tworzenie łączy i filtrów, dodawanie elementów na podstawie wyrażeń,dodawanie funkcji agregacji i funkcji poziomu globalnego, edytowanie właściwościelementów oraz usuwanie elementów. Widok diagramu jest typowo widokiemużywanym do konstruowania struktury danych.

• Widok struktury — W widoku struktury są dostępne dwa tryby:

Widok tabeli i widok wyników

Widok tabeli wyświetla właściwości elementów w formie tabeli i umożliwiaaktualizowanie aliasów elementów XML, nazw prezentacji elementów, sortowanie,określanie wartości Null i resetowanie opcji. Na poniższym rysunku jest pokazanywidok tabeli struktury.

Widok Wyniki udostępnia przejrzysty widok generowanej struktury XML . Widoku"Wyniki" nie można aktualizować. Na poniższym jest pokazany widok "Wyniki".

Rozdział 8Funkcje edytora modelu danych

8-6

Page 84: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Widok kodu — Widok kodu wyświetla odczytywany przez motor danych kod strukturydanych, utworzony przez konstruktor struktury danych. Przedstawianą w widoku koduzawartość można aktualizować. Na poniższym jest pokazany widok kodu.

Rozdział 8Funkcje edytora modelu danych

8-7

Page 85: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Właściwości modelu danychDostęp do strony "Właściwości modelu danych" można uzyskać, wybierając w okienkuskładników opcję Właściwości.

Należy określić następujące właściwości modelu danych:

Właściwość Opis

Opis Należy wprowadzić opis modelu danych. Opisymodeli danych są wyświetlane w Katalogu. Opis tenjest tłumaczalny.

Domyślne źródło danych Należy wybrać z listy odpowiednie źródło danych.W modelach danych mogą być zawarte liczne zbiorydanych z jednego lub większej liczby źródeł danych.Wybrane tu domyślne źródło danych jestprezentowane jako domyślne dla każdego definiowanegonowego zbioru danych SQL. Aby zobaczyć noweźródła danych, dodane już po zainicjowaniu sesji,należy wybrać opcję Odśwież listę źródeł danych.

Domyślny pakiet BD Oracle Należy określić domyślny pakiet PL/SQL dla modelidanych zawierających wyzwalacze zdarzeń lub filtrgrup PL/SQL. Pakiet ten musi istnieć w domyślnymźródle danych.Jeśli zostanie zdefiniowane zapytanie do bazydanych Oracle, można w modelu danych zawrzećwyzwalacze "Przed danymi" lub "Po danych"(wyzwalacze zdarzeń). Wyzwalacze zdarzeńużywają pakietów PL/SQL do wykonywania funkcjipoziomu systemu RDBMS.

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-8

Page 86: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Właściwość Opis

Limit czasu zapytania Należy wprowadzić (w sekundach) limit czasu,w którym baza danych musi wykonać instrukcjeSQL. Ta właściwość ma zastosowanie do modelidanych opartych na zapytaniu SQL, używanych dlazaplanowanych raportów. Jeśli czas przetwarzaniazapytania SQL osiągnie ustawioną tu wartość,zostanie zwrócony błąd Nie udałosię pobrać pliku xml danych. Podaćwartość w sekundach. Jeśli nie zostaniewprowadzona wartość dla tego modelu danych,będzie używana wartość właściwości serwera.

Włącz przycinanie SQL Wybierając tę właściwość, skraca się czasprzetwarzania i zmniejsza obciążenie pamięci. Tawłaściwość ma zastosowanie tylko do tych zapytańdo bazy danych Oracle, które używająstandardowego języka SQL. Jeśli zapytanie zwracawiele kolumn, lecz tylko pewien podzbiór jestużywany przez szablon raportu, mechanizmprzycinania SQL zwraca tylko kolumny wymaganeprzez szablon.Proszę zwrócić uwagę, że właściwość Włączprzycinanie SQL jest także właściwością poziomuserwera. Z tego powodu właściwość poziomumodelu danych jest domyślnie ustawiana na"Poziom instancji", aby było dziedziczoneustawienie poziomu serwera lub instancji. Abywłączyć lub wyłączyć przycinanie SQL dla tegokonkretnego modelu danych, należy wybrać z listyopcję Wł. lub Wył.Przycinanie SQL nie ma zastosowania dlaszablonów typu PDF, Excel i E-text.

Pomiń zapytanie dot.nieużywanego zbioru danych

Wybierając tę właściwość, zleca się pomijaniewykonywania wszelkich, występujących w układzie,nieużywanych zbiorów danych, dzięki czemu skracasię czas przetwarzania i zmniejsza obciążeniepamięci. Domyślnie są wykonywane wszystkiezawarte w modelu danych zbiory danych bezwzględu na to, czy są wymagane do uzyskaniawyników. Gdy model danych zawiera wiele zbiorówdanych dla różnych układów, nie każdy układwymaga wszystkich zbiorów danych,zdefiniowanych w modelu danych.Aby można było używać właściwości Pomińzapytanie dot. nieużywanego zbioru danych,trzeba włączyć (Wł.) właściwość Włącz przycinanieSQL.

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-9

Page 87: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Właściwość Opis

Włącz śledzenie sesji SQL Wybierając tę właściwość, włącza się śledzenie sesjiSQL. Ślad każdej instrukcji SQL zawiera następująceinformacje:• Liczby analiz składniowych, wykonywania

i pobierania• Czas CPU i czas, który upłynął• Odczyty fizyczne i odczyty logiczne• Liczba przetworzonych wierszy• Błędy bibliotecznej pamięci podręcznej• Nazwa użytkownika, dla którego była

wykonywana analiza składniowa• Poszczególne zatwierdzenia i wycofaniaTa właściwość ma zastosowanie do zapytań do bazydanych Oracle, które używają standardowegojęzyka SQL.

Nazwa śladu SQL Wprowadzić nazwę dla śladu SQL.

Włącz przycinanie XML Wybrać ustawienie Wł., aby zbiory danych XML,większe niż 2 GB, były przycinane.Przy włączonym przycinaniu danych XML, aplikacjaPublisher usuwa zbędne elementy danychi konstruuje strukturę XML, używając tylko tych póldanych, które są odwzorowywane na pola układu.Przycinanie danych poprawia wydajność, zwłaszczaw przypadku ekstremalnie dużych ekstrakcjidanych.Konsumenci raportów mogą podczas planowaniazlecenia konfigurować przycinanie danych XML.Przycinanie danych XML nie jest obsługiwane dlaszablonu XPT (układ z aplikacji Publisher).

Zapasowe źródło danych Aby można było używać zapasowego źródła danych,należy wybrać właściwość Włącz połączeniezapasowe.• Aby zapasowe źródło danych było używane

tylko wtedy, gdy podstawowe będzie wyłączone,należy wybrać opcję Przełącz do zapasowegoźródła danych, gdy podstawowe źródłodanych jest niedostępne. Należy pamiętać, że— gdy podstawowe źródło danych zostaniewyłączone — motor danych musi przedprzełączeniem do źródła zapasowego poczekaćna odpowiedź.

• Jeśli podczas wykonywania tego modelu danychma być zawsze używane zapasowe źródłodanych, należy wybrać opcję Użyj tylkozapasowego źródła danych. Używaniezapasowej bazy danych może poprawićwydajność.

Trzeba włączyć kopię zapasową źródła danych.

Włącz wynik w formacie CSV Właściwość tę należy wybrać, aby wynik raportubył generowany tylko w postaci pliku CSV.

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-10

Page 88: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Właściwość Opis

Optymalizuj wykonywaniezapytania

Właściwość tę należy wybrać, aby zezwolićprocesorowi danych na optymalizowaniewykonywania zapytań SQL nadrzędnychi podrzędnych zbiorów danych.Właściwość tę należy wybierać tylko wtedy, gdymodel danych zawiera w zbiorze danych SQLhierarchiczną strukturę "nadrzędne-podrzędne".Nie należy jej wybierać dla zbiorów danychniestrukturalnych i nieopartych na instrukcjachSQL.

Wielowątkowe wykonywaniezapytania

Właściwość tę należy wybrać, aby utworzyć więcejniż jedno połączenie z bazą danych, umożliwiającerównoległe kierowanie zapytań do podrzędnychzbiorów danych. Jeśli ta właściwość zostaniewybrana, nastąpi zwiększenie — dla modelu danych— liczby połączeń z bazą danych.Ta właściwość jest włączana tylko wtedy, gdy:• Jest wybrana właściwość Optymalizuj

wykonywanie zapytania.• Model danych ma więcej niż jeden zbiór

danych.• Model danych ma równoległe zapytania

podrzędnych zbiorów danych powiązanychz nadrzędnym zbiorem danych.

• Model danych używa domyślnego źródładanych.

Właściwości tej nie można używać, gdy:• Model danych używa wyzwalaczy zdarzeń.• Model danych ma zapytanie zbioru danych

powiązane liniowo z nadrzędnym zbioremdanych.

• Model danych używa więcej niż jednego źródładanych.

Opcje wyników XMLZa pomocą tych opcji są definiowane cechy struktury danych XML. Wszelkie zmiany,dokonane w tych opcjach, mogą mieć wpływ na układy konstruowane na podstawie modeludanych.

• Dołącz znaczniki parametrów — Definiując parametry dla modelu danych, należy tęopcję wybrać, aby w wyjściowym pliku XML były zawierane wartości parametrów.Informacje dotyczące dodawania parametrów do modelu danych są dostępne podhasłem Dodawanie parametrów i list wartości. Opcję tę należy włączyć, jeśli w raporciema być używana wartość parametru.

• Dołącz puste znaczniki dla elementów o wartości Null — Opcję tę należy wybrać, abyw wyjściowym pliku XML były zawierane elementy o wartości Null. Gdy są zawieraneelementy o wartości Null, żądany element niezawierający danych w źródle danych jestwstawiany w wyjściowym kodzie XML jako pusty znacznik XML o następującej postaci:<ELEMENT_ID\>. Na przykład, jeśli element MANAGER_ID nie zawiera żadnychdanych, a zostało wybrane dołączanie elementów o wartości Null, to pojawi się on

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-11

Page 89: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

w danych jako <MANAGER_ID />. Jeśli ta opcja nie zostanie wybrana, dlaMANAGER_ID nie będzie wyświetlany żaden wpis.

• Uwzględnij znaczniki otwierające i zamykające — Opcję tę należy wybrać, abyw wyjściowym pliku XML były zawierane znaczniki otwierające i zamykające.

• Dołącz znacznik listy grup — (Ta właściwość służy do zapewnienia zgodnościwstecznej dla wersji 10g oraz do migracji produktu Oracle Reports.) Opcję tęnależy wybrać, aby w wyjściowym pliku XML były zawierane znaczniki "rowset".Jeśli znaczniki listy grup będą dołączane, to lista grup będzie wyświetlanaw obrębie danych jako kolejna hierarchia.

• Wyklucz znaczniki z kolumn LOB — Właściwość tę należy wybrać, abywykluczyć znaczniki elementów XML z kolumn LOB. Model danych musi zawieraćjeden zbiór danych typu "zapytanie SQL" i jeden element danych typu "duży obiektznakowy" zawierający dane wyekstrahowane z pliku XML. Nie można użyć funkcjipoziomu globalnego, podsumowujących ani agregacji, a także elementówopartych na wyrażeniach ani filtrów grup.

• Wyklucz znak przesunięcia o wiersz (LF) i znak powrotu karetki (CR) dlaLOB — Opcję tę należy wybrać, aby wykluczyć z danych znaki przesunięciao wiersz (LF) i znaki powrotu karetki (CR).

• Wyświetlanie znaczników XML — Wybrać format wyświetlania do generowaniaznaczników danych XML: aby były generowane wielkimi albo małymi literami lubaby była zachowywana definicja podana w strukturze danych.

Porcjowanie danych XMLPorcjowanie danych XML umożliwia przetwarzanie rozproszone.

Porcjowanie danych XML jest przydatne w przypadku dużych i długo wykonywanychraportów. Jeśli administrator wybierze na poziomie instancji opcję Włącz porcjowaniedanych, można włączyć porcjowanie danych XML dla indywidualnych modeli danych,raportów i zaplanowanych zleceń.

Jeśli w modelu danych zostanie wybrana opcja Włącz porcjowanie i zostanieokreślony atrybut w polu Dziel wg, to preprocesor modelu danych będzie — używającklucza dzielenia — dzielił duże ilości danych XML na porcje danych o zarządzalnymrozmiarze.

Przed włączeniem porcjowania danych XML dobrze jest poznać ograniczeniai zalecane użycie.

Porcjowanie danych XML:

• Najlepiej się nadaje do raportów z wykazami, używającymi tabeli i wolnych ododwołań krzyżowych.

• Obsługuje sortowanie, grupowanie, agregowanie i odwołania krzyżowe tylkow obrębie indywidualnego, tworzącego porcję wyniku. Scalony wynik nie obsługujetych operacji na danych.

• Dodaje do stron PDF scalonego wyniku numery stron. W szablonie raportu należyusunąć element numerowania stron, aby uniknąć duplikowania lub nakładania sięnumerów stron w wynikach PDF.

• Obsługuje podsumowania bieżące i inne funkcje tylko w obrębie indywidualnego,tworzącego porcję wyniku; podsumowania te są resetowane dla każdegoporcjowanego wyniku.

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-12

Page 90: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Obsługuje tylko szablony RTF, XPT, eText i XSL.

• Obsługuje tylko formaty wyjściowe PDF, XLSX i tekst.

• Nie obsługuje więcej niż jednego formatu wyjściowego. Jeśli porcjowanie danych XMLzostanie wybrane dla zaplanowanego zlecenia, dozwolony jest tylko jeden wynik.

• Nie jest obsługiwane dla raportów online.

Dodawanie załączników do modelu danychW obszarze "Załącznik" strony są wyświetlane pliki danych, które zostały wysłane lubdołączone do modelu danych.

Dołączanie przykładowych danychPo utworzeniu modelu danych trzeba dołączyć niewielki, lecz reprezentacyjny zbiórprzykładowych danych, wygenerowany z modelu danych. Przykładowe dane są używaneprzez narzędzia edycji układu Publisher. Używanie niewielkiego przykładowego pliku pomagapoprawić działanie podczas projektowania układu.

Edytor modeli danych udostępnia opcję generowania i dołączania przykładowych danych.Zob. Testowanie modeli danych oraz generowanie danych przykładowych.

Administrator może ustawić limit rozmiaru pliku z przykładowymi danymi.

Dołączanie schematuEdytor modeli danych umożliwia dołączanie prostego schematu do definicji modelu danych.

Narzędzie Publisher nie korzysta z pliku schematu. Schemat można jednak dołączyć jakopunkt odniesienia dla programisty. Edytor modeli danych nie obsługuje funkcji generowaniaschematów.

Pliki danychJeśli zostanie wysłany plik lokalny Microsoft Excel, CSV lub XML jako źródło danych dla tegoraportu, plik ten zostanie wyświetlony tutaj.

Aby odświeżyć plik w źródle lokalnym, należy nacisnąć przycisk "Odśwież". Aby uzyskaćwięcej informacji o wysyłaniu plików, używanych jako źródła danych, zob. Tworzenie zbiorówdanych.

Na poniższym rysunku jest pokazany obszar Załączniki z dołączonymi przykładowymidanymi i plikami danych:

Rozdział 8Właściwości modelu danych

8-13

Page 91: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zarządzanie prywatnymi źródłami danychTwórcy i programiści modeli danych mogą tworzyć prywatne połączenia (i zarządzaćnimi) ze źródłami danych JDBC, OLAP, HTTP i usługami internetowymi w sposóbniezależny od administratora. Jeśli jednak trzeba, użytkownicy administratorzy mogąwyświetlać, modyfikować i usuwać prywatne połączenia ze źródłami danych.

Prywatne połączenia ze źródłami danych są identyfikowane wyrazem "Prywatne"(Private) dołączanym na końcu do nazwy źródła danych. Na przykład, jeśli zostanieutworzone prywatne połączenia ze źródłem danych JDBC, zwane "Moje połączenieJDBC", to na rozwijanych listach źródeł danych będzie ono wyświetlane jako "Mojepołączenie JDBC (Prywatne)".

Jeśli użytkownik ma przypisaną rolę "Administrator", to może tworzyć tylko publiczneźródła danych, nawet jeśli będzie tworzyć źródło danych, używając strony"Zarządzanie prywatnymi źródłami danych".

Aby utworzyć prywatne połączenie ze źródłem danych, należy:

1. Na pasku narzędzi edytora modelu danych nacisnąć przycisk Zarządzanieprywatnymi źródłami danych.

2. Wybrać kartę "Typ połączenia", po czym nacisnąć przycisk Dodaj źródło danych.

Jeśli jesteśmy zalogowani jako administrator, w oknie dialogowym zostanąwyświetlone wszystkie połączenia ze źródłami danych; z tego okna dialogowegomożna jednak tworzyć lub modyfikować tylko połączenia ze źródłami danychJDBC, OLAP, HTTP i usługami internetowymi.

3. Wprowadzić nazwę prywatnego połączenia oraz dotyczące go informacje.

4. Nacisnąć przycisk Test połączenia. Zostanie wyświetlone potwierdzenie.

5. Nacisnąć przycisk Zastosuj. Prywatne połączenie ze źródłem danych jest terazdostępne do użycia w zbiorach danych.

Rozdział 8Zarządzanie prywatnymi źródłami danych

8-14

Page 92: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

9Tworzenie zbiorów danych

Opisano tu sposoby tworzenia zbiorów danych, testowania modeli danych oraz zapisywaniadanych przykładowych.

Tematy:

• Tworzenie zbioru danych

• Edytowanie istniejącego zbioru danych

• Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

• Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX do źródła danych OLAP

• Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

• Tworzenie zbioru danych za pomocą analizy

• Korzystanie z analiz samoobsługowych

• Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowej

• Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku XML

• Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

• Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV

• Tworzenie zbioru danych za pomocą kanału HTTP z zawartością XML

• Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych

• Testowanie modeli danych oraz generowanie danych przykładowych

• Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanychw zmiennych systemowych

Tworzenie zbioru danychAplikacja Publisher może pobierać dane z różnych typów źródeł danych.

Aby utworzyć zbiór danych, należy:

1. W okienku składników edytora modeli danych nacisnąć przycisk Nowy zbiór danych, poczym wybrać typ zbioru danych źródła.

2. Wypełnić wymagane pola. Informacje o typach zbiorów danych, które można utworzyć,są dostępne w temacie Pomocy.

Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQLOpisano tu, jak tworzyć zbiory danych za pomocą zapytań SQL.

• Wprowadzanie zapytań SQL

• Korzystanie z konstruktora zapytań SQL

9-1

Page 93: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Dodawanie zmiennej wiązania do zapytania

• Dodawanie odwołań do leksykałów do zapytań SQL

• Definiowanie zapytań SQL kierowanych do serwera Oracle BI

Wprowadzanie zapytań SQLAby można było wprowadzać zapytania SQL, należy wykonać poniższe etapy.

Aby wprowadzić zapytanie SQL, należy:

1. Nacisnąć kolejno przyciski Nowy zbiór danych i Zapytanie SQL.

2. W oknie dialogowym tworzenia nowego zbioru danych wprowadzić nazwę zbiorudanych.

3. Domyślnie jako źródło danych jest używane źródło danych wybrane na stronie"Właściwości" jako domyślne. Jeśli dla tego zbioru danych nie jest używanedomyślne źródło danych, wybrać Źródło danych z listy.

Jako źródeł danych dla zbiorów danych zapytań SQL można także używaćprywatnych połączeń ze źródłami danych.

4. Z rozwijanej listy Typ SQL wybrać opcję Standardowy SQL. Standardowy SQLjest używany dla zwykłych instrukcji SELECT interpretowanych dla schematu bazydanych.

5. Wprowadzić zapytanie SQL lub nacisnąć przycisk Konstruktor zapytań., abyuruchomić stronę "Konstruktor zapytań".

6. Jeśli w zapytaniu są używane wzorce, zmienne wiązania lub inne specjalneelementy przetwarzania, edytować zwrócony przez konstruktor zapytań kod SQL,tak aby zawrzeć w nim wymagane instrukcje.

Jeśli są zawierane odwołania do leksykałów dla tekstu osadzanego w instrukcjiSELECT, trzeba — aby uzyskać poprawną instrukcję SQL — podstawićodpowiednie wartości.

7. Po wprowadzeniu zapytania nacisnąć przycisk OK, aby je zapisać. W przypadkuzapytań "Standardowy SQL" edytor modelu danych weryfikuje zapytanie.

Jeśli zapytanie zawiera zmienną wiązania, pojawi się wezwanie do utworzeniaparametru wiązania. Aby edytor modeli danych mógł utworzyć parametr wiązania,należy nacisnąć przycisk OK.

Korzystanie z konstruktora zapytań SQLZa pomocą konstruktora zapytań można tworzyć zapytania SQL, bez koniecznościprogramowania. Konstruktor zapytań umożliwia wyszukiwanie i filtrowanie obiektówbazy danych, wybieranie obiektów i kolumn, tworzenie relacji między obiektami orazwyświetlanie sformatowanych wyników zapytań — wszystko to przy minimalnej wiedzyz zakresu SQL.

Opisano tu, jak używać konstruktora zapytań. Omówiono następujące tematy:

• Konstruktor zapytań — omówienie

• Tworzenie zapytania przy użyciu konstruktora zapytań

• Obsługiwane typy kolumn

• Dodawanie obiektów do okienka projektu

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-2

Page 94: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Usuwanie lub ukrywanie obiektów w okienku projektowania

• Warunki zapytania

• Tworzenie relacji między obiektami

• Zapisywanie zapytania

• Edytowanie zapisanego zapytania

Konstruktor zapytań — omówienieStrona "Konstruktor zapytań" jest podzielona na okienko wyboru obiektów oraz na okienkoprojektowania i wyników.

• Okienko wyboru obiektów zawiera listę obiektów, za pomocą których można tworzyćzapytania. Wyświetlane są tylko obiekty z bieżącego schematu.

• Okienko projektowania i wyników składa się z czterech kart:

– Model — Wyświetla wybrane obiekty z okienka wyboru obiektów.

– Warunki — Umożliwia zastosowanie warunków do wybranych kolumn.

– SQL — Wyświetla zapytanie.

– Wyniki — Wyświetla wyniki zapytania.

Tworzenie zapytania przy użyciu konstruktora zapytańKorzystając z konstruktora zapytań, można tworzyć zapytania.

Aby utworzyć zapytanie przy użyciu konstruktora zapytań, należy:

1. Wybrać schemat.

Lista schematów wyświetla wszystkie schematy dostępne w źródle danych. Bieżącyużytkownik może nie mieć dostępu do wszystkich schematów wymienionych na tej liście.

2. Dodać obiekty do okienka projektu, po czym wybrać kolumny.

W okienku wyboru obiektów są wyszczególnione tabele, perspektywy i perspektywyzmaterializowane, pochodzące z wybranego schematu. Dla usługi Oracle Databasew okienku są również wyświetlane synonimy. Obiekt — gdy zostanie wybrany z listy —jest wyświetlany w okienku projektowania. Za pomocą okienka projektowania możnaokreślić, jak wybrane obiekty mają być używane w zapytaniu.

Może okazać się konieczne użycie pola wyszukiwania. Jeśli źródło danych zawierawięcej niż 100 tabel, to — w celu zlokalizowania obiektów, a następnie ich wybrania —należy użyć funkcji wyszukiwania.

3. Opcjonalnie: Ustanowić relacje między obiektami.

4. Dodać unikatową nazwę aliasu dla każdej zduplikowanej kolumny.

5. Opcjonalnie: Utworzyć warunki zapytania.

6. Wykonać zapytanie, po czym wyświetlić wyniki.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-3

Page 95: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Obsługiwane typy kolumnW okienku projektowania są wyświetlane jako obiekty kolumny wszystkich typów. Dlakażdego z zapytań nie można wybrać więcej niż 60 kolumn.

Gdy połączenie ze źródłem danych odbywa się poprzez Data Gateway, zapytania SQLobsługują tylko następujące typy danych: STRING, CHAR, VARCHAR, NCHAR,NVARCHAR, DATE, TIMESTAMP, NUMBER, INTEGER, FLOAT i DOUBLE. Jeślizapytanie SQL, uzyskujące dostęp do źródła danych poprzez Data Gateway, zawieranieobsługiwany typ danych, jest wyświetlany komunikat o błędzie.

Obsługiwane typ kolumny Ograniczenia

VARCHAR2, CHAR NDNUMBER NDDATE, TIMESTAMP Typ danych TIMESTAMP WITH LOCAL

TIMEZONE nie jest obsługiwany.

BLOB (Binary Large Object) Obiektem BLOB mogą być obraz, tekst lubdane XML. Jeśli zapytanie zostanieuruchomione w konstruktorze zapytań,BLOB nie pojawi się w okienku wyników;zapytanie zapisane w edytorze modeludanych jest jednak poprawnieskonstruowane. Dane BLOB nie sąobsługiwane dla źródła danych Oracle BIEE ze względu na ograniczenia sterownikaBIJDBC.Zamierzając używać kolumny danychBLOB w typem danych "Obraz", należyużyć szablonu RTF.

CLOB (Character Large Object) Aplikacja Publisher nie obsługuje zapytańdo kolumn CLOB w źródle danych OracleBI EE.

Dodawanie obiektów do okienka projektowaniaNależy wybrać odpowiednie obiekty, które mają zostać dodane do okienkaprojektowania.

• Po dodaniu obiektu zostanie obok każdej nazwy kolumny wyświetlona ikonareprezentująca typ danych.

• Po wybraniu kolumny pojawi się ona na karcie Warunki. Pole wyboru Pokaż nakarcie Warunki określa, czy kolumna jest uwzględniana w wynikach zapytania.Domyślnie to pole wyboru to jest zaznaczone.

• Aby wybrać pierwszych dwadzieścia kolumn, należy kliknąć na małej ikonie,znajdującej się w górnym lewym rogu obiektu, po czym wybrać opcję Zaznaczwszystko.

• Zapytanie można także uruchomić, naciskając klawisze CTRL+ENTER.

Aby dodać obiekty do okienka projektowania, należy:

1. Wybrać obiekt.

2. Zaznaczyć pole wyboru przy każdej kolumnie, która ma zostać uwzględnionaw zapytaniu.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-4

Page 96: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Aby wykonać zapytanie i wyświetlić wyniki, wybrać opcję Wyniki.

Usuwanie lub ukrywanie obiektów w okienku projektowaniaW okienku projektowania można usuwać lub ukrywać obiekty.

Aby usunąć obiekt, należy:

1. Kliknąć na ikonie Usuń, znajdującej się w prawym górnym rogu obiektu.

Aby tymczasowo ukryć kolumny w obiekcie, należy:

• Nacisnąć przycisk Pokaż/ukryj kolumny.

Warunki zapytaniaWarunki umożliwiają filtrowanie i identyfikowanie danych, z którymi chcemy pracować.

Wybierając kolumny z obiektu, można na karcie "Warunki" określić odpowiednie warunki.Można zmodyfikować aliasy kolumn, zastosować warunki dot. kolumn, posortować kolumnylub zastosować funkcje.

Atrybut warunku Opis

Warunek Warunek modyfikuje klauzulę WHERE zapytania. Gdy jest określanywarunek dot. kolumn, trzeba użyć odpowiedniego operatorai argumentu. Obsługiwane są wszystkie standardowe warunki SQL. Naprzykład:>=10='VA'IN (SELECT dept_no FROM dept)BETWEEN SYSDATE AND SYSDATE + 15

Funkcja Określa funkcje. Dostępne są następujące funkcje argumentów:• Liczba kolumn — COUNT, COUNT DISTINCT, AVG, MAXIMUM,

MINIMUM, SUM• Kolumny VARCHAR2, CHAR — COUNT, COUNT DISTINCT, INITCAP,

LENGTH, LOWER, LTRIM, RTRIM, TRIM, UPPER• Kolumny DATE, TIMESTAMP — COUNT, COUNT DISTINCT

Grupuj wg Określa kolumny, które mają zostać użyte do grupowania, gdy jestużywana funkcja agregacji. Ma zastosowanie tylko dla kolumnwystępujących w wyniku.

Konstruktor zapytań, w miarę wybierania kolumn i definiowania warunków przez użytkownika,pisze kod SQL. Chcąc zobaczyć powstały kod SQL, należy wybrać kartę SQL.

Tworzenie relacji między obiektamiMożna tworzyć relacje między obiektami, tworząc złączenie. Złączenie określa relację międzydwiema lub większą liczbą tabel, perspektyw lub perspektyw zmaterializowanych.

• Warunki złączenia — informacje podstawowe

• Ręczne złączanie obiektów

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-5

Page 97: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Warunki złączenia — informacje podstawoweGdy jest tworzone zapytanie złączenia, należy określić warunek informujący o relacjimiędzy dwoma obiektami. Ten warunek nazywany jest warunkiem złączenia.

Warunek złączenia określa, w jaki sposób wiersze z jedną obiektu łączą sięz wierszami z innego obiektu.

Konstruktor zapytań obsługuje złączenia wewnętrzne, zewnętrzne, lewe i prawe.

• Złączenie wewnętrzne, zwane również złączeniem prostym, zwraca wierszespełniające warunek złączenia.

• Złączenie zewnętrzne rozszerza wyniki złączenia prostego.

Złączenie zewnętrzne zwraca wszystkie wiersze spełniające warunek złączeniaoraz zwraca niektóre lub wszystkie wiersze z tabeli, dla której żaden wierszz drugiej tabeli nie spełnia warunku złączenia.

Ręczne złączanie obiektówMożna ręcznie utworzyć złączenie, wybierając w okienku projektowania kolumnęzłączenia.

Aby ręcznie złączyć obiekty, należy:

1. Z okienka wyboru obiektów wybrać obiekty, które mają zostać złączone.

2. Zidentyfikować kolumny, które mają zostać złączone.

Złączenie można utworzyć, wybierając kolumnę złączenia sąsiadującą z nazwąkolumny. Kolumna złączenia zostanie wyświetlona po prawej stronie typu danych.Jeśli kursor myszy zostanie umieszczony w odpowiednim miejscu, zostaniewyświetlona następująca wskazówka:

Proszę tu kliknąć, aby wybrać kolumny do złączenia

3. Wybrać odpowiednią kolumnę złączenia dla pierwszego obiektu.

Wybrana kolumna złączenia zostaje przyciemniona. Aby anulować wybórkolumny złączenia, wystarczy ponownie ją wybrać lub nacisnąć klawisz ESC.

4. Wybrać odpowiednią kolumnę złączenia dla drugiego obiektu.

Dwie złączone kolumny są łączone linią. Poniżej został przedstawiony przykład.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-6

Page 98: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5. Wybrać kolumny, które mają zostać uwzględnione w zapytaniu. Umieszczając kursormyszy nad linią złączenia, można wyświetlić wynikającą ze złączenia instrukcję SQL.

6. Aby wykonać zapytanie, nacisnąć przycisk Wyniki.

Zapisywanie zapytaniaUtworzone zapytania należy zapisać.

Po utworzeniu zapytania należy nacisnąć — aby wrócić do edytora modelu danych —przycisk Zapisz. Zapytanie zostanie wyświetlone w polu "Zapytanie SQL". Nacisnąć przycisk OK, aby zapisać zbiór danych.

Edytowanie zapisanego zapytaniaJeśli zapytanie zostanie z konstruktora zapytań zapisane w edytorze modelu danych, to takiezapytanie można także edytować za pomocą konstruktora zapytań.

Jeśli zapytanie zostało zmodyfikowane lub nie zostało utworzone za pomocą konstruktorazapytań, to — uruchamiając konstruktor zapytań w celu edytowania zapytania — możnauzyskać błąd. Jeśli konstruktor zapytań nie może wykonać analizy składniowej zapytania, tomożna edytować instrukcje bezpośrednio w polu tekstowym.

Za pomocą konstruktora zapytań nie można edytować zapytania dostosowanego anizaawansowanego.

Aby edytować zapisane zapytanie, należy:

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-7

Page 99: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

1. Wybrać zbiór danych SQL.

2. Aby uruchomić okno dialogowe Edycja zbioru danych, nacisnąć na paskunarzędzi przycisk Edytuj wybrany zbiór danych.

3. Nacisnąć przycisk Konstruktor zapytań, aby załadować zapytanie dokonstruktora zapytań.

4. Edytować zapytanie, po czym nacisnąć przycisk Zapisz.

Dodawanie zmiennej wiązania do zapytaniaPo utworzeniu zapytania można umożliwić użytkownikom przekazywanie do niegoparametru w celu ograniczenia wyników.

Aby dodać zmienną wiązania do zapytania, należy:

1. W konstruktorze zapytań kliknąć na karcie Warunki.

2. Dla kolumny, do której ma zostać dodana zmienna wiązania, podać nazwęparametru w następującym formacie:.

in (:NAZWA_PARAMETRU)Gdy zapytanie zostanie edytowane, konstruktor zapytań nie będzie już mógłwykonać analizy składniowej tego zapytania. Wszelkie dodatkowe edycje trzebaprzeprowadzić ręcznie.

Na przykład użytkownicy mają wybrać określony dział z listy pracowników.

Na poniższym rysunku są pokazane kolumny w tabeli działów.

Dodawanie zmiennej wiązania za pomocą edytora tekstówZa pomocą edytora modeli danych można zaktualizować zapytanie SQL.

1. W polu tekstowym okna dialogowego "Edycja zbioru danych" zaktualizowaćzapytanie SQL, dodając w zapytaniu po klauzuli WHERE następujące:

and "NAZWA_KOLUMNY" in (:NAZWA_PARAMETRU)

na przykład:

and "DEPARTMENT_NAME" in (:P_DEPTNAME)

, gdzie P_DEPTNAME jest nazwą wybranego parametru, jak pokazano poniżej.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-8

Page 100: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Nacisnąć przycisk "Zapisz".

3. W edytorze modeli danych utworzyć parametr, który został wprowadzony przy użyciuskładni zmiennej wiązania, jak pokazano na rysunku.

4. Aby edytor modeli danych mógł utworzyć wpis parametru, wybrać parametr, a następnienacisnąć przycisk OK.

Dodawanie odwołań do leksykałów do zapytań SQLOdwołań do leksykałów można używać w celu zastąpienia klauzul następujących poSELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY i HAVING.

Odwołania do leksykału można używać, gdy parametr ma w trybie wykonawczymzastępować więcej niż jedną wartość. Odwołań do leksykałów można także używać w celu

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-9

Page 101: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

wprowadzenia wzorców do zapytania. Odwołania do leksykałów są obsługiwane tylkow zapytaniach odnoszących się do Aplikacji Oracle.

Odwołanie do leksykału można utworzyć w zapytaniu SQL, używając następującejskładni:

&parametername

1. Przed przystąpieniem do tworzenia zapytania zdefiniować parametr w domyślnympakiecie PL/SQL dla każdego z występujących w zapytaniu odwołań do leksykału.Motor danych używa tych wartości do zastępowania parametrów-leksykałów.

2. W edytorze modelu danych określić — na stronie "Właściwości" — Domyślnypakiet Oracle DB.

3. W edytorze modelu danych utworzyć wyzwalacz zdarzenia Przed danymi w celuwywołania pakietu PL/SQL.

4. Utworzyć zapytanie SQL zawierające odwołania do leksykałów.

5. Gdy zostanie naciśnięty przycisk OK w celu zamknięcia zapytania SQL, zostaniewyświetlone wezwanie do podania parametru.

Na przykład utworzyć pakiet o nazwie employee. W pakiecie employee zdefiniowaćparametr o nazwie where_clause:

Package employeeAS where_clause varchar2(1000); ..... Package body employee AS .....where_clause := 'where DEPARTMENT_ID=10';.....

Wprowadzić w zapytaniu SQL odwołanie do parametru-leksykału w miejscu, w którymparametr ten ma zostać zastąpiony kodem zdefiniowanym w pakiecie, na przykład:

select "EMPLOYEES"."EMPLOYEE_ID" as "EMPLOYEE_ID", "EMPLOYEES"."FIRST_NAME" as "FIRST_NAME", "EMPLOYEES"."LAST_NAME" as "LAST_NAME", "EMPLOYEES"."SALARY" as "SALARY", from "OE"."EMPLOYEES" "EMPLOYEES" &where_clause

Gdy w oknie dialogowym tworzenia zbioru danych SQL zostanie naciśnięty przycisk OK, zostanie wyświetlone — jak pokazano poniżej — okno dialogowe odwołania doleksykału, wzywające do podania wartości dla odwołań wprowadzonych w zapytaniuSQL. Należy wprowadzić wartość odwołania do leksykału, tak jak zdefiniowano gow pakiecie PL/SQL.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-10

Page 102: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W trybie wykonawczym motor danych zastąpi &where_clausezawartością where_clause zdefiniowaną w pakiecie.

Definiowanie zapytań SQL kierowanych do serwera Oracle BI —informacje podstawowe

Opisano tu główne kwestie, o których należy pamiętać, definiując zapytania SQL kierowanedo serwera Oracle BI.

Tworząc zbiór danych odnoszący się do serwera Oracle BI, należy pamiętać, że:

• Gdy zapytanie kierowane do serwera Oracle BI jest tworzone za pomocą edytora danychSQL lub konstruktora zapytań, jest generowany SQL logiczny, a nie fizyczny jakw przypadku innych źródeł opartych na bazach danych.

• Kolumny hierarchiczne nie są obsługiwane. Zawsze jest zwracany najwyższy poziom.

• W obszarze zainteresowań warunki złączeń tabel są już utworzone i dlatego nie trzebatworzyć złączeń w konstruktorze zapytań. Konstruktor zapytań nie eksponuje kluczagłównego.

Zbiory danych można powiązać łączami, używając funkcji Utwórz łącze, dostępnejw edytorze modelu danych. Zob. Tworzenie łączy poziomu elementu. W przypadkuzbiorów danych utworzonych z serwera Oracle BI istnieje limit dwóch łączy poziomuelementów na jeden model danych.

• W konstruktorze zapytań funkcje Porządek sortowania i Grupuj wg, pokazywane nakarcie "Warunki", nie są obsługiwane dla zapytań kierowanych do serwera Oracle BI.Jeśli zostanie wprowadzony porządek sortowania lub zostanie zaznaczone pole wyboru"Grupuj wg", konstruktor zapytań utworzy zapytanie SQL i wpisze je w polu tekstowym"Zapytanie SQL" w aplikacji Publisher, lecz — gdy zostanie podjęta próba zamknięciaokna dialogowego "Zbiór danych" — zapytanie nie przejdzie pomyślnie procesuweryfikacji.

Chcąc zastosować grupowanie danych pobranych przez zapytanie SQL, można —zamiast tego — użyć funkcji Grupuj wg, dostępnej w edytorze modelu danych. Zob. Tworzenie podgrup.

• Jeśli do serwera Oracle BI są przekazywane parametry i zostanie wybrane ustawienie"Przekazano wartość Null" dla "Można wybrać wszystko", należy się upewnić, że obsługawartości Null jest zapewniona w zapytaniu.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-11

Page 103: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Definiowanie zapytań SQL kierowanych do serwera Oracle BIGdy zapytanie kierowane do serwera Oracle BI jest uruchamiane za pomocąkonstruktora zapytań, konstruktor zapytań wyświetla obszary zainteresowańpochodzące z Katalogu. Obszary te można przeciągać do roboczego obszarukonstruktora zapytań, aby wyświetlić kolumny. Można wówczas wybrać kolumny, któremają zostać zawarte w modelu danych.

Aby zdefiniować zapytania SQL kierowane do serwera Oracle BI, należy:

1. W edytorze modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Nowy zbiórdanych i Zapytanie SQL.

2. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

3. Wybrać z listy źródeł danych połączenie z serwerem Oracle BI, zazwyczajpokazywane jako Oracle BI EE.

4. Nacisnąć przycisk Konstruktor zapytań, aby uruchomić stronę "Konstruktorzapytań"

Zapytanie SQL można także wpisać ręcznie w polu tekstowym "Zapytanie SQL",przy czym trzeba używać składni "Logical SQL", używanej przez serwer Oracle BI.

5. Z rozwijanej listy "Katalog" wybrać obszar zainteresowań, jak pokazano poniżej.Na liście tej są wyświetlane obszary zainteresowań zdefiniowane na serwerzeOracle BI.

6. Wybrać tabele i kolumny dla zapytania.

7. Nacisnąć przycisk Zapisz.

8. Nacisnąć przycisk OK, aby wrócić do edytora modelu danych. WygenerowanySQL jest kodem "Logical SQL" opartym na schemacie gwiazdy (nie jest kodemfizycznym SQL).

9. Zapisać zmiany dokonane w modelu danych.

Rozdział 9Tworzenie zbiorów danych za pomocą zapytań SQL

9-12

Page 104: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX do źródładanych OLAP

Aplikacja Publisher obsługuje wielowymiarowe zapytania (MDX) kierowane do źródeł danychOLAP.

Zapytania MDX pozwalają na kierowanie zapytań do obiektów wielowymiarowych (naprzykład kostek Essbase), a następnie zwracają wielowymiarowe zbiory komórek,zawierające dane z kostki. Zapytania MDX można tworzyć, wprowadzając je ręcznie alboużywając konstruktora zapytań MDX.

• Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX

• Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDXZapytania MDX można tworzyć, wprowadzając je ręcznie albo używając konstruktorazapytań MDX.

W źródle danych OLAP nie należy dodefiniowania żadnych atrybutów metadanych (takich jaknazwy kolumn lub tabel) używać znaków Unicode z przedziału od U+F900 do U+FFFE. Tenprzedział Unicode zawiera japońskie znaki Katakana o połowicznej szerokości i wariantyASCII o pełnej szerokości. Użycie tych znaków staje się przyczyną błędów podczasgenerowania danych XML dla raportu "pixel-perfect".

Aby utworzyć zbiór danych, używając zapytania MDX, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Zapytanie MDX.

Poniżej jest pokazane okno dialogowe "Nowy zbiór danych - Zapytanie MDX"

2. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

3. Wybrać źródło danych dla zbioru danych. Na liście są wyświetlane tylko źródła danychzdefiniowane jako połączenia OLAP.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą zapytania MDX do źródła danych OLAP

9-13

Page 105: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na rozwijanej liście "Źródło danych" będą także dostępne wszystkie, utworzoneprzez bieżącego użytkownika, prywatne połączenia ze źródłami danych OLAP.

4. Wprowadzić zapytanie MDX lub nacisnąć przycisk Konstruktor zapytań.

5. Nacisnąć przycisk OK, aby zapisać. Edytor modelu danych weryfikuje zapytanie.

Korzystanie z konstruktora zapytań MDXZa pomocą konstruktora zapytań MDX można tworzyć podstawowe zapytania MDX,bez konieczności ich programowania. Konstruktor zapytań MDX umożliwia dodawaniewymiarów do osi "Kolumny", "Wiersze", "Strony" i "POV" oraz pozwala na uzyskiwaniepodglądu wyników zapytania.

Konstruktor zapytań MDX umożliwia tworzenie zbiorów danych tylko na podstawieźródeł danych Essbase. W przypadku pozostałych źródeł danych OLAP trzeba ręcznietworzyć zapytania.

• Proces konstruktora zapytań MDX

• Korzystanie z okna dialogowego "Wybór kostki"

• Wybieranie wymiarów i miar

• Wykonywanie czynności związanych z zapytaniem MDX

• Stosowanie filtrów zapytań MDX

• Wybieranie opcji zapytania MDX oraz zapisywanie zapytań MDX

Proces konstruktora zapytań MDXZapytania MDX można tworzyć, wprowadzając je ręcznie albo używając konstruktorazapytań MDX.

Aby można było używać konstruktora zapytań MDX do tworzenia zapytań MDX,należy:

1. Aby uruchomić okno dialogowe "Nowy zbiór danych - zapytanie MDX", nacisnąćna pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Zapytanie MDX.

2. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

3. Wybrać źródło danych.

4. Uruchomić konstruktor zapytań MDX.

5. Wybrać kostkę Essbase dla zapytania.

6. Wybrać wymiary i miary, przeciągając je do osi "Kolumny", "Wiersze", "WHERE/POV" i "Strony".

7. Opcjonalnie: Użyć czynności do zmodyfikowania zapytania.

8. Opcjonalnie: Zastosować filtry.

9. Ustawić opcje zapytania, po czym zapisać zapytanie.

Rozdział 9Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

9-14

Page 106: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Korzystanie z okna dialogowego "Wybór kostki"W oknie dialogowym "Wybór kostki" należy wybrać kostkę Essbase, która ma zostać użytado utworzenia zapytania MDX.

Połączenie z wcześniej wybranym źródłem danych MDX wskazuje, które kostki Essbase sądostępne do wyboru.

Wybieranie wymiarów i miarZapytania MDX konstruuje się, wybierając wymiary dla osi "Kolumny", "Wiersze", "WHERE/POV" i "Strony".

Elementy wymiarów są wyszczególniane indywidualnie na podstawie swoich nazw.Wszystkie inne elementy wymiarów są reprezentowane przez nazwę generacji, jak pokazanoponiżej.

Można przeciągać generacje wymiarów i indywidualne miary z wymiaru "Konto" na osie"Kolumny", "Wiersze", "WHERE/POV" i "Strony".

Zapytanie konstruuje się, przeciągając elementy wymiarów lub miary z panelu "Wymiary" dojednego z następujących obszarów osi:

• Kolumny — Oś (0) zapytania

• Wiersze — Oś (1) zapytania

• WHERE/POV — Oś WHERE umożliwia ograniczenie zapytania do określonego wycinkakostki Essbase. Reprezentuje opcjonalną klauzulę WHERE zapytania.

Rozdział 9Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

9-15

Page 107: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Strony — Oś (2) zapytania

Elementy wymiarów można zagnieżdżać na osiach "Kolumny" i "Wiersze", ale do osi"WHERE/POV" można dodać tylko jeden wymiar.

Dodawanie elementów wymiaru do osi WHERE/POVPo dodaniu wymiaru do osi WHERE/POV, zostanie otwarte okno dialogowe "Wybórelementu".

Dla tej osi można wybrać tylko jeden element wymiaru. Wystarczy w oknie dialogowym"Wybór elementu" wybrać wymiar, po czym nacisnąć przycisk OK.

W oknie dialogowym "Wybór elementu" nie jest wyświetlane, czy została dodanamiara do osi WHERE/POV.

Wykonywanie czynności związanych z zapytaniem MDXPasek narzędzi konstruktora zapytań MDX zawiera następujące przyciski domodyfikowania zapytania MDX:

• Zamień wiersze i kolumny umożliwiający przerzucanie wymiarów międzykolumnami i wierszami.

• Czynności wyświetlający następujące opcje menu:

– Wybór kostki — Umożliwia wybranie innej kostki Essbase dla zapytania.

– Ustawianie tabeli aliasów — Umożliwia wybranie tabeli aliasów używanej dlawyświetlanych nazw wymiarów. Aliasy są używane tylko do wyświetlania; niesą używane w zapytaniu.

– Autom. odświeżanie — Wyświetla wyniki, gdy elementy wymiarów sąumieszczane na osiach "Kolumny", "Wiersze", "WHERE/POV" i "Strony", orazodświeża składnię zapytania MDX.

– Wyczyść wyniki — Czyści wyniki i usuwa wybrane elementy ze wszystkichosi oraz wszystkie filtry dodane do zapytania.

– Pokaż puste kolumny — Wyświetla kolumny niezawierające danych.

– Pokaż puste wiersze — Wyświetla wiersze niezawierające danych.

– Pokaż zapytanie — Wyświetla składnię zapytania MDX wynikającą zesposobu umieszczenia wymiarów na osiach "Kolumny", "Wiersze", "WHERE/POV" i "Strony".

Rozdział 9Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

9-16

Page 108: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Stosowanie filtrów zapytań MDXZa pomocą konstruktora zapytań MDX można tworzyć filtry dla wymiarów na osiach"Kolumny", "Wiersze" i "Strony" w celu usprawnienia działania zapytania MDX.

Można tworzyć wiele filtrów dla zapytania, lecz dla każdej z osi "Kolumny", "Wiersze" lub"Strony" można utworzyć tylko jeden filtr.

• Aby utworzyć filtr, nacisnąć przycisk ze strzałką w dół, znajdujący się z prawej stronywymiaru na osi "Kolumny", "Wiersze" lub "Strony", a filtr zostanie wyświetlony w obszarze"Filtry". Filtr tworzy się, wybierając odpowiedni element wymiaru, jak pokazano poniżej.

Wybieranie opcji zapytania MDX oraz zapisywanie zapytań MDXZa pomocą okna dialogowego "Opcje" można wybierać właściwości dla każdego wymiaru(dołączanego do zapytania) na osiach "Kolumny", "Wiersze" i "Strony".

Aby można było wybrać opcje zapytania MDX i zapisać zapytanie, należy:

1. Po utworzeniu zapytania należy nacisnąć — aby wyświetlić okno dialogowe "Opcje" —przycisk Zapisz.

2. Wybrać właściwości wymiaru.

Właściwości wymiaru są następujące:

• Alias elementu — Nazwy aliasów elementów wymiaru są wyszczególnionew strukturze Essbase.

• Nazwy przodków — Nazwy wymiarów przodków są wyszczególnione w strukturzeEssbase.

• Numer poziomu — Numery poziomów wymiarów są wyszczególnione w strukturzeEssbase.

• Numer generacji — Numer generacji wymiarów jest wyszczególniony w strukturzeEssbase.

Rozdział 9Korzystanie z konstruktora zapytań MDX

9-17

Page 109: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na przykład, jeśli zostaną wybrane dla kolumn właściwości "Alias elementu"i "Numer poziomu", wyniki zapytania MDX będą następujące:

SELECTNON EMPTY Hierarchize([Market].Generations(2).Members)PROPERTIES MEMBER_ALIAS,LEVEL_NUMBER ON Axis(0),NON EMPTY CROSSJOIN(Hierarchize([Product].Generations(3).Members),{[Accounts].[Margin],[Accounts].[Sales],[Accounts].[Total_Expenses]})ON Axis(1),NON EMPTY [Year].Generations(3).Members ON Axis(2) FROM Demo.Basic

3. Nacisnąć przycisk OK, aby wrócić do okna dialogowego "Nowy zbiór danych -zapytanie MDX", po czym sprawdzić wyniki zapytania MDX (jak pokazanoponiżej).

4. Aby wrócić do edytora modelu danych, nacisnąć przycisk OK, po czym zapisaćzmiany.

Jeśli zapytanie MDX zostanie zmodyfikowane po zapisaniu go w aplikacjiPublisher, Oracle zaleca ręczne wprowadzenie zmiany w składni, a nie używaniekonstruktora zapytań MDX.

Tworzenie zbioru danych za pomocą analizyAnalizę, która ma być używana jako źródło danych, można wybrać z Kataloguprezentacji Oracle BI.

Analiza jest zapytaniem dotyczącym danych firmowych, udzielającym odpowiedzi nakwestie biznesowe. Zapytanie zawiera instrukcje SQL kierowane do serwera OracleBI.

W modelach danych aplikacji Publisher nie są obsługiwane kolumny hierarchiczne.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą analizy, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Analiza.

2. W oknie dialogowym "Nowy zbiór danych - Analiza" wprowadzić nazwę dla tegozbioru danych.

3. Kliknąć na ikonie "Przeglądaj", aby połączyć się z Katalogiem prezentacji OracleBI.

4. Gdy pojawi się okno dialogowe połączenia z Katalogiem, wybrać z odpowiedniegofolderu analizę, która ma być używana jako zbiór danych dla raportu.

5. Określić (w sekundach) wartość Limit czasu. Jeśli aplikacja Publisher nie otrzymadanych z analizy w ciągu określonego limitu czasu, to przestanie podejmowaćpróby pobrania danych z analizy.

6. Nacisnąć przycisk OK.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą analizy

9-18

Page 110: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zbiory danych oparte na analizach — dodatkowe informacjeParametry i listy wartości są dziedziczone z analizy i są wyświetlane w trybie wykonawczym.

Analiza musi mieć zdefiniowane wartości domyślne dla zmiennych filtra. Jeśli analiza zawierazmienne prezentacyjne bez wartości domyślnych, to nie można jej dodać jako źródła danychdla raportów w aplikacji Publisher.

Strukturyzując dane oparte na zbiorach danych dla analizy, nie można używać podziałówgrup, filtrów grup, łączy danych ani funkcji poziomu grupy. Można używać funkcji poziomuglobalnego oraz można ustawiać wartości dla elementów Null.

Korzystanie z analiz samoobsługowychKorzystając z analiz samoobsługowych, można tworzyć zbiory danych przeznaczone dlaraportów.

W Oracle Analytics można ładować dane z różnych źródeł (takich jak arkusze kalkulacyjne,pliki CSV i wiele różnych baz danych) do systemu i eksplorować je w celu wykrycia korelacji,wzorców i trendów.

Za pomocą edytora zbioru danych można przechwytywać analizowane dane w zbiorachdanych, zawierających tabele i złączenia. Tych samoobsługowych zbiorów danychi przepływów danych można używać do generowania raportów online i offline (raportyzaplanowane).

Uwaga:

Po zaimportowaniu samoobsługowego zbioru danych do aplikacji Publisher trzeba— jeśli zostanie zmieniona jego struktura — ręcznie go edytować i odświeżyć. Niemożna zaimportować wyrażeń ani obliczanych przez użytkownika elementówz samoobsługowego zbioru danych do modelu danych aplikacji Publisher. Niemożna tworzyć łączy między zbiorami danych.

Tworzenie zbioru danych za pomocą samoobsługowego zbioru danychKorzystając z samoobsługowych zbiorów danych, zawierających jedną lub większą liczbętabel, można tworzyć zbiory danych.

1. W okienku składników edytora modeli danych nacisnąć przycisk Zbiór danych, po czymwybrać opcję Dane DV.

Na karcie "Zbiory danych" są wymienione wszystkie samoobsługowe zbiory danych.

2. Na karcie "Zbiory danych" wybrać zbiór danych, który ma zostać użyty w raporcie "pixel-perfect".

3. Wybrać kolumny z każdej tabeli, które mają być używane w zbiorze danych doraportowania.

4. Nacisnąć przycisk Dalej.

5. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

6. Chcąc skonfigurować parametry, wykonać dla każdego z nich następujące czynności:

Rozdział 9Korzystanie z analiz samoobsługowych

9-19

Page 111: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

a. Nacisnąć przycisk Dodaj parametr.

b. Wybrać z listy Nazwa kolumny odpowiednią kolumnę.

c. Aby zmienić nazwę parametru, edytować ją w polu Parametr.

7. Nacisnąć przycisk Zakończ.

Tworzenie zbioru danych za pomocą samoobsługowego przepływudanych

Korzystając z samoobsługowego przepływu danych, można tworzyć zbiory danych.

Do utworzenia zbiorów danych nie można używać następujących typów przepływówdanych:

• Przepływy danych utworzone za pomocą opcji Zapisz model.

• Przepływy danych z rozgałęzionymi zbiorami danych.

1. Wybrać opcję Zbiory danych, następnie na karcie "Diagram" nacisnąć przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Dane DV.

2. Na karcie "Przepływy danych" wybrać przepływ danych, który ma zostać użyty, poczym nacisnąć przycisk Dalej.

3. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

4. Chcąc skonfigurować parametry, wykonać dla każdego z nich następująceczynności:

a. Nacisnąć przycisk Dodaj parametr.

b. Wybrać z listy Nazwa kolumny odpowiednią kolumnę.

c. Aby zmienić nazwę parametru, edytować ją w polu Parametr.

5. Nacisnąć przycisk Zakończ.

Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowejPublisher obsługuje zbiory danych, które używają źródeł danych "Prosta usługainternetowa" i "Złożona usługa internetowa" do zwracania poprawnych danych XML.Obsługiwane są tylko usługi internetowe typu "document/literal".

Zaleca się najpierw zdefiniować parametry, aby — podczas konfigurowania źródładanych — metody były dostępne do wybrania. Parametry muszą być skonfigurowanew sekcji "Parametry" definicji raportu.

Obsługiwanych jest wiele parametrów. Należy się upewnić, że nazwa metody jestpoprawna oraz że porządek parametrów jest zgodny z porządkiem w metodzie. Abywywołać metodę w usłudze internetowej, która akceptuje dwa parametry, trzebaodwzorować dwa zdefiniowane w raporcie parametry na dwa parametry w metodzie.Należy zwrócić uwagę, że obsługiwane są tylko parametry prostego typu, na przykład"string" i "integer".

Opcje źródła danych usługi internetowejAdministrator może skonfigurować dane usługi internetowej, tak aby stanowiły źródłodanych.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowej

9-20

Page 112: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Może także skonfigurować połączenia ze źródłami danych "Usługa internetowa" (takieźródło danych może być używane w wielu modelach danych).

• Można skonfigurować prywatne połączenie, do którego dostęp będzie miał tylko bieżącyużytkownik. Więcej informacji o prywatnych połączeniach ze źródłami danych jestdostępnych pod hasłem Zarządzanie prywatnymi źródłami danych.

Przed utworzeniem modelu danych trzeba skonfigurować połączenie.

Aplikacja Publisher obsługuje zbiory danych, które — do zwracania danych XML — używająźródeł danych "Prosta usługa internetowa" i "Złożona usługa internetowa".

Tworzenie zbioru danych za pomocą prostej usługi internetowejNie mając wystarczającej wiedzy o dostępnych metodach i parametrach w usłudzeinternetowej, można otworzyć w przeglądarce adres URL w celu ich wyświetlenia.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą prostej usługi internetowej, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Usługa internetowa.

2. Wprowadzić nazwę zbioru danych.

3. Wybrać źródło danych i metodę.

4. Nacisnąć przycisk OK.

5. W okienku modelu danych wybrać parametry, następnie nacisnąć przycisk Utwórznowy parametr, po czym zdefiniować parametry, czyniąc je dostępnymi dla zbiorudanych usługi internetowej.

6. Edytować zbiór danych usługi internetowej, po czym dodać parametry do zbioru danych.

7. Nacisnąć przycisk Zapisz.

Tworzenie zbioru danych za pomocą złożonej usługi internetowejDane XML mogą być zwracane ze źródeł będących złożonymi usługami internetowymi. Typ"złożona usługa internetowa" do przekazywania wartości parametrów do docelowego hostaużywa wewnętrznie obiektów soapRequest/soapEnvelope.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą złożonej usługi internetowej, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Usługa internetowa.

2. Podać nazwę zbioru danych, źródło danych oraz metodę.

Metody, dostępne do wybrania, są oparte na źródle danych "złożona usługa internetowa".Po wybraniu metody zostaną wyświetlone parametry. Aby wyświetlić opcjonalneparametry, wybrać opcję Pokaż opcjonalne parametry.

Nie mając wystarczającej wiedzy o dostępnych metodach i parametrach w usłudzeinternetowej, można otworzyć URL WSDL w przeglądarce w celu ich wyświetlenia.

3. Jeśli początek danych XML dla raportu jest głęboko osadzony w kodzie XML odpowiedzigenerowanej przez żądanie usługi internetowej, można w polu XPath danychodpowiedzi określić ścieżkę do danych, które mają zostać użyte w raporcie.

4. Dodać parametry wymagane dla usługi sieciowej.

5. Przetestować usługę internetową.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą usługi internetowej

9-21

Page 113: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodatkowe informacje o zbiorach danych usługi internetowejNie ma żadnych metadanych dostępnych ze zbiorów danych usługi internetowej;z tego powodu opcje grupowania i wiązania nie są obsługiwane.

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku XMLZa pomocą pliku XML można utworzyć źródło danych.

Należy wykonać jedną z następujących czynności:

• Umieścić plik XML w katalogu, który administrator skonfigurował jako źródłodanych.

• Wysłać plik XML z katalogu lokalnego do modelu danych.

Aby można było używać edytora układu i interaktywnej przeglądarki, należy w modeludanych zapisać przykładowe dane ze źródłowego pliku XML.

Obsługiwane pliki XML — informacje podstawowePliki XML, aby były obsługiwane w aplikacji Publisher, muszą spełniać określonewarunki.

• Pliki XML, używane jako wejściowe do motoru danych aplikacji Publisher, musząmieć kodowanie UTF-8.

• W nazwach znaczników XML nie wolno używać następujących znaków: ~, !, #, $,%, ^, &, *, +, `, |, :, \", \\, <, >, ?, ,, /. Jeśli plik, stanowiący źródło danych, zawieraktórykolwiek z tych znaków w nazwie nagłówka, to należy — używając karty"Struktura" z edytora modelu danych — zmienić nazwy znaczników naakceptowane.

• Należy używać poprawnych plików XML. Oracle udostępnia różne narzędziai metody do weryfikowania plików XML.

• Nie ma żadnych metadanych dostępnych z plikowych zbiorów danych XML; z tegopowodu opcje grupowania i wiązania nie są obsługiwane.

Wysyłanie pliku XML przechowywanego lokalnieKorzystając z plików XML przechowywanych lokalnie, można tworzyć zbiory danych.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą pliku XML przechowywanego lokalnie, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Plik XML.

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Kliknąć na ikonie Wyślij, znajdującej się obok pola Nazwa pliku, po czymodszukać i wysłać z katalogu lokalnego plik XML. Jeśli plik został wysłany domodelu danych, można go wybrać z listy Nazwa pliku.

4. Nacisnąć przycisk Wyślij.

5. Nacisnąć przycisk OK.

6. (Wymagane) Zapisać przykładowe dane w modelu danych.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku XML

9-22

Page 114: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku XMLMożna odświeżać i usuwać wysłane pliki lokalne XML.

Po wysłaniu pliku jest on wyświetlany w okienku Właściwości modelu danych, w obszarze Załączniki, jak pokazano poniżej.

Aby odświeżyć plik lokalny w modelu danych, należy:

1. Aby wyświetlić stronę "Właściwości", nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze Załącznik strony zlokalizować na liście Pliki danych dany plik.

3. Kliknąć na ikonie Odśwież.

4. W oknie dialogowym "Wysyłanie" przejść do najnowszej wersji pliku, po czym ją pobrać.Plik musi mieć taką samą nazwę, w przeciwnym razie nie zastąpi starszej wersji.

5. Zapisać model danych.

Aby usunąć plik lokalny, należy:

1. Aby wyświetlić stronę "Właściwości", nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze Załącznik strony zlokalizować na liście "Pliki danych" dany plik.

3. Nacisnąć przycisk Usuń.

4. Nacisnąć przycisk OK, aby potwierdzić.

5. Zapisać model danych.

Tworzenie zbioru danych przy użyciu serwera zawartościNa stronie administrowania można skonfigurować połączenia ze źródłem danych "Serwerzawartości", a następnie używać ich w różnych modelach danych.

Przed utworzeniem modelu danych trzeba skonfigurować połączenie. Można utworzyć modeldanych, tworząc najpierw zbiór danych zapytania SQL (wymagane), a następnie tworzączbiór danych serwera zawartości.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych przy użyciu serwera zawartości

9-23

Page 115: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk "Nowy zbiór danych", po czym wybrać opcję Serwer zawartości.

W oknie dialogowym "Nowy zbiór danych - serwer zawartości" wykonaćnastępujące etapy:

2. W polu Nazwa wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

3. Dla pola Źródło danych wybrać źródło danych "Serwer zawartości".

4. Wybrać grupę nadrzędną z listy wartości.

5. Wybrać ID dokumentu z listy wartości.

6. Wybrać typ zawartości z listy wartości.

7. Nacisnąć przycisk OK.

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft ExcelOpisano tu wymagania, opcje i procedury związane z używaniem plików programuMicrosoft Excel jako źródeł danych.

• Obsługiwane pliki programu Excel — informacje podstawowe

• Dostęp do więcej niż jednej tabeli w arkuszu

• Korzystanie z pliku Microsoft Excel przechowywanego w źródle danych "Katalogplików"

• Wysyłanie pliku Microsoft Excel przechowywanego lokalnie

Obsługiwane pliki programu Excel — informacje podstawowePliki programu Microsoft Excel, aby były obsługiwane w aplikacji Publisher, musząspełniać określone warunki.

• Pliki programu Microsoft Excel należy zapisać w formacie "Skoroszyt programuExcel 97-2003 (*.xls)", używając programu Microsoft Excel. Pliki, utworzone przezaplikacje innych podmiotów lub przez biblioteki, nie są obsługiwane.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

9-24

Page 116: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Źródłowy plik programu Excel może zawierać jeden arkusz lub większą ich liczbę.

• Każdy z arkuszy może zawierać jedną tabelę lub większą ich liczbę. Tabelę stanowi blokdanych składający się z ciągłych wierszy i kolumn arkusza.

Aplikacja Publisher zawsze traktuje pierwszy wiersz tabeli jako jej wiersz nagłówka.

• Pierwszy wiersz pod wierszem nagłówka nie może być pusty i jest używany do ustaleniatypu kolumny tabeli. W tabeli może występować typ danych liczbowy, tekstowy lub data/godzina.

• Jeśli w arkuszu istnieje więcej niż jedna tabela, to tabele te — aby mogły zostaćrozpoznane przez aplikację Publisher — muszą być identyfikowane za pomocą nazwy.Zob. Dostęp do więcej niż jednej tabeli w arkuszu.

• Jeśli tabele w pliku programu Excel nie będą miały nazw, to będą rozpoznawanei pobierane tylko dane z pierwszej tabeli.

• Gdy jest tworzony zbiór danych, aplikacja Publisher we wszystkich przypadkach obcinawszystkie końcowe zera występujące po separatorze części dziesiętnej. Jeśli zerakońcowe mają zostać zachowane w raporcie, trzeba w szablonie zastosować maskęformatu wyświetlającą zera.

• Obsługiwane są parametry jednowartościowe; parametry wielowartościowe nie sąobsługiwane.

Dostęp do więcej niż jednej tabeli w arkuszuJeśli arkusz kalkulacyjny Microsoft Excel zawiera kilka tabel, które mają zostać uwzględnionejako źródła danych, trzeba w programie Microsoft Excel zdefiniować nazwy dla każdej z tychtabel.

Definiowana nazwa musi się zaczynać prefiksem BIP_, na przykład BIP_SALARIES.

Aby uzyskać dostęp do więcej niż jednej tabeli w arkuszu, należy:

1. Wstawić tabelę w pliku Microsoft Excel.

2. Wybrać tabelę, po czym zdefiniować nazwę poprzedzoną prefiksem BIP_.

Na przykład można użyć polecenia Definiuj nazwę w programie Microsoft Excel 2007, abynadać tabeli nazwę BIP_Salaries.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

9-25

Page 117: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Korzystanie z pliku Microsoft Excel przechowywanego w źródledanych "Katalog plików"

Za pomocą plików Microsoft Excel, przechowywanych w katalogach plików, możnatworzyć zbiory danych.

Ponadto, aby można było zawrzeć parametry dla zbioru danych, trzeba najpierw teparametry zdefiniować, żeby były dostępne do wybrania podczas definiowania zbiorudanych. Typ Excel zbioru danych obsługuje jedną wartość na jeden parametr. Nieobsługuje możliwości więcej niż jednego wyboru dla parametru.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą pliku Microsoft Excel ze źródła danych "Katalogplików", należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać plikMicrosoft Excel. Zostanie otwarte okno dialogowe "Nowy zbiór danych - plikMicrosoft Excel".

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Aby włączyć listę "Źródła danych", nacisnąć przycisk Współużytkowane.

4. Wybrać źródło danych, w którym znajduje się plik Microsoft Excel.

5. Po prawej stronie pola Nazwa pliku kliknąć na ikonie wyszukiwania, po czymodszukać plik Microsoft Excel w katalogach źródła danych. Wybrać plik.

6. Jeśli plik Excel zawiera więcej niż jeden arkusz lub więcej niż jedną tabelę, wybraćw polach Nazwa arkuszu i Nazwa tabeli odpowiednie nazwy dla zbioru danych,jak pokazano poniżej.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

9-26

Page 118: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

7. Jeśli dla tego zbioru danych zostały dodane parametry, nacisnąć przycisk Dodajparametr. W polu Nazwa wprowadzić nazwę, po czym wybrać Wartość. Lista "Wartość"jest wypełniona "nazwą" parametru zdefiniowaną w sekcji "Parametry". Obsługiwane sątylko parametry jednowartościowe.

8. Nacisnąć przycisk OK.

9. Powiązać dane z tego zapytania z danymi z innych zapytań lub zmodyfikować strukturęwyjściową.

Wysyłanie pliku Microsoft Excel przechowywanego lokalnieAby można było używać lokalnego pliku Microsoft Excel jako źródła danych, trzeba najpierwten plik wysłać.

Ponadto, aby można było zawrzeć parametry dla zbioru danych, trzeba najpierw te parametryzdefiniować, żeby były dostępne do wybrania podczas definiowania zbioru danych. Typ Excelzbioru danych obsługuje jedną wartość na jeden parametr. Nie obsługuje możliwości więcejniż jednego wyboru dla parametru.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą pliku Microsoft Excel przechowywanego lokalnie,należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać plikMicrosoft Excel. Zostanie otwarte okno dialogowe "Tworzenie zbioru danych - Excel".

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Aby włączyć przycisk wysyłania, wybrać opcję Lokalne.

4. Kliknąć na ikonie Wyślij, po czym odszukać i wysłać z katalogu lokalnego plik programuMicrosoft Excel. Jeśli plik został wysłany do modelu danych, można go wybrać z listy Nazwa pliku.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

9-27

Page 119: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5. Jeśli plik Excel zawiera więcej niż jeden arkusz lub więcej niż jedną tabelę, wybraćw polach Nazwa arkuszu i Nazwa tabeli odpowiednie nazwy dla zbioru danych,jak pokazano poniżej.

6. Jeśli dla tego zbioru danych zostały dodane parametry, nacisnąć przycisk Dodajparametr. W polu Nazwa wprowadzić nazwę, po czym wybrać Wartość. Lista Wartość jest wypełniona nazwą parametru zdefiniowaną w sekcji Parametry. Obsługiwane są tylko parametry jednowartościowe.

7. Nacisnąć przycisk OK.

8. Powiązać dane z tego zapytania z danymi z innych zapytań lub zmodyfikowaćstrukturę wyjściową.

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku ExcelMożna odświeżać i usuwać wysłane pliki lokalne programu Excel.

Po wysłaniu pliku jest on wyświetlany w okienku Właściwości modelu danych,w obszarze Załączniki, jak pokazano poniżej.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku Microsoft Excel

9-28

Page 120: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Aby odświeżyć plik lokalny w modelu danych, należy:

1. Aby wyświetlić stronę Właściwości, nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze Załącznik strony zlokalizować na liście Pliki danych dany plik.

3. Kliknąć na ikonie Odśwież.

4. W oknie dialogowym Wysyłanie przejść do najnowszej wersji pliku, po czym ją pobrać.Plik musi mieć taką samą nazwę, w przeciwnym razie nie zastąpi starszej wersji.

5. Zapisać model danych.

Aby usunąć plik lokalny, należy:

1. Aby wyświetlić stronę Właściwości, nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze Załącznik strony zlokalizować na liście Pliki danych dany plik.

3. Nacisnąć przycisk Usuń.

4. Nacisnąć przycisk OK, aby potwierdzić.

5. Zapisać model danych.

Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSVPublisher obsługuje zbiory danych, które używają źródeł danych "Plik CSV" do zwracaniapoprawnych danych XML.

Opisano tu wymagania i procedury dla korzystania z plików CSV jako źródeł danych:

• Obsługiwane pliki CSV — informacje podstawowe

• Tworzenie zbioru danych za pomocą centralnie przechowywanego pliku CSV

• Wysyłanie pliku CSV przechowywanego lokalnie

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV

9-29

Page 121: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Obsługiwane pliki CSV — informacje podstawowePliki CSV, aby były obsługiwane w aplikacji Publisher, muszą spełniać określonewarunki.

• Można używać pliku CSV znajdującego się w katalogu, który administratorskonfigurował jako źródło danych.

Plik można wysłać z katalogu lokalnego.

• Obsługiwane ograniczniki w pliku CSV to przecinek, kreska pionowa, średniki tabulator.

• Jeśli plik CSV zawiera nagłówki, to ich nazwy są używane jako nazwy znacznikówXML. Następujące znaki nie są obsługiwane w nazwach znaczników XML: ~, !,#, $, %, ^, &, *, +, `, |, :, \", \\, <, >, ?, ,, /. Jeśli plik, stanowiący źródło danych,zawiera którykolwiek z tych znaków w nazwie nagłówka, to należy — używająckarty "Struktura" z edytora modelu danych — edytować nazwy znaczników

• Zbiory danych CSV umożliwiają edytowanie typu danych przypisanego przezedytor modelu danych. Zob. Edytowanie typu danych. Jeśli w zbiorze danychzostanie zaktualizowany typ danych elementu, trzeba się upewnić, że dane w plikusą zgodne z wybranym typem danych.

• Pliki CSV, używane jako wejściowe do motoru danych aplikacji Publisher, musząmieć kodowanie UTF-8 i nie mogą zawierać pustych nagłówków kolumn.

• Podziały grup, łącza danych, wyrażenia i funkcje poziomu grupy nie sąobsługiwane.

• Pola danych w plikach CSV muszą dla odwzorowywanych elementów typu dataużywać kanonicznego formatu daty ISO, na przykład 2012-01-01T10:30:00-07:00i ######.## dla odwzorowywanych elementów typu liczbowego.

• Pliki CSV nie są weryfikowane.

Tworzenie zbioru danych za pomocą centralnie przechowywanegopliku CSV

Korzystając z pliku CSV z katalogu plików, można utworzyć zbiór danych.

1. Nacisnąć na pasku narzędzi edytora modeli danych przycisk Nowy zbiór danych,po czym wybrać opcję Plik CSV. Zostanie otwarte okno dialogowe "Nowy zbiórdanych - plik CSV".

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV

9-30

Page 122: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Aby włączyć listę "Źródła danych", nacisnąć przycisk Współużytkowane.

4. Wybrać Źródło danych, w którym znajduje się plik CSV.

Lista jest jest wypełniana przy użyciu skonfigurowanych połączeń z plikowym źródłemdanych.

5. Aby połączyć się ze źródłem danych, nacisnąć przycisk Przeglądaj, następnie wyszukaćdostępne katalogi, po czym wybrać plik.

6. Wybrać opcję Pierwszy wiersz jest nagłówkiem kolumn, aby określić, że pierwszywiersz w pliku zawiera nazwy kolumn.

Jeśli opcja ta nie zostanie wybrana, do kolumn zostaną przypisane nazwy ogólne, takiejak Kolumna1, Kolumna2. Przypisane nazwy znaczników XML i wyświetlane nazwy mogąbyć edytowane na karcie "Struktura" edytora modeli danych.

7. W polu Ogranicznik CSV wybrać ogranicznik, który będzie używany w pliku.

Domyślnym wyborem jest przecinek (,).

8. Nacisnąć przycisk OK.

Wysyłanie pliku CSV przechowywanego lokalnieZa pomocą plików CSV, przechowywanych w lokalnych katalogach plików, można tworzyćzbiory danych.

Aby utworzyć zbiór danych za pomocą pliku CSV przechowywanego lokalnie, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję PlikCSV. Zostanie uruchomione okno dialogowe "Nowy zbiór danych - Plik CSV", jakpokazano poniżej.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV

9-31

Page 123: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Aby włączyć przycisk wysyłania, wybrać opcję Lokalne.

4. Kliknąć na ikonie Wyślij, po czym odszukać i wysłać z katalogu lokalnego plikCSV.

5. Opcjonalnie: Wybrać opcję Pierwszy wiersz jest nagłówkiem kolumn, abyokreślić, że pierwszy wiersz w pliku zawiera nazwy kolumn. Jeśli opcja ta niezostanie wybrana, do kolumn zostaną przypisane nazwy ogólne, takie jak"Kolumna1", "Kolumna2". Przypisane nazwy znaczników XML i wyświetlanenazwy można edytować na karcie "Struktura" edytora modeli danych.

6. W polu Ogranicznik CSV wybrać ogranicznik, który będzie używany w pliku.Domyślnym wyborem jest przecinek (,).

7. Nacisnąć przycisk OK.

Edytowanie typu danychPo wysłaniu danych typu "Plik CSV" można te dane edytować.

Aby edytować typ danych elementu "Plik CSV", należy kliknąć na ikonie "Typ danych"lub zaktualizować typ danych za pomocą okna dialogowego "Właściwości" elementu.

Dane elementu muszą być zgodne z przypisanym typem danych. Podczasaktualizowania typu danych interfejs użytkownika nie sprawdza danych. Jeśli dane niesą zgodne (na przykład wartość napisowa występuje dla elementu zdefiniowanegojako liczba całkowita), mogą się pojawić błędy w narzędziach edycji układu i/lubw trybie wykonawczym.

Dla źródeł danych "Plik CSV" można aktualizować tylko typy danych.

Odświeżanie i usuwanie wysłanego pliku CSVMożna odświeżać i usuwać wysłane pliki lokalne CSV.

Po wysłaniu pliku jest on wyświetlany w okienku "Właściwości" modelu danych,w obszarze "Załączniki", jak pokazano poniżej.

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą pliku CSV

9-32

Page 124: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Aby odświeżyć plik lokalny w modelu danych, należy:

1. Aby wyświetlić stronę "Właściwości", nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze "Załącznik" strony zlokalizować na liście "Pliki danych" dany plik.

3. Kliknąć na ikonie Odśwież.

4. W oknie dialogowym "Wysyłanie" przejść do najnowszej wersji pliku, po czym ją pobrać.Plik musi mieć taką samą nazwę, w przeciwnym razie nie zastąpi starszej wersji.

5. Zapisać model danych.

Aby usunąć plik lokalny, należy:

1. Aby wyświetlić stronę "Właściwości", nacisnąć w okienku składnika przycisk Modeldanych.

2. W obszarze "Załącznik" strony zlokalizować na liście "Pliki danych" dany plik.

3. Nacisnąć przycisk Usuń.

4. Nacisnąć przycisk OK, aby potwierdzić.

5. Zapisać model danych.

Tworzenie zbioru danych za pomocą kanału HTTPz zawartością XML

Używając zbioru danych typu HTTP (zawartość XML), można tworzyć modele danychz internetowych kanałów RSS i XML (z pobieraniem danych przy użyciu metody HTTP GET).

Aby można było zawrzeć parametry dla zbioru danych, zaleca się najpierw te parametryzdefiniować, żeby były dostępne do wybrania podczas definiowania zbioru danych. Zob. Dodawanie parametrów i list wartości.

Nie ma żadnych metadanych dostępnych ze zbiorów danych HTTP (zawartość XML); z tegopowodu opcje grupowania i wiązania nie są obsługiwane.

W zależności od zabezpieczeń systemu może okazać się konieczna dodatkowa konfiguracjadostępu do zewnętrznych kanałów źródeł danych. Na przykład, jeśli kanał RSS jest chronionyprzez protokół SSL (Secure Sockets Layer).

Rozdział 9Tworzenie zbioru danych za pomocą kanału HTTP z zawartością XML

9-33

Page 125: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie zbioru danych ze zbioru danych HTTP XMLMożna skonfigurować źródła danych HTTP (zawartość XML) na dwa różne sposoby:

• Na stronie "Administrowanie":

Na stronie administrowania można skonfigurować połączenia ze źródłami danychHTTP, a następnie używać ich w różnych modelach danych.

• Jako prywatne źródło danych:

Można także skonfigurować prywatne połączenie, do którego dostęp będzie miałtylko bieżący użytkownik.

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję HTTP (zawartość XML). Zostanie uruchomione okno dialogowe "Nowy zbiór danych - HTTP (zawartośćXML)", jak pokazano poniżej.

2. Wprowadzić nazwę dla tego zbioru danych.

3. Wybrać źródło danych.

4. Podać sufiks URL dla kanału RSS lub XML.

5. Wybrać metodę: GET.

6. Aby dodać parametr, nacisnąć przycisk Dodaj parametr. W polu Nazwa wprowadzić nazwę, po czym wybraćWartość. Lista Wartość jest wypełniona nazwą parametru zdefiniowaną w sekcji Parametry.

7. Nacisnąć przycisk OK, aby zamknąć okno dialogowe zbioru danych.

Używanie danych typu CLOB (Character Large Object)w modelu danych

Aplikacja Publisher obsługuje używanie danych typu CLOB (Character Large Object)w modelach danych. Funkcja ta umożliwia użycie danych XML — wygenerowanych

Rozdział 9Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych

9-34

Page 126: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

przez osobny proces i składowanych w bazie danych — jako danych wejściowych dla modeludanych aplikacji Publisher.

Należy za pomocą konstruktora zapytań pobrać kolumnę w zapytaniu SQL, a następnie —korzystając z edytora modelu danych — określić strukturę danych. Gdy model danychzostanie uruchomiony, motor danych może utworzyć strukturę danych jako:

• Zwykły zestaw znaków w obrębie nazwy znacznika XML, który to zestaw może byćwyświetlany w raporcie (na przykład opis elementu)

• Strukturalny XML

Należy się upewnić, że dane nie zawierają znaków podziału wierszy (LF ani CR). Znakite mogą nie być renderowane w układach raportów zgodnie z oczekiwaniami.

Aby utworzyć zbiór danych z danych składowanych jako CLOB, należy:

1. Nacisnąć na pasku narzędzi przycisk Nowy zbiór danych, po czym wybrać opcję Zapytanie SQL. Zostanie otwarte okno dialogowe "Nowy zbiór danych - Zapytanie SQL".

2. Wprowadzić nazwę dla zbioru danych.

3. Jeśli dla tego zbioru danych nie jest używane domyślne źródło danych, wybraćodpowiednie z listy Źródło danych.

4. Wprowadzić zapytanie SQL albo nacisnąć przycisk Konstruktor zapytań i skonstruowaćzapytanie pobierające kolumnę danych CLOB.

Na przykład można utworzyć zapytanie, w którym dane CLOB są przechowywanew kolumnie o nazwie "DESCRIPTION".

5. Po wprowadzeniu zapytania nacisnąć przycisk OK, aby je zapisać. Publisher zweryfikujezapytanie.

6. Domyślnie edytor modelu danych przypisuje do kolumny CLOB typ danych "CLOB". Abyzmienić typ na XML, kliknąć na ikonie typu danych, po czym wybrać opcję "XML".

Rozdział 9Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych

9-35

Page 127: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Jak są zwracane daneJeśli kolumna CLOB zawiera poprawnie sformatowany kod XML i zostanie wybranytyp danych XML, to — gdy zostanie uruchomione zapytanie — motor danych zwrócidane XML, strukturyzowane w ramach nazwy znacznika kolumny CLOB.

Przykładowy wynik, gdy typem danych jest XML:

Warto zwrócić uwagę, że element <DESCRIPTION> zawiera (jak pokazano poniżej)dane XML przechowywane w kolumnie CLOB.

Przykładowy wynik, gdy typem danych jest CLOB:

Jeśli jako zwracany typ danych zostanie wybrany CLOB, zwracane dane sąstrukturyzowane jak pokazano poniżej.

Rozdział 9Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych

9-36

Page 128: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zbiory danych używające danych z kolumn CLOB — dodatkowe informacjeWięcej informacji jest dostępnych w danych kolumny CLOB.

Aby uzyskać szczegółowe informacje dotyczące używania danych kolumny CLOBw zapytaniu rozdzielania, zob. Używanie zapytania SQL do dodania — do modelu danych —definicji rozdzielania.

Obsługa danych XHTML przechowywanych w kolumnie CLOBDane z dokumentów XHTML, przechowywane w kolumnie CLOB bazy danych, mogą byćużywane do renderowania kodu znacznikowego w generowanym raporcie.

Aby umożliwić motorowi renderowania raportu obsługę znaczników, trzeba zaizolować daneXHTML w sekcji CDATA danych raportu XML, przekazywanych przez motor danych.

Zaleca się przechowywanie danych (w bazie danych) zaizolowanych w sekcji CDATA. Możnawówczas ekstrahować dane za pomocą prostej instrukcji wyboru. Jeśli dane nie sązaizolowane w sekcji CDATA, trzeba w instrukcji SQL zawrzeć instrukcję izolacji.

Ekstrahowanie danych XHTML w każdym z tych przypadków jest opisane w następującychpodrozdziałach:

• Pobieranie danych XHTML zaizolowanych w CDATA

• Izolowanie danych XHTML w CDATA przy użyciu zapytania

Tylko szablony RTF obsługują renderowanie znacznikowego kodu HTML w raporcie.

Pobieranie danych XHTML zaizolowanych w CDATAW tym ćwiczeniu przyjęto założenie, że poniższe dane są przechowywane w kolumnie"CLOB_DATA" w bazie danych.

<![CDATA[<p><font style="font-style: italic; font-weight: bold;" size="3"><a href="http://www.oracle.com">oracle</a></font> </p><p><font size="6"><a href="http://docs.oracle.com/">Oracle Documentation</a>

Rozdział 9Używanie danych typu CLOB (Character Large Object) w modelu danych

9-37

Page 129: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

</font></p>]]>

Zawarte w kolumnie dane można pobrać za pomocą prostego zapytania SQL, naprzykład:

select CLOB_DATA as "RTECODE" from MYTABLEW edytorze modelu danych ustawić typ danych kolumny RTECODE na XML, jakpokazano poniżej.

Izolowanie danych XHTML w CDATA przy użyciu zapytaniaW tym ćwiczeniu przyjęto założenie, że poniższe dane są przechowywane w kolumnie"CLOB_DATA" w bazie danych.

<p><font style="font-style: italic; font-weight: bold;" size="3"><a href="http://www.oracle.com">oracle</a></font> </p><p><font size="6"><a href="http://docs.oracle.com/">Oracle Documentation</a></font></p>

Aby te dane pobrać i zaizolować w sekcji CDATA, należy użyć następującej składniw zapytaniu SQL:

select '<![CDATA' || '['|| CLOB_DATA || ']' || ']>' as "RTECODE"from MYTABLE

W edytorze modelu danych ustawić typ danych kolumny RTECODE na XML.

Testowanie modeli danych oraz generowanie danychprzykładowych

Edytor modelu danych umożliwia przetestowanie modelu danych w celu sprawdzenia,czy wyniki są zgodne z oczekiwaniami.

Po przeprowadzeniu pomyślnego testu można wybrać zapisanie wyników testowychjako przykładowych danych dla modelu danych. Można także, korzystając z funkcjieksportu, wyeksportować przykładowe dane do pliku. Jeśli testowe uruchomieniemodelu zakończy się niepowodzeniem, można wyświetlić dziennik motoru danych.

Aby przetestować model danych, należy:

Rozdział 9Testowanie modeli danych oraz generowanie danych przykładowych

9-38

Page 130: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

1. W edytorze modelu danych wybrać kartę Dane, jak pokazano poniżej.

2. Dla zbiorów danych "Zapytanie SQL", "Analiza" i "Obiekt perspektywy": na karcie "Dane"wybrać liczbę zwracanych wierszy. Jeśli zostały dołączone parametry, wprowadzićodpowiednie wartości testowe.

3. Nacisnąć przycisk Wyświetl, aby wyświetlić kod XML zwracany przez model danych.

4. Wybrać jedną z następujących opcji wyświetlania przykładowych danych:

• Widok drzewa, aby wyświetlić przykładowe dane w hierarchicznej strukturze danych.Jest to opcja domyślna wyświetlania.

• Widok tabeli, aby wyświetlić przykładowe dane w sformatowanej tabeli, podobnej doużywanej w raportach aplikacji Publisher.

Można utworzyć raport bazujący na tym modelu danych.

Aby zapisać zbiór danych testowych jako dane przykładowe modelu danych, należy:

1. Po pomyślnym uruchomieniu modelu danych nacisnąć przycisk Zapisz jako daneprzykładowe. Przykładowe dane są zapisywane w modelu danych.

Aby wyeksportować dane testowe, należy:

1. Dla zbiorów danych "Zapytanie SQL", "Analiza" i "Obiekt perspektywy": na karcie "Dane"wybrać liczbę zwracanych wierszy.

2. Po pomyślnym uruchomieniu modelu danych nacisnąć przycisk Eksportuj. Zostaniewyświetlone wezwanie do zapisania pliku w katalogu lokalnym.

Aby wyświetlić dziennik motoru danych, należy:

1. Nacisnąć przycisk Wyświetl dziennik motoru danych. Zostanie wyświetlone wezwaniedo otwarcia pliku z katalogu lokalnego. Plik dziennika motoru jest plikiem XML.

Aby przetestować zbiór danych UCM, należy:

W przypadku serwera Content Server zawartość dokumentu jest pobierana z serwera UCMna podstawie ID dokumentu i typu zawartości. Jeśli jednak ID dokumentu jest pusty lub mawartość Null, zawartość dokumentu będzie pusta.

Edytowanie istniejącego zbioru danychMożna modyfikować modele danych poprzez edycję zbiorów danych modelu danych.

Aby edytować istniejący zbiór danych, należy:

1. W okienku składników edytora modeli danych wybrać Zbiory danych. Zostanąwyświetlone wszystkie zbiory danych tego modelu danych.

2. Kliknąć na zbiorze danych, który będzie edytowany.

3. Nacisnąć przycisk Edytuj wybrany zbiór danych. Zostanie otwarte okno dialogowe dlazbioru danych.

Rozdział 9Edytowanie istniejącego zbioru danych

9-39

Page 131: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4. Wprowadzić zmiany w zbiorze danych, po czym nacisnąć przycisk OK.

5. Zapisać model danych.

6. Przetestować edytowany model danych, a następnie dodać nowe przykładowedane.

Dołączanie — do danych raportu — informacjio użytkownikach, przechowywanych w zmiennychsystemowych

Aplikacja Publisher przechowuje informacje o bieżącym użytkowniku, do którychdostęp może uzyskiwać model danych raportu.

Informacje o użytkownikach są przechowywane w zmiennych systemowych, jakopisano poniżej.

Zmienna systemowa Opis

xdo_user_name ID użytkownika przesyłającego raport. Na przykład:Administrator

xdo_user_roles Role przypisane do użytkownika przesyłającego raport. Naprzykład: XMLP_ADMIN, XMLP_SCHEDULER

xdo_user_report_oracle_lang

Język raportu z preferencji dot. konta użytkownika. Naprzykład: ZHS

xdo_user_report_locale Ustawienia narodowe raportu z preferencji dot. kontaużytkownika. Na przykład: en-US

xdo_user_ui_oracle_lang Język interfejsu użytkownika z preferencji dot. kontaużytkownika. Na przykład: US

xdo_user_ui_locale Ustawienia narodowe interfejsu użytkownika z preferencjidot. konta użytkownika. Na przykład: en-US

Aplikacja Publisher wypełnia danymi zmienne systemowe w raporcie online.W zaplanowanym zleceniu Publisher nie wypełnia zmiennych systemowych

Rozdział 9Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanych w zmiennych systemowych

9-40

Page 132: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

XDO_USER_REPORT_LOCALE, XDO_USER_UI_LOCALE orazXDO_USER_UI_ORACLE_LANG.

Dodawanie zmiennych systemowych użytkownika jako elementówAby dodać informacje do modelu danych, można zdefiniować zmienne jako parametry,a następnie zdefiniować wartość parametru jako element w modelu danych.

Można także dodać zmienne jako parametry, po czym odwołać się w raporcie do wartościparametrów.

Następujące zapytanie:

select:xdo_user_name as USER_ID,:xdo_user_roles as USER_ROLES,:xdo_user_report_oracle_lang as REPORT_LANGUAGE,:xdo_user_report_locale as REPORT_LOCALE,:xdo_user_ui_oracle_lang as UI_LANGUAGE,:xdo_user_ui_locale as UI_LOCALEfrom dual

zwraca następujące wyniki:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><! - Generated by Publisher - ><DATA_DS><G_1><USER_ROLES>XMLP_TEMPLATE_DESIGNER, XMLP_DEVELOPER, XMLP_ANALYZER_EXCEL, XMLP_ADMIN, XMLP_ANALYZER_ONLINE, XMLP_SCHEDULER </USER_ROLES><REPORT_LANGUAGE>US</REPORT_LANGUAGE><REPORT_LOCALE>en_US</REPORT_LOCALE><UI_LANGUAGE>US</UI_LANGUAGE><UI_LOCALE>en_US</UI_LOCALE><USER_ID>administrator</USER_ID></G_1></DATA_DS>

Przykładowy przypadek użycia: ograniczanie zwracanego zbioru danychna podstawie ID użytkownika

Poniższy przykład ogranicza dane zwracane na podstawie ID użytkownika.

select EMPLOYEES.LAST_NAME as LAST_NAME, EMPLOYEES.PHONE_NUMBER as PHONE_NUMBER, EMPLOYEES.HIRE_DATE as HIRE_DATE, :xdo_user_name as USERID from HR.EMPLOYEES EMPLOYEESwhere lower(EMPLOYEES.LAST_NAME) = :xdo_user_name

Warto zwrócić uwagę na użycie funkcji lower() — xdo_user_name musi być zawsze napisanemałymi literami. Aplikacja Publisher nie ma USERID, a zatem trzeba użyć nazwy użytkownika

Rozdział 9Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanych w zmiennych systemowych

9-41

Page 133: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

i albo użyć jej bezpośrednio w zapytaniu, albo skierować zapytanie do tabeliwyszukiwania i odszukać ID użytkownika.

Tworzenie zmiennych wiązania z wartości atrybutów użytkownika LDAPAby powiązać wartości atrybutów użytkownika, przechowywane w katalogu LDAP,z zapytaniem dotyczącym danych, można — w celu utworzenia wymaganychzmiennych wiązania — zdefiniować nazwy atrybutów dla aplikacji Publisher.

Wymagania wstępneAtrybuty, używane do tworzenia zmiennych wiązania, muszą zostać zdefiniowane nastronie "Konfiguracja zabezpieczeń" przez administratora.

Atrybuty są definiowane w polu "Nazwy atrybutów dla zmiennych wiązania zapytaniadot. danych" z definicji modelu zabezpieczeń LDAP. Każdy atrybut zdefiniowany dlaużytkowników może zostać użyty (na przykład: memberOf, sAMAccountName,primaryGroupID, mail).

Jak aplikacja Publisher konstruuje zmienną wiązaniaW zapytaniu można się odwoływać do nazw atrybutów wprowadzanych w polu Nazwyatrybutów dla zmiennych wiązania zapytania dot. danych z definicji modeluzabezpieczeń LDAP.

Poniżej pokazano, jak są konstruowane zmienne wiązania:

xdo_<attribute name>

Przyjęto tu założenie, że zostały wprowadzone następujące przykładowe atrybuty:memberOf, sAMAccountName, primaryGroupID, mail. Mogą być one używanew zapytaniu jako następujące zmienne wiązania:

xdo_memberofxdo_SAMACCOUNTNAMExdo_primaryGroupIDxdo_mail

Należy zwrócić uwagę, że chociaż wielkość liter atrybutu jest ignorowana, to jednakprefiks "xdo_" musi być wpisany małymi literami.

Można ich użyć w modelu danych w następujący sposób:

SELECT:xdo_user_name AS USER_NAME,:xdo_user_roles AS USER_ROLES,:xdo_user_ui_oracle_lang AS USER_UI_LANG,:xdo_user_report_oracle_lang AS USER_REPORT_LANG,:xdo_user_ui_locale AS USER_UI_LOCALE,:xdo_user_report_locale AS USER_REPORT_LOCALE,:xdo_SAMACCOUNTNAME AS SAMACCOUNTNAME,:xdo_memberof as MEMBER_OF,:xdo_primaryGroupID as PRIMARY_GROUP_ID,

Rozdział 9Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanych w zmiennych systemowych

9-42

Page 134: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

:xdo_mail as MAILFROM DUAL

Zmienne wiązania LDAP zwracają wartości przechowywane w katalogu LDAP dlazalogowanego użytkownika.

Rozdział 9Dołączanie — do danych raportu — informacji o użytkownikach, przechowywanych w zmiennych systemowych

9-43

Page 135: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

10Strukturyzowanie danych

Opisano tu techniki strukturyzacji danych zwracanych przez motor danych aplikacji Publisher,w tym grupowanie, łączenie, filtrowanie grup oraz funkcje poziomu grupy lub poziomuglobalnego.

Tematy:

• Praca z modelami danych

• Funkcje edytora modelu danych

• Interfejs — informacje podstawowe

• Tworzenie łączy między zbiorami danych

• Tworzenie łączy poziomu elementów

• Tworzenie podgrup

• Przenoszenie elementu między grupą nadrzędną a podrzędną

• Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

• Tworzenie filtrów grup

• Wykonywanie funkcji poziomu elementów

• Ustawianie właściwości elementów

• Sortowanie danych

• Wykonywanie funkcji poziomu grupy

• Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

• Korzystanie z widoku struktury do edytowania struktury danych

• Opis funkcji

Praca z modelami danychDiagram modelu danych pomaga łatwo i szybko definiować zbiory danych, grupy podziałóworaz podsumowania raportów na podstawie różnych zbiorów danych.

• Niepowiązane wieloczęściowe zbiory danych

• Powiązane wieloczęściowe zbiory danych

• Wytyczne dotyczące pracy ze źródłami danych

Niepowiązane wieloczęściowe zbiory danychJeśli zbiory danych (lub zapytania) nie zostaną powiązane, to motor danych wytworzyniepowiązany wieloczęściowy zbiór danych.

Na przykład w modelu danych (rysunek poniżej) jedno zapytanie wybiera produkty, a inne —klientów. Nie ma żadnej relacji między produktami i klientami.

10-1

Page 136: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wynik jest pokazywany w postaci struktury danych przedstawionej na poniższymrysunku.

Rozdział 10Praca z modelami danych

10-2

Page 137: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Powiązane wieloczęściowe zbiory danychDane pobierane dla jednej części zbioru danych lub zapytania mogą być wyznaczane przezdane pobrane dla innej części. Wynik jest często nazywany relacją nadrzędne-podrzędnelub rodzic-dziecko definiowaną przy użyciu łącza danych między dwoma zbiorami danych lubzapytaniami.

Gdy model danych "nadrzędne-podrzędne" zostanie uruchomiony, każdy wierszz nadrzędnego zapytania uruchamia zapytanie dotyczące wierszy podrzędnych w celupobrania tylko zgodnych wierszy.

W przykładzie (rysunek poniżej) dwa zbiory danych są powiązane elementem "Customer ID".Zbiór danych "Orders" jest podrzędnym dla zbioru danych "Customers".

Rozdział 10Praca z modelami danych

10-3

Page 138: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Przykład ten wytwarza strukturę danych pokazaną na poniższym rysunku.

Rozdział 10Praca z modelami danych

10-4

Page 139: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wytyczne dotyczące pracy ze źródłami danychZaleca się przestrzeganie niektórych wytycznych w zakresie konstruowania modeli danych.

• Zmniejszyć możliwie maksymalnie liczbę zbiorów danych lub zapytań używanychw modelu danych. Generalnie, im mniej zbiorów danych i zapytań, tym szybsze działaniemodelu. Wprawdzie modele danych zawierające wiele zapytań często są łatwiejsze dozrozumienia, to jednak modele danych z jednym zapytaniem z reguły są wykonywaneszybciej. Należy pamiętać, że w zapytaniach "nadrzędne-podrzędne" (rodzic-dziecko)jest dla każdego nadrzędnego wykonywane zapytanie podrzędne.

• Modeli danych z wieloma zapytaniami powinno się używać tylko w następującychsytuacjach:

– Aby zostały wykonane funkcje, które nie są obsługiwane bezpośrednio przez typzapytania (np. zapytanie SQL).

Rozdział 10Praca z modelami danych

10-5

Page 140: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

– Aby zapewnić obsługę perspektyw złożonych, na przykład z użyciem zapytańrozproszonych lub zapytań GROUP BY.

– Aby symulować perspektywę, gdy jej nie trzeba (lub nie chcemy) użyć.

Interfejs — informacje podstawoweDomyślnie zbiory danych utworzone przez użytkownika są pokazywane w widokudiagramu jako osobne obiekty.

Konstruktor struktury zbioru danych udostępnia trzy widoki:

• Widok diagramu — Widok diagramu wyświetla zbiory danych oraz umożliwiagraficzne tworzenie łączy i filtrów, dodawanie elementów na podstawie wyrażeń,dodawanie funkcji agregacji i funkcji poziomu globalnego, edytowanie właściwościelementów oraz usuwanie elementów. Widok diagramu jest typowo widokiemużywanym do konstruowania struktury danych.

• Widok struktury — W widoku struktury są dostępne dwa tryby:

Widok tabeli i widok wyników

Widok tabeli wyświetla właściwości elementów w formie tabeli i umożliwiaaktualizowanie aliasów elementów XML, nazw prezentacji elementów, sortowanie,określanie wartości Null i resetowanie opcji. Na poniższym rysunku jest pokazanywidok tabeli struktury.

Rozdział 10Interfejs — informacje podstawowe

10-6

Page 141: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Widok Wyniki udostępnia przejrzysty widok generowanej struktury XML . Widoku"Wyniki" nie można aktualizować. Na poniższym jest pokazany widok "Wyniki".

Rozdział 10Interfejs — informacje podstawowe

10-7

Page 142: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Widok kodu — Widok kodu wyświetla odczytywany przez motor danych kodstruktury danych, utworzony przez konstruktor struktury danych. Przedstawianąw widoku kodu zawartość można aktualizować. Na poniższym jest pokazanywidok kodu.

Rozdział 10Interfejs — informacje podstawowe

10-8

Page 143: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie łączy między zbiorami danychKorzystając z motoru danych aplikacji Publisher można łączyć i strukturyzować dane powyekstrahowaniu ich ze źródła danych.

Łączenie i strukturyzowanie danych ze źródła w jeden połączony zbiór danych jest niekiedyniemożliwe. Na przykład nie można złączyć danych ze źródła, gdy rezydują one w całkowicieróżnych źródłach, takich jak Microsoft SQL Server i baza danych Oracle. Nawet jeśli danepochodzą z jednego źródła i są tworzone duże raporty lub dokumenty z potencjalnie setkamitysięcy wierszy lub stron, to strukuryzacja danych — tak aby były zgodne z przewidywanymukładem — przyczynia się do optymalizacji procesu generowania dokumentów.

Można utworzyć łącze definiujące relację nadrzędne-szczegóły lub rodzic-dziecko międzydwoma zbiorami danych. Łącza można tworzyć jako łącza poziomu elementu. Łączapoziomu grupy są udostępniane w celu zapewnienia zgodność wstecznej z szablonamidanych z poprzednich wersji aplikacji Publisher. W przypadku zbiorów danych objętychmigracją należy usunąć łącza poziomu grupy i utworzyć łącza poziomu elementu. Jeślimiędzy zbiorami danych zostaną utworzone łącza poziomu grupy, dane mogą ulecuszkodzeniu.

Łącze danych lub relacja rodzic-dziecko wiąże wyniki z więcej niż jednego zapytania. Łączedanych może ustanowić następujące relacje:

• Między kolumną jednego zapytania a kolumną innego zapytania.

• Między grupą jednego zapytania a grupą innego zapytania; jest to przydatne, gdyzapytanie podrzędne (dziecko) powinno znać dane z zapytania nadrzędnego (rodzica).

Rozdział 10Tworzenie łączy między zbiorami danych

10-9

Page 144: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Łącza poziomu elementu — informacje podstawoweŁącza poziomu elementu tworzą wiązanie (złączenie) między dwoma zbiorami danychi definiują istniejącą między nimi relację "nadrzędne-podrzędne" (rodzic-dziecko).

Tworzenie łączy poziomu elementu jest preferowaną metodą definiowania relacji"nadrzędne-podrzędne" między zbiorami danych. Gdy do wiązania zbiorów danych sąużywane łącza poziomu elementu, nie trzeba programować złączenia między dwomazbiorami danych za pomocą zmiennej wiązania.

Tworzenie łączy poziomu elementuZbiory danych można powiązać w celu zdefiniowania relacji nadrzędne-podrzędne(rodzic-dziecko) między dwoma zbiorami danych.

Definiując łącze poziomu elementu, można ustanowić wiązanie między elementaminadrzędnego i podrzędnego zbioru danych.

1. Otworzyć menu czynności elementu, po czym wybrać opcję Utwórz łącze

2. W oknie dialogowym "Tworzenie łącza" wybrać element, po czym utworzyć łącze,naciskając przycisk OK.

Poniżej jest pokazane okno dialogowe "Tworzenie łącza".

Usuwanie łączy poziomu elementuMożna usunąć łącza (między zbiorami danych) poziomu grupy i poziomu elementu.

• Wykonać jedną z następujących czynności:.

– Otworzyć menu czynności elementu, po czym wybrać opcję Usuń łącze

– Wybrać łącznik elementu w celu wyświetlenia nazw powiązanych elementów,po czym nacisnąć przycisk "Usuń".

Rozdział 10Tworzenie łączy poziomu elementu

10-10

Page 145: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Usuwanie łączy poziomu grupyMożna usunąć łącza (między zbiorami danych) poziomu grupy i poziomu elementu.

1. W grupie nadrzędnej kliknąć na Menu.

2. Wybrać opcję Usuń łącze grupy.

3. Z okna dialogowego Usuwanie łącza grupy wybrać z listy grupę podrzędną, po czymnacisnąć przycisk OK.

Tworzenie podgrupOprócz tworzenia struktur "podrzędne-nadrzędne" (rodzic-dziecko) przez powiązanie dwóchzbiorów danych, można także w tym samym zbiorze danych grupować elementy napodstawie innych elementów.

Tworzenie podgrup może być przydatne, jeśli zapytanie zwraca dane, w których występujądane stanowiące nagłówek powtarzany dla wierszy szczegółów. Tworząc podgrupę możnaukształtować dane XML tak, aby zapewniały lepsze, bardziej efektywne generowaniedokumentów.

1. Wybrać element do grupowania z innymi elementami w zbiorze danych.

2. Wybrać z menu "Czynności" opcję Grupuj wg, jak pokazano poniżej.

Zostaje utworzona nowa grupa w wyświetlanym zbiorze danych. Na poniższym rysunkujest pokazany zbiór danych G_2 z grupowaniem wg elementu COMPANY. Zostajeutworzona nowa grupa G_3, zawierająca pięć innych elementów ze zbioru danych. Na

Rozdział 10Tworzenie podgrup

10-11

Page 146: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

poniższym rysunku pokazano, jak pogrupowany zbiór danych jest wyświetlanyw widoku diagramu, wraz ze strukturą.

W odniesieniu do utworzonej grupy można wykonywać wszystkie czynnościzwiązane z grupami.

3. Aby rozgrupować, wybrać z Menu (na pasku tytułu grupy) opcję Rozgrupuj.

Przenoszenie elementu między grupą nadrzędnąa podrzędną

Gdy zbiorze danych zostanie utworzona grupa, w menu czynności pojawiają się dwienowe opcje umożliwiające przenoszenie elementów między grupą nadrzędnąa podrzędną.

Aby to zrobić, należy kliknąć na ikonie menu "Czynności" elementu, który ma zostaćprzeniesiony. Jeśli element znajduje się w grupie nadrzędnej i ma zostać przeniesionydo grupy podrzędnej, należy wybrać opcję Przenieś wybrane elementy do grupypodrzędnej.

Jeśli element znajduje się w grupie podrzędnej i ma zostać przeniesiony do grupynadrzędnej, należy wybrać opcję Przenieś wybrane elementy do grupy nadrzędnej.Na zamieszczonym poniżej rysunku jest w menu czynności związanych z elementemwyświetlana — dla OFFICE_DSC — opcja przeniesienia tego elementu do grupynadrzędnej.

Przed przystąpieniem do przeniesienia elementu trzeba poznać jego zależności odinnych elementów.

Rozdział 10Przenoszenie elementu między grupą nadrzędną a podrzędną

10-12

Page 147: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie elementów agregacji poziomu grupyKorzystając z edytora modelu danych, można agregować dane na poziomie grupy lubraportu.

Na przykład, jeśli dane zostaną zgrupowane wg nazwy klienta, można agregować wielkośćsprzedaży w celu uzyskania podsumowania częściowego wielkości sprzedaży dlaposzczególnych klientów. Dane można agregować jedynie na poziomie rodzica elementu-dziecka.

Dostępne są następujące funkcje agregacji:

• Średnia — oblicza średnią ze wszystkich wystąpień elementu.

• Licznik — zlicza liczbę wystąpień elementu.

• Pierwsze — wyświetla wartość pierwszego wystąpienia elementu w grupie.

• Ostatnie — wyświetla wartość ostatniego wystąpienia elementu w grupie.

• Maksimum — wyświetla największą wartość ze wszystkich wystąpień elementuw grupie.

• Minimum — wyświetla najmniejszą wartość ze wszystkich wystąpień elementu w grupie.

• Podsumowanie — sumuje wartości wszystkich wystąpień elementu w grupie.

1. Przeciągnąć element do pola Proszę tu przeciągnąć dla funkcji agregacji w grupienadrzędnej.

Na poniższym rysunku jest pokazane tworzenie funkcji agregacji poziomu grupyG_DEPT na podstawie elementu SALARY.

Rozdział 10Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

10-13

Page 148: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Gdy element zostanie przeciągnięty, w grupie nadrzędnej jest tworzony nowyelement. Domyślnie jest stosowana funkcja "Licznik". Funkcja jest sygnalizowanaprzez ikonę wyświetlaną obok nowego elementu agregacji. Aby tę funkcjęwyświetlić, należy umieścić kursor na ikonie.

Na poniższym rysunku jest pokazywany nowy element agregacji (CS_1) zezdefiniowaną funkcją domyślną "Licznik".

Rozdział 10Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

10-14

Page 149: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Aby zmienić funkcję, kliknąć na jej ikonie, po czym wybrać odpowiednią funkcjęz wyświetlonej listy, jak pokazano poniżej.

Rozdział 10Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

10-15

Page 150: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Aby zmienić nazwę elementu lub zaktualizować inne właściwości, kliknąć naikonie menu Czynność wyświetlanej dla elementu. Przed zmianą nazwy elementusprawdzić, czy inne elementy nie są od niego zależne.

Rozdział 10Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

10-16

Page 151: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wybrać z menu opcję Właściwości. Poniżej jest pokazane okno dialogowe"Właściwości".

4. W oknie dialogowym "Edycja właściwości" ustawić odpowiednio właściwości.

Rozdział 10Tworzenie elementów agregacji poziomu grupy

10-17

Page 152: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Nazwa kolumny — Nazwa wewnętrzna, przypisywana do elementu przezedytor Publisher modelu danych. Tej nazwy nie można aktualizować.

• Alias (nazwa taga XML) — Publisher przypisuje domyślną nazwę taga dlaelementu w pliku danych XML. Można ją zmienić w pliku danych na bardziejprzyjazną dla użytkownika.

• Wyświetlana nazwa — Wyświetlana nazwa pojawia się w narzędziachużywanych do projektowania raportów. Można ją zmienić na bardziejzrozumiałą dla użytkowników biznesowych.

• Funkcja — Jeśli nie została jeszcze wybrana odpowiednia funkcja, to możnają tu wybrać z listy.

• Typ danych — Publisher, w zależności od funkcji, przypisuje domyślny typdanych "Liczba całkowita" lub "Liczba zmiennoprzecinkowa (Double)". Dlaniektórych funkcji jest także udostępniana opcja "Liczba zmiennoprzecinkowa(Float)".

• Wartość, jeżeli Null — Jeśli funkcja zwraca wartość Null, można tu określićwartość domyślną, zapobiegającą pojawieniu się wartości Null w danych.

• Zaokrąglenie — Domyślnie wartość jest zaokrąglana do trzeciego miejsca poseparatorze części dziesiętnej. Jeśli trzeba, można tę wartość zmienić.

• Nie resetuj — Domyślnie funkcja jest resetowana na poziomie grupy. Naprzykład jeśli zbiór danych został pogrupowany wg DEPARTMENT_IDi została zdefiniowana funkcja "Suma" dla SALARY, to suma będzieresetowana dla każdej grupy danych DEPARTMENT_ID, zapewniając sumęSALARY tylko dla danego działu. Jeśli jednak funkcja ma być resetowanatylko na poziomie globalnym (nie na poziomie grupy), należy zaznaczyć polewyboru Nie resetuj. Tworzone jest podsumowanie bieżące SALARY dlawszystkich działów. Właściwość ta jest używana tylko dla funkcji poziomugrupy.

Tworzenie filtrów grupKorzystając z filtrów, można warunkowo usuwać rekordy wybrane przez zapytania.

Grupy mogą mieć dwa typy filtrów:

• Wyrażenie — można utworzyć wyrażenie, używając predefiniowanych funkcjii operatorów

• Funkcja PL/SQL — można utworzyć filtr niestandardowy

Gdy filtr grup zostanie dodany, przy obiekcie "zbiór danych" jest wyświetlany wskaźnik.

Aby utworzyć filtry grup, należy:

1. Wybrać z Menu opcję Utwórz filtr grup.

2. Wybrać typ filtra grup: Wyrażenie lub PL/SQL. W przypadku filtrów PL/SQLnależy się upewnić, że we właściwościach modelu danych jako Domyślny pakietOracle DB został wybrany pakiet PL/SQL.

3. Wprowadzić filtr:

• Aby wprowadzić wyrażenie, wybrać elementy i przenieść je do pola definicjifiltra grup. Powstawiać do pola "Filtr grup" predefiniowane elementy i funkcje,klikając na nich.Nacisnąć przycisk Weryfikuj wyrażenie, aby sprawdzić poprawność wpisu.

Rozdział 10Tworzenie filtrów grup

10-18

Page 153: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Aby wprowadzić funkcję PL/SQL, wybrać z pola "Dostępne" pakiet PL/SQL, po czymprzenieść funkcję do pola "Filtr grup".Funkcja PL/SQL, pochodząca z pakietu domyślnego, musi zwracać typ logiczny.

Wykonywanie funkcji poziomu elementuMożna wykonywać różne funkcje na poziomie elementu.

• Grupowanie wg elementu w celu utworzenia podgrupy, zgodnie z opisem pod hasłem Tworzenie podgrup

• Tworzenie łączy poziomu elementów między zbiorami danych, zgodnie z opisem podhasłem Tworzenie łączy poziomu elementów

• Ustawianie właściwości elementu, zgodnie z opisem pod hasłem Ustawianie właściwościelementów

Ustawianie właściwości elementówMożna ustawiać właściwości indywidualnych elementów.

Właściwości te można także edytować w widoku struktury. Jeśli trzeba zaktualizować kilkawłaściwości elementu, skorzystanie z widoku struktury może być efektywniejsze.

Aby ustawić właściwości elementu, używając okna dialogowego właściwości elementu,należy:

1. Kliknąć na ikonie menu "Czynności" elementu. Z menu wybrać opcję Właściwości.

2. Ustawić odpowiednio właściwości.

• Alias — Aplikacja Publisher przypisuje domyślną nazwę znacznika do elementuw pliku danych XML. Tę nazwę znacznika można zmienić w pliku danych na bardziejprzyjazną dla użytkownika.

• Wyświetlana nazwa - Wyświetlana nazwa pojawia się w narzędziach używanych doprojektowania raportów oraz w nazwie kolumny w raportach. Można ją zmienić nabardziej zrozumiałą dla użytkowników biznesowych.

• Typ danych — Publisher przypisuje domyślny typ danych. Poprawne wartości toString, Date, Integer, Double, Float.

• Porządek sortowania — Dane XML można w grupie posortować wg jednego lubwiększej liczby elementów. Na przykład, jeśli pracownicy ze zbioru danych sągrupowani wg działu i kierownika, można posortować dane XML wg działu.W obrębie każdego z działów można pogrupować i posortować dane wg kierownika,a w obrębie podgrupy można posortować pracowników wg wynagrodzeniapodstawowego. Jeśli danego elementu nie ma w grupie nadrzędnej, to właściwość Porządek sortowania nie jest dostępna.

• Wartość, jeżeli Null — Jeśli wystąpienie elementu ma wartość Null, można tuokreślić wartość domyślną, zapobiegającą pojawieniu się wartości Null w danych.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu elementu

10-19

Page 154: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Sortowanie danychSortowanie jest obsługiwane tylko dla podziałów grup w kolumnach nadrzędnych.

Na przykład jeśli zbiór danych zawierający pracowników jest grupowany wg działui kierownika, dane XML można posortować wg działu. W obrębie każdego działumożna pogrupować i posortować dane wg menedżera. Wiedząc, jak dane mają byćposortowane w finalnym raporcie, można — aby zoptymalizować generowaniedokumentów — określić podczas generowania danych ich sortowanie danych.

Aby określić porządek sortowania grupy, należy:

1. Kliknąć na ikonie menu "Czynności" elementu, według którego ma być określanesortowanie. Z menu wybrać opcję Właściwości.

2. Wybrać Porządek sortowania.

Na poniższym rysunku pokazano okno dialogowe "Właściwości" elementu"DEPARTMENT_ID" z wyświetloną listą "Porządek sortowania".

Wykonywanie funkcji poziomu grupyOpisano tu, jak wykonywać funkcje poziomu grupy.

Omawiane tematy:

• Menu czynności związanych z grupą

• Edytowanie zbioru danych

• Usuwanie elementów z grupy

• Edytowanie właściwości grupy

Rozdział 10Sortowanie danych

10-20

Page 155: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Menu czynności związanych z grupąPrzycisk Menu jest dostępny na poziomie grupy i umożliwia wykonywanie różnych funkcji.

• Tworzenie, edytowanie i usuwanie filtrów grup, zgodnie z opisem pod hasłem Tworzeniefiltrów grup.

• Dodawanie elementu do grupy na podstawie wyrażenia, zgodnie z opisem pod hasłem Dodawanie elementów poziomu grupy lub poziomu globalnego wg wyrażenia.

• Edycja zbioru danych, zgodnie z opisem pod hasłem Edytowanie zbioru danych.

• Usuwanie elementów z grupy, zgodnie z opisem pod hasłem Usuwanie elementówz grupy.

• Edycja właściwości grupy, zgodnie z opisem pod hasłem Edytowanie właściwości grupy.

Edytowanie zbioru danychZa pomocą edytora zbioru danych można modyfikować właściwości wybranych zbiorówdanych.

Aby edytować zbiór danych na poziomie grupy, należy:

1. Kliknąć na menu poziomu grupy.

2. Aby uruchomić edytor zbioru danych, wybrać opcję Edytuj zbiór danych.

Usuwanie elementów z grupyMożna usuwać elementy z odpowiednich grup.

Aby usunąć element z grupy, należy:

• Kliknąć na menu w wierszu elementu, po czym wybrać opcję Usuń element. Poniżejzostał przedstawiony przykład. Można usuwać tylko elementy dodane jako funkcja grupy(na przykład "sum", "count") lub jako wyrażenie.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu grupy

10-21

Page 156: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Edytowanie właściwości grupyMożna odpowiednio edytować właściwości grupy.

1. Z Menu wybrać opcję Właściwości.

2. Edytować pole Nazwa grupy lub Wyświetlana nazwa, po czym nacisnąć przycisk OK, jak pokazano poniżej.

Wykonywanie funkcji poziomu globalnegoFunkcje poziomu globalnego umożliwiają dodawanie elementów do zbioru danychraportu na najwyższym poziomie raportu.

Jako dane najwyższego poziomu można dodawać następujące typy elementów:

• Elementy oparte na funkcjach agregacji

• Elementy oparte na wyrażeniach

• Elementy oparte na instrukcjach PL/SQL (dla źródeł danych Oracle Database)

Należy się upewnić, że funkcje poziomu globalnego są właściwie uporządkowane.Funkcje poziomu globalnego są bowiem wykonywane sekwencyjnie.

Jeśli dla elementu obliczanego zostanie wybrany typ danych "Liczba całkowita"(Integer) i wyrażenie zwróci ułamek, to dane nie zostaną obcięte. Poniżej jestpokazany obiekt Funkcje poziomu globalnego. Aby dodać elementy oparte nafunkcjach agregacji, należy te elementy poprzeciągać do obszaru "Proszę tuprzeciągnąć dla funkcji agregacji". Aby dodać element oparty na wyrażeniu lub kodziePL/SQL, należy kliknąć na ikonie Menu, po czym wybrać odpowiednią czynność.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

10-22

Page 157: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie funkcji agregacji poziomu globalnegoMożna dodawać oparte na wybranych elementach funkcje agregacji poziomu globalnego.

Są dostępne następujące funkcje:

• Licznik

• Średnia

• Pierwsze

• Ostatnie

• Maksimum

• Minimum

• Podsumowanie

1. Przeciągnąć element danych ze zbioru danych do obszaru Proszę tu przeciągnąć dlafunkcji agregacji obiektu "Funkcje poziomu globalnego".

Na przykład na poniższym rysunku jest pokazane tworzenie funkcji agregacji poziomuglobalnego na podstawie elementu SALARY.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

10-23

Page 158: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Gdy przycisk myszy zostanie puszczony, edytor modelu danych przypisze doelementu agregacji nazwę domyślną oraz — jako domyślną — funkcję "Licznik".

Na poniższym rysunku jest pokazywana funkcja dla nowego elementu agregacji(CS_1) poziomu globalnego, zmieniana z funkcji "Licznik" na funkcję "Średnia".

3. Kliknąć na wyświetlanej obok nazwy elementu ikonie funkcji, po czym wybraćz listy odpowiednią funkcję.

4. Chcąc zmienić nazwę domyślną, kliknąć na wyświetlanej z prawej strony elementuikonie czynności, po czym wybrać opcję Właściwości — zostanie otwarte oknodialogowe Edytuj właściwości.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

10-24

Page 159: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie elementów poziomu grupy lub poziomu globalnego wgwyrażenia

Można dodawać funkcje agregacji poziomu grupy lub poziomu globalnego wg wyrażenia.

1. Aby dodać element poziomu grupy, kliknąć na menu obiektu Grupa, po czym wybraćopcję Dodaj element wg wyrażenia.

2. W okienku Dodawanie elementów wg wyrażenia wprowadzić pola i operatory.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

10-25

Page 160: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. W polu Wyświetlana nazwa podać nazwę zrozumiałą dla użytkownikówbiznesowych.

4. Opcjonalnie: Wybrać typ danych.

5. Korzystając ze strzałek przenoszenia, poprzenosić wymagane dla wyrażeniaelementy danych z pola Dostępne do pola Wyrażenie.

6. Aby wstawić operator do pola Wyrażenie, kliknąć na operatorze lub wybrać goz listy funkcji.

7. Nacisnąć przycisk Weryfikuj wyrażenie, aby sprawdzić wyrażenie.

Dodawanie elementów poziomu globalnego wg PL/SQLFunkcja PL/SQL musi zwracać typ danych VARCHAR.

1. Na stronie "Właściwości", we właściwościach modelu danych, określić pakietPL/SQL jako Domyślny pakiet Oracle DB.

2. Dla obiektu Funkcje poziomu globalnego wybrać z Menu opcję Dodaj elementwg PL/SQL.

3. W okienku Dodawanie elementów wg PL/SQL wprowadzić informacje donastępujących pól:

• Nazwa — Podać zrozumiałą nazwę dla elementu.

• Wyświetlana nazwa — Podać wyświetlaną nazwę. Wyświetlana nazwapojawia się w narzędziach używanych do projektowania raportów. Należypodać nazwę zrozumiałą dla użytkowników biznesowych.

• Typ danych — Wybrać opcję Napis.

4. Wybrać pakiet PL/SQL z obszaru "Dostępne", po czym przenieść funkcję doobszaru "Filtr grupy" za pomocą przycisku przenoszenia.

Rozdział 10Wykonywanie funkcji poziomu globalnego

10-26

Page 161: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Korzystanie z widoku struktury do edytowania struktury danychWidok struktury zapewnia podgląd modelu danych.

W kolumnie "Źródło danych" są wyświetlane elementy danych w postaci drzewahierarchicznego, które można zwijać i rozwijać. Za pomocą tego widoku można sprawdzaćdokładność struktury modelu danych oraz wykonywać następujące czynności edycyjne:

• Zmiana nazwy elementów

• Dodawanie wartości dla elementów o wartości Null

Poniżej jest pokazany widok "Struktura".

Zmiana nazwy elementówKorzystając z e strony "Struktura", można zdefiniować przyjazne dla użytkownika nazwyelementów w modelu danych.

Można zmienić nazwę znacznika elementu XML (widok XML) oraz nazwę wyświetlanąw narzędziach układu raportu (widok biznesowy). Na poniższym rysunku jest pokazywanezmienianie nazw elementów pochodzących ze źródła danych na bardziej przyjazne nazwyw widoku biznesowym.

Rozdział 10Korzystanie z widoku struktury do edytowania struktury danych

10-27

Page 162: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie wartości dla elementów o wartości NullKarta "Struktura" umożliwia także wprowadzenie wartości, która będzie używana dlaelementu, jeśli model danych zwraca wartość Null dla elementu.

1. Kliknąć na karcie Struktura.

2. Podać wartość, która zostanie użyta w polu Wartość, jeżeli Null elementu.

Opis funkcjiW poniższej tabeli opisano obsługiwane funkcje dostępne z okien dialogowych "Dodajelement wg wyrażenia" i "Edytuj filtr grupy".

Funkcja Opis Składnia Przykład

IF Operator logiczny IFOblicza wyrażenielogiczne boolean_expri zwraca true_return,jeśli boolean_expr mawartość true; jeśliboolean_expr mawartość false, zwracafalse_return.

IF (boolean_expr,true_return,false_return)

IF(G_1.DEPARTMENT_ID== 10, 'PASSED', 'FAIL')zwraca PASSED, jeśliDEPARTMENT_ID = 10;w przeciwnym raziezwraca FAIL

NOT Operator logiczny NOTOblicza wyrażenielogiczne boolean_expri zwraca true, jeśliboolean_expr mawartość false.

STRING(NOT(boolean_expr))

STRING(NOT(G_1.JOB_ID == 'MANAGER'))zwraca TRUE, jeśliJOB_ID = MANAGER;w przeciwnym raziezwraca FALSE

Rozdział 10Opis funkcji

10-28

Page 163: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Opis Składnia Przykład

AND Operator logiczny ANDOblicza wyrażenialogiczne boolean_expr1i boolean_expr2, poczym zwraca wartośćtrue, jeśli oba wyrażenialogiczne mają wartośćtrue; w przeciwnymrazie zwraca wartośćfalse.

STRING(AND(boolean_expr1,boolean_expr2, ...))

STRING(AND(G_1.JOB_ID =='MANAGER',G_1.DEPARTMENT_ID== 10)) zwraca TRUE,jeśli jednocześnieJOB_ID = MANAGERi DEPARTMENT_ID = 10;w przeciwnym raziezwraca FALSE

&& Operator logiczny ANDOblicza wyrażenialogiczne boolean_expr1i boolean_expr2, poczym zwraca wartośćtrue, jeśli oba wyrażenialogiczne mają wartośćtrue; w przeciwnymrazie zwraca wartośćfalse.

STRING(boolean_expr1 && boolean_expr2)

STRING(G_1.JOB_ID =='MANAGER' &&G_1.DEPARTMENT_ID== 10)zwraca TRUE, jeślijednocześnie JOB_ID =MANAGERi DEPARTMENT_ID = 10;w przeciwnym raziezwraca FALSE

|| Operator logiczny OROblicza wyrażenialogiczne boolean_expr1i boolean_expr2, poczym zwraca wartośćtrue, jeśli jedno lub obawyrażenia logiczne mająwartość true;w przeciwnym raziezwraca wartość false.

STRING(OR(boolean_expr1, boolean_expr2)

STRING(OR (G_1.JOB_ID== 'MANAGER',G_1.DEPARTMENT_ID== 10))zwraca TRUE, jeśliJOB_ID = MANAGER lubDEPARTMENT_ID = 10;w przeciwnym raziezwraca FALSE

MAX Zwraca maksymalnąwartość elementuwystępującegow zbiorze.

MAX(expr1, expr2,expr3, ...)

MAX(G1_Salary, 10000)zwraca maksymalnąpłacę podstawową lub10000

MIN Zwraca minimalnąwartość elementuwystępującegow zbiorze.

MIN(expr1, expr2,expr3, ...)

MIN(G1_Salary,5000)zwraca minimalnąpłacę podstawową lub10000

Rozdział 10Opis funkcji

10-29

Page 164: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Opis Składnia Przykład

ROUND Zwraca liczbęzaokrągloną dookreślonej liczby miejscdziesiętnych.

ROUND(number[,integer])Jeśli wartość integerzostanie pominięta,liczba będziezaokrąglana do 0miejsc dziesiętnych.Argument "integer"może być liczbąujemną - zaokrąglanesą wówczas pozycjez lewej stronyseparatoradziesiętnego.Argument "integer"musi być liczbącałkowitą.

ROUND(2.777)zwraca 3ROUND(2.777, 2)zwraca 2.78

FLOOR Zwraca najmniejsząliczbę całkowitąniewiększą niż n.

FLOOR(n) FLOOR(2.777)zwraca 2

CEILING Zwraca największąliczbę całkowitąniemniejszą niż n.

CEILING(n) CEILING(2.777)zwraca 3

ABS Zwraca wartośćbezwzględną liczby n.

ABS(n) ABS(-3)zwraca 3

AVG Zwraca wartość średniąwyrażenia.

AVG(expr1, expr2,expr3, ...)

AVG(G_1.SALARY,G_1.COMMISSION_PCT*G_1.SALARY)zwraca średnią z płacypodstawowej (SALARY)i prowizji(COMMISSION)Na przykład, jeśliSALARY = 14000i COMMISSION_PCT = .4,wynikiem wyrażeniajest 9800.0

LENGTH Zwraca długość tablicy.Funkcja LENGTH obliczadługość, używającznaków zgodniez wejściowym zestawemznaków.Jeśli char ma wartośćnull, funkcja zwracanull.Jeśli char jest tablicą,funkcja zwraca długośćtablicy.

LENGTH(expr) Przykład zwracaniadługości tablicy:LENGTH{1, 2, 4, 4})zwraca 4Przykład zwracaniadługości napisu:LENGTH('countries')zwraca 9

Rozdział 10Opis funkcji

10-30

Page 165: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Opis Składnia Przykład

SUM Zwraca sumę wartościz wyrażenia.

SUM(expr1, expr2, ...) SUM (G_1.SALARY,G_1.COMMISSION_PCT*G_1.SALARY)zwraca sumę płacypodstawowej (SALARY)i prowizji(COMMISSION)Na przykład, jeśliSALARY = 14000i COMMISSION_PCT = .4,wynikiem wyrażeniajest 19600.0

NVL Zastępuje w wynikachzapytania wartość Null(zwracane jako puste)napisem.

NVL(expr1, expr2)Jeśli expr1 mawartość Null, funkcjaNVL zwraca expr2.Jeśli expr1 nie mawartości Null, funkcjaNVL zwraca expr1.

NVL(G_1.COMMISSION_PCT, .3) zwraca .3, gdyG_1.COMMISSION_PCTma wartość Null

CONCAT Zwraca char1 połączonez char2.

CONCAT(char1, char2) CONCAT(CONCAT(First_Name, ' '), Last_Name)gdzie First_Name = Jani Last_Name = Kowalzwraca Jan Kowal

STRING Zwraca char jakonapisowy typ danych.

STRING(expr) STRING(G1_SALARY)gdzie salary = 4400zwraca 4400 jakowartość napisową

SUBSTRING Wyodrębnia fragmentz napisu.

SUBSTRING(string,start_pos, end_pos)string jest napisemźródłowym.start_pos określamiejsce rozpoczęciawyodrębniania.end_pos określamiejsce zakończeniawyodrębniania(opcjonalne).

SUBSTRING('this isa test', 5, 7) zwraca "is"(tj. znaki od 6 do 7)SUBSTRING('this isa test', 5) zwraca "isa test"

INSTR Zwraca pozycję/lokalizację pierwszegoznaku fragmentuw napisie.

INSTR(string1,string2)string1 jestprzeszukiwanymnapisem.string2 jestfragmentemszukanym w napisiestring1.

INSTR('this is a test', 'isa')zwraca 5

Rozdział 10Opis funkcji

10-31

Page 166: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Opis Składnia Przykład

DATE Przekształca poprawnąwartość napisową datyw Javie na typ danych"data" w formaciekanonicznym.

DATE(char,format_string)gdzie (1) char jestdowolną wartościąnapisową daty w Javie(na przykład 13-JAN-2013)(2)format_string jestformatem wejściowedaty w Javie (naprzykład dd-MMM-yyyy); wartośćwejściowa i jej formatmuszą byćpoprawnymiwartościaminapisowymi datyw Javie.

DATE(01-Jan-2013,'dd-MMM-yyyy')zwraca2013-01-01T08:00:00.000+00:00

FORMAT_DATE

Przekształca argument"data" w formacie datyw Javie w sformatowanynapis

FORMAT_DATE(date,format_string)

FORMAT_DATE(SYSDATE,'dd-MMM-yyyy')gdzie dla wartościSYSDATE =2013-01-24T16:32:45.000-08:00 jest zwracanadata 24-Jan-2013

FORMAT_NUMBER

Przekształca liczbę lubliczbową wartośćnapisową w wartośćnapisową odokreślonym formacieliczby.

FORMAT_NUMBER(number,format_string)

FORMAT_NUMBER(SOME_NUMBER, '$9,999.00')gdzie dla wartościSOME_NUMBER =12345.678 jestzwracane $12,345.68

DECODE Zastępuje wartośćwyrażenia innąwartością opartą naokreślonych kryteriachwyszukiwaniai zastępowania.

DECODE(expr, search,result [, search,result]...[, default])

DECODE(PROD_FAMILY_CODE,100,'Colas',200,'Root Beer',300,'CreamSodas',400,'FruitSodas','Other') zwraca(1) "Colas", jeśliPROD_FAMILY_CODE =100; (2) "Root Beer", jeśliPROD_FAMILY_CODE =200; (3) "Cream Sodas",jeśliPROD_FAMILY_CODE =300; (4) "Fruit Sodas",jeśliPROD_FAMILY_CODE =400; (5) "Other", jeśliPROD_FAMILY_CODEjest jakąkolwiek innąwartością

Rozdział 10Opis funkcji

10-32

Page 167: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Opis Składnia Przykład

REPLACE Zastępuje łańcuchznaków w napisieinnym łańcuchemznaków.

REPLACE(expr,string1,string2)gdzie string1 jestszukaną wartościąnapisową, a string2 —zastępującą.

REPLACE(G_1.FIRST_NAME,'B','L')where G_1.FIRST_NAME= Barryzwraca Larry

Rozdział 10Opis funkcji

10-33

Page 168: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

11Dodawanie parametrów i list wartości

Opisano tu sposoby dodawania parametrów i list wartości do modelu danych.

Tematy:

• Parametry — informacje podstawowe

• Dodawanie nowego parametru

• Listy wartości — informacje podstawowe

• Dodawanie list wartości

• Dodawanie parametrów wzorca

Parametry — informacje podstawoweParametry w modelu danych umożliwiają interakcję z danymi podczas wyświetlania raportów.

Obsługiwane typy parametrów:

• Tekst — Umożliwia wprowadzenie tekstu (wartości napisowej) jako parametru.

• Menu — Umożliwia dokonywanie wyboru z listy wartości. Lista wartości może zawieraćstałe dane określone przez użytkownika albo być listą utworzoną za pomocą zapytaniaSQL wykonywanego w odniesieniu do zdefiniowanych źródeł danych. Opcja ta obsługujewybór więcej niż jednej wartości, opcję Wybierz wszystkie oraz częściowe odświeżaniestrony w przypadku parametrów kaskadowych.

Aby utworzyć parametr typu "menu", należy najpierw zdefiniować listę wartości,a następnie parametr, po czym go z nią powiązać.

• Data— Umożliwia wybranie daty jako parametru. Trzeba użyć typu danych Data i formatu datyw Javie.

• POV — Umożliwia wybranie hierarchicznego punktu widzenia jako parametru w celuwybrania danych Essbase. Można wyświetlić wymiar kostki, rozwinąć węzeł strukturydanych oraz drążyć w dół w celu wybrania danych z punktu widzenia (POV). Doutworzenia listy wartości dla parametru POV trzeba użyć zapytania MDX.

• Wyszukiwanie — Umożliwia określenie szukanego tekstu i wybranie jednej wartościz długiej listy wartości.

Można zdefiniować parametry wymagane dla raportu. Gwiazdka (*) obok etykiety parametrusygnalizuje, że parametr ten został oznaczony w modelu danych jako wymagany. Jeśli raportma być uruchamiany online lub planowany w harmonogramie, trzeba podać wartości jegoparametrów wymaganych.

Po zdefiniowaniu parametrów w modelu danych, można skonfigurować sposób wyświetlaniaparametrów w raporcie.

Parametrów można używać na różne sposoby w zależności od typu zbioru danych. Naprzykład można używać wszystkich funkcji parametrów ze zbiorami danymi uzyskanymi

11-1

Page 169: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

z zapytań SQL. Z innymi typami zbiorów danych można używać wszystkich funkcjiparametrów lub podzbioru funkcji bądź nie można używać żadnej, zgodnie z opisemw poniższej tabeli.

Typ zbioru danych Obsługaparametrów

Wielokrotnywybór

Można wybraćwszystko

Odświeżanie innychparametrów pozmianie

Zapytanie SQL TakObsługujewszystkie typyparametrów

Tak Tak Tak

Zapytanie LDAP TakObsługujetylkoparametr typu"Tekst"

Nie Nie Nie

Zapytanie MDX TakObsługujetypyparametrów"Tekst" i "POV"zwracającewartośćtekstową

Nie Nie Nie

Analiza Dziedziczonez analizy

Tak (przyużyciupulpitówinformacyjnych Oracle BI)

Tak (przyużyciupulpitówinformacyjnych Oracle BI)

Tak (przy użyciupulpitówinformacyjnychOracle BI)

Zbiór danych DV TakObsługujewszystkie typyparametrów

Tak Tak Nie

HTTP (zawartośćXML)

TakObsługujetylko typyparametrów"Tekst"i "Data"

Nie Nie Nie

Obiekt perspektywy Tak, podwarunkiem,że obiektperspektywyobsługujeparametryi został podtym kątemzaprojektowany

Nie Nie Tak (tylkoparametryobiektuperspektywy)

Rozdział 11Parametry — informacje podstawowe

11-2

Page 170: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typ zbioru danych Obsługaparametrów

Wielokrotnywybór

Można wybraćwszystko

Odświeżanie innychparametrów pozmianie

Usługa internetowa TakObsługujetylko typyparametrów"Tekst"i "Data"

Nie Nie Nie

Plik CSV Nie Nie Nie Nie

Plik Microsoft Excel TakObsługujetylko typyparametrów"Tekst"i "Data"

Nie Nie Nie

Plik XML Nie Nie Nie Nie

Serwer zawartości Nie Nie Nie Nie

Dodawanie nowego parametruMożna utworzyć nowy parametr, przypisując mu nazwę i inne właściwości.

Wybrana nazwa parametru nie może przekraczać maksymalnej długości dozwolonej (przezbazę danych) dla identyfikatora. Informacje o ograniczeniach długości identyfikatora możnaznaleźć w dokumentacji bazy danych.

Gdy układy raportów są projektowane za pomocą edytora układu, w podglądzie wynikuraportu są używane domyślne wartości parametrów.

Można skonfigurować położenie wiersza na poziomie raportu. Definicja raportu obsługujedodatkowe opcje wyświetlania parametrów.

Aby dodać nowy parametr, należy:

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Parametry i Utwórznowy parametr.

2. Wprowadzić w polu Nazwa nazwę parametru.

Nazwa musi być zgodna z wszelkimi odwołaniami do tego parametru w zbiorze danych.

3. Wybrać typ danych z listy. Typ danych Data obsługuje tylko typ parametru "Data".

4. Wprowadzić w polu Wartość domyślna wartość domyślną parametru. Jest to zalecanew celu zapobieżenia długiemu wykonywaniu zapytań.

5. Wybrać typ parametru.

6. Aby oznaczyć parametr jako wymagany, wybrać opcję Wymagane.

Bez udostępnienia wartości dla wymaganych parametrów nie można przetestowaćraportu za pomocą opcji "Wyświetl dane", uruchomić raportu online ani zaplanowaćraportu.

7. Dla ustawienia Położenie wiersza skonfigurować wyświetlaną liczbę wierszyparametrów oraz w którym wierszu ma być umieszczony dany parametr.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-3

Page 171: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na przykład, jeśli raport zawiera sześć parametrów, można przypisać każdy z nichdo osobnego wiersza (1-6), z których 1 jest wierszem poziomu najwyższego, lubprzypisać po dwa parametry do wierszy 1, 2, 3. Domyślnie wszystkie parametry sąprzypisywane do wiersza 1.

Tworzenie parametru tekstowegoParametr typu Tekst udostępnia pole tekstowe, umożliwiając użytkownikowiwprowadzenie wpisu tekstowego, który będzie przekazany jako parametr do źródładanych.

Aby utworzyć parametr tekstowy:

1. Wybrać z listy "Typ parametru" opcję "Tekst".

2. Wypełnić pole Wyświetlana etykieta. Na przykład: Department.

3. Wprowadzić wartość Rozmiar pola tekstowego będącą liczbą całkowitą. Pole tookreśla rozmiar (szerokość) pola, lecz nie ogranicza, ile znaków użytkownik możewprowadzić w polu tekstowym.

4. Jeśli trzeba, włączyć następujące Opcje:

• Pole tekstowe zawiera wartości rozdzielone przecinkami — Umożliwiaużytkownikowi wprowadzenie wartości rozdzielonych przecinkiem dla tegoparametru. Parametr w źródle danych musi być zdefiniowany do obsługi wieluwartości.

• Odświeżanie innych parametrów po zmianie — Przeprowadza częścioweodświeżanie strony, uwzględniając inne parametry zależne od tego parametru.

Tworzenie parametru typu "Menu"Parametr typu "Menu" przedstawia użytkownikowi listę wartości.

Najpierw trzeba zdefiniować listę wartości. Parametr typu "Menu" obsługuje tylko danenapisowe (String) i całkowitoliczbowe (Integer).

Aby utworzyć parametr typu "Menu", należy:

1. Wybrać z listy Typ parametru opcję Menu. W dolnym okienku są wyświetlaneodpowiednie pola.

2. W polu Typ danych wybrać opcję Napis lub Liczba całkowita.

3. Wypełnić pole Wyświetlana etykieta. Wyświetlana etykieta jest etykietąwyświetlaną użytkownikom przeglądającym raport. Na przykład: Department.

4. Wybrać listę wartości zdefiniowaną dla tego parametru.

5. Wprowadzić odpowiednią liczbę w polu Liczba wartości do wyświetlenia naliście. Jeśli liczba wartości do wyświetlenia na liście przekracza wartość podanąw tym polu, użytkownik — aby znaleźć niewyświetlane wartości — musi wybraćopcję Szukaj, jak pokazano na poniższym rysunku. Ustawienie domyślne wynosi100.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-4

Page 172: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

6. Jeśli trzeba, włączyć następujące Opcje:

• Wybór wielokrotny — Umożliwia użytkownikowi wybieranie wielu pozycji z listy.Źródło danych dla tego parametru musi obsługiwać wiele wartości. Wyświetlanyparametr "Menu" z wielokrotnym wyborem różni się od parametru z jednymwyborem. Jest to pokazane na dwóch rysunkach poniżej.

• Można wybrać wszystko — Wstawia na liście opcję Wszystkie.Gdy użytkownik wybierze z listy wartości opcję Wszystkie, dla parametru możezostać przekazana wartość Null lub wszystkie wartości z listy. Wybrać opcję Przekazywana wartość NULL lub Przekazywane wszystkie wartości.

Użycie znaku * powoduje przekazywanie wartości Null, dlatego trzeba zapewnić ichobsługę w źródle danych. Metodą obsługi wartości Null może być standardowepolecenie Oracle NVL, na przykład: where customer_id = nvl(:cstid,customer_id), gdzie cstid jest wartością przekazywaną z listy wartości (gdyużytkownik wybierze Wszystkie, zostanie przekazana wartość Null).

• Odświeżanie innych parametrów po zmianie — Przeprowadza częścioweodświeżanie strony, uwzględniając inne parametry zależne od tego parametru.

Na poniższym rysunku pokazano, w jaki sposób parametr "Department" typu "Menu" jestwyświetlany użytkownikowi raportu, gdy wielokrotny wybór nie jest włączony.

Na poniższym rysunku pokazano, w jaki sposób parametr "Department" typu "Menu" jestwyświetlany użytkownikowi raportu, gdy wielokrotny wybór jest włączony.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-5

Page 173: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dostosowywanie wyświetlania parametrów typu "Menu"Sposób wyświetlania parametrów typu "Menu" w raporcie można dostosowaćw definicji raportu.

Parametry typu "Menu" obsługują dodatkową opcję wyświetlania jako statyczną listępól wyboru lub przycisków radiowych.

Definiowanie parametrów datyParametr typu "Data" udostępnia selektor dat, umożliwiając użytkownikowiwprowadzenie daty, która będzie przekazana jako parametr do źródła danych.

1. Wybrać z listy "Typ parametru" opcję "Data". W dolnym okienku są wyświetlaneodpowiednie pola umożliwiające wybór.

2. Wypełnić pole Wyświetlana etykieta. Wyświetlana etykieta jest etykietąwyświetlaną użytkownikom przeglądającym raport. Na przykład: Datazatrudnienia.

3. Wprowadzić wartość Rozmiar pola tekstowego będącą liczbą całkowitą. Pole tookreśla, ile znaków użytkownik może wprowadzić w polu tekstowym dla wpisudaty. Na przykład: 10.

4. Opcjonalnie: Wybrać opcję Ignoruj strefę czasową użytkownika, jeśli wartośćparametru danych ma być wyświetlana w UTC.

5. Wprowadzić Napis formatu daty. Musi to być format daty używany w Javie, naprzykład MM-dd-yyyy.

6. Opcjonalnie: Wypełnić pola Od daty i Do daty. Wprowadzone tu daty wyznaczająprzedział dat prezentowanych użytkownikowi w selektorze dat. Na przykład, jeśliw polu Od daty zostanie wprowadzona data 01-01-1990, to selektor dat niezezwoli użytkownikowi na wybranie daty przed 01-01-1990. Aby uaktywnićwszystkie przyszłe daty, pozostawić pole Do daty puste.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-6

Page 174: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na rysunku pokazano, w jaki sposób parametr "Data zatrudnienia" (Hire Date) jestwyświetlany użytkownikowi raportu.

Tworzenie parametru POVParametr typu POV (punkt widzenia) zapewnia wielowymiarową perspektywę.

Parametr POV można określić bezpośrednio w zapytaniu MDX, a następnie utworzyćparametr POV, albo można najpierw utworzyć parametr POV, a potem zaktualizowaćzapytanie MDX, dołączając parametr PO do klauzuli WHERE. Przed utworzeniem w modeludanych parametru typu POV, należy zdefiniować listę wartości dla parametru POV.

Aby utworzyć parametr POV, należy:

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć przycisk Parametry.

2. Nacisnąć przycisk Utwórz nowy parametr.

3. W polu Nazwa wprowadzić nazwę dla parametru.

4. Wybrać z listy Typ parametru typ POV.

5. Z listy Typ danych wybrać typ Tekst.

6. Podać wartość domyślną dla parametru w polu Wartość domyślna.

7. Dla ustawienia Położenie wiersza skonfigurować wyświetlaną liczbę wierszyparametrów.

8. Aby określić kolejność parametru, użyć opcji Zmień kolejność kolumn.

9. W polu Wyświetlana etykieta wprowadzić etykietę.

10. Z listy Lista wartości wybrać listę wartości dla parametru POV.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-7

Page 175: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dołączanie wartości parametru POV do zapytania MDXMożna przeszukać wymiar w kostce i dołączyć wartość parametru POV do zapytaniaMDX.

Jeśli w zapytaniu MDX modelu danych zostanie zawarty parametr POV, który nieistnieje w modelu danych, to aplikacja Publisher utworzy ten parametr POV w modeludanych podczas zapisywania zapytania.

Aby dołączyć wartość parametru POV do zapytania MDX, należy:

1. W okienku składników edytora modeli danych wybrać Zbiory danych.

2. Kliknąć na zbiorze danych zapytania MDX, który będzie edytowany.

3. Nacisnąć przycisk Edytuj wybrany zbiór danych.

4. W klauzuli WHERE zapytania MDX podać nazwę parametru POV ujętą w ${ }.

Na przykład, aby utworzyć parametr POV o nazwie P_Rok lub jeśli parametr POVP_Rok już istnieje w modelu danych, należy określić następujący warunek: WHERE([Rok].[${P_Rok}]

5. W oknie dialogowym wiązania wartości parametrów kliknąć na ikoniewyszukiwania, znajdującej się obok parametru.

6. W oknie dialogowym "Wybór wymiaru" wybrać dla parametru kostkę, wymiari wartość.

7. Nacisnąć przycisk Wybierz.

8. Nacisnąć przycisk OK.

9. Zapisać model danych.

Tworzenie parametru "Wyszukiwanie"Za pomocą parametru typu "Wyszukiwanie" można udostępnić pole tekstowe dowprowadzania wyszukiwanego tekstu, ikony wyszukiwania oraz odpowiedniej listywartości, z której użytkownicy mogą wybierać.

Korzystając z parametru typu "Wyszukiwanie", można wyszukiwania wartościw długich listach wartości. Przed przystąpieniem do definiowania parametru typu"Wyszukiwanie" trzeba utworzyć dla niego listę wartości.

Aby utworzyć parametr typu "Wyszukiwanie", należy:

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Parametry i Utwórz nowy parametr.

2. Podać nazwę parametru, następnie listy Typ danych wybrać typ Napis, po czymwprowadzić domyślne wartości parametru.

3. Wybrać z listy Typ parametru typ Wyszukiwanie.

4. W polu Wyświetlana etykieta wprowadzić etykietę dla parametru.

5. Z listy Lista wartości wybrać listę wartości dla parametru.

6. Opcjonalnie: Wybrać opcję Odświeżanie innych parametrów po zmianie.

Rozdział 11Dodawanie nowego parametru

11-8

Page 176: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Listy wartości — informacje podstawoweLista wartości definiuje zbiór wartości, z którego użytkownicy raportu mogą wybierać wartościparametrów przekazywane do źródła danych.

Jeśli zostanie zdefiniowany parametr typu "Menu", lista wartości udostępni menu, z któregomożna dokonywać wyboru. Przed zdefiniowaniem parametru "Menu" trzeba zdefiniować listęwartości.

Listę tę należy wypełnić przy użyciu jednej z następujących metod:

• Zapytanie SQL — Pobiera wartości z bazy danych przy użyciu zapytania SQL.

• Stałe dane — Pobiera wartości, które użytkownik ręcznie wprowadza.

• Zapytanie SQL — Pobiera wartości z punktu widzenia (POV) lub z osi WHERE.

Dodawanie list wartościMożna tworzyć listy zapytań SQL lub wartości stałych danych.

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Listawartości i Utwórz nową listę wartości.

2. Podać nazwę listy, po czym w polu Typ wybrać odpowiedni typ.

Tworzenie listy z zapytania SQLMotor danych oczekuje z zapytania, związanego z listą wartości, pary wyświetlana_nazwa-wartość.. W instrukcji wyboru listy wartości pierwsza podana kolumna jest używana jakowyświetlana nazwa, a druga jest używana dla wartości przekazywanej przez motor danychdo parametru w zbiorze danych.

Jeśli zapytanie zwróci tylko jedną kolumnę, to ta sama wartość kolumny będzie używanazarówno jako wyświetlana nazwa listy wartości (pokazywana użytkownikowi), jak i jakowartość przekazywana do parametru.

1. Wybrać Źródło danych z listy.

2. W dolnym okienku wybrać opcję Wyniki w pam. podr. (zalecane), jeśli wyniki zapytaniamają być przechowywane w pamięci podręcznej dla sesji raportu.

Rozdział 11Listy wartości — informacje podstawowe

11-9

Page 177: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Wprowadzić zapytanie SQL lub użyć konstruktora zapytań. Na poniższym rysunkujest pokazywana lista (lista wartości) typu "Zapytanie SQL".

Pokazane poniżej zapytanie SQL wybiera z tabeli DEPARTMENTS tylko kolumnęDEPARTMENT_NAME. W tym przypadku lista wartości zarówno wyświetla wynikizapytania, jak i przekazuje tę samą wartość do parametru w zbiorze danych. Naponiższym rysunku są pokazane wyświetlane pozycje z listy wartości oraz wartościprzekazywane do zbioru danych. Pozycje menu i wartości pokazywane dla P_DEPTsą wartościami DEPARTMENT_NAME.

Rozdział 11Dodawanie list wartości

11-10

Page 178: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Jeśli do parametru w zbiorze danych miałby być przekazany DEPARTMENT_ID, a na liściemiałaby być wyświetlana DEPARTMENT_NAME, należy skonstruować zapytanie SQL jakpokazano poniżej:

Select "DEPARTMENTS"."DEPARTMENT_NAME" as "DEPARTMENT_NAME", "DEPARTMENTS"."DEPARTMENT_ID" as "DEPARTMENT_ID" from "DEMO"."DEPARTMENTS" "DEPARTMENTS

Na poniższym rysunku są pokazane wyświetlane pozycje z listy wartości oraz wartościprzekazywane do zbioru danych. W menu są wyświetlane nazwy z DEPARTMENT_NAME,podczas gdy wartości pokazywane dla P_DEPT są wartościami DEPARTMENT_ID.

Tworzenie listy ze zbioru stałych danychMożna utworzyć listę ze zbioru stałych danych dla każdej wymaganej pary "etykieta-wartość".

Podczas tworzenia pary "etykieta-wartość" użytkownik widzi etykietę na liście. Wartość jestprzekazywana do motoru danych.

1. Aby dodać parę "etykieta-wartość", kliknąć w dolnym okienku na ikonie Utwórz nowąlistę wartości.

2. Powtórzyć ten etap dla każdej wymaganej pary "etykieta-wartość".

Na poniższym rysunku jest pokazywana lista (lista wartości) typu "Stałe dane".

Rozdział 11Dodawanie list wartości

11-11

Page 179: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie listy z zapytania MDXZa pomocą zapytania MDX można, określając wycinek kostki Essbase, utworzyć listęwielowymiarowych wartości.

Aby utworzyć listę z zapytania MDX, należy:

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć przycisk Lista wartości.

2. Nacisnąć przycisk Utwórz nową listę wartości.

3. W polu Nazwa wprowadzić nazwę dla listy.

4. Wybrać zapytanie MDX z listy Typ.

5. Wybrać z listy Źródło danych źródło danych OLAP.

6. W dolnym okienku wybrać opcję Wyniki w pam. podr. (zalecane), jeśli wynikizapytania mają być przechowywane w pamięci podręcznej dla sesji raportu.

7. Wybrać POV/klauzulę WHERE dla zapytania MDX.

a. Kliknąć na ikonie wyszukiwania "POV/WHERE".

b. Wybrać kostkę.

c. Wybrać wymiar.

Pole "POV/WHERE" wyświetla wybraną kostkę i wymiar w formacie kostka.wymiar.

Dodawanie parametrów wzorcaKlienci korzystający z Oracle E-Business Suite, którzy skonfigurowali aplikacjęPublisher do używania zabezpieczeń E-Business Suite, mogą tworzyć raporty,w których jako parametry są używane wzorce kluczowe.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-12

Page 180: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Gdy model danych jest konfigurowany do przekazywania wzorca kluczowego jako parametru,aplikacja Publisher wyświetla odbiorcy raportu okno dialogowe, umożliwiające wybraniesegmentów wzorca kluczowego, które mają zostać przekazane do raportu jako parametry(analogicznie do sposobu prezentowania wzorców kluczowych podczas uruchamianiaraportów za pomocą współbieżnego menedżera z E-Business Suite).

Lista wartości zawierająca wzorce kluczowe jest wyświetlana w przeglądarce raportów, jakpokazano poniżej.

Lista wartości zawierająca wzorce kluczowe jest wyświetlana jako okno dialogowe, w którymmożna wybierać wartości segmentów, jak pokazano poniżej.

Korzystanie ze wzorców — wymagania wstępneW trakcie definiowania listy wartości klienci E-Business Suite mają wyświetlany typ listyo nazwie "Wzorzec".

Aby włączyć listę wartości typu "Wzorzec", należy skonfigurować do użycia zabezpieczeniaE-Business Suite. Wzorzec musi już być zdefiniowany w E-Business Suite.

Dodawanie parametru wzorca i listy wartościMożna dodać parametry wzorca poprzez dodanie listy wartości.

Lista wartości typu "wzorzec" pobiera definicję metadanych wzorca w celu przedstawieniawłaściwych wartości dla każdego segmentu w oknie dialogowym "Wybór listy wartościwzorca". Za pomocą parametru "wzorzec" można przekazywać wartości do wzorcazdefiniowanego w modelu danych.

W trybie wykonawczym odwołanie &nazwa_wzorca jest zastępowane kodem leksykałuutworzonym na podstawie wartości w definicji składnika "wzorzec".

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-13

Page 181: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

1. Dodać listę wartości wzorca.

2. Dodać parametry, a następnie powiązać je z listą wartości wzorca, wybierając listęwartości wzorca jako menu źródłowe dla parametru.

3. Dodać składnik "wzorzec" do modelu danych.

4. Odwołać się do wzorca w zapytaniu SQL, używając składni &nazwa_wzorca

Dodawanie listy wartości wzorcaMożna dodać listę wartości, pobraną z definicji wzorca.

Jeśli jako typ zostaną wybrane wzorce, nie będzie można już edytować opcji Źródłodanych. Wszystkie listy wartości typu "wzorzec" używają Oracle E-Business Suitejako źródła danych.

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Listawartości i Utwórz nową listę wartości.

2. W polu Nazwa wprowadzić nazwę listy, po czym jako Typ wybrać "wzorzec".

3. W okienku "Flex_Acct_List: Typ: Wzorce" wprowadzić:

• Skrócona nazwa aplikacji — Skrócona nazwa aplikacji E-Business Suite, naprzykład: SQLGL.

• Kod ID wzorca — Kod wzorca zdefiniowany dla tego wzorca w formularzurejestracji wzorca kluczowego (na przykład GL#).

• Numer ID wzorca — Nazwa kolumny źródłowej lub parametr zawierającyinformacje o strukturze wzorca, na przykład: 101 lub :STRUCT_NUM. Jeślijest używany parametr, upewnić się, że parametr ten został zdefiniowanyw modelu danych.

Na rysunku jest pokazywany przykładowy typ wzorca: Lista wartości.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-14

Page 182: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Dodawanie parametru "Menu" do listy wartości wzorcaMożna zdefiniować parametr umożliwiający wyświetlanie listy wartości wzorcai przechwytywanie wartości wybranych przez użytkownika.

Definicja parametru typu "Wzorzec" zawiera dodatkowe pole o nazwie Zakres do obsługiwzorców zakresów. Wzorzec zakresu obsługuje nie pojedyncze wartości, lecz dolną i górnąwartość dla każdego głównego segmentu. Można dostosować wartość domyślną wzorcaoraz położenie wiersza w definicji raportu. Położenie wiersza decyduje, czy ten parametrpojawia się w przeglądarce raportów.

Dla parametrów wzorców są wyłączone następujące opcje: Liczba wartości dowyświetlenia na liście, Wybór wielokrotny, Można wybrać wszystko i Odświeżanieinnych parametrów po zmianie.

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Parametry i Utwórznowy parametr.

2. Wybrać z listy Typ parametru opcję Menu.

3. Jako Typ danych wybrać Napis lub Liczba całkowita.

4. Wprowadzić w polu Wartość domyślna wartość domyślną parametru "flexfield".

5. Wprowadzić Położenie wiersza.

6. Wypełnić pole Wyświetlana etykieta. Wyświetlana etykieta jest etykietą wyświetlanąużytkownikom przeglądającym raport. Na przykład: Uwzględnij od.

7. Wybrać listę wartości zdefiniowaną dla tego parametru.

Gdy zostaje wybrana lista wartości typu "Wzorzec", pojawia się dodatkowe pole Zakres.

Na rysunku jest pokazane definiowanie parametru dla listy wartości wzorca.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-15

Page 183: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Używanie parametru "wzorzec" do przekazywania wartości do wzorcazdefiniowanego w modelu danych

Po dodaniu parametru "Menu" do listy wartości wzorca można przekazać parametrywzorca do składnika "wzorzec" w modelu danych.

Aby zdefiniować wzorzec w modelu danych, należy:

1. W okienku składników modelu danych nacisnąć kolejno przyciski Wzorce i Utwórz nowy wzorzec.

2. Wprowadzić:

• Nazwa — Podać nazwę dla składnika "wzorzec".

• Typ — Wybrać typ wzorca z listy. Wybrany typ decyduje o wymaganychdodatkowych polach.

• Skrócona nazwa aplikacji — Wprowadzić skróconą nazwę aplikacji Oracle,do której ten wzorzec należy (na przykład GL).

• Kod ID wzorca — Wprowadzić kod wzorca zdefiniowany dla tego wzorcaw formularzu rejestracji wzorca kluczowego (na przykład GL#).

• Numer ID wzorca — Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametrzawierający informacje o strukturze wzorca. Na przykład: 101. Używając tegoparametru, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :PARAM_STRUCT_NUM.

3. W dolnym obszarze strony określić szczegóły wybranego typu wzorca. Dla pola,które służy do przyjmowania wartości parametru, podać nazwę parametrupoprzedzoną dwukropkiem, na przykład :P_Acct_List.

Na poniższym rysunku składnik "wzorzec" jest zdefiniowany jako wzorzectypu "Gdzie". Parametr :P_Acct_List jest wprowadzany w polu "Argument1".W trybie wykonawczym wartości wybrane przez użytkownika dla parametruP_Acct_List zostaną użyte do utworzenia klauzuli WHERE.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-16

Page 184: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Odwołanie do wzorca w zapytaniu SQLMożna również tworzyć zapytania SQL kierowane do bazy danych E-Business Suite.

Należy użyć składnik leksykału w zapytaniu SQL. Na poniższym rysunku &Acct_Flex jestleksykałem wzorca wywołanym w warunku WHERE zapytania SQL.

Przekazywanie przedziału wartościAby zdefiniować parametry dla list wartości wzorców, gdy ma być przekazywany przedziałwartości, można utworzyć dwa parametry typu "Menu" odwołujące się do tej samej listywartości wzorca.

W trybie wykonawczym użytkownik wybiera górną wartość z listy wartości i dolną wartośćz tej samej listy wartości. Te dwie wartości są następnie przekazywane jako argumenty doskładnika "wzorzec" modelu danych.

1. Utworzyć listę wartości (LOV) wzorca.

2. Utworzyć parametr górnej granicy przedziału. Aby ten parametr wyznaczyć jako wartośćgórna, wybrać dla pola Zakres wartość Wysoki.

3. Utworzyć parametr dolnej granicy przedziału. Aby ten parametr wyznaczyć jako wartośćdolna, wybrać dla pola Zakres wartość Niski. Oba parametry odwołują się do listywartości wzorca, utworzonej w punkcie 1. Na poniższym rysunku pokazano tworzenieparametrów definiujących przedział.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-17

Page 185: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4. Utworzyć wzorzec w modelu danych.

W dolnym obszarze strony określić szczegóły wybranego typu wzorca.Wprowadzając parametr, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :P_Acct_List.

Na poniższym rysunku składnik "wzorzec" jest zdefiniowany jako wzorzectypu "Gdzie". Parametry :P_FLEX_LOW i :P_FLEX_HIGH są wprowadzanew polach "Argument1" i "Argument2". W trybie wykonawczym wartości wybraneprzez użytkownika dla parametrów P_FLEX_LOW i P_FLEX_HIGH zostaną użytedo utworzenia klauzuli WHERE.

Gdy powiązany z tym modelem raport zostanie wyświetlony w przeglądarce raportów,użytkownik raportu zobaczy dwa parametry wzorca, jak pokazano poniżej.

Jeśli użytkownik raportu kliknie na wskaźniku (...) wzorca wartości dolnej lub górnej,zostanie wyświetlone okno dialogowe, umożliwiające wprowadzenie wartości wysokieji niskiej, jak pokazano poniżej.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-18

Page 186: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wyświetlana w przeglądarce raportów postać parametrów przedziałów typu "wzorzec"w dużej mierze przypomina formę wzorców przedziałów w E-Business Suite.

Rozdział 11Dodawanie parametrów wzorca

11-19

Page 187: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

12Dodawanie wyzwalaczy zdarzeń

Opisano tu sposoby definiowania wyzwalaczy w modelu danych. Modele danych obsługująwyzwalacze zdarzeń "Przed danymi" i "Po danych" oraz wyzwalacze "Harmonogram".

Tematy:

• Wyzwalacze — informacje podstawowe

• Dodawanie wyzwalaczy "Przed danymi" i "Po danych"

• Tworzenie wyzwalaczy "Harmonogram"

Wyzwalacze — informacje podstawoweWyzwalacz zdarzeń sprawdza wystąpienie danego zdarzenia, i — jeśli miało to miejsce —wyzwalacz uruchamia powiązany z nim kod PL/SQL.

Aplikacja Publisher obsługuje trzy typy wyzwalaczy:

• Przed danymi — jest uaktywniany tuż przed uruchomieniem zbioru danych.

• Po danych — jest uaktywniany po tym, jak motor danych wykona wszystkie zbiorydanych i wygeneruje kod XML.

• Wyzwalacz "Harmonogram" — jest uaktywniany, gdy zostaje wyzwolone zaplanowanezdarzenie, zanim jednak zostanie ono uruchomione.

Wyzwalacze "Przed danymi" i "Po danych" wywołują funkcję PL/SQL przechowywanąw pakiecie PL/SQL w bazie danych Oracle. Zwracanym typem danych funkcji PL/SQL musibyć typ logiczny, przy czym funkcja musi zwracać jawnie wartość TRUE lub FALSE.

Wyzwalacz "Harmonogram" jest powiązany z zaplanowanym zleceniem. Stanowi zapytanieSQL uruchamiane w chwili, w której zlecenie raportowania zostało zaplanowane douruchomienia. Jeśli zapytanie SQL zwróci jakiekolwiek wyniki, zostanie uruchomionezaplanowane zlecenie raportowania. Jeśli z zapytania SQL wyzwalacza nie zostanązwrócone żadne dane, wystąpienie zlecenia jest pomijane.

Wyzwalacze zdarzeń nie są używane do dostarczania danych używanych przez definicjęrozdzielania. Zob. Dodawanie definicji rozdzielania.

Dodawanie wyzwalaczy "Przed danymi" i "Po danych"Można dodawać wyzwalacze danych, uaktywniane przed danymi i po danych.

Definiując pakiet domyślny, trzeba zdefiniować wszystkie jego parametry jako globalnązmienną PL/SQL. Można wówczas będzie przekazywać parametry do wyzwalacza funkcjiPL/SQL lub wszystkie parametry będą dostępne jako globalna zmienna PL/SQL (zob. Właściwości modelu danych).

1. W okienku Właściwości modelu danych wprowadzić Domyślny pakiet OracleDB zawierający funkcję uruchamianą, gdy wyzwalacz zostanie uaktywniony.

12-1

Page 188: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. W okienku zadań wybrać opcję Wyzwalacze zdarzeń.

3. W okienku Wyzwalacze zdarzeń nacisnąć przycisk Utwórz nowy wyzwalaczzdarzeń.

4. Wprowadzić następujące informacje dotyczące wyzwalacza:

• Nazwa — nadać wyzwalaczowi zrozumiałą nazwę.

• Typ — wybrać "Przed danymi" lub "Po danych".

• Język — wybrać PL/SQL.

Na poniższym rysunku jest pokazany wyzwalacz zdarzeń.

5. Wybrać w polu Dostępne funkcje odpowiednią funkcję, po czym — klikając nastrzałce — przenieść ją do pola Wyzwalacz zdarzeń.

Nazwa funkcji PL/SQL ma postać <nazwa pakietu>.<nazwa funkcji>.

Kolejność wykonywaniaJeśli zostaną zdefiniowane wyzwalacze tego samego typu, to są one uaktywnianew kolejności występowania w tabeli (od góry do dołu).

Aby zmienić kolejność wykonywania, należy:

• Użyć strzałek Zmień kolejność pozwalających ustawić wyzwalaczew odpowiedniej kolejności.

Rozdział 12Dodawanie wyzwalaczy "Przed danymi" i "Po danych"

12-2

Page 189: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Tworzenie wyzwalaczy "Harmonogram"Wyzwalacz "Harmonogram" jest uaktywniany w chwili, w której zlecenie raportowania zostałozaplanowane do uruchomienia. Wyzwalacze "Harmonogram" są wyzwalaczami typu"Zapytanie SQL".

W chwili, w której zlecenie raportowania zostało zaplanowane do uruchomienia, wyzwalacz"Harmonogram" uruchamia zdefiniowaną dla niego instrukcję SQL. Jeśli zostaną zwróconejakieś dane, następuje przesłanie zlecenia raportowania. Jeśli z zapytania SQL wyzwalaczanie zostaną zwrócone żadne dane, zlecenie raportowania jest pomijane.

Wyzwalacz "Harmonogram", wiązany ze zleceniem raportowania, może rezydowaćw dowolnym modelu danych zawartym w Katalogu. Wyzwalacza "Harmonogram" nie trzebatworzyć w modelu danych dla raportu, dla którego ten wyzwalacz ma zostać uruchomiony.Wyzwalaczy "Harmonogram" można używać w wielu zleceniach raportowania.

1. W okienku zadań w edytorze modelu danych wybrać opcję Wyzwalacze zdarzeń.

2. W okienku Wyzwalacze zdarzeń kliknąć na ikonie Utwórz nowy .

3. Wprowadzić następujące informacje dotyczące wyzwalacza:

• Nazwa — podać nazwę dla wyzwalacza.

• Typ — wybrać Harmonogram.

• Język — zaakceptować wartość domyślną, tj. "Zapytanie SQL".

4. W dolnym okienku określić:

• Opcje — zaznaczyć to pole wyboru, aby wyniki wyzwalacza "Harmonogram" byłyprzechowywane w pamięci podręcznej.

• Źródło danych — wybrać źródło danych dla zapytania wyzwalacza.

• Zapytanie SQL — wprowadzić w obszarze tekstowym zapytanie SQL albo nacisnąćprzycisk Konstruktor zapytań i skonstruować zapytanie SQL (zob. Korzystaniez konstruktora zapytań SQL).

W zapytaniu wyzwalacza można zawrzeć parametry. Parametry należy zdefiniowaćw tym samym modelu danych co wyzwalacz. Wartości parametrów wprowadza siępodczas planowania zlecenia raportowania.

Zapytania wyzwalacza "Harmonogram" nie obsługują parametrów z więcej niżjednym wyborem. Jeśli zapytanie oczekuje zestawu wartości, należy zapytaniezmodyfikować.

Jeśli zapytanie SQL zwróci jakiekolwiek wyniki, zostanie uruchomione zaplanowanezlecenie raportowania. Na poniższym rysunku pokazano wyzwalacz "Harmonogram"służący do testowania poziomu zapasów na podstawie wartości parametru, którą możnapodać w trybie wykonawczym.

Rozdział 12Tworzenie wyzwalaczy "Harmonogram"

12-3

Page 190: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Rozdział 12Tworzenie wyzwalaczy "Harmonogram"

12-4

Page 191: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

13Dodawanie wzorców

Opisano tu obsługę wzorców w modelach danych.

Tematy:

• Wzorce — informacje podstawowe

• Dodawanie wzorców kluczowych

Wzorce — informacje podstawoweWzorzec jest to pole danych, które (pole) można dostosować — bez programowania — dookreślonych potrzeb biznesowych.

W aplikacjach Oracle są używane dwa typy wzorców:

• wzorce kluczowe

Wzorzec kluczowy jest to pole, które można dostosowywać do wprowadzania wartościwielosegmentowych, takich jak numery katalogowe czy numery kont.

• wzorce opisowe

Wzorzec opisowy jest to pole, które można dostosowywać w celu wprowadzaniadodatkowych informacji, dla których produkt aplikacji Oracle nie zapewnił pola.

Jeśli raporty są tworzone przy użyciu danych z aplikacji Oracle, można do pobrania danychwzorca użyć składnika "wzorzec" z modelu danych.

Przed zawarciem wzorców w raportach należy zrozumieć ich działanie w aplikacjach.

Używanie wzorców w modelu danychW modelu danych można używać wzorców opartych na instrukcjach SQL SELECT.

Aby użyć wzorców w modelu danych opartym na kodzie SQL, należy:

• Dodać składnik wzorzec do modelu danych, zgodnie z opisem w tym rozdziale.

13-1

Page 192: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Zdefiniować instrukcję SQL SELECT kierowaną do tabel danych dla aplikacji.

• W obrębie instrukcji SELECT zdefiniować każdy wzorzec jako leksykał. Użyćskładni "&LEXICAL_TAG" do osadzenia — w instrukcji SELECT — leksykałówpowiązanych ze wzorcem.

Dodawanie wzorców kluczowychOdwołań do wzorców kluczowych można używać do zastępowania klauzulpojawiających się po SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY lub HAVING.

Odwołania do wzorca należy używać, jeśli w trybie wykonawczym parametr mazastępować więcej niż jedną wartość. Edytor modelu danych obsługuje następującetypy wzorców:

• Gdzie — Ten typ leksykału jest używany w sekcji WHERE instrukcji. Służy dozmodyfikowania klauzuli WHERE, tak aby instrukcja SELECT mogła filtrować napodstawie danych segmentu wzorca kluczowego.

• Uporządkuj wg — Ten typ leksykału jest używany w sekcji ORDER BY instrukcji.Służy do uzyskania listy wyrażeń kolumn, dzięki czemu uzyskane wyniki możnasortować wg wartości segmentu wzorca kluczowego.

• Wybór — Ten typ leksykału jest używany w sekcji SELECT instrukcji. Służy dopobierania i przetwarzania danych związanych z kombinacją kodu wzorcakluczowego na podstawie definicji leksykału.

• Filtr — Ten typ leksykału jest używany w sekcji WHERE instrukcji. Służy dozmodyfikowania klauzuli WHERE, tak aby instrukcja SELECT mogła filtrować napodstawie ID filtra przekazanego z Oracle Enterprise Scheduling Service.

• Metadane segmentu — Służy do pobierania metadanych związanych z wzorcem.Aby pobrać metadane, nie trzeba pisać kodu PL/SQL. Zamiast tego możnazdefiniować ogólną instrukcję SELECT, po czym uzyskać metadane, używająctego leksykału. Powinien on zwrócić wartość napisową typu "stała".

Po skonfigurowaniu składników "wzorzec kluczowy" swojego modelu danych, należyw zapytaniu SQL utworzyć odwołanie leksykału do wzorca kluczowego, używającnastępującej składni:

&LEXICAL_TAG ALIAS_NAME

na przykład:

&FLEX_GL_BALANCING alias_gl_balancing

Po wprowadzeniu zapytania SQL, gdy zostanie naciśnięty przycisk OK,

• wprowadzić:

– Nazwa leksykału — Podać nazwę dla składnika "wzorzec kluczowy".

– Typ wzorca — Wybrać Wzorzec kluczowy.

– Typ leksykału — Wybrać typ z listy. Dokonany to wybór decydujeo wymaganych dodatkowych polach. Zob. Wprowadzanie szczegółów wzorca.

– Skrócona nazwa aplikacji — Wprowadzić skróconą nazwę aplikacji Oracle,do której ten wzorzec należy; na przykład GL.

Rozdział 13Dodawanie wzorców kluczowych

13-2

Page 193: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

– Kod wzorca — Wprowadzić kod wzorca zdefiniowany dla tego wzorca. W Oracle E-Business Suite kod ten (na przykład GL#) jest definiowany w formularzu rejestracjiwzorca kluczowego.

– Numer ID wzorca — Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametrzawierający informacje o strukturze wzorca. Na przykład: 101. Używając tegoparametru, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Wprowadzanie szczegółów wzorcaW obszarze szczegółów są wyświetlane odpowiednie pola, zależne od wybranego typuleksykału.

Pola dla typu "Wzorzec kluczowy": Metadane segmentów

W tej tabeli są opisane pola szczegółów dla segmentowanych metadanych.

Pole Opis

Numer instancji struktury Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametr zawierającyinformacje o strukturze wzorca. Na przykład: 101. Używając tegoparametru, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Segmenty (Opcjonalne) Określa segmenty, dla których te dane są żądane.Wartością domyślną jest "ALL". Składnia jest przedstawionaw podręczniku Oracle E-Business Suite Developer's Guide.

Pokaż segmenty nadrzędne To pole wyboru należy wybrać, aby segmenty nadrzędnesegmentów zależnych były automatycznie wyświetlane, nawetjeśli nie jest to pokazywane w atrybucie "Segmenty".

Typ metadanych Należy typ zwracanych metadanych:Filtr monit. segmentów - powyżej — Filtr monitujący segmentu/segmentów - powyżejFiltr monit. segmentów - z lewej — Filtr monitujący segmentu/segmentów - z lewej

Pola dla typu "Wzorzec kluczowy": Wybór

W poniższej tabeli są opisane pola szczegółów dla wzorca typu "Wybór".

Rozdział 13Dodawanie wzorców kluczowych

13-3

Page 194: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Pole Opis

Włącz instancje strukturwielokrotnych

Sygnalizuje, czy ten leksykał obsługuje więcej niż jednąstrukturę. Zaznaczenie tego pola wyboru sygnalizuje, żepotencjalnie do raportowania danych są używane wszystkiestruktury. Motor danych pobiera numer struktury, używającskładni <alias_tabeli_kombinacji_kodów>.<nazwa_kolumny_definiującej_zbiór>.

Alias tabeli kombinacjikodów

Określić alias tabeli poprzedzający nazwy kolumn. Należyużyć TABLEALIAS, jeśli SELECT łączy się z innymi tabelamiwzorców lub używa samozłączenia.

Numer instancjistruktury

Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametrzawierający informacje o strukturze wzorca. Na przykład:101. Używając tego parametru, należy poprzedzić jego nazwędwukropkiem, na przykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Segmenty (Opcjonalne) Określa segmenty, dla których te dane sążądane. Wartością domyślną jest "ALL". Składnia jestprzedstawiona w podręczniku Oracle E-Business SuiteDeveloper's Guide.

Pokaż segmentynadrzędne

To pole wyboru należy wybrać, aby segmenty nadrzędnesegmentów zależnych były automatycznie wyświetlane,nawet jeśli nie jest to pokazywane w atrybucie "Segmenty".

Typ wyniku Można wybrać jedną z następujących opcji:• Wartość — Wartość segmentu w postaci wyświetlanej

użytkownikom.• Wartość dopełniania — Wartość dopełniania segmentu

w postaci wyświetlanej użytkownikom. Wartości typuliczbowego są dopełniane z lewej. Wartości typunapisowego są dopełniane z prawej.

• Opis — Opis wartości segmentu nieprzekraczającyrozmiaru zdefiniowanego w definicji segmentu.

• Pełny opis — Opis wartości segmentu (pełny rozmiar).• Zabezpieczenia — Zwraca Y, jeśli bieżąca kombinacja

jest chroniona przed bieżącym użytkownikiem;w przeciwnym razie zwraca N.

Pola dla typu "Wzorzec kluczowy": Gdzie

W poniższej tabeli są opisane pola szczegółów dla wzorca kluczowego typu "Gdzie".

Pole Opis

Alias tabeli kombinacjikodów

Określić alias tabeli poprzedzający nazwy kolumn. Należyużyć TABLEALIAS, jeśli SELECT łączy się z innymi tabelamiwzorców lub używa samozłączenia.

Numer instancjistruktury

Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametrzawierający informacje o strukturze wzorca. Na przykład:101. Używając tego parametru, należy poprzedzić jego nazwędwukropkiem, na przykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Segmenty (Opcjonalne) Określa segmenty, dla których te dane sążądane. Wartością domyślną jest "ALL". Składnia jestprzedstawiona w podręczniku Oracle E-Business SuiteDeveloper's Guide.

Operator Wybrać odpowiedni operator.

Rozdział 13Dodawanie wzorców kluczowych

13-4

Page 195: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Pole Opis

Argument1 Wprowadzić wartość do użycia po prawej stronie operatorawarunkowego.

Argument2 (Opcjonalne) Wysoka wartość dla operatora BETWEEN.

Pola dla typu "Wzorzec kluczowy": Uporządkuj wg

W poniższej tabeli są opisane pola szczegółów dla wzorca typu "Uporządkuj wg".

Pole Opis

Włącz instancje strukturwielokrotnych

Sygnalizuje, czy ten leksykał obsługuje więcej niż jedną strukturę.Zaznaczenie tego pola wyboru sygnalizuje, że potencjalnie doraportowania danych są używane wszystkie struktury. Motordanych pobiera numer struktury, używając składni <alias_tabeli_kombinacji_kodów>.<nazwa_kolumny_definiującej_zbiór>.

Numer instancji struktury Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametr zawierającyinformacje o strukturze wzorca. Na przykład: 101. Używając tegoparametru, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Alias tabeli kombinacjikodów

Określić alias tabeli poprzedzający nazwy kolumn. Należy użyćTABLEALIAS, jeśli SELECT łączy się z innymi tabelami wzorcówlub używa samozłączenia.

Segmenty (Opcjonalne) Określa segmenty, dla których te dane są żądane.Wartością domyślną jest "ALL". Składnia jest przedstawionaw podręczniku Oracle E-Business Suite Developer's Guide.

Pokaż segmenty nadrzędne To pole wyboru należy wybrać, aby segmenty nadrzędnesegmentów zależnych były automatycznie wyświetlane, nawetjeśli nie jest to pokazywane w atrybucie "Segmenty".

Pola dla typu "Wzorzec kluczowy": Filtr

W poniższej tabeli są opisane pola szczegółów dla wzorca typu "Filtr".

Pole Opis

Alias tabeli kombinacjikodów

Określić alias tabeli poprzedzający nazwy kolumn. Należy użyćTABLEALIAS, jeśli SELECT łączy się z innymi tabelami wzorcówlub używa samozłączenia.

Numer instancji struktury Wprowadzić nazwę kolumny źródłowej lub parametr zawierającyinformacje o strukturze wzorca. Na przykład: 101. Używając tegoparametru, należy poprzedzić jego nazwę dwukropkiem, naprzykład :PARAM_STRUCT_NUM.

Rozdział 13Dodawanie wzorców kluczowych

13-5

Page 196: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

14Dodawanie definicji rozdzielania

Przedstawiono tu sposób obsługi raportów rozdzielanych oraz metody definiowania —w modelu danych — definicji rozdzielania, umożliwiających rozdzielanie i dostarczanieraportu do wielu odbiorców.

Tematy:

• Rozdzielanie — informacje podstawowe

• Co to jest definicja rozdzielania?

• Dodawanie definicji rozdzielania — wymagania wstępne

• Używanie zapytania SQL do dodania — do modelu danych — definicji rozdzielania

• Używanie zwizualizowanego zbioru danych do dodania — do modelu danych — definicjirozdzielania

• Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania

• Przekazywanie parametru do zapytania rozdzielania

• Definiowanie elementów "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" dla zbioru danych CLOB/XML

• Konfigurowania raportu do używania definicji rozdzielania

• Przykładowe zapytanie rozdzielające

• Tworzenie tabeli do użycia jako źródło danych dostarczania

Rozdzielanie — informacje podstawoweRozdzielanie jest procesem obejmującym dzielenie danych na bloki, generowaniedokumentów dla poszczególnych bloków i dostarczanie dokumentów do jednego lub większejliczby miejsc docelowych.

Dane dla raportu są generowane przez jednorazowe wykonanie zapytania, a następniepodzielenie ich na podstawie wartości klucza. Dla każdego bloku danych jest generowany (idostarczany) osobny dokument.

Korzystając z funkcji rozdzielania, dostępnej w aplikacji Publisher, można podzielić jedenraport na podstawie elementu z modelu danych, a następnie dostarczyć uzyskany raport napodstawie drugiego elementu z modelu danych. Dla każdego segmentu podzielonego raportumożna — bazując na elemencie dostarczania — zastosować inny szablon, format wyjściowy,metodę dostarczania i ustawienia narodowe. Jako przykładowe implementacje możnawymienić:

• Generowanie faktur i ich dostarczanie na podstawie układów specyficznych dla klientai preferowanej metody dostarczania.

• Raportowanie finansowe polegające na wygenerowaniu nadrzędnego raportuobejmującego wszystkie miejsca powstawania kosztów, a następnie podzielenie goi wysłanie raportów dotyczących poszczególnych miejsc powstawania kosztów doodpowiednich kierowników.

14-1

Page 197: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Generowanie informacji o wypłacie dla wszystkich pracowników przy użyciu jednejekstrakcji, a następnie dostarczenie tych informacji e-mailowo.

Co to jest definicja rozdzielania?Definicja rozdzielania jest składnikiem modelu danych. Po zdefiniowaniu zbiorówdanych dla modelu danych można skonfigurować jedną lub większą liczbę definicjirozdzielania.

Podczas konfigurowania definicji rozdzielania są definiowane następujące elementy:

• Dziel wg decyduje, w jaki sposób dane są dzielone. Na przykład, aby podzielićpartię faktur na poszczególne faktury, można użyć elementu o nazwieCUSTOMER_ID. Zbiór danych musi być sortowany lub grupowany według tegoelementu.

• Element Dostarczaj wg decyduje, jak są stosowane opcje formatowaniai dostarczania. W przykładzie z fakturami jest możliwe, że każda faktura zawierakryteria dostarczania określone przez klienta; z tego powodu elementem"Dostarczaj wg" również będzie element o nazwie CUSTOMER_ID.

• Zapytanie dostarczania jest zapytaniem SQL, które jest definiowane doskonstruowania pliku danych XML dostarczania. Zapytanie musi zwracaćszczegóły formatowania i dostarczania.

Dodawanie definicji rozdzielania — wymagania wstępnePrzedstawiono tu wymagania wstępne, które muszą zostać spełnione, aby można byłododać do modelu danych definicję rozdzielania.

Przed przystąpieniem do tworzenia definicji rozdzielania i włączania rozdzielaniaw raporcie należy się upewnić, że:

• Dla tego modelu został zdefiniowany zbiór danych z zapytania SQL lub zbiórdanych z narzędzia Data Modeler.

• Zbiór danych jest sortowany lub grupowany według elementu, na któregopodstawie mają w definicji rozdzielania być dzielone dane.

• Informacje o dostarczaniu i formatowaniu są dostępne dla aplikacji Publisher.Informacje te można przekazać do aplikacji Publisher w trybie wykonawczy,w jeden z następujących sposobów:

– W przypadku dynamicznej definicji dostarczania informacje są składowanew tabeli (tabeli bazy danych) dostępnej dla aplikacji Publisher.

– W przypadku statycznej definicji dostarczania informacje są trwale kodowanew kodzie SQL dostarczania.

• Została utworzona definicja raportu dla tego modelu danych, zawierająca układy,które mają być stosowane do danych raportu.

Rozdział 14Co to jest definicja rozdzielania?

14-2

Page 198: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Używanie zapytania SQL do dodania — do modelu danych —definicji rozdzielania

Nową definicję rozdzielania można utworzyć w tabeli "Definicja rozdzielania", określającnazwę, typ, źródło danych i inne właściwości.

Aby, używając zapytania SQL, dodać do modelu danych definicję rozdzielania i włączyćrozdzielanie w raporcie, należy:

1. W okienku składników edytora modeli danych nacisnąć przycisk Rozdzielanie, abyutworzyć zapytani rozdzielające.

2. W tabeli "Definicja rozdzielania" nacisnąć przycisk Utwórz nowe rozdzielanie.

3. Wprowadzić następujące informacje w definicji rozdzielania:

Nazwa — podać nazwę dla zapytania. Na przykład Burst to File.

Typ — wybrać Zapytanie SQL.

Źródło danych — wybrać źródło danych zawierające informacje o dostarczaniu.

4. W dolnym obszarze wprowadzić następujące informacje w tej definicji rozdzielania:

Dziel wg — wybrać ze zbioru danych element, według którego mają być dzielone dane.

Dostarczaj wg — wybrać ze zbioru danych element, według którego mają byćformatowane i dostarczane dane.

Włącz wyjście konsolidowane — wybrać tę opcję, aby był generowany jedenskonsolidowany raport.

Grupuj dane wg wartości klucza rozdziału — wybrać tę opcję, aby dane byłygrupowane na podstawie wartości klucza rozdziału.

Zapytanie SQL — wprowadzić zapytanie lub, aby skonstruować zapytanie, wybrać opcję Konstruktor zapytań.

Załącznik — do rozdzielanych wyników w formacie PDF można dołączać zewnętrznepliki PDF.

5. W oknie dialogowym "Właściwości raportu" wybrać opcję Włącz rozdzielanie, abywłączyć rozdzielanie raportu.

Jeśli elementy Dziel wg i Dostarczaj wg rezydują w dokumencie XML przechowywanymw bazie danych jako obiekt CLOB, trzeba w polach Dziel wg i Dostarczaj wg podać pełnąXPATH.

Dołączanie dokumentów PDF do raportów z użyciem motoru rozdzielaniaMoże wystąpić konieczność dołączania dokumentów PDF, towarzyszących fakturom dlaklientów. Dokumenty te można podczas rozdzielania dołączać do faktury.

Po zdefiniowaniu zapytania rozdzielającego, można wprowadzić na karcie Załącznik zapytanie załączające. Oczekuje ono, że źródłem repozytoryjnym jest zawartość WebCenter, któramoże zostać zdefiniowana przez administratora jako źródło danych.

1. Kliknąć na karcie Załącznik.

2. Wybrać nazwę serwera zawartości z listy wartości Repozytorium załączników.

Rozdział 14Używanie zapytania SQL do dodania — do modelu danych — definicji rozdzielania

14-3

Page 199: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

3. Zdefiniować zapytanie SQL odnoszące się do załącznika na serwerze zawartości.

4. Po wprowadzeniu zmian do modelu danych nacisnąć przycisk Zapisz.

5. Nacisnąć przycisk Wyświetl dane.

6. Aby wyświetlić dane, nacisnąć przycisk Wyświetl.

7. Zapisać dane, naciskając przycisk Zapisz jako dane przykładowe.

8. Aby utworzyć raport oparty na utworzonym modelu danych, nacisnąć przycisk Utwórz raport.

Załączniki w formacie PDF są dostarczane do odbiorców wraz z głównym raportem,tworząc jeden plik PDF. Dokument stanowiący załącznik nie jest osobno osadzany, aledołączany do raportu.Jeśli cały raport PDF wraz z załącznikami ma zostać zapisany jako jedenskonsolidowany plik, należy wybrać opcję Włącz wyjście konsolidowane podzapytaniem rozdzielającym. Skonsolidowane wyjście zawiera sekwencyjne scalenieraportu i załączników z poszczególnych rozdzieleń. Skonsolidowane wyjście mogązobaczyć (na stronie "Szczegóły historii zlecenia") użytkownik (z rolą "konsument"),który zaplanował zlecenie rozdzielania raportu, oraz administrator.

Używanie zwizualizowanego zbioru danych do dodania —do modelu danych — definicji rozdzielania

Zwizualizowanego zbioru danych z narzędzia Data Modeler można użyć do dodania— do modelu danych — definicji rozdzielania, po czym można włączyć rozdzielaniew raporcie.

Zamierzając dodać do definicji rozdzielania zbiory danych utworzone w narzędziuData Modeler, trzeba utworzyć poprawne zapytanie w narzędziu Data Modeler,ponieważ po dodaniu zbioru danych — w narzędziu Publisher — do definicjirozdzielania nie będzie można zmienić klucza ani kanałów dostarczania. W narzędziuData Modeler można tworzyć modele danych od zera lub użyć danych biznesowychwcześniej wymodelowanych za pomocą aplikacji Oracle BI Enterprise Edition.

Aby użyć zbioru danych z narzędzia Data Modeler do zdefiniowania rozdzielaniaw modelu danych i włączyć rozdzielanie w raporcie, należy:

1. W okienku składników edytora modeli danych nacisnąć przycisk Rozdzielanie,aby utworzyć zapytanie rozdzielające.

2. W tabeli "Definicja rozdzielania" nacisnąć przycisk Utwórz nowe rozdzielanie.

3. Wprowadzić następujące informacje w definicji rozdzielania:

Nazwa — podać nazwę dla zapytania. Na przykład Burst to Email.

Typ — wybrać Zbiory danych DV, aby użyć zbioru danych zdefiniowanegow narzędziu Data Modeler.

4. W dolnym obszarze wprowadzić następujące informacje w tej definicjirozdzielania:

Dziel wg — wybrać ze zbioru danych element, według którego mają być dzielonedane.

Dostarczaj wg — wybrać ze zbioru danych element, według którego mają byćformatowane i dostarczane dane.

Rozdział 14Używanie zwizualizowanego zbioru danych do dodania — do modelu danych — definicji rozdzielania

14-4

Page 200: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Włącz wyjście konsolidowane — wybrać tę opcję, aby był generowany jedenskonsolidowany raport.

Grupuj dane wg wartości klucza rozdziału — wybrać tę opcję, aby dane byłygrupowane na podstawie wartości klucza rozdziału.

Nazwa zbioru danych — wybrać zbiór danych zdefiniowany w narzędziu Data Modeler.

5. W oknie dialogowym "Właściwości raportu" wybrać opcję Włącz rozdzielanie, abywłączyć rozdzielanie raportu.

Jeśli elementy Dziel wg i Dostarczaj wg rezydują w dokumencie XML przechowywanymw bazie danych jako obiekt CLOB, trzeba w polach Dziel wg i Dostarczaj wg podać pełnąXPATH.

Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczaniaZapytanie rozdzielające jest to zapytanie SQL definiowane przez użytkownika, mające nacelu dostarczenie informacji wymaganych do sformatowania i dostarczenia raportu.

Publisher używa wyników z zapytania rozdzielającego do utworzenia kodu XMLdostarczania.

Motor rozdzielający aplikacji Publisher używa kodu XML dostarczania jako tabeliodwzorowań dla poszczególnych elementów "Dostarczaj wg". Wymagana przez aplikacjęPublisher struktura kodu XML dostarczania ma następującą postać:

<ROWSET> <ROW> <KEY></KEY> <TEMPLATE></TEMPLATE> <LOCALE></LOCALE> <OUTPUT_FORMAT></OUTPUT_FORMAT> <DEL_CHANNEL></DEL_CHANNEL> <TIMEZONE></TIMEZONE> <CALENDAR></CALENDAR> <OUTPUT_NAME></OUTPUT_NAME> <SAVE_OUTPUT></SAVE_OUTPUT> <PARAMETER1></PARAMETER1> <PARAMETER2></PARAMETER2> <PARAMETER3></PARAMETER3> <PARAMETER4></PARAMETER4> <PARAMETER5></PARAMETER5> <PARAMETER6></PARAMETER6> <PARAMETER7></PARAMETER7> <PARAMETER8></PARAMETER8> <PARAMETER9></PARAMETER9> <PARAMETER10></PARAMETER10> </ROW></ROWSET>

• KEY — Klucz dostarczania musi być zgodny z elementem Dostarczaj wg element.Motor rozdzielania używa tego klucza do powiązania kryteriów dostarczania z określonąsekcją danych rozdzielania. W instrukcji wyboru (select) trzeba ująć KEY w cudzysłów,na przykład:

select d.department_name as "KEY",

Rozdział 14Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania

14-5

Page 201: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• TEMPLATE — Nazwa stosowanego układu. Należy pamiętać, że wartością jestnazwa układu (na przykład "Faktura klienta") a nie nazwa pliku szablonu (naprzykład faktura.rtf).

• LOCALE — Ustawienia narodowe szablonu, na przykład "en-US".

• OUTPUT_FORMAT — format wyjściowy. W poniższej tabeli są przedstawionepoprawne wartości, które można wprowadzać dla zapytania rozdzielającego.

Format wyjściowy Wartośćwprowadzanaw zapytaniurozdzielającym

Typy szablonów generujące ten format wyjściowy

Interaktywny ND Nieobsługiwane dla rozdzielania

HTML html – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

PDF pdf – Publisher– RTF– PDF– Arkusz stylów XSL (FO)

RTF rtf – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

Excel (*.xlsx) xlsx – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

PowerPoint (.*pptx) pptx – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

MHTML mhtml – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

PDF/A pdfa – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

PDF/X pdfx – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

Skompresowanepliki PDF

pdfz – Publisher– RTF– PDF– Arkusz stylów XSL (FO)

XSL sformatowanyz FO

xslfo – Publisher– RTF– Arkusz stylów XSL (FO)

Rozdział 14Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania

14-6

Page 202: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Format wyjściowy Wartośćwprowadzanaw zapytaniurozdzielającym

Typy szablonów generujące ten format wyjściowy

Dane (XML) xml – Publisher– RTF– PDF– Excel– Arkusz stylów XSL (FO)– Arkusz stylów XSL (HTML XML/tekst)– Etext

Dane (CSV) csv – Publisher– RTF– PDF– Excel– Arkusz stylów XSL (FO)– Arkusz stylów XSL (HTML XML/tekst)– Etext

XML txml Arkusz stylów XSL (HTML XML/tekst)

Tekst text – Arkusz stylów XSL (HTML XML/tekst)– Etext

• SAVE_OUTPUT — Sygnalizuje, czy dokumenty wyjściowe mają być zapisywanew tabelach historii aplikacji Publisher, tak aby wyniki można było wyświetlać i pobierać zestrony "Historia zleceń raportowania".

Poprawne wartości to true (ustawienie domyślne) i false. Jeśli ta właściwość nie zostanieustawiona, wyniki będą zapisywane.

• DEL_CHANNEL — Metoda dostarczania. Poprawne wartości to:

– CEC

– EMAIL

– FAX

– FILE

– FTP

– OBJECTSTORAGE

– PRINT

– WCC

• TIMEZONE — Strefa czasowa używana dla raportu. Wartości muszą być podawanew formacie Javy, na przykład: "Europe/Warsaw". Jeśli strefa czasowa nie zostanieokreślona, to do wygenerowania raportu zostanie użyta domyślna strefa czasowasystemu.

• CALENDAR — Kalendarz używany dla raportu. Poprawne wartości to:

– GREGORIAN

– ARABIC_HIJRAH

– ENGLISH_HIJRAH

– JAPANESE_IMPERIAL

Rozdział 14Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania

14-7

Page 203: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

– THAI_BUDDHA

– ROC_OFFICIAL (Tajwan)

Jeśli nie zostanie podana, będzie używana wartość GREGORIAN.

• OUTPUT_NAME — Nazwa przypisywana do pliku wyjściowego w historii zleceńraportowania.

• Parametry dostarczania wg kanału — Wartości wymagane dla parametrówzależą od wybranej metody dostarczania. W poniższej tabeli są pokazaneodwzorowania parametrów dla poszczególnych metod. Nie wszystkie kanałydostarczania używają wszystkich parametrów.

Kanał dostarczania Wartości parametrów

CEC (Oracle Contentand ExperienceCloud)

PARAMETER1: nazwa serweraPARAMETER2: nazwa folderuPARAMETER3: nazwa pliku

E-mail PARAMETER1: Adres e-mailPARAMETER2: DWPARAMETER3: OdPARAMETER4: TematPARAMETER5: Treść wiadomościPARAMETER6: Wartość załącznika (true lub false). Jeśli formatemwyjściowym jest PDF, trzeba ustawić ten parametr na wartość"true", aby plik PDF został załączony do e-maila.PARAMETER7: Odpowiedz doPARAMETER8: UDW (PARAMETER 9-10 nie są używane)

Faks PARAMETER1: nazwa serwera faksówPARAMETER2: numer faksu(PARAMETER 3-10: nie są używane)

Plik PARAMETER1: katalogPARAMETER2: nazwa pliku(PARAMETER 3-10: nie są używane)

FTP i SFTP PARAMETER1: nazwa serweraPARAMETER2: nazwa użytkownikaPARAMETER3: hasłoPARAMETER4: katalog odległyPARAMETER5: nazwa pliku odległegoPARAMETER6: z zabezpieczeniem (ustawić tę wartość na "true",aby włączyć protokół Secure FTP)(PARAMETER 7-10: nie są używane)

Usługa ObjectStorage

PARAMETER1: nazwa serweraPARAMETER2: prefiksPARAMETER3: nazwa pliku

Rozdział 14Definiowanie zapytania dla kodu XML dostarczania

14-8

Page 204: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Kanał dostarczania Wartości parametrów

Drukarka PARAMETER1: Grupa drukarekPARAMETER2: Nazwa drukarki lub — w przypadku drukarkiw systemie CUPS — URI drukarki, na przykład: ipp://myserver.com:631/printers/printer1

PARAMETER3: Liczba kopiiPARAMETER4: Sposób wydruku. Poprawne wartości to:• "d_single_sided" dla jednostronnych• "d_double_sided_l" dla dupleksu/długiej krawędzi• "d_double_sided_s" dla składanki/krótkiej krawędziJeśli ten parametr nie zostanie określony, jest używany drukjednostronny.PARAMETER5: Podajnik. Poprawne wartości to:• "t1" dla "Podajnika 1"• "t2" dla "Podajnika 2"• "t3" dla "Podajnika 3"Jeśli nie zostanie określony, będzie używany podajnik domyślnydrukarki.PARAMETER6: Zakres wydruku. Na przykład "3" powodujewydruk tylko 3 strony, "2-5" — wydruk stron od 2 do 5, a "1,3-5" —wydruk strony 1 i stron od 3 do 5(PARAMETER 7-10: nie są używane)

WCC PARAMETER1: nazwa serweraPARAMETER2: grupa zabezpieczeńPARAMETER3: autorPARAMETER4: konto (opcjonalne)PARAMETER5: tytułPARAMETER6: plik podstawowy (lub nazwa pliku)PARAMETER7: komentarze (opcjonalne)PARAMETER8: ID zawartości (opcjonalne; ID zawartości musi byćunikatowy)PARAMETER9: metadane niestandardowe

Przekazywanie parametru do zapytania rozdzielaniaMożna przekazać wartość dla elementu w kodzie XML rozdzielania, używając parametruzdefiniowanego w modelu danych.

Na przykład, aby przy przesyłaniu możliwe było wybieranie szablonu, można w modeludanych zdefiniować odpowiedni parametr i używać (w zapytaniu) składni :nazwa_parametru.Poniższy przykład ilustruje takie użycie parametru w zapytaniu rozdzielania.

Załóżmy, że definicja raportu zawiera trzy układy: layout1, layout2 i layout3. Przy przesyłaniuma być możliwe wybieranie układu (lub szablonu, zgodnie z definicją w zapytaniurozdzielania), który ma zostać użyty.

Aby przekazać parametr do zapytania rozdzielania, należy:

1. W modelu danych zdefiniować listę wartości zawierającą nazwy układów.

Rozdział 14Przekazywanie parametru do zapytania rozdzielania

14-9

Page 205: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

2. Utworzyć parametr typu "Menu". Jako nazwę wprowadzić P1, po czym wybraćz listy wartości opcję Lista układów.

3. W zapytaniu rozdzielania przekazać wartość parametru do pola TEMPLATE,używając składni :P1, jak pokazano na poniższym rysunku:

Definiowanie elementów "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" dlazbioru danych CLOB/XML

Jeśli elementy split-by i deliver-by, wymagane do definicji rozdzielania, znajdująsię w zbiorze danych pobranym z kolumny CLOB z bazy danych, to aplikacja

Rozdział 14Definiowanie elementów "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" dla zbioru danych CLOB/XML

14-10

Page 206: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Publisher nie może rozłożyć kodu XML tak, aby wyszczególnić te elementy w polach Dzielwg i Dostarczaj wg w edytorze modelu danych.

Dlatego trzeba ręcznie wprowadzić ścieżkę XPath lokalizującą poszczególne elementyw pobranym zbiorze danych XML. Chcąc się upewnić, że ścieżka została poprawniewprowadzona, można użyć funkcji Pobierz wyniki XML, dostępnej w edytorze modeludanych, i wyświetlić wygenerowany przez motor danych kod XML.

Na przykład kod XML, pokazany na poniższym rysunku, był przechowywany w kolumnieCLOB w bazie danych mającej nazwę "XMLTEXT" i został wyekstrahowany jako zbiórdanych XML:

Chcemy teraz dodać definicję rozdzielania z elementem split-by i deliver-by opartym naDEPARTMENT_ID, będącym elementem występującym w zbiorze danych CLOB/XML.

Gdy definicja rozdzielania zostanie dodana, pola "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" nie mogąwykonać składniowej analizy struktury pod elementem XMLTEXT. Dlatego w polu nie sąwyświetlane elementy dostępne pod węzłem XMLTEXT, jak pokazano na poniższym rysunku.

Rozdział 14Definiowanie elementów "Dziel wg" i "Dostarczaj wg" dla zbioru danych CLOB/XML

14-11

Page 207: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Aby element DEPARTMENT_ID był używany jako element "Dziel wg", należy ręczniewpisać ścieżkę XPath w jego polu, jak pokazano na poniższym rysunku.

Konfigurowania raportu do używania definicji rozdzielaniaMimo że dla jednego modelu danych można utworzyć wiele definicji rozdzielania, todla raportu można jednak włączyć tylko jedną.

Aby skonfigurować raport do używania definicji rozdzielania, należy:

1. Włączyć dla raportu — w oknie dialogowym "Właściwości raportu" edytoraraportów — używanie definicji rozdzielania.

2. Zaplanować zlecenie tego raportu.

3. Wybrać używanie definicji rozdzielania do formatowania i dostarczania raportu.

Można wybrać nieużywanie definicji rozdzielania i wybrać wynik oraz miejscedocelowe jak dla zwykłego planowanego raportu.

Przykładowe zapytanie rozdzielającePoniższy przykład zapytania rozdzielającego opiera się na raporcie dot. faktur. Raportten powinien być dostarczony przez element "CUSTOMER_ID" na poszczególneadresy e-mail każdego klienta.

W tym przykładzie przyjęto, że preferencje dot. dostarczania i formatowania dlaposzczególnych klientów są zawarte w tabeli "CUSTOMERS" bazy danych. Tabela"CUSTOMERS" zawiera następujące kolumny, które będą pobierane dodynamicznego tworzenia kodu XML dostarczania w trybie wykonawczym:

• CST_TEMPLATE

• CST_LOCALE

• CST_FORMAT

• CST_EMAIL_ADDRESS

Element "CUSTOMER_ID" zostanie użyty jako element "KEY"; będzie również służyłdo zdefiniowania nazwy pliku wyjściowego.

Kod SQL generowania zbioru danych dostarczania dla tego przykładu ma następującąpostać:

select distinctCUSTOMER_ID as "KEY",CST_TEMPLATE TEMPLATE,CST_LOCALE LOCALE,

Rozdział 14Konfigurowania raportu do używania definicji rozdzielania

14-12

Page 208: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

CST_FORMAT OUTPUT_FORMAT,CUSTOMER_ID OUTPUT_NAME,'EMAIL' DEL_CHANNEL,CST_EMAIL_ADDRESS PARAMETER1,'[email protected]' PARAMETER2,'[email protected]' PARAMETER3,'Your Invoices' PARAMETER4,'Hi'||CUST_FIRST_NAME||':'|| 'Please find attached yourinvoices.' PARAMETER5,'true' PARAMETER6,'[email protected]' PARAMETER7from CUSTOMERS

Tworzenie tabeli do użycia jako źródło danych dostarczaniaJeśli informacje dotyczące dostarczania nie są łatwo dostępne w istniejących źródłachdanych, można rozważyć utworzenie tabeli do użycia dla zapytania tworzącego kod XMLdostarczania.

Poniżej pokazano przykład:

CREATE TABLE "XXX"."DELIVERY_CONTROL" ( "KEY" NUMBER, "TEMPLATE" VARCHAR2(20 BYTE), "LOCALE" VARCHAR2(20 BYTE), "OUTPUT_FORMAT" VARCHAR2(20 BYTE), "DEL_CHANNEL" VARCHAR2(20 BYTE), "PARAMETER1" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER2" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER3" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER4" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER5" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER6" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER7" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER8" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER9" VARCHAR2(100 BYTE), "PARAMETER10" VARCHAR2(100 BYTE), "OUTPUT_NAME" VARCHAR2(100 BYTE), "SAVE_OUTPUT" VARCHAR2(4 BYTE), "TIMEZONE" VARCHAR2(300 BYTE), "CALENDAR" VARCHAR2(300 BYTE) ) PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 NOCOMPRESS LOGGING STORAGE(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE "EXAMPLES";

Jeśli — gdy jest definiowana tabela sterująca rozdzielaniem — używany sterownik JDBC nieobsługuje aliasów kolumn, to kolumny muszą dokładnie odpowiadać nazwie znacznikasterującego kodu XML. Na przykład kolumna KEY musi być nazwana jako KEY z zachowaniem wielkich liter. PARAMETER1 musi mieć nazwęPARAMETER1 — nie parameter1, ani param1 ani żadną inną nieidentyczną nazwę.

Wskazówki dotyczące tworzenia tabeli dostarczania dla operacji rozdzielania:

Rozdział 14Tworzenie tabeli do użycia jako źródło danych dostarczania

14-13

Page 209: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Jeśli dzielony zbiór danych nie zawiera wartości DELIVERY_KEY , to dokumentnie będzie ani generowany, ani dostarczany. Na przykład, bazując na poprzednimprzykładzie, jeśli klient z ID 123 nie będzie zdefiniowany w tabeli dostarczania, todokument tego klienta nie zostanie wygenerowany.

• Aby umożliwić dzielonemu zbiorowi danych wygenerowanie więcej niż jednegodokumentu lub dostarczenie do więcej niż jednego miejsca docelowego, należyzduplikować wartość DELIVERY_KEY i podać różne zestawy parametrów OUTPUT_FORMAT, DEL_CHANNEL i innych. Na przykład klient z ID 456 chce, aby jego dokument byłdostarczany na dwa adresy e-mail. Aby to zrealizować, należy wstawić w tabelidwa wiersze, każdy z wartością 456 jako DELIVERY_KEY i każdy z własnymadresem e-mail.

Rozdział 14Tworzenie tabeli do użycia jako źródło danych dostarczania

14-14

Page 210: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

15Dodawanie niestandardowych metadanych dlaserwerów Oracle WebCenter Content Server

Opisano tu, jak używać edytora modeli danych do odwzorowywania pól ze źródła danych napola niestandardowych metadanych. Podczas dostarczania raportów do serwera OracleWebCenter Content, aplikacja Publisher może wypełnić pola niestandardowych metadanych,zdefiniowane w profilach dokumentów.

Tematy:

• Odwzorowywanie niestandardowych metadanych — informacje podstawowe

• Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowych metadanych

• Usuwanie nieużywanych pól metadanych

Odwzorowywanie niestandardowych metadanych — informacjepodstawowe

Składnik "niestandardowe metadane" modelu danych umożliwia odwzorowywanie pól danych(takich jak "Numer faktury" czy "Nazwa klienta") z modelu danych na pola metadanychzdefiniowane w regułach profilu dokumentu, skonfigurowanych na serwerze zawartościOracle WebCenter.

Gdy jest uruchamiany raport i jako miejsce docelowe dostarczania jest wybrany serwerzawartości Oracle WebCenter, aplikacja Publisher generuje dokument i składuje go, wrazz metadanymi, na serwerze zawartości.

Wymagania wstępneAby można było używać tej funkcji edytora modelu danych, muszą zostać spełnioneokreślone wymagania wstępne.

Wymagania wstępne:

• Serwer zawartości musi zostać skonfigurowany jako miejsce docelowe dostarczaniaz włączonymi niestandardowymi metadanymi.

• Aby można było odwzorować niestandardowe pola metadanych na pola danych ze zbiorudanych modelu danych, zbiór danych musi być typu umożliwiającego edytorowi modeludanych pobranie struktur danych. Na przykład są obsługiwane zbiory danych SQLi oparte na plikach Excela, lecz nie są obsługiwane zbiory danych będące usługamiinternetowymi.

15-1

Page 211: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowychmetadanych

Metadane można przechowywać w profilu dokumentu.

Aby odwzorować niestandardowe metadane, należy:

1. W okienku zadań w edytorze modelu danych wybrać opcję Niestandardowemetadane.

2. Oracle WebCenter Content Server przechowuje metadane w profilu dokumentu.Profil dokumentu jest następnie zagnieżdżany w regułach. Aby pobrać polametadanych do odwzorowania, należy najpierw wybrać kolejno serwerWebCenter, profil zawartości i zbiór reguł.

W obszarze nagłówka "Niestandardowe metadane" wybrać reguły w następującysposób:

• Serwer — wybrać internetowy serwer zawartości, na którym jest zdefiniowanyprofil zawartości.

• Profil zawartości — wybrać profil zawartości zawierający reguły definiującepola niestandardowych metadanych.

• Reguły — wybrać zbiór reguł określający pola metadanych.

Jeśli zbiór reguł nie zostanie wybrany, aplikacja Publisher załaduje metadanedla wszystkich reguł z profilu zawartości.

3. Nacisnąć przycisk Załaduj metadane. W dolnym okienku są wyświetlane polametadanych zdefiniowane w wybranych regułach.

Rozdział 15Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowych metadanych

15-2

Page 212: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

4. Dla z każdego z pól metadanych odwzorować pole danych ze zbiorów danych,wybierając odpowiednie pole z listy Odwzorowanie danych. Na liście "Odwzorowaniedanych" są wyświetlane wszystkie pola danych ze zbiorów danych.

Jeśli pole metadanych jest wymagane, to w kolumnie Wymagane jest wyświetlana literaY.

Rozdział 15Odwzorowywanie pól danych na pola niestandardowych metadanych

15-3

Page 213: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

5. Po odwzorowaniu pól metadanych nacisnąć przycisk Zapisz.

Usuwanie nieużywanych pól metadanychPublisher ładuje wszystkie pola metadanych zdefiniowane w wybranym zbiorze reguł.Można usunąć niepotrzebne pola niestandardowych metadanych

1. Wybrać pole metadanych, klikając na nazwie pola w lewym okienku albo klikającna kolumnie wyboru w tabeli.

2. Nacisnąć przycisk Usuń.

Rozdział 15Usuwanie nieużywanych pól metadanych

15-4

Page 214: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

16Wydajność — najlepsze praktyki

Zawarto tu wskazówki dotyczące tworzenia efektywnych modeli danych, zapewniającychlepszą wydajność.

Tematy:

• Znajomość domyślnego ustawienia limitu czasu serwera Oracle WebLogic

• Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

• Ograniczanie list wartości

• Praca z parametrami daty

• Uruchamianie raportów online/offline (harmonogram)

• Ustawianie właściwości modelu danych w celu zapobieżenia błędom pamięci

• Dostrajanie zapytania SQL

• Weryfikowanie modeli danych

Znajomość domyślnego ustawienia limitu czasu serwera OracleWebLogic

Serwer WebLogic ma ustawiony domyślny limit czasu 600 sekund dla każdego wątkużądania.

Gdy czas przekroczy 600 sekund, serwer Oracle WebLogic oznacza wątek jako zawieszony (stuck). Gdy liczba zawieszonych wątków osiągnie 25, następuje zamknięcie serwera.

Aby uniknąć tego problemu, należy się upewnić, że czas wykonywania zapytania SQL nieprzekracza ustawienia przyjętego dla serwera WebLogic.

Zbiory danych SQL — najlepsze praktykiOpisano tu wskazówki, które pomogą stworzyć bardziej wydajne zbiory danych SQL:

• Powinny być zwracane tylko potrzebne dane

• Używanie aliasów kolumn do skrócenia długości pliku XML

• Unikanie — przez udoskonalanie zapytania — używania filtrów grup

• Unikanie wywołań PL/SQL w klauzulach WHERE

• Unikanie korzystania z systemowej tabeli DUAL

• Unikanie wywołań PL/SQL na poziomie elementów

• Unikanie zawierania wielu źródeł danych

• Unikanie zagnieżdżonych zbiorów danych

16-1

Page 215: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Unikanie zapytań wstawkowych jako kolumn zbiorczych

• Unikanie nadmiernej liczby wartości wiązania parametrów

• Wskazówki dotyczące parametrów wielowartościowych

• Grupowanie podziałów i sortowanie danych

Powinny być zwracane tylko potrzebne daneNależy się upewnić, że zapytanie zwraca tylko te dane, które są potrzebne doraportów. Zwracanie nadmiernych danych grozi wystąpieniem wyjątku braku pamięci.

Na przykład nie należy nigdy zlecać prostego zwracania wszystkich kolumn, jakw poniższym przykładzie:

SELECT * FROM EMPLOYEES;

Zawsze należy unikać używania gwiazdki (*).

Dwie najlepsze praktyki ograniczania zwracanych danych to:

• Zawsze należy wybierać tylko potrzebne kolumny

Na przykład:

SELECT DEPARTMENT_ID, DEPARTMENT_NAME FROM EMPLOYEES;

• Jeśli to możliwe, należy używać klauzuli WHERE wiązania, aby dokładniejograniczyć zwracane dane.

W tym przykładzie są wybierane tylko potrzebne kolumny i tylko te, które sązgodne z wartością parametru:

SELECT DEPARTMENT_ID, DEPARTMENT_NAME FROM EMPLOYEES WHERE DEPARTMENT_ID IN (:P_DEPT_ID)

Używanie aliasów kolumn do skrócenia długości pliku XMLIm krótsze nazwy kolumn, tym mniejszy wynikowy plik XML; im mniejszy plik XML, tymszybsza analiza składniowa pliku wykonywana przez system.

Używając aliasów, można skrócić nazwy kolumn w celu skrócenia czasuprzetwarzania operacji we-wy i poprawy wydajności raportów.

W tym przykładzie nazwa DEPARTMENT_ID została skrócona do "id",a DEPARTMENT_NAME — do "name":

SELECT DEPARTMENT_ID id, DEPARTMENT_NAME nameFROM EMPLOYEES WHERE DEPARTMENT_ID IN (:P_DEPT_ID)

Unikanie — przez udoskonalanie zapytania — używania filtrów grupMimo że funkcja "Filtr grup" modelu danych umożliwia usuwanie rekordów pobranychprzez zapytanie, to jednak proces ten ma miejsce w warstwie pośredniej, która jestznacznie mniej wydajna niż warstwa bazy danych.

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-2

Page 216: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Lepiej jest usuwać niechciane rekordy za pomocą zapytania z użyciem warunków klauzuliWHERE.

Unikanie wywołań PL/SQL w klauzulach WHEREWywołania funkcji PL/SQL, użyte w klauzuli WHERE, mogą być przyczyną wielu wykonań.

Wywołania te są wykonywane dla każdego zgodnego wiersza znalezionego w bazie danych.Co więcej, konstrukcja ta wymaga przełączania kontekstu PL/SQL do kontekstu SQL, co jestdziałaniem nieefektywnym.

Jako jedna z najlepszych praktyk należy unikać wywołań PL/SQL w klauzuli WHERE;zamiast tego należy złączyć podstawowe tabele i dodać filtry.

Unikanie korzystania z systemowej tabeli DUALUżywanie systemowej tabeli DUAL do zwracania SYSDATE lub innych stałych jestnieefektywne. Gdy jest to możliwe, należy unikać używania systemowej tabeli DUAL.

Na przykład zamiast:

SELECT DEPARTMENT_ID ID, (SELECT SYSDATE FROM DUAL) TODAYS_DATE FROM DEPARTMENTS WHERE DEPARTMENT_ID IN (:P_DEPT_ID)

Warto rozważyć:

SELECT DEPARTMENT_ID ID, SYSDATE TODAYS_DATE FROM DEPARTMENTS WHERE DEPARTMENT_ID IN (:P_DEPT_ID)

W pierwszym przykładzie tabela DUAL nie jest wymagana. Dostęp do stałej SYSDATEmożna uzyskać bezpośrednio.

Unikanie wywołań PL/SQL na poziomie elementówWywołania funkcji pakietu dla elementu, w obrębie grupy lub na poziomie wiersza, nie sądozwolone. Wywołania funkcji pakietu można dołączyć na poziomie elementu globalnego,ponieważ te funkcje są wykonywane tylko raz dla żądania wykonania modelu danych.

Przykład:

<dataStructure> <group name="G_order_short_text" dataType="xsd:string" source="Q_ORDER_ATTACH"> <element name="order_attach_desc" dataType="xsd:string" value="ORDER_ATTACH_DESC"/> <element name="order_attach_pk" dataType="xsd:string" value="ORDER_ATTACH_PK"/>

Następujący element jest niepoprawny:

<element name="ORDER_TOTAL _FORMAT" dataType="xsd:string" value=" WSH_WSHRDPIK_XMLP_PKG.ORDER_TOTAL _FORMAT "/>

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-3

Page 217: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

<!-- This is wrong should not be called within group.--></group>

<element name="S_BATCH_COUNT" function="sum" dataType="xsd:double" value="G_mo_number.pick_slip_number"/></dataStructure>

Unikanie zawierania wielu źródeł danychMoże się wydawać celowe utworzenie jednego modelu danych z wieloma źródłamidanych do obsługi wielu raportów, lecz staje się to przyczyną bardzo słabejwydajności.

Gdy raport zostaje uruchomiony, procesor danych wykonuje wszystkie zapytaniazbiorów danych bez względu na to, czy dane są używane w finalnych wynikach.

Aby zapewnić lepszą wydajność raportu i lepsze wykorzystanie pamięci, należystarannie rozważyć zamiar użycia jednego modelu danych obsługującego wieleraportów.

Unikanie zagnieżdżonych zbiorów danychModel danych udostępnia mechanizm tworzenia hierarchii rodzic-dziecko przezwiązanie elementów z jednego zbioru danych z elementami z innego zbioru danych.

W trybie wykonawczym procesor wykonuje zapytanie nadrzędne (rodzic) i dla każdegowiersza uruchamia zapytanie podrzędne (dziecko). Jeśli w modelu danych występujewiele zagnieżdżonych relacji rodzic-dziecko, może nastąpić spowolnienieprzetwarzania.

Lepszym sposobem unikania zagnieżdżonych zbiorów danych jest łączenie wieluzapytań zbiorów danych w jedno zapytanie z użyciem klauzuli WITH.

Poniżej są zamieszczone niektóre ogólne wskazówki, kiedy łączyć zbiory danychw jeden zbiór danych:

• Jeśli rodzic i dziecko łączy relacja 1 do 1, czyli każdy wiersz nadrzędny madokładnie jeden wiersz podrzędny, warto scalić nadrzędny i podrzędny zbiórdanych w jedno zapytanie.

• Jeśli zapytanie nadrzędne zwraca o wiele więcej wierszy niż zapytanie podrzędne.Na przykład tabela dekretacji faktur powiązana z tabelą faktur ma miliony wierszyw porównaniu z tabelą faktur. Mimo że wykonanie każdego zapytania zajmujemniej niż sekundę, to jednak wykonywanie zapytania podrzędnego dla każdejz dekretacji może spowodować zawieszenie się wątków.

Przykład, kiedy należałoby użyć klauzuli WITH:

Query Q1: SELECT DEPARTMENT_ID EDID,EMPLOYEE_ID EID,FIRST_NAME FNAME,LAST_NAME LNAME,SALARY SAL,COMMISSION_PCT COMMFROM EMPLOYEES

Query Q2: SELECT DEPARTMENT_ID DID,DEPARTMENT_NAME DNAME,LOCATION_ID LOCFROM DEPARTMENTS

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-4

Page 218: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Zapytania te można połączyć w jedno, używając klauzuli WITH w następujący sposób:

WITH Q1 as (SELECT DEPARTMENT_ID DID,DEPARTMENT_NAME DNAME,LOCATION_ID LOCFROM DEPARTMENTS),Q2 as (SELECT DEPARTMENT_ID EDID,EMPLOYEE_ID EID,FIRST_NAME FNAME,LAST_NAME LNAME,SALARY SAL,COMMISSION_PCT COMMFROM EMPLOYEES)SELECT Q1.*, Q2.*FROM Q1 LEFT JOIN Q2ON Q1.DID=Q2.EDID

Unikanie zapytań wstawkowych jako kolumn zbiorczychZapytania wstawkowe (in-line) są wykonywane dla każdej kolumny dla każdego wiersza. Naprzykład, jeśli zapytanie główne ma 100 kolumn i zwraca 1000 wierszy, to zapytanie każdejkolumny jest wykonywane 1000 razy.

Należy unikać poniższego użycia zapytań wstawkowych. Jeśli to zapytanie zwraca tylko kilkawierszy, to takie rozwiązanie może być zadowalające. Jeśli jednak zapytanie zwraca 10000wierszy, to każde zapytanie wstawkowe (lub podrzędne) jest wykonywane 10000 razy, comoże spowodować zawieszenie się wątków.

SELECTNATIONAL_IDENTIFIERS,NATIONAL_IDENTIFIER,PERSON_NUMBER,PERSON_ID,STATE_CODEFROM(select pprd.person_id,(select REPLACE(national_identifier_number,'-') from per_national_identifiers pni where pni.person_id = pprd.person_id and rownum<2) national_identifiers,(select national_identifier_number from per_nationalidentifiers pni where pni.person_id = pprd.person_id and rownum<2) national_identifier,(select person_number from per_all_people_f ppfwhere ppf.person_id = pprd.person_idand :p_effective_start_date between ppf.effective_start_date and ppf.effective_end_date) PERSON_NUMBER(Select hg.geography_code from hz_geographies hgwhere hg.GEOGRAPHY_NAME = paddr.region_2and hg.geography_type = 'STATE') state_code

Unikanie nadmiernej liczby wartości wiązania parametrówOracle Database zezwala na wiązanie maksymalnie 1000 wartości z parametrem.

Wiązanie większej liczby wartości parametrów jest nieefektywne. Należy unikać wiązaniawięcej niż 100 wartości z parametrem.

Gdy jest tworzony parametr typu "Menu" i lista wartości zawiera wiele wartości, należy sięupewnić, że zostały włączone opcje Wybór wielokrotny i Można wybrać wszystko, a ponadtowybrać przekazywanie wartości NULL, aby zapewnić, że nie będzie przekazywanych zbytwiele wartości.

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-5

Page 219: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wskazówki dotyczące parametrów wielowartościowychOdbiorcy raportów często muszą uruchamiać raporty spełniające określone warunki.

• Jeśli nie zostanie wybrany żaden parametr, są zwracane wszystkie dane

• Możliwy jest wybór więcej niż jednej wartości parametru

W takich przypadkach użycie funkcji NVL() nie zadziała — należy użyć

• COALESCE() dla zapytań do Oracle Database

• zapytań CASE / WHEN do Oracle BI EE

Przykład:

SELECT EMPLOYEE_ID ID, FIRST_NAME FNAME, LAST_NAME LNAME FROM EMPLOYEESWHERE DEPARTMENT_ID = NVL(:P_DEPT_ID, DEPARTMENT_ID

Składnia poprzedniego zapytania jest poprawna tylko wtedy, gdy wartością P_DEPT_IDjest jedna wartość lub Null. Składnia ta nie działa, gdy trzeba przekazać więcej niżjedną wartość.

Chcąc zapewnić obsługę więcej niż jednej wartości, należy użyć następującej składni:

Dla bazy danych Oracle:

SELECT EMPLOYEE_ID ID, FIRST_NAME FNAME, LAST_NAME LNAME FROM EMPLOYEESWHERE (DEPARTMENT_ID IN (:P_DEPT_ID) OR COALESCE (:P_DEPT_ID, null) is NULL)

Dla źródła danych Oracle BI EE:

(CASE WHEN ('null') in (:P_YEAR) THEN 1 END =1 OR "Time"."Per Name Year" in (:P_YEAR))

Dla Oracle BI EE typem danych parametru musi być typ napisowy (string). Typydanych liczbowy i "data" nie są obsługiwane.

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-6

Page 220: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Grupowanie podziałów i sortowanie danychModel danych udostępnia funkcję grupowania podziałów i sortowania danych.

Sortowanie jest obsługiwane tylko dla podziałów grup w kolumnach nadrzędnych. Naprzykład jeśli zbiór danych zawierający pracowników jest grupowany wg działu i kierownika,dane XML można posortować wg działu. Wiedząc, jak dane mają być posortowanew finalnym raporcie lub szablonie, można — aby zoptymalizować generowanie dokumentów— określić podczas generowania danych ich sortowanie danych. Kolejność kolumn w klauzuliSELECT musi dokładnie odpowiadać kolejności elementów w strukturze danych.W przeciwnym razie grupowanie podziałów i sortowanie może działać niepoprawnie. Zewzględu na złożoność nie jest dozwolone wielokrotne grupowanie z wieloma sortowaniami naróżnych poziomach grup.

Przykład: W poniższym przykładzie podział grup i sortowanie jest stosowane tylko do grupynadrzędnej "G_1". Warto zwrócić uwagę na kolejność kolumn w zapytaniu, w okniedialogowym związanym ze zbiorem danych i w strukturze danych. Kolejność kolumnw zapytaniu SQL musi dokładnie odpowiadać kolejności pól elementów struktury danych;w przeciwnym razie może nastąpić uszkodzenie danych.

Przykład:

SELECT d.DEPARTMENT_ID DEPT_ID, d.DEPARTMENT_NAME DNAME, E.FIRST_NAME FNAME,E.LAST_NAME LNAME,E.JOB_ID JOB,E.MANAGER_IDFROM EMPLOYEES E,DEPARTMENTS D WHERE D.DEPARTMENT_ID = E.DEPARTMENT_ID ORDER BY d.DEPARTMENT_ID, d.DEPARTMENT_NAME

Po zdefiniowaniu zapytania można za pomocą projektanta modelu danych wybrać elementydanych i utworzyć podziały grup, jak pokazano poniżej.

Rozdział 16Zbiory danych SQL — najlepsze praktyki

16-7

Page 221: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Struktura danych z podziałem wygląda następująco:

<output rootName="DATA_DS" uniqueRowName="false"><nodeList name="data-structure"> <dataStructure tagName="DATA_DS"><group name="G_1" label="G_1" source="q1"> <element name="DEPT_ID" value="DEPT_ID" label="DEPT_ID" fieldOrder="1"/> <element name="DNAME" value="DNAME" label="DNAME" fieldOrder="2"/> <group name="G_2" label="G_2" source="q1"> <element name="FNAME" value="FNAME" label="FNAME" fieldOrder="3"/> <element name="LNAME" value="LNAME" label="LNAME" fieldOrder="4"/> <element name="JOB" value="JOB" label="JOB" fieldOrder="5"/> <element name="MANAGER_ID" value="MANAGER_ID" label="MANAGER_ID" fieldOrder="6"/> </group></group></dataStructure></nodeList></output>

Ograniczanie list wartościListy wartości, bazujące na zapytaniach SQL, muszą być ograniczane do 1000wierszy.

Dodawanie zapytań, które skanują duże zbiory danych, do list wartości może byćprzyczyną wyjątków braku pamięci. Należy pamiętać, że wiersze zwracane przez listęwartości (LOV) są przechowywane w pamięci i dlatego im większa ich liczba, tymwiększe zajęcie pamięci.

Praca z parametrami datyAplikacja Publisher zawsze wiąże kolumnę daty lub parametr daty jako obiekt"znacznik czasu".

Aby uniknąć konwersji znacznika czasu, należy zdefiniować parametr jako napis, poczym przekazać wartość w formacie "MM-DD-YYYY" (aby zapewnić zgodnośćz formatem daty w systemie RDBMS).

Uruchamianie raportów online/offline (harmonogram)Uruchamianie raportów w trybie interaktywnym/online wiąże się z przetwarzaniemw pamięci.

Decydując, czy raport jest odpowiedni do uruchomienia online, można skorzystaćz poniższych wytycznych.

Dla trybu online/interaktywnego:

• Gdy rozmiar wyników raportu jest mniejszy niż 50 MB

Przeglądarki nie przeprowadzają skalowania, gdy są ładowane duże wolumenydanych. Ładowanie ponad 50 MB do przeglądarki spowolni lub prawdopodobniezawiesi sesję.

Rozdział 16Ograniczanie list wartości

16-8

Page 222: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Limit czasu zapytania SQL z modelu danych jest krótszy niż 500 sekund

Każde wykonanie zapytania SQL, które zajmuje ponad 500 sekund powodujezawieszenie się wątków serwera WebLogic. Aby tego uniknąć, długo wykonywanezapytania należy planować w harmonogramie. Proces harmonogramu (usługi Scheduler)używa swoich własnych wątków JVM, a nie wątków serwera WebLogic. Zaplanowanieraportów jest w tym przypadku o bardziej skuteczne niż uruchamianie ich online.

• Łączna liczba elementów w strukturze danych jest mniejsza niż 500

Jeśli w strukturze danych w modelu danych występuje wiele elementów danych, procesordanych musi ustalać wartości elementów, obciążając pamięć, co może prowadzić dowyjątków braku pamięci (OutOfMemory). Aby tego uniknąć, takie raporty należyplanować w harmonogramie. Dla zaplanowanych raportów procesor danych używa — doprzechowywania i przetwarzania danych — tymczasowego systemu plików.

• Brak kolumn CLOB lub BLOB

Przy przetwarzaniu online są w pamięci przechowywane całe kolumny CLOB lub BLOB.Raporty, zawierające kolumny CLOB lub BLOB, należy planować w harmonogramie.

Ustawianie właściwości modelu danych w celu zapobieżeniabłędom pamięci

Korzystając z właściwości modelu danych, można zapobiegać błędom pamięci w systemie.

Na poziomie modelu danych można ustawić właściwości Limit czasu zapytania, Włączprzycinanie SQL oraz Pomiń zapytanie nieużywanego zbioru danych.

Tylko administrator może ustawić właściwości wykonawcze Włącz tryb skalowalny modeludanych i Rozmiar pobierania z bazy danych dla wszystkich modeli danych.

Limit czasu zapytaniaWłaściwość "Limit czasu zapytania" określa w sekundach limit czasu, w którym baza danychmusi wykonać zapytanie SQL dla zaplanowanych raportów.

Domyślną wartością dla limitu czasu zapytania SQL dla zaplanowanych raportów jest 600sekund. Limit czasu określa się w modelu danych. Zwiększając liczbę sekund, zwiększa sięryzyko zawieszenia się wątków na serwerze Oracle WebLogic. Nie należy zwiększać tejwartości, dopóki nie zostały wykorzystane wszelkie inne optymalizacje i alternatywy.

Zapytania, których nie można wykonać w czasie krótszym niż 600 sekund, nie są dobrzezoptymalizowane. Należy się zwrócić do administratora bazy danych lub specjalisty odwydajności o przeanalizowanie i dostrojenie zapytania. Liczbę sekund należy zwiększaćdopiero po podjęciu prób optymalizacji zapytania.

Włącz przycinanie SQLWłaściwość "przycinanie SQL" określa, czy mają być pobierane tylko te kolumny, które sąużywane w układzie raportu lub w szablonie.

Włączając na stronie "Właściwości modelu danych" właściwość Włącz przycinanie SQL,zwiększa się wydajność przez zezwolenie systemowi na pobieranie tylko kolumn używanychw układzie raportu lub szablonie. System nie pobierze kolumn, które zostały zdefiniowane

Rozdział 16Ustawianie właściwości modelu danych w celu zapobieżenia błędom pamięci

16-9

Page 223: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

w zapytaniu, lecz nie są używane w raporcie. Właściwość ta nie modyfikuje klauzuliWHERE, ale izoluje zapytanie SQL, używając kolumn określonych w układzie.

Jeśli przycinanie SQL zostanie włączone, można użyć właściwości Pomiń zapytanienieużywanego zbioru danych, aby było pomijane wykonywanie zbiorów danychnieużywanych w układzie.

Rozmiar pobierania z bazy danychWłaściwość wykonawcza "Rozmiar pobierania z bazy danych" określa liczbę wierszypobieranych jednorazowo z bazy danych.

Administrator może ustawić właściwość wykonawczą Rozmiar pobierania z bazydanych dla wszystkich modeli danych. Duża wartość zmniejsza liczbę wywołańkierowanych do bazy danych, ale przyczynia się do zajęcia pamięci większą liczbąwierszy danych. Aby zezwolić systemowi na obliczanie optymalnego rozmiarupobierania w trybie wykonawczym, należy ustawić właściwość Włącz trybautomatycznego rozmiaru pobierania z bazy danych na wartość true.

Tryb skalowalnyWłaściwość "Tryb skalowalny" w modelu danych określa, czy do generowania danychma być używany tymczasowy system plików.

Administrator może ustawić właściwość wykonawczą Włącz tryb skalowalny modeludanych dla wszystkich modeli danych.

Jeśli zostanie wybrana opcja Włącz tryb skalowalny modelu danych, aplikacjaPublisher będzie do generowania danych używać tymczasowego systemu plików,a procesor danych będzie używał najmniejszej ilości pamięci.

Dostrajanie zapytania SQLDostrajanie zapytania jest najważniejszym działaniem mającym na celu poprawęwydajności raportu.

Plan wyjaśniający, monitorowanie SQL czy ślad SQL w powiązaniu z TKPROF tonajbardziej podstawowe narzędzia diagnostyczne, pomagające dostroić instrukcjeSQLĽ działające w połączeniu z bazą danych Oracle.

Aplikacja Publisher udostępnia mechanizm generowania planu wyjaśniającegoi raportów z monitorowania SQL, a także włączania śladu sesji SQL. Funkcje te majązastosowanie tylko do instrukcji SQL wykonywanych w odniesieniu do bazy danychOracle. Zapytania logiczne, odnoszące się do innych typów bazy danych, nie sąobsługiwane.

Generowanie planu wyjaśniającegoMożna wygenerować na poziomie zbioru danych plan wyjaśniający dla jednegozapytania lub na poziomie raportu — dla wszystkich zapytań w raporcie.

Aby uzyskać więcej informacji o interpretowaniu planu wyjaśniającego, zob. OracleDatabase SQL Tuning Guide.

Rozdział 16Dostrajanie zapytania SQL

16-10

Page 224: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Plan wyjaśniający dla jednego zapytaniaZa pomocą okna dialogowego "Edycja" zbioru danych SQL można — przed faktycznymuruchomieniem zapytania — wygenerować plan wyjaśniający. Zapewnia to oszacowanienajlepszej hipotezy planu. Zapytanie zostanie wykonane w powiązaniu z wartościami Null.

W oknie dialogowym "Edycja zapytania SQL" należy nacisnąć przycisk Generuj planwyjaśniający. Następnie należy otworzyć wygenerowany dokument w edytorze tekstów,takim jak Notepad lub WordPad.

Plan wyjaśniający dla raportówAby wygenerować plan wyjaśniający dla raportu, należy uruchomić raport poprzez usługęScheduler.

1. Z menu Nowe wybrać opcję Zlecenie raportowania.

2. Wybrać raport do zaplanowania w usłudze Scheduler, po czym kliknąć na karcie Diagnostyka.

Dostęp do karty Diagnostyka mają tylko użytkownicy z uprawnieniami "Administrator BI"lub "Twórca modeli danych BI".

3. Wybrać opcje "Włącz plan wyjaśniający kod SQL" i "Włącz diagnostykę motoru danych".

• Włącz plan wyjaśniający kod SQL — Generuje dziennik diagnostyczny, zawierającyinformacje z raportu wyjaśniania planu lub monitorowania SQL.

• Włącz diagnostykę motoru danych — Generuje dziennik procesora danych.

• Włącz diagnostykę procesora raportów — Generuje opcje formatowania i informacjez dziennika związane z serwerem.

• Włącz konsolidowaną diagnostykę zleceń — Generuje cały dziennik, zawierającyszczegóły dzienników usługi Scheduler, procesora danych, opcji formatowania (FO)i serwera.

4. Przesłać raport.

5. Na stronie startowej wybrać z obszaru Przeglądanie/zarządzanie opcję Historia zleceńraportowania.

6. Aby wyświetlić szczegóły, wybrać raport. W obszarze Wyniki i dostarczanie kliknąć nałączu Dziennik diagnostyczny, aby pobrać wyniki planu wyjaśniającego.

Przykładowy plan wyjaśniający:

Rozdział 16Dostrajanie zapytania SQL

16-11

Page 225: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wytyczne dotyczące dostrajania zapytańZapytania można dostrajać, postępując zgodnie z następującymi wytycznymi:

• Przeanalizować plan wyjaśniania i zidentyfikować instrukcje SQL mające dużywpływ na wydajność.

• Dodać wymagane warunki filtrowania i usunąć zbędne złączenia.

• Unikać pełnego skanowania tabel (FTS) i usunąć FTS dla dużych tabel. Należyprzy tym pamiętać, że pełne skanowanie małych tabel jest szybsze i usprawniapobieranie danych dla zapytań. Upewnić się, że dla małych tabel jest używanapamięć podręczna (buforowanie).

• Wymuszać użycie właściwych indeksów, używając podpowiedzi SQL.

• Unikać złożonych zapytań podrzędnych i — gdy jest to konieczne — używaćglobalnych tabel tymczasowych.

• Używać funkcji Oracle SQL Analytical dla wielokrotnej agregacji.

• Jeśli to możliwe, unikać zbyt wielu zapytań podrzędnych w klauzulach WHERE.Zamiast tego napisać ponownie zapytania, używając złączeń zewnętrznych.

• Unikać funkcji grupowania (takich jak HAVING i IN / NOT IN) w warunkach klauzuliWHERE.

• Dla złożonych funkcji agregacji używać instrukcji CASE i funkcji DECODE.

Wskazówki dotyczące dostrajania bazy danychPodczas dostrajania bazy danych warto postępować zgodnie z najlepszymipraktykami.

• Powinno się współpracować z administratorem bazy danych w zakresie zbieraniastatystyk tabel.

Rozdział 16Dostrajanie zapytania SQL

16-12

Page 226: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Jeśli serwer działa bardzo wolno, należy przeanalizować ewentualne problemy z siecią,operacjami we-wy i dyskiem oraz zoptymalizować parametry serwera.

• W niektórych sytuacjach, gdy nie można uniknąć pobierania dużych ilości danych, mogąwystąpić w bazie danych błędy związane z rozmiarem sterty PGA. Problemy takie możnarozwiązać, zwiększając w ostateczności rozmiar sterty PGA. Do zwiększenia rozmiarusterty służy następujące polecenie:

alter session set events '10261 trace name context forever, level 2097152'

Weryfikowanie modeli danychPodczas weryfikowania modeli danych można korzystać z komunikatów pomagającychskorygować modele danych, zoptymalizować zapytania, zmniejszyć liczbę zawieszającychsię wątków oraz poprawić wydajność raportowania.

Jeśli po utworzeniu lub edytowaniu modelu danych, który został utworzony w bieżącym lubw poprzednich wydaniach, zostanie naciśnięty przycisk Weryfikuj, to aplikacja Publisher:

1. Sprawdzi zapytania używane dla zbiorów danych, list wartości i definicji rozdzielania.

2. Wygeneruje plan wykonania zapytań SQL.

3. Wyświetli listę komunikatów o błędach i ostrzegawczych.

Należy podjąć wymagane działania na podstawie komunikatu z weryfikacji. Zob. Komunikatyz weryfikacji modelu danych.

Warto zwrócić uwagę, że — po uaktualnieniu z poprzedniej wersji aplikacji Publisher — jużistniejące modele danych są oznaczone jako "Nie zweryfikowano".

Komunikaty z weryfikacji modelu danychPrzedstawiono tu, jako punkt odniesienia, komunikaty z weryfikacji modelu danych.

Typy komunikatów

• Błąd — Jeśli model danych ma być używany do uruchamiania raportów, trzeba poprawićwszystkie wykryte w nim błędy.

• Ostrzeżenie — Należy dokonać poprawek sugerowanych w komunikacieostrzegawczym. Jeśli ostrzeżenie zostanie zignorowane i raport zostanie uruchomiony, tomoże się pogorszyć wydajność raportowania.

Opis komunikatów

Typ weryfikacji Typ komunikatu Komunikat Limit

Zapytanie Ostrzeżenie Zapytanie SQL zawiera klauzulę SELECT *.Użycie znaku * jest niedozwolone. Proszęokreślić konkretne kolumny.

Zapytanie Ostrzeżenie Model danych zawiera zagnieżdżonezapytania BI JDBC. Wiązanie zapytańlogicznych jest niedozwolone. Proszę zamiastraportów BIP użyć raportów OTBI albo usunąćłącze występujące między zbiorami danychOBIEE.

Rozdział 16Weryfikowanie modeli danych

16-13

Page 227: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typ weryfikacji Typ komunikatu Komunikat Limit

Zapytanie Ostrzeżenie Plan wykonania zapytania SQL zawierazłączenia scalania kartezjańskiego. Proszęwygenerować plan wyjaśniający dla zapytaniaSQL, zidentyfikować złączenia scalaniakartezjańskiego, po czym dodać w zapytaniuSQL wymagane filtry.

Wykonawcze Ostrzeżenie Liczba wartości wiązania przekraczająca limit{0} parametrów powoduje pogorszeniewydajności. Proszę zmniejszyć liczbę wartościwiązania.

100

Zapytanie Ostrzeżenie Liczba kolumn w klauzuli SELECT przekraczalimit {0}. Proszę wybrać tylko wymaganekolumny i włączyć przycinanie.Zob. dokument "Publisher Best Practices forSaaS Environments" (Doc ID 2145444.1).

30

Zapytanie Ostrzeżenie Liczba kolumn w klauzuli SELECT przekraczalimit {0}. Proszę wybrać tylko wymaganekolumny.

100

Zapytanie Ostrzeżenie Zapytanie SQL zawiera złączenia inne niżrównozłączenia. Uruchamianie pośrednichwierszy może stać się przyczyną problemówz wydajnością. Proszę zastąpić złączenia inneniż równozłączenia równozłączeniami lubzłączeniami zewnętrznymi.

Zapytanie Ostrzeżenie Długość nazwy wybranej kolumny przekraczalimit {0}. Nazwa kolumny nie możeprzekraczać 15 znaków. Proszę użyć krótkiegoaliasu kolumny.

15

Zapytanie Ostrzeżenie Liczba zapytań wstawkowych lubpodrzędnych przekracza limit {0}. Proszęusunąć dodatkowe wstawkowe zapytaniaSELECT.

10

Zapytanie Ostrzeżenie Zapytanie SQL zawiera klauzulę FROM DUAL.Zapytanie SQL zawiera zbyt wiele tabel DUAL.Proszę unikać używania klauzuli FROM DUAL.

Zapytanie Ostrzeżenie Liczba kolumn LOB w klauzuli SELECTprzekracza limit {0}. Proszę wybrać tylkowymagane kolumny.

2

Zapytanie Błąd Zapytanie zawiera słowa kluczowe z językaDDL lub DML. Proszę usunąć je z zapytaniaSQL.

Struktura Ostrzeżenie Liczba podziałów grup w zbiorze danychprzekracza limit {0}. Proszę usunąćnadmiarowe grupy ze zbioru danych.

2

Struktura Ostrzeżenie Model danych zawiera filtry grup. Proszęzastąpić filtry grup klauzulą WHERE, użytąw zapytaniu SQL.

Wykonawcze Błąd Właściwość modelu danych jest niepoprawnalub zawiera niepoprawne wartości. Proszęokreślić odpowiednią właściwość modeludanych i sprawdzić jej wartość.

Rozdział 16Weryfikowanie modeli danych

16-14

Page 228: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typ weryfikacji Typ komunikatu Komunikat Limit

Zapytanie Ostrzeżenie Plan wykonania zapytania SQL wymagaskanowania całych tabel. Proszę dlaindeksowanych kolumn w zapytaniu SQLokreślić wymagane filtry.

Zapytanie Ostrzeżenie Plan wykonania zapytania SQL wymagaodczytu buforów. Odczyt buforów przekraczalimit 1 GB. Proszę, w celu zmniejszeniawolumenu pobieranych danych, dodać dozapytania SQL odpowiednie filtry.

Zapytanie Ostrzeżenie Plan wykonania zapytania SQL wymaga cykliobciążających CPU. Proszę, w celuzmniejszenia wolumenu pobieranych danych,dodać do zapytania SQL odpowiednie filtry.

Zapytanie Ostrzeżenie Plan wykonania zapytania SQL zawierawywołania funkcji dla kolumn filtra. Użyciewywołań funkcji SQL dla kolumn indeksuprzyczynia się do pogorszenia wydajności.Proszę usunąć wywołania funkcji dla kolumnfiltra.

Zapytanie Ostrzeżenie Wykryta funkcja wywołuje predykaty klauzuliWHERE.

Zapytanie Ostrzeżenie Na liście SELECT wykryto wywołania funkcjiPL/SQL. Takie wywołania mogą mieć znaczącywpływ na wydajność.

Zapytanie Ostrzeżenie Na liście SELECT zapytania podrzędne sąskalarnymi zapytaniami podrzędnymi. Muszązwracać dokładnie jedną wartość. UżycieROWNUM lub DISTINCT do ograniczeniawyniku może być przyczyną potencjalnegoproblemu z wydajnością.

Zapytanie Ostrzeżenie Zbyt wiele wartości w filtrze IN-LIST możeuniemożliwić optymalizatorowi znalezieniebardziej efektywnego planu.

Wykonawcze Ostrzeżenie Predykat zabezpieczeń jest zaizolowanyw zapytaniu podrzędnym, przyczyniając się dozbędnego zagnieżdżenia. Serwer BIwygenerował zbyt wiele złączeń międzyzapytaniami podrzędnymi WITH, używającnieobsługiwanej funkcjiSYS_OP_MAP_NONNULL.

Zapytanie Ostrzeżenie Serwer BI wygenerował zbyt wiele złączeńmiędzy zapytaniami podrzędnymi WITH,używając nieobsługiwanej funkcjiSYS_OP_MAP_NONNULL.

Zapytanie Ostrzeżenie Wykryta perspektywa wstawkowa lub tabelawstawkowa została użyta po opcjonalnejstronie złączenia zewnętrznego (OUTER) i niewybrano z niej żadnych danych.

Zapytanie Ostrzeżenie Na liście SELECT zapytania podrzędne sąskalarnymi zapytaniami podrzędnymi.Klauzula WITH w skalarnym zapytaniupodrzędnym może się przyczynić dopoważnych problemów z wydajnością.

Rozdział 16Weryfikowanie modeli danych

16-15

Page 229: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typ weryfikacji Typ komunikatu Komunikat Limit

Zapytanie Ostrzeżenie Tabele wyszczególnione w zapytaniui złączone z innymi tabelami, lecz nigdy nieużyte w klauzuli SELECT FROM, mogą byćnadmiarowe. Proszę sprawdzić, czy ta tabelajest złączona za pomocą klucza głównegoz kolumnami klucza obcego zawartymiw innych tabelach.

Zapytanie Ostrzeżenie Kolumna jest zdefiniowana jako skalarneskorelowane zapytanie podrzędne i następnieużywana w filtrze lub wyrażeniu złączenia.Może to być przyczyną poważnegopogorszenia wydajności.

Zapytanie Ostrzeżenie Predykaty używające zmiennych wiązaniaw sposób nietrywialny. Na przykład (:JCODE ISNULL OR mcd.JCODE LIKE :JCODE).

Zapytanie Ostrzeżenie Wyrażenie CASE zawiera więcej niż 10złożonych wyrażeń WHEN ... THEN.

Zapytanie Ostrzeżenie W predykacie złączenia w zapytaniuwystępuje odwołanie do kolumn zdefiniowanychw obiekcie perspektywy jako stałe (literały).

Zapytanie Ostrzeżenie Instrukcja SQL zawiera w jednym zapytaniupodrzędnym więcej niż 10 gałęzi UNION.

Zapytanie Ostrzeżenie Proszę usunąć zbędne odwołania do tabeli,ponieważ ta sama kolumna jest używanaw klauzulach SELECT, JOIN i FILTER.

Struktura Ostrzeżenie Nie należy składować danych w obiektachCLOB i konwertować ich do formatu XML.W celu uzyskania lepszej wydajności lepiej jestskładować w postaci XML.

Rozdział 16Weryfikowanie modeli danych

16-16

Page 230: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Część IVKorzystanie z modeli danych z Oracle BI EnterpriseEdition

Opisano tu, jak można ponownie używać modeli danych, utworzonych za pomocą Oracle BIEnterprise Edition w Oracle Analytics Cloud.

Rozdziały:

• Wysyłanie modeli danych z Oracle BI Enterprise Edition

Page 231: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

17Wysyłanie modeli danych z Oracle BI Enterprise Edition

Administratorzy mogą wysyłać modele danych, utworzone za pomocą Oracle BI EnterpriseEdition, do Oracle Analytics Cloud. Gdy plik modelu danych (.rpd) zostanie wysłany dochmury, autorzy zawartości mogą w zwykły sposób tworzyć wizualizacje danych, pulpityinformacyjne i analizy.

Tematy

• Wysyłanie modeli danych Oracle BI Enterprise Edition do chmury — informacjepodstawowe

• Przygotowywanie pliku modelu danych pod kątem chmury

• Wysyłanie modeli danych z pliku (.rpd) przy użyciu konsoli

• Edytowanie modeli danych wysłanych z Oracle BI Enterprise Edition — informacjepodstawowe

• Pobieranie i instalowanie narzędzi Analytics Client Tools for Oracle Analytics Cloud

• Łączenie się z modelem danych w chmurze

• Edytowanie modelu danych w chmurze

• Wysyłanie modelu danych do chmury

• Łączenie się ze źródłem danych za pomocą połączenia zdefiniowanego w konsoli

• Rozwiązywanie problemów z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool

Uwaga:

Administratorzy mogą używać zapisów stanu do migracji zawartości oraz modelidanych z Oracle BI Enterprise Edition. Zob. Migracja Oracle Analytics Cloudz użyciem zapisów stanu.

Wysyłanie modeli danych Oracle BI Enterprise Edition dochmury — informacje podstawowe

Mając dane biznesowe już modelowane za pomocą Oracle BI Enterprise Edition, nie trzebazaczynać od zera w Oracle Analytics Cloud. Można się zwrócić do administratora o wysłaniepliku modelu danych (.rpd) do Oracle Analytics Cloud. Gdy to nastąpi, można zacząćeksplorować dane, używając wizualizacji, analiz i pulpitów informacyjnych.

Oracle Analytics Cloud umożliwia wysłanie pliku modelu danych zawierającego:

• Model lub modele danych

• Połączenia z jedną lub większą liczbą baz danych

17-1

Page 232: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W Oracle BI Enterprise Edition trzeba sprawdzić plik modelu danych orazskonfigurować połączenia z bazą danych.

Gdy administrator danych wysyła z Oracle Analytics Cloud plik modelu danych,istniejące modele danych są usuwane i są zastępowane zawartością z wysyłanegopliku, a narzędzie Data Modeler jest wyłączane. Modele danych, które zostały wysłanez pliku, stają się dostępne dla autorów zawartości poprzez okienko "Obszaryzainteresowań".

Jeśli trzeba dokonać zmian w modelu, twórcy metadanych mogą za pomocą narzędziaOracle BI Administration Tool edytować model danych.

Do Oracle Analytics Cloud można także kopiować raporty i pulpity informacyjneutworzone w Oracle BI Enterprise Edition. Zob. Wysyłanie zawartości z archiwumKatalogu w podręczniku Wizualizowanie danych i konstruowanie raportów w OracleAnalytics Cloud.

Przygotowywanie pliku modelu danych pod kątem chmuryTrzeba poświęcić trochę czasu w celu przygotowania pliku modelu danych (plik RPD)pod kątem chmury.

1. Upewnić się, że jest używane oprogramowanie Oracle BI Enterprise Editionw wersji 11.1.1.7 lub nowszej.

2. Otworzyć plik modelu danych (plik RPD), po czym przeprowadzić testy spójnościza pomocą narzędzia Consistency Check Manager.

3. Usunąć wszystkie bloki inicjalizacyjne ustawiające zmienne sesyjne USER,ROLES lub GROUP.

4. Proszę sprawdzić, czy zawarte w modelu danych informacje o połączeniu z baządanych są aktualne.

Przejrzeć ustawienia puli połączeń, korzystając z narzędzia Oracle BIAdministration Tool:

• Nazwa źródła danych musi zawierać pełny opis połączenia z bazą danych,w której są przechowywane dane.

Nie można tutaj użyć sieciowej nazwy usługi.

• Interfejs wywołania musi być interfejsem OCI (Oracle Call Interface).

Jeśli plik modelu danych łączy się z więcej niż jedną bazą danych, należy sięupewnić, że ustawienia dla każdej z pul połączeń są poprawne.

5. Wyłączyć te obszary zainteresowań, które mają nie być eksponowane lub niemają działającego połączenia.

Jeśli będzie brakować informacji o połączeniu, użytkownikom — gdy spróbująwyświetlić obszary zainteresowań w Oracle Analytics Cloud — będzie wyświetlanykomunikat Błąd: nie udało się pobrać obszarów zainteresowań.

6. Sporządzić kopię zapasową usługi Oracle Analytics Cloud Service (w tymbieżącego modelu danych) w zapisie stanu, aby w razie potrzeby można byłoprzywrócić tę wersję.

Mając gotowy model danych, można wysłać go do Oracle Analytics Cloud.

Rozdział 17Przygotowywanie pliku modelu danych pod kątem chmury

17-2

Page 233: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wysyłanie modeli danych z pliku (.rpd) przy użyciu konsoliAdministratorzy mogą wysyłać modele danych, utworzone za pomocą Oracle BI EnterpriseEdition, do Oracle Analytics Cloud. Gdy modele danych zostaną wysłane do chmury, autorzyzawartości mogą w zwykły sposób wizualizować dane.

Jeśli są wysyłane modele danych z Oracle BI Enterprise Edition, istniejące w OracleAnalytics Cloud informacje o modelach danych są usuwane i są zastępowane zawartościąz pliku modelu danych (.rpd). Wysłane modele danych stają się dostępne — dla autorówzawartości — jako obszary zainteresowań.

Używając narzędzia Oracle Analytics Developer Client Tool, modele danych można wysłaćtakże z pliku (.rpd).

1. Sprawdzić plik modelu danych (.rpd) i powiązanych połączeń z bazą danych.

2. W Oracle Analytics Cloud wybrać opcję Konsola.

3. Wybrać pozycję Zapisy stanu.

4. Sporządzić zapis stanu bieżącego modelu danych, aby w razie potrzeby można byłoprzywrócić tę wersję.

5. Z menu Strona wybrać opcję Zamień model danych.

6. Nacisnąć przycisk Przeglądaj, po czym wybrać odpowiedni plik modelu danych (.rpd).

7. Podać hasło do pliku.

8. Nacisnąć przycisk OK.

9. Aby zobaczyć wysłane modele danych, dostępne jako obszary zainteresowań, przejść nastronę startową, wybrać opcję Dane, a następnie Zbiór danych.

10. Opcjonalnie: Jeśli plik modelu danych zawiera uprawnienia i filtry danych, utworzyćw Oracle Analytics Cloud zgodne role poziomu aplikacji, aby zabezpieczenia danychdziałały w chmurze.

a. Utworzyć role poziomu aplikacji mające nazwy identyczne ze zdefiniowanymiw narzędziu Oracle BI Administration Tool.

b. Przypisać użytkowników (i role użytkowników) do ról poziomu aplikacji zgodniez wymaganiami.

Edytowanie modeli danych wysłanych z Oracle BI EnterpriseEdition — informacje podstawowe

Administratorzy mogą wysyłać modele danych z Oracle BI Enterprise Edition do OracleAnalytics Cloud, używając konsoli. Gdy model zostanie wysłany, twórcy metadanych używająnarzędzia Oracle Analytics Developer Client Tool do edytowania modeli danych. Także zapomocą tego narzędzia wprowadzają gotowe modele danych do środowiska wykonawczego.Użytkownicy mogą wówczas zacząć eksplorować dane, korzystając z wizualizacji, analizi pulpitów informacyjnych.

Wymagania wstępne

• Oracle BI Enterprise Edition 11.1.1.7 lub wersja nowsza.

Rozdział 17Wysyłanie modeli danych z pliku (.rpd) przy użyciu konsoli

17-3

Page 234: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Komputer (z 64-bitowym systemem operacyjnym Windows), na którym będzieuruchamiane narzędzie Oracle Analytics Developer Client Tool.

• Narzędzie Oracle Analytics Developer Client Tool. Zob. Pobieranie i instalowanienarzędzi Analytics Client Tools for Oracle Analytics Cloud.

• Zweryfikowany plik repozytorium metadanych (.rpd).

• Upewnienie się u administratora usługi, że został otwarty port o wymaganymnumerze (tj. port 443 dla Oracle Analytics Cloud wdrożonej z Oracle Identity CloudService, a w przeciwnym razie port 80).

Typowy proces Workflow edytowania modelu danych za pomocą narzędzia BI Administration Tool

• Wysłać model danych. Zob. Wysyłanie modeli danych z pliku (.rpd) przy użyciukonsoli.

• Edytować model danych. Zob. Edytowanie modelu danych w chmurze.

• Do Oracle Analytics Cloud można kopiować analizy i pulpity informacyjneutworzone w Oracle BI Enterprise Edition. Zob. Wysyłanie zawartości z archiwumKatalogu w podręczniku Wizualizowanie danych i konstruowanie raportóww Oracle Analytics Cloud.

Pobieranie i instalowanie narzędzi Analytics Client Tools forOracle Analytics Cloud

Zamierzając zarządzać modelami danych i tworzyć modele danych albo włączyćzdalne połączenia z raportowych pulpitów informacyjnych i analiz, trzeba pobraći zainstalować pakiet Analytics Client Tools. Analytics Client Tools należy zainstalowaćna komputerze z systemem Windows, działającym w tej samej sieci co baza danych.W ramach pakietu oprogramowania są instalowane: Model Administration Tool,Catalog Manager i Job Manager.

1. Pobrać najnowsze narzędzia Analytics Client Tools for Oracle Analytics Cloud.

a. Przejść do:

Strona pobierania oprogramowania Analytics Client Tools for Oracle AnalyticsCloud.

b. Aby rozpocząć pobieranie, kliknąć na łączu Oracle Analytics Client Tools dlawersji zgodnej z wersją używanej aplikacji Oracle Analytics Cloud.

c. Jeśli pojawi się wezwanie, zaakceptować umowę licencyjną Oracle, po czymkliknąć na łączu pobierania, aby pobrać oprogramowanie do swojegokomputera lokalnego.

2. Zainstalować Analytics Client Tools.

a. Z pobranego pliku ZIP wypakować plik setup_bi_client-<numer wersji>-win64.exe.

b. W lokalnym obszarze pobierania kliknąć dwukrotnie na pliku setup_bi_client-<numer wersji>-win64.exe, aby uruchomić program instalacyjny.

c. Postępować zgodnie z wyświetlanymi instrukcjami.

Aby uruchomić aplikację, należy z menu "Start" z systemu Windows wybrać opcję Oracle Analytics Client Tools, a następnie nazwę aplikacji. Na przykład, aby uruchomić Developer Client Tool,wybrać Model Administration Tool.

Rozdział 17Pobieranie i instalowanie narzędzi Analytics Client Tools for Oracle Analytics Cloud

17-4

Page 235: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Łączenie się z modelem danych w chmurzePrzy każdej próbie otwarcia lub opublikowania modelu danych bądź wysłania go do chmuryza pomocą narzędzia Oracle Analytics Developer Client Tool trzeba określić szczegółypołączenia z instancją Oracle Analytics Cloud.

1. W narzędziu Oracle Analytics Developer Client Tool wybrać sposób łączenia się z usługąOracle Analytics Cloud.

Na przykład wybrać Plik, Chmura, a następnie Otwórz, Publikuj albo Wyślij.

2. Wprowadzić informacje o połączeniu z Oracle Analytics Cloud.

a. W polu Użytkownik określić użytkownika mającego uprawnienia administratoraw odniesieniu do usługi Oracle Analytics Cloud (użytkownik mający przypisaną rolęBIServiceAdministrator poziomu aplikacji).

b. W polu Hasło wprowadzić hasło dla określonego użytkownika.

c. W polu Chmura wprowadzić bootstrap.

d. W polu Nazwa hosta wprowadzić URL usługi Oracle Analytics Cloud,z pominięciem https:// i /dv/ui.

Na przykład, jeśli adres URL usługi Oracle Analytics Cloud ma postać https:/oac123456-oacppacm12345.uscom-central-1.oraclecloud.com/dv/ui, należywprowadzić oac123456-oacppacm12345.uscom-central-1.oraclecloud.com.

Adres URL usługi Oracle Analytics Cloud można uzyskać z konsoli Oracle CloudInfrastructure. Należy przejść do instancji Oracle Analytics Cloud, po czymskopiować wartość z pola URL. Dla wcześniejszych wersji Oracle Analytics Cloudnależy nacisnąć przycisk Zarządzanie tą instancją, po czym skopiować adres łącza URL usługi Oracle Analytics Cloud.

e. W polu Numer portu wprowadzić 443.

f. Wybrać opcję SSL.

Dla ustawienia Magazyn zaufanych nacisnąć przycisk Przeglądaj, po czym wybraćdomyślny magazyn kluczy JDK dostarczany wraz ze środowiskiem JRE:

<katalog podstawowy klientaOAC>\oracle_common\jdk\jre\lib\security\cacerts

Dla hasła określić długie hasło do magazynu zaufanych (JKS), zawierającegozaufany certyfikat CA, który został użyty do podpisania certyfikatu Oracle AnalyticsCloud. Certyfikat Oracle Analytics Cloud jest podpisany przez dobrze znanąjednostkę certyfikującą (CA), tak że można używać zwykłego magazynu "cacerts"Javy (domyślny magazyn zaufanych JKS, potwierdzony przez dobrze znanąjednostkę certyfikującą).

g. Wybrać opcję Proxy, jeśli narzędzie Oracle Analytics Developer Client Tool zostałozainstalowane na komputerze działającym w sieci z serwerem proxy.

Należy się zwrócić do administratora sieci o adres URL numer portu serwera proxy.

Początkowe łączenie może trwać, w zależności od rozmiaru modelu danych, od 3 do 15minut.

Rozdział 17Łączenie się z modelem danych w chmurze

17-5

Page 236: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Edytowanie modelu danych w chmurzeDo edytowania modelu danych w Oracle Analytics Cloud służy narzędzie OracleAnalytics Developer Client Tool.

Przed rozpoczęciem należy wysłać lokalny plik RPD modelu danych do OracleAnalytics Cloud.

1. W narzędziu Oracle Analytics Developer Client Tool wybrać z menu Plik opcję Otwórz, a następnie W chmurze.

2. Wprowadzić informacje o połączeniu z Oracle Analytics Cloud.

3. Zaktualizować swój model.

a. Dokonać, jeśli trzeba, zmian w modelu.

b. Aby zweryfikować dokonane zmiany, wybrać z menu Narzędzia, opcję Pokażkontroler spójności, a następnie Sprawdź wszystkie obiekty.

c. Aby zapisać zmiany lokalnie, wybrać z menu Plik opcję Zapisz.

4. Aby wysłać zmiany do Oracle Analytics Cloud, wybrać z menu Plik opcję Chmura,a następnie Publikuj.

Aby odświeżyć lub odrzucić zmiany, można użyć podmenu "Plik":

• Odśwież — Odświeżenie modelu danych z użyciem najnowszych aktualizacji.Jeśli model danych został zmodyfikowany przez innego twórcę, pojawi sięwezwanie do zainicjowania operacji scalania.

• Odrzuć — Anulowanie wszystkich zmian, które zostały dokonane w modeludanych w trakcie bieżącej sesji.

Wysyłanie modelu danych do chmuryDo wysłania pliku RPD modelu danych do Oracle Analytics Cloud służy narzędzieOracle Analytics Developer Client Tool.

1. W narzędziu Oracle Analytics Developer Client Tool otworzyć plik modelu danych(*.rpd).

2. Wybrać z menu Plik opcję Chmura, a następnie Wyślij.

3. Wprowadzić informacje o połączeniu z Oracle Analytics Cloud.

Aby odświeżyć lub odrzucić zmiany, można użyć podmenu "Plik":

• Odśwież — Odświeżenie modelu danych z użyciem najnowszych aktualizacji.Jeśli model danych został zmodyfikowany przez innego twórcę, pojawi sięwezwanie do zainicjowania operacji scalania.

• Odrzuć — Anulowanie wszystkich zmian, które zostały dokonane w modeludanych w trakcie bieżącej sesji.

Rozdział 17Edytowanie modelu danych w chmurze

17-6

Page 237: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Łączenie się ze źródłem danych za pomocą połączeniazdefiniowanego w konsoli

Administratorzy mogą definiować połączenia z bazami danych dla modeli danych, używająckonsoli z Oracle Analytics Cloud. Dotyczy to takich baz danych, jak Oracle Database CloudService, Oracle Autonomous Data Warehouse, Spark i Oracle Autonomous TransactionProcessing.

Jeśli te same połączenia z bazami danych mają być używane w narzędziu Oracle AnalyticsDeveloper Client Tool, nie trzeba ponownie wprowadzać szczegółów połączeń. Zamiast tego,można się w oknie dialogowym "Pula połączeń" odwoływać do połączeń z bazą danych napodstawie nazw.

Jeśli jeszcze nie zostało to zrobione, należy utworzyć w konsoli połączenie z bazą danychi zanotować jego nazwę. Na przykład MyCloudSalesDB.

1. W narzędziu Oracle Analytics Developer Client Tool przejść do okienka "Warstwafizyczna", po czym otworzyć okno dialogowe "Pula połączeń.

2. W polu Nazwa wpisać nazwę źródła danych.

3. Zaznaczyć pole wyboru Udostępnij połączenie na zewnątrz.

4. W polu Nazwa połączenia wpisać nazwę połączenia dokładnie tak, jak zostałazdefiniowana w konsoli (jest uwzględniana wielkość liter). Na przykład MyCloudSalesDB.

Pominąć pozostałe opcje z tego okna dialogowego, takie jak Nazwa źródła danych,Logowanie współużytkowane - nazwa użytkownika i Hasło.

Łącząc się z bazą danych Spark, należy wykonać następujące dodatkowe czynnościkonfiguracyjne:

1. Utworzyć bazę danych w RPD z użyciem interfejsu "ODBC (zaawansowane)".

2. Utworzyć pulę połączeń z ODBC 3.5 cliInterface.

3. W polu DSN połączenia dodać poniższy wpis (zastępując wartość host/port adresem IPhosta i portu Hive Thrift):DRIVER=Oracle 8.0 Apache Hive Wire Protocol;HOST=<host_hive>;PORT=<portprotokołu binarnego dla hive>

4. Dodać szczegóły identyfikacji, po czym zapisać pulę połączeń.

5. Zaimportować obiekt warstwy fizycznej i ukończyć modelowanie przed wysłaniem RPD.

Praca z narzędziem Oracle Analytics Developer Client ToolZa pomocą tych opcji można, używając narzędzia Oracle Analytics Developer Client Tool,zarządzać modelem danych i go opublikować.

Pracując z modelami danych w chmurze, należy używać swoich uwierzytelnień użytkownikaz usługi IDCS (Identity Cloud Service). Nie jest możliwe zalogowanie się ze sfederowanegozewnętrznego systemu zarządzania tożsamościami, używając mechanizmu jednokrotnegologowania (SSO).

Rozdział 17Łączenie się ze źródłem danych za pomocą połączenia zdefiniowanego w konsoli

17-7

Page 238: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Opcja menu Do czego służy

Plik - Chmura - Otwórz Otwieranie wysłanego do Oracle Analytics Cloudmodelu danych w celu jego edycji.

Plik - Chmura - Publikuj Publikowanie zmian dokonanych w modelu danych.Użytkownicy zobaczą zmiany przy ponownymzalogowaniu się do Oracle Analytics Cloud.

Rozdział 17Praca z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool

17-8

Page 239: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Część VInformacje referencyjne

W tej części zamieszczono informacje referencyjne.

• Często zadawane pytania

• Rozwiązywanie problemów

• Edytor wyrażeń — instrukcja obsługi

Page 240: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

ACzęsto zadawane pytania

Zawarto tu odpowiedzi na typowe pytania zadawane przez administratorów i analityków BIodpowiedzialnych za modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud.

Tematy:

• Najczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzia Data Modeler (firmowe modeledanych)

– Czy można używać tych samych danych do różnych analiz?

– Czy po dodaniu nowych kolumn do tabeli źródłowej można uwzględnić je w modeludanych?

– W jakich sytuacjach powinno się tworzyć obiekty modelu oparte na perspektywachźródłowych?

– Czy do istniejącej tabeli wymiarów, która jest oparta bezpośrednio na tabeliźródłowej, można dołączyć kolumny z innej tabeli źródłowej lub perspektywyźródłowej?

– Czy do istniejącej tabeli wymiarów, która jest oparta na perspektywie źródłowej,można dołączyć kolumny z innej tabeli źródłowej?

– Czy można utworzyć perspektywę źródłową, która jest oparta na innej perspektywieźródłowej?

– Czy można przeprowadzić migrację modelu danych z jednego środowiska doinnego?

Najczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzia DataModeler (firmowe modele danych)

Zamieszczono tu najczęściej zadawane pytania związane z modelowanie danych.

Czy można używać tych samych danych do różnych analiz?

Tak. Można tworzyć perspektywy źródłowe eksponujące te same kolumny źródłowew różnych kontekstach. Perspektyw używa się do zawierania tych samych obiektówźródłowych w różnych wymiarach. Na przykład, aby użyć danych typu "czas" w wymiarze"Data zamówienia" i "Data wysyłki", należałoby utworzyć dwie perspektywy oparte naźródłowej tabeli "czas": time_order_date_v i time_ship_date_v. Perspektywy te mogąnastępnie zostać użyte jako źródła dla wymiarów "Data zamówienia" i "Data wysyłki".

Czy po dodaniu nowych kolumn do tabeli źródłowej można uwzględnić je w modelu danych?

Tak. Nowo dodane kolumny można uwzględnić w modelu danych. W tym celu należyw modelu danych wybrać z menu Czynności — dla odpowiedniej tabeli faktów lub tabeliwymiarów — opcję Synchronizuj z bazą danych. Następnie na liście komunikatów wybraćpozycję opisującą nowe kolumny, po czym wybrać z menu Czynności dot.komunikatu opcję Synchronizuj wybrane.

A-1

Page 241: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

W jakich sytuacjach powinno się tworzyć obiekty modelu oparte na perspektywach źródłowych?

Perspektywy źródłowe należy zawsze tworzyć, gdy istnieje przypuszczenie, że będąwykonywane kolejne zmiany, takie jak rozszerzanie obiektów modelu, tworzenie filtrówi dodawanie obliczeń. Tworzenie modelu na podstawie perspektyw źródłowych jestbardziej elastyczne niż z bezpośrednim użyciem tabel źródłowych.

Czy do istniejącej tabeli wymiarów, która jest oparta bezpośrednio na tabeli źródłowej, możnadołączyć kolumny z innej tabeli źródłowej lub perspektywy źródłowej?

Tak. Do istniejącej tabeli wymiarów można z łatwością dołączyć kolumny z innej tabeliźródłowej lub perspektywy źródłowej. W tym celu należy przeciągnąć tabelę lubperspektywę do istniejącej tabeli wymiarów. Zob. Dodawanie kolumn z innego źródłado tabeli wymiarów..

Czy do istniejącej tabeli wymiarów, która jest oparta na perspektywie źródłowej, można dołączyćkolumny z innej tabeli źródłowej?

Tak. Można to zrobić na dwa sposoby. W celu dołączenia kolumn można przeciągnąćtabelę do tabeli wymiarów. Drugi sposób jest następujący: edytować perspektywę,dołączając do niej nowe kolumny, po czym zsynchronizować tabelę wymiarów zezmianami dokonanymi w bazie danych. W procesie synchronizacji zostanąrozpoznawane nowe kolumny w perspektywie, które następnie — w tym samymprocesie — zostaną dodane do tabeli wymiarów.

Czy można utworzyć perspektywę źródłową, która jest oparta na innej perspektywie źródłowej?

Tak. W tym celu należy albo podczas tworzenia perspektywy przeciągnąć perspektywęźródłową do obszaru "Kolumny" karty "Przegląd", albo — korzystając z oknadialogowego "Dodawanie kolumn" — wybrać jako źródło perspektywę źródłową.

Na przykład załóżmy, że istnieją dwie tabele źródłowe "time" i "time_fiscal". Zostałautworzona perspektywa "time_v " łącząca tabele "time" i "time_fiscal". Chcemyutworzyć kilka wymiarów, takich jak "Data zamówienia" i "Data wysyłki", opartych nadanych typu "czas". Najpierw tworzymy wymiar "Dzień zamówienia" oparty naperspektywie "time_v", a następnie — w celu utworzenia wymiaru "Dzień wysyłki" —tworzymy osobną perspektywę opartą na perspektywie "time_v". (Innym rozwiązaniemjest utworzenie równoległej perspektywy "ship_day_v" również łączącej tabele "time"i "time_fiscal".)

Czy można przeprowadzić migrację modelu danych z jednego środowiska do innego?

Tak. Można sporządzić zapis stanu środowiska, po czym użyć tego zapisu do migracji.Zob. Sporządzanie zapisu stanu i przywracanie.

Czy można lokalizować analizy i pulpity informacyjne przechowywane w Katalogu?

Tak. Odpowiednia procedura jest dostępna pod hasłem Lokalizowanie nazwopisowych w Katalogu.

Czy można edytować swój model danych w chmurze?

Tak. Zob. Edytowanie modelu danych w chmurze.

Dodatek ANajczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzia Data Modeler (firmowe modele danych)

A-2

Page 242: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Czy można załadować plik RPD modelu danych z Oracle BI Enterprise Edition?

Tak. Mając dane biznesowe modelowane za pomocą Oracle BI Enterprise Edition, nie trzebazaczynać od zera w Oracle Analytics Cloud. Zamiast używać narzędzia Data Modeler, można— do wysyłania pliku RPD modelu danych do chmury i edytowania go w chmurze —korzystać z narzędzia BI Developer Client Tool. Zob. Edytowanie modeli danych wysłanychz Oracle BI Enterprise Edition — informacje podstawowe.

Dodatek ANajczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzia Data Modeler (firmowe modele danych)

A-3

Page 243: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

BRozwiązywanie problemów

Opisano tu typowe problemy, jakie można napotkać podczas modelowania danych firmowychw Oracle Analytics Cloud, oraz objaśniono sposoby ich rozwiązywania.

Tematy:

• Rozwiązywanie problemów z narzędziem Data Modeler

– W narzędziu Data Modeler nie widać żadnych tabel ani perspektyw

– W narzędziu Data Modeler nie widać lewego okienka

– W narzędziu Data Modeler nie można edytować żadnych obiektów

– Nie można zablokować modelu danych

– Nie można opublikować modelu danych

– Dlaczego do edycji złączenia lub filtra perspektywy trzeba używać karty "ZapytanieSQL"?

– Wyświetlany jest komunikat: Cluster error - No active server node found (Błądklastera - nie znaleziono aktywnego węzła serwera)

Rozwiązywanie problemów z narzędziem Data ModelerW tym dodatku opisano typowe problemy, jakie można napotkać podczas korzystaniaz narzędzia Data Modeler, oraz objaśniono sposoby ich rozwiązywania.

W narzędziu Data Modeler nie widać żadnych tabel ani perspektyw

Jeśli po uruchomieniu narzędzia Data Modeler nie widać żadnych tabel ani perspektyw,mogła wystąpić jedna z następujących sytuacji:

• W bazie danych, połączonej z usługą, nie ma żadnych danych. Należy załadować dane,używając jednego z obsługiwanych narzędzi ładujących dane.

• Data Modeler nie pokazuje najnowszych obiektów z bazy danych. Aby zobaczyćnajnowsze obiekty, należy odświeżyć okienko "Baza danych" w narzędziu Data Modeler.

W narzędziu Data Modeler nie widać lewego okienka

Lewe okienko w narzędziu Data Modeler zostało zwinięte. Aby lewe okienko zostałowyświetlone, należy kliknąć na ikonie Przywróć okienko, wyświetlanej w lewej części strony.

W narzędziu Data Modeler nie można edytować żadnych obiektów

Przed przystąpieniem do wykonywania jakichkolwiek zmian trzeba zawsze zablokowaćmodel danych. W celu zablokowania modelu danych należy nacisnąć przycisk Zablokuj doedycji.

B-1

Page 244: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Nie można zablokować modelu danych

Należy sprawdzić, czy ktoś inny nie zablokował modelu danych. Będącadministratorem, można tę blokadę przesłonić. W przeciwnym razie należy poczekać,aż blokada zostanie zdjęta. Więcej informacji jest dostępnych we fragmencie Przesłanianie blokady, pod hasłem Blokowanie modelu danych.

Nie można opublikować modelu danych

Należy sprawdzić, czy narzędzie Data Modeler nie zostało otwarte na więcej niż jednejkarcie przeglądarki lub w więcej niż jednym oknie przeglądarki. Jeśli tak, należyzamknąć wszystkie dodatkowe karty i okna, w których działa Data Modeler, po czymspróbować opublikować model. Jeśli nadal będzie zgłaszany błąd publikowania,należy zamknąć przeglądarkę i ponownie ją uruchomić.

Dlaczego do edycji złączenia lub filtra perspektywy trzeba używać karty "Zapytanie SQL"?

Komunikat Aby edytować złączenia/filtry, proszę użyć karty "Zapytanie SQL" jestwyświetlany, gdy użytkownik kliknie na karcie "Złączenia" lub "Filtry" z jednegoz następujących powodów:

• Oracle Analytics Cloud nie może wykonać analizy składniowej zapytaniaSQL wyznaczającego perspektywę bazy danych

Jeśli do edytowania perspektywy bazy danych są używane wyłącznie karty"Przegląd", "Złączenia" i "Filtry", Oracle Analytics Cloud tworzy proste zapytanieSQL. Jeśli zdecydujemy się edytować kod SQL ręcznie za pomocą karty"Zapytanie SQL", to proste aktualizacje są odzwierciedlane na kartach "Przegląd","Złączenia" i "Filtry", dzięki czemu można ich później użyć do edytowaniaperspektywy. Jeśli jednak na karcie "Zapytanie SQL" zostały dokonane bardziejzaawansowane zmiany w kodzie, to do edycji tej perspektywy nie będzie możnaużyć karty "Przegląd", "Złączenia" ani "Filtry", ponieważ Oracle Analytics Cloud niejest w stanie zweryfikować tych aktualizacji. Na przykład, jeśli zostaną zawarte:

– Funkcje agregacji SQL, klauzula GROUP BY, klauzula HAVING

– Klauzula ORDER BY

– Słowo kluczowe OR w klauzuli WHERE

– Klauzula UNION

• Oracle Analytics Cloud nie może uzyskać dostępu do perspektywy bazydanych

Jeśli problem będzie się powtarzał, należy go zgłosić administratorowi.Administrator może zbadać problemy z połączeniem z usługą bazy danych.

Wyświetlany jest komunikat: Cluster error - No active server node found (Błąd klastera - nieznaleziono aktywnego węzła serwera)

Prawdopodobnie instancja jest wyłączona albo baza danych jest zablokowana. Jeśliproblem będzie się powtarzał, należy go zgłosić administratorowi.

Dodatek BRozwiązywanie problemów z narzędziem Data Modeler

B-2

Page 245: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Rozwiązywanie problemów z narzędziem Oracle AnalyticsDeveloper Client Tool

Przedstawiono tu kilka porad dotyczących rozwiązywania problemów z narzędziem OracleAnalytics Developer Client Tool podczas nawiązywania połączenia z Oracle Analytics Cloud.

Należy użyć następujących plików dzienników z komputera-klienta:

• katalog podstawowy domeny klienta BI\domains\bi\servers\obis1\logs\nazwaużytkownika_NQSAdminTool.log

• katalog podstawowy domeny klientaBI\domains\bi\clients\datamodel\logs\datamodel.log

W tej tabeli są opisane niektóre typowe problemy z połączeniem i sposoby ich rozwiązania.

Typowe problemy z połączeniem Przyczyna i rozwiązanie

401: Brak autoryzacji LUBniepowodzenie identyfikacji

Uwierzytelnienia logowania są niepoprawne.• Upewnić się, że konto użytkownika istnieje.• Upewnić się, że w nazwie użytkownika i haśle nie

wystąpiły błędy pisowni.• Upewnić się, że hasło nie zawiera wykrzyknika (!).• Upewnić się, że użytkownik ma przypisaną rolę

"Administrator usługi BI" poziomu aplikacji.

Błąd podczas inicjalizowaniazabezpieczonego połączeniaTLS lub wyjątek proxy:java.security.NoSuchAlgorithmException: Błąd podczaskonstruowania implementacji(algorytm: domyślny, dostawca:SunJSSE, klasa:sun.security.ssl.SSLContextImpl$DefaultSSLContext)

LUBBłąd podczas inicjalizowaniazabezpieczonego połączeniaTLS lub wyjątek proxy:Połączenie z hostem odległymzamknięte podczas uzgadniania

Istnieje kilka przyczyn tego problemu:• Połączenie prowadzi do pliku, który nie jest

magazynem zaufanych ani magazynem kluczy.• Połączenie prowadzi do magazynu zaufanych lub

magazynu kluczy niezawierającego certyfikatu,którego można użyć do weryfikacji certyfikatu serwera.

• Hasło do magazynu zaufanych jest niepoprawne.Użyć domyślnego magazynu kluczy JDK z katalogu:katalog podstawowy domeny klientaBI\oracle_common\jdk\jre\lib\security\cacerts.

Dodatek BRozwiązywanie problemów z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool

B-3

Page 246: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Typowe problemy z połączeniem Przyczyna i rozwiązanie

Niepowodzenie połączenia;procesy serweramogą być wyłączone; nazwahosta, numer portu, instancjausługi lub protokół (http/https) mogą być niepoprawne

Istnieje kilka przyczyn tego problemu:• Upewnić się, że zostały podane poprawna nazwa

hosta i numer portu. Zob. Łączenie się z modelemdanych w chmurze.

• Jeśli w pliku datamodel.log istnieje wpis Connectiontimed out (Upłynął limit czasu połączenia),sprawdzić, czy komputer z narzędziem OracleAnalytics Developer Client Tool działa w sieciz serwerem proxy. Jeśli tak, zwrócić się doadministratora sieci o dane serwera proxy (w tymo numer jego portu), a następnie użyć tych danychpodczas łączenia się z modelem danych.

• Jeśli — używając plików dziennika po stronie klientai korzystając z wdrożenia zarządzanego przez klienta— nie można zdiagnozować problemu z połączeniem,sprawdzić następujące pliki dziennika po stronieserwera: bi-lcm-rest.log.0 i bi_server1.out.

Na przykład, jeśli użytkownik bazy danych nie maprzypisanej roli BIServiceAdministrator poziomuaplikacji, to w pliku bi_server1.out będziezarejestrowany błąd podobny do następującego:oracle.bi.restkit.security.auth.RequiredGroupAuthoriser> <BEA-000000> <Niepowodzenieautoryzacji użytkownika: weblogic>

Nie można użyć narzędzia OracleAnalytics Developer Client Tool/Administration Tool w trybie SSL

Jeśli certyfikaty domyślne nie działają, należyzaimportować certyfikaty bezpieczeństwa z serwera. Naprzykład, używając komputera, na którym zostałozainstalowane narzędzie Developer Client/AdministrationTool można użyć narzędzia Key and Certificate Management Tool (keytool) do uruchomienia następującychpoleceń:

C:\Oracle\Middleware\oracle_common\jdk\jre\bin\keytool.exe -importcert -alias oacserver -fileC:\Oracle\Middleware\oracle_common\jdk\jre\lib\security\server.crt -keystoreC:\Oracle\Middleware\oracle_common\jdk\jre\lib\security\cacerts -storepasschangeit

Dodatek BRozwiązywanie problemów z narzędziem Oracle Analytics Developer Client Tool

B-4

Page 247: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

CEdytor wyrażeń — instrukcja obsługi

Opisano tu elementy wyrażenia, których można używać w edytorze wyrażeń.

Tematy:

• Obiekty modelu danych

• Operatory SQL

• Wyrażenia warunkowe

• Funkcje

• Stałe

• Typy

Obiekty modelu danychObiektów modelu danych można używać w wyrażeniach, takich jak poziomy czasowe,kolumny wymiarów i kolumny faktów.

Odwołując się do modelu danych trzeba używać następującej składni:

" Nazwa tabeli faktów/wymiarów "." Nazwa kolumny "

Na przykład: "Order Metrics"."Booked Amount"-"Order Metrics"."Fulfilled Amount"

Sekcja "Elementy wyrażenia" zawiera tylko te elementy, które są adekwatne do wykonywanejczynności, co oznacza, że w danym momencie nie muszą być wyświetlone wszystkie tabelefaktów i tabele wymiarów. Analogicznie hierarchie czasowe są uwzględniane jedyniewówczas, gdy z bieżącą tabelą jest złączona tabela faktów "Czas".

Operatory SQLOperatory SQL służą do określania porównań wyrażeń.

Można używać różnych typów operatorów SQL.

Operator Przykład Opis Składnia

BETWEEN "COSTS"."UNIT_COST" BETWEEN100.0 AND5000.0

Ustala, czy wartość zawiera sięmiędzy dwiema granicami (przedziałotwarty).BETWEEN można poprzedzićoperatorem NOT w celu zanegowaniawarunku.

BETWEEN[LowerBound] AND[UpperBound]

IN "COSTS"."UNIT_COST" IN(200,600, 'A')

Ustala, czy wartość występujew zbiorze wartości.

IN ([CommaSeparated List])

C-1

Page 248: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Operator Przykład Opis Składnia

IS NULL "PRODUCTS"."PROD_NAME" IS NULL

Ustala, czy wartość jest równa Null. IS NULL

LIKE "PRODUCTS"."PROD_NAME" LIKE'prod%'

Ustala, czy wartość jest zgodnaz całym napisem lub jegofragmentem. Operator częstoużywany z wieloznacznikamireprezentującymi dowolny łańcuchznaków (%) lub jeden dowolny znak(_).

LIKE

+ (FEDERAL_REVENUE +LOCAL_REVENUE)-TOTAL_EXPENDITURE

Znak dodawania. +

- (FEDERAL_REVENUE +LOCAL_REVENUE)-TOTAL_EXPENDITURE

Znak odejmowania. -

* lub X SUPPORT_SERVICES_EXPENDITURE *1.5

Znak mnożenia. *

X

/ CAPITAL_OUTLAY_EXPENDITURE/1.05

Znak dzielenia. /

% Procent %

|| STATE||CAST(YEAR ASCHAR(4))

Konkatenacja napisów. ||

( (FEDERAL_REVENUE +LOCAL_REVENUE)-TOTAL_EXPENDITURE

Nawias otwierający. (

) (FEDERAL_REVENUE +LOCAL_REVENUE)-TOTAL_EXPENDITURE

Nawias zamykający. )

> YEAR > 2000 andYEAR < 2016 andYEAR <> 2013

Znak większości, sygnalizującywartości większe niż wartośćodniesienia.

>

Dodatek COperatory SQL

C-2

Page 249: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Operator Przykład Opis Składnia

< YEAR > 2000 andYEAR < 2016 andYEAR <> 2013

Znak mniejszości, sygnalizującywartości mniejsze niż wartośćodniesienia.

<

= Znak równości, sygnalizujący tęsamą wartość.

=

>= Znak "większe niż lub równe" (niemniejsze niż), sygnalizujący wartościwiększe niż wartość odniesienia lubjej równe.

>=

<= Znak "mniejsze niż lub równe" (niewiększe niż), sygnalizujący wartościmniejsze niż wartość odniesienia lubjej równe.

<=

<> YEAR > 2000 andYEAR < 2016 andYEAR <> 2013

Znak "nie równe", sygnalizującywartości mniejsze lub większe, alenie jednakowe.

<>

, STATE in('ALABAMA','CALIFORNIA')

Przecinek, używany do rozdzielaniaelementów listy.

,

Wyrażenia warunkoweWyrażenia warunkowe służą do przekształcania wartości.

Wyrażenia warunkowe opisane w tej sekcji są blokami konstrukcyjnymi służącymi dotworzenia wyrażeń, które przekształcają wartość z jednej postaci w inną.

Należy przestrzegać następujących reguł:

• W instrukcjach CASE operator AND ma pierwszeństwo przed operatorem OR.

• Napisy muszą być ujęte w apostrofy.

Wyrażenie Przykład Opis Składnia

CASE (If) CASE

WHEN score-par < 0 THEN'Under Par'

WHEN score-par = 0 THEN'Par'

WHEN score-par = 1 THEN'Bogey'

WHEN score-par = 2 THEN'Double Bogey'

ELSE 'Triple Bogey orWorse'

END

Ta forma instrukcji CASEoblicza każdy warunek WHEN i — jeśli dany warunekjest spełniony — przypisujewartość z odpowiadającegomu wyrażenia THEN.

Jeśli nie jest spełnionyżaden z warunków WHEN, tojest przypisywana wartośćdomyślna określonaw wyrażeniu ELSE. Jeśli niepodano wyrażenia ELSE, tosystem automatycznie dodawyrażenie ELSE NULL.

CASE WHENrequest_condition1THEN expr1 ELSEexpr2 END

Dodatek CWyrażenia warunkowe

C-3

Page 250: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Wyrażenie Przykład Opis Składnia

CASE(Switch)

CASE Score-par

WHEN -5 THEN 'Birdie onPar 6'

WHEN -4 THEN 'Must beTiger'

WHEN -3 THEN 'Threeunder par'

WHEN -2 THEN 'Two underpar'

WHEN -1 THEN 'Birdie'

WHEN 0 THEN 'Par'

WHEN 1 THEN 'Bogey'

WHEN 2 THEN 'DoubleBogey'

ELSE 'Triple Bogey orWorse'

END

Ta forma jest takżeokreślana jako forma CASE(Lookup). Najpierw jestobliczana wartośćpierwszego wyrażenia,a następnie — wyrażeń WHEN. Jeśli pierwsze wyrażeniejest zgodnez którymkolwiek z wyrażeń WHEN, to jest przypisywanawartość z odpowiadającegomu wyrażenia THEN.

Jeśli żadne z wyrażeń WHEN nie jest zgodne, to jest przypisywana wartość domyślna określona w wyrażeniuELSE. Jeśli nie podanowyrażenia ELSE, to systemautomatycznie dodawyrażenie ELSE NULL.

Jeśli pierwsze wyrażeniejest zgodne z wyrażeniemz więcej niż jednej klauzuli WHEN, to jest przypisywanewyrażenie występującez pierwszym zgodnymwyrażeniem.

CASE expr1 WHENexpr2 THEN expr3ELSE expr4 END

IfCase >ELSE

- - ELSE [expr]

IfCase >IFNULL

- - IFNULL([expr],[value])

IfCase >NULLIF

- - NULLIF([expr],[expr])

IfCase >WHEN

- - WHEN [Condition]THEN [expr]

IfCase >CASE

- - CASE WHEN[Condition] THEN[expr] END

SwitchCase >ELSE

- - ELSE [expr]

SwitchCase>IFNULL

- - IFNULL([expr],[value])

SwitchCase >NULLIF

- - NULLIF([expr],[expr])

SwitchCase >WHEN

- - WHEN [Condition]THEN [expr]

Dodatek CWyrażenia warunkowe

C-4

Page 251: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

FunkcjeSą dostępne różne typy funkcji, których można używać w wyrażeniach.

Tematy:

• Funkcje agregacji

• Funkcje analityczne

• Funkcje kalendarzowe

• Funkcje konwertujące

• Funkcje wyświetlania

• Funkcje ewaluacji

• Funkcje matematyczne

• Funkcje agregacji kumulacyjnej

• Funkcje przestrzenne

• Funkcje napisowe

• Funkcje systemowe

• Funkcje ciągów czasowych

Funkcje agregacjiFunkcje agregacji wykonują operacje na wielu wartościach w celu uzyskania wynikówpodsumowujących.

Poniżej opisano reguły agregacji dostępne dla kolumn i dla kolumn miar. Lista ta zawieratakże funkcje, których można używać podczas tworzenia elementów obliczanych dla analiz.

• Domyślnie — Stosuje domyślną regułę agregacji jak w modelu danych albo określonąprzez pierwotnego autora analizy. Niedostępna dla elementów obliczanych w analizach.

• Ustalane przez serwer — Stosuje regułę agregacji ustalaną przez Oracle Analytics (naprzykład regułę zdefiniowaną w modelu danych). Agregacja jest wykonywana w OracleAnalytics dla prostych reguł, takich jak Suma, Minimum i Maksimum. Niedostępna dlakolumn miar w okienku "Układ" ani dla elementów obliczanych w analizach.

• Suma — Oblicza sumę uzyskiwaną przez dodanie wszystkich wartości w zbiorzewyników. Używana dla elementów zawierających wartości liczbowe.

• Minimum — Oblicza wartość minimalną (najmniejszą wartość liczbową) dla wierszyw zbiorze wyników. Używana dla elementów zawierających wartości liczbowe.

• Maksimum — Oblicza wartość maksymalną (największą wartość liczbową) dla wierszyw zbiorze wyników. Używana dla elementów zawierających wartości liczbowe.

• Średnia — Oblicza wartość średnią elementu w zbiorze wyników. Używana dlaelementów zawierających wartości liczbowe. Średnie dla tabel (w tym tabelprzestawnych) są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej.

• Pierwsze — Wybiera w zbiorze wyników pierwsze wystąpienie elementu dla miar. Dlaelementów obliczanych wybiera pierwszy element zgodnie z kolejnością na liście"Wybrane". Niedostępna w oknie dialogowym "Edycja formuły kolumny".

Dodatek CFunkcje

C-5

Page 252: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• Ostatnie — Wybiera w zbiorze wyników ostatnie wystąpienie elementu. Dlaelementów obliczanych wybiera ostatni element zgodnie z kolejnością na liście"Wybrane". Niedostępna w oknie dialogowym "Edycja formuły kolumny".

• Licznik — Oblicza liczbę wierszy (w zbiorze wyników) mających dla elementuwartość nie-Null. Elementem jest zazwyczaj nazwa kolumny i w takim przypadkujest zwracana liczba wierszy, które w tej kolumnie nie mają wartości Null.

• Licznik dystynktywny — Dodaje do funkcji Licznik przetwarzanie dystynktywne,co oznacza, że każde rozróżniane wystąpienie elementu jest liczone tylko raz.

• Brak — Bez agregacji. Niedostępna dla elementów obliczanych w analizach.

• Podsumowanie wykorzystujące raport (gdy stosowne) — Jeśli nie zostaniewybrana, to określa, że Oracle Analytics ma obliczyć podsumowanie na podstawiecałego zbioru wyników, bez stosowania jakichkolwiek filtrów do miar. Niedostępnaw oknie dialogowym "Edycja formuły kolumny" ani dla elementów obliczanychw analizach. Dostępna tylko dla kolumn atrybutowych.

Funkcja Przykład Opis Składnia

AGGREGATEAT

AGGREGATE(salesAT month,region)

Agreguje kolumny na podstawiepoziomów określonych przezużytkownika.measure jest nazwą kolumny miar. leveljest poziomem agregacji. Można określićwięcej niż jeden poziom. Nie możnaokreślić poziomu z wymiaru, któryzawiera poziomy używane przez poziommiary określonej jako pierwszyargument. Na przykład nie możnanapisać funkcji AGGREGATE(yearly_salesAT month) ponieważ month pochodziz tego samego wymiaru "czas", który jestużywany jako poziom miary yearly_sales.

AGGREGATE(measure ATlevel [, level1,levelN])

AVG Avg(Sales) Oblicza wartość średnią (oczekiwaną)zbioru wartości liczbowych.

AVG(expr)

AVGDISTINCT Oblicza wartość średnią wszystkichdystynktywnych wartości wyrażenia.

AVG(DISTINCT expr)

Dodatek CFunkcje

C-6

Page 253: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

BIN BIN(revenue BYproductid, yearWHERE productid> 2 INTO 4 BINSRETURNINGRANGE_LOW)

Klasyfikuje dane wyrażenie liczbowe dookreślonej liczby pojemnikówo jednakowej szerokości. Funkcja możezwrócić numer pojemnika albo jedenz dwóch punktów końcowych zakresuprzedziału. numeric_expr jest miarą (lubatrybutem liczbowym) używaną przyprzypisywaniu do pojemników. BYgrain_expr1,…, grain_exprN jest listąwyrażeń określających szczegółowośćobliczania wyrażenia numeric_expr. BYjest wymagane dla wyrażeń miary i jestopcjonalne dla wyrażeń atrybutów.WHERE jest filtrem stosowanym donumeric_expr, zanim wartości liczbowezostaną przypisane do pojemników. INTOnumber_of_bins BINS jest liczbązwracanych pojemników. BETWEENmin_value AND max_value sąwartościami minimalną i maksymalną,używanymi dla punktów końcowychpojemników krańcowych. RETURNINGNUMBER sygnalizuje, że zwracanąwartością ma być numer pojemnika (1, 2,3, 4 itd.). Jest to wartość domyślna.RETURNING RANGE_LOW sygnalizujedolną wartość przedziału pojemnika.RETURNING RANGE_HIGH sygnalizujegórną wartość przedziału pojemnika.

BIN(numeric_expr [BYgrain_expr1, ...,grain_exprN] [WHEREcondition] INTOnumber_of_bins BINS[BETWEEN min_valueAND max_value][RETURNING {NUMBER |RANGE_LOW |RANGE_HIGH}])

BottomN Klasyfikuje n najmniejszych wartościargumentu wyrażenia od 1 do n, przyczym 1 odpowiada najmniejszej wartościliczbowej.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. integer jestdowolną dodatnią liczbą całkowitą.Reprezentuje dolny numer klasyfikacji,wyświetlany w zbiorze wyników. 1 jest klasyfikacjąnajniższą.

BottomN(expr,integer)

COUNT COUNT(Products) Oblicza liczbę elementów o wartościachniebędących Null.

COUNT(expr)

COUNTDISTINCT

Dodaje przetwarzanie dystynktywne dofunkcji COUNT.expr jest dowolnym wyrażeniem.

COUNT(DISTINCT expr)

COUNT* SELECT COUNT(*)FROM Facts

Zlicza liczbę wierszy. COUNT(*)

Pierwszy First(Sales) Wybiera pierwszą zwróconą wartośćwyrażenia inną niż Null. Funkcja First działa na najbardziej szczegółowym poziomie określonym dla jawniezdefiniowanego wymiaru.

First([NumericExpression)]

Last Last(Sales) Wybiera ostatnią zwróconą wartośćwyrażenia inną niż Null.

Last([NumericExpression)]

Dodatek CFunkcje

C-7

Page 254: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

MAVG Oblicza średnią ruchomą dla ostatnichn wierszy danych w zbiorze wyników,włącznie z wierszem bieżącym.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. integer jestdowolną dodatnią liczbą całkowitą.Reprezentuje średnią z ostatnichn wierszy danych.

MAVG(expr, integer)

MAX MAX(Revenue) Oblicza wartość maksymalną(najmniejszą wartość liczbową) dlawierszy odpowiadających argumentowimającemu postać wyrażenia liczbowego.

MAX(expr)

MEDIAN MEDIAN(Sales) Oblicza wartość mediany (wartośćśrodkową) dla wierszy odpowiadającychargumentowi mającemu postaćwyrażenia liczbowego. Jeśli jest parzystaliczba wierszy, mediana jest średniądwóch środkowych wierszy. Ta funkcjazawsze zwraca wartość typu double.

MEDIAN(expr)

MIN MIN(Revenue) Oblicza wartość minimalną (najmniejsząwartość liczbową) dla wierszyodpowiadających argumentowimającemu postać wyrażenia liczbowego.

MIN(expr)

NTILE Ustala klasyfikację wartości z użyciemprzedziału określonego przezużytkownika. Zwraca liczby całkowitereprezentujące dowolny zakres klasyfikacji.NTILE z numTiles=100 zwraca centyl (znumerami od 1 do 100, gdzie 100reprezentuje największe wartości).expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. numTilesjest dodatnią liczbą całkowitą nie-Nullreprezentującą liczbę diapazonów.

NTILE(expr, numTiles)

PERCENTILE Oblicza klasyfikację centylową dla każdejwartości odpowiadającej argumentowimającemu postać wyrażenia liczbowego.Przedział klasyfikacji centylowychzawiera się od 0 (centyl zerowy) do 1(centyl setny) włącznie.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

PERCENTILE(expr)

RANK RANK(chronological_key, null,year_key_columns)

Oblicza klasyfikację poszczególnychwartości odpowiadających argumentowiwyrażenia liczbowego. Największejliczbie jest przypisywana pozycja 1,a każdej kolejnej pozycji jestprzypisywana następna liczba całkowita(2, 3, 4, ...). Jeśli jakieś wartości sąjednakowe, to jest im przypisywana tasama pozycja (np. 1, 1, 1, 4, 5, 5, 7 ...).expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

RANK(expr)

Dodatek CFunkcje

C-8

Page 255: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

STDDEV STDDEV(Sales)STDDEV(DISTINCTSales)

Zwraca odchylenie standardowe dlazbioru wartości. Ta funkcja zawszezwraca wartość typu double.

STDDEV(expr)

STDDEV_POP STDDEV_POP(Sales)STDDEV_POP(DISTINCT Sales)

Zwraca odchylenie standardowe dlazbioru wartości, używającobliczeniowego wzoru na wariancjępopulacji i odchylenie standardowe.

STDDEV_POP([NumericExpression])

SUM SUM(Revenue) Oblicza sumę uzyskiwaną przez dodaniewszystkich wartości odpowiadającychargumentowi mającemu postaćwyrażenia liczbowego.

SUM(expr)

SUMDISTINCT Oblicza sumę uzyskiwaną przez dodaniewszystkich różnych (dystynktywnych)wartości odpowiadających argumentowimającemu postać wyrażenia liczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

SUM(DISTINCT expr)

TOPN Oblicza klasyfikację n największychwartości argumentu wyrażenia od 1 do n,przy czym 1 odpowiada największejwartości liczbowej.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. integer jestdowolną dodatnią liczbą całkowitą.Reprezentuje górny numer klasyfikacji,wyświetlany w zbiorze wyników. 1 jest klasyfikacjąnajwyższą.

TOPN(expr, integer)

Funkcje analityczneFunkcje analityczne umożliwiają eksplorację danych przy użyciu takich modeli, jak liniatrendu i klaster.

Funkcja Przykład Opis Składnia

TRENDLINE TRENDLINE(revenue,(calendar_year,calendar_quarter,calendar_month) BY(product), 'LINEAR','VALUE')

Dopasowuje modelliniowy lub wykładniczyi zwraca dopasowanewartości lub model.numeric_expr reprezentuje wartość Y dla trendu,a series (kolumny czasu)reprezentują wartość X.

TRENDLINE(numeric_expr,([series]) BY([partitionBy]),model_type, result_type)

Dodatek CFunkcje

C-9

Page 256: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

CLUSTER CLUSTER((product,company),(billed_quantity,revenue), 'clusterName','algorithm=k-means;numClusters=%1;maxIter=%2;useRandomSeed=FALSE;enablePartitioning=TRUE', 5, 10)

Ta funkcja rozdzielazbiór rekordów na grupyna podstawie jednego lubwiększej liczby wyrażeńwejściowych, używającalgorytmu centroidów (K-Means) lub klasteryzacjihierarchicznej (metodyCzekanowskiego).

CLUSTER((dimension_expr1, ... dimension_exprN),(expr1, ... exprN),output_column_name,options,[runtime_binded_options])

OUTLIER OUTLIER((product,company),(billed_quantity,revenue), 'isOutlier','algorithm=kmeans')

Klasyfikuje rekord jakoodstający na podstawiejednego lub większejliczby wyrażeńwejściowych, używającalgorytmu centroidów (K-Means), klasteryzacjihierarchicznej (metodyCzekanowskiego) lubwieloczynnikowegowykrywania odstających.

OUTLIER((dimension_expr1, ... dimension_exprN),(expr1, ... exprN),output_column_name,options,[runtime_binded_options])

REGR REGR(revenue,(discount_amount),(product_type, brand),'fitted', '')

Dopasowuje modelliniowy i zwracadopasowane wartości lubmodel. Tej funkcji możnaużyć w celu dopasowaniakrzywej liniowej dodwóch miar.

REGR(y_axis_measure_expr,(x_axis_expr),(category_expr1, ...,category_exprN),output_column_name,options,[runtime_binded_options])

Funkcje kalendarzoweFunkcje kalendarzowe operują na danych typu DATE i DATETIME w odniesieniu do rokukalendarzowego.

Funkcja Przykład Opis Składnia

CURRENT_Date

CURRENT_DATE Zwraca bieżącą datę.Data jest ustalana przez system,w którym działa Oracle BI.

CURRENT_DATE

CURRENT_TIME

CURRENT_TIME(3) Zwraca bieżącą godzinę z określonąliczbą miejsc po przecinku, na przykład:HH:MM:SS.SSSJeśli nie podano argumentu, funkcjastosuje ustawienie domyślne.

CURRENT_TIME(expr)

CURRENT_TIMESTAMP

CURRENT_TIMESTAMP(3)

Zwraca bieżący znacznik czasuz określoną liczbą miejsc po przecinku.

CURRENT_TIMESTAMP(expr)

DAYNAME DAYNAME(Order_Date)

Zwraca nazwę dnia tygodnia dlapodanego wyrażenia typu daty.

DAYNAME(expr)

Dodatek CFunkcje

C-10

Page 257: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

DAYOFMONTH DAYOFMONTH(Order_Date)

Zwraca liczbę odpowiadającą numerowidnia miesiąca dla podanego wyrażeniatypu daty.

DAYOFMONTH(expr)

DAYOFWEEK DAYOFWEEK(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 7 odpowiadającąnumerowi dnia tygodnia dla podanegowyrażenia typu daty. Na przykład liczba 1zawsze odpowiada niedzieli, 2 —poniedziałkowi itd. aż do liczby 7odpowiadającej sobocie.

DAYOFWEEK(expr)

DAYOFYEAR DAYOFYEAR(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 366 odpowiadającąnumerowi dnia roku dla podanegowyrażenia typu daty.

DAYOFYEAR(expr)

DAY_OF_QUARTER

DAY_OF_QUARTER(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 92 odpowiadającąnumerowi dnia kwartału dla podanegowyrażenia typu daty.

DAY_OF_QUARTER(expr)

HOUR HOUR(Order_Time) Zwraca liczbę od 0 do 23 odpowiadającągodzinie dla podanego wyrażenia typugodziny. Na przykład 0 odpowiadapółnocy, a 23 — godzinie 11 w nocy.

HOUR(expr)

MINUTE MINUTE(Order_Time)

Zwraca liczbę od 0 do 59 odpowiadającąminucie dla podanego wyrażenia typugodziny.

MINUTE(expr)

MONTH MONTH(Order_Time)

Zwraca liczbę od 1 do 12 odpowiadającąnumerowi miesiąca dla podanegowyrażenia typu daty.

MONTH(expr)

MONTHNAME MONTHNAME(Order_Time)

Zwraca nazwę miesiąca dla podanegowyrażenia typu daty.

MONTHNAME(expr)

MONTH_OF_QUARTER

MONTH_OF_QUARTER(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 3 odpowiadającąnumerowi miesiąca kwartału dlapodanego wyrażenia typu daty.

MONTH_OF_QUARTER(expr)

NOW NOW() Zwraca bieżący znacznik czasu. Funkcja NOW jest odpowiednikiem funkcji CURRENT_TIMESTAMP.

NOW()

QUARTER_OF_YEAR

QUARTER_OF_YEAR(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 4 odpowiadającąnumerowi kwartału roku dla podanegowyrażenia typu daty.

QUARTER_OF_YEAR(expr)

SECOND SECOND(Order_Time)

Zwraca liczbę od 0 do 59 odpowiadającąsekundzie dla podanego wyrażenia typugodziny.

SECOND(expr)

TIMESTAMPADD

TIMESTAMPADD(SQL_TSI_MONTH,12,Time."OrderDate")

Dodaje określoną liczbę okresów(interwałów) do podanego znacznikaczasu i zwraca jeden znacznik czasu.Dostępne opcje interwału:SQL_TSI_SECOND, SQL_TSI_MINUTE,SQL_TSI_HOUR, SQL_TSI_DAY,SQL_TSI_WEEK, SQL_TSI_MONTH,SQL_TSI_QUARTER, SQL_TSI_YEAR

TIMESTAMPADD(interval, expr, timestamp)

Dodatek CFunkcje

C-11

Page 258: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

TIMESTAMPDIFF

TIMESTAMPDIFF(SQL_TSI_MONTH,Time."OrderDate",CURRENT_DATE)

Zwraca łączną liczbę określonychinterwałów występujących międzydwoma znacznikami czasu.Używa tych samych opcji interwału cofunkcja TIMESTAMPADD.

TIMESTAMPDIFF(interval, expr, timestamp2)

WEEK_OF_QUARTER

WEEK_OF_QUARTER(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 13 odpowiadającąnumerowi tygodnia kwartału dlapodanego wyrażenia typu daty.

WEEK_OF_QUARTER(expr)

WEEK_OF_YEAR

WEEK_OF_YEAR(Order_Date)

Zwraca liczbę od 1 do 53 odpowiadającąnumerowi tygodnia roku dla podanegowyrażenia typu daty.

WEEK_OF_YEAR(expr)

YEAR YEAR(Order_Date) Zwraca rok dla podanego wyrażenia typudaty.

YEAR(expr)

Funkcje konwertująceFunkcje konwertujące przekształcają wartość z jednej postaci w inną.

Funkcja Przykład Opis Składnia

CAST CAST(hiredate ASCHAR(40)) FROMemployee

Zmienia typ danych wyrażenia lubliterał Null na inny typ danych. Naprzykład można rzutować customer_name (typ danych CHAR lub VARCHAR) lub birthdate (literał typuDateTime).Do zmiany typu danych na typ"data" (Date) należy używać funkcji CAST.Nie używać w tym celu funkcji TODATE.

CAST(expr AS type)

IFNULL IFNULL(Sales, 0) Testuje, czy wynikiem wyrażeniajest wartość Null, a jeśli tak, toprzypisuje wynikowi wyrażeniaokreśloną wartość.

IFNULL(expr, value)

INDEXCOL SELECTINDEXCOL(VALUEOF(NQ_SESSION.GEOGRAPHY_LEVEL), Country,State, City), RevenueFROM Sales

Wykorzystując zewnętrzneinformacje (np. wartość zmiennej),zwraca odpowiednią kolumnę dlazalogowanego użytkownika.

INDEXCOL([integerliteral], [expr1] [,[expr2], ?-])

Dodatek CFunkcje

C-12

Page 259: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

NULLIF SELECT e.last_name,NULLIF(e.job_id,j.job_id) "Old JobID" FROM employees e,job_history j WHEREe.employee_id =j.employee_id ORDERBY last_name, "OldJob ID";

Porównuje dwa wyrażenia. Jeśli ichwartości są równe, funkcja zwracaNULL. Jeśli ich wartości nie sąrówne, funkcja zwraca wartośćpierwszego wyrażenia. Jakopierwszego wyrażenia nie możnapodać literału NULL.

NULLIF([expression],[expression])

To_DateTime SELECT To_DateTime('2009-03-0301:01:00', 'yyyy-mm-ddhh:mi:ss') FROM sales

Konwertuje literały napisowew formacie daty-godziny (DateTime)na typ danych DateTime.

To_DateTime([expression], [literal])

VALUEOF SalesSubjectArea.Customer.Region =VALUEOF("RegionSecurity"."REGION")

Odwołuje się w filtrze do wartościzmiennej repozytoryjnej Oracle BI.Jako argumentów funkcji VALUEOF należy użyć zmiennychexpr. Do statycznych zmiennychrepozytoryjnych można sięodwoływać za pomocą ich nazw.

VALUEOF(expr)

Funkcje wyświetlaniaFunkcje wyświetlania operują na zbiorze wyników wyświetlania.

Funkcja Przykład Opis Składnia

BottomN BottomN(Sales,10)

Zwraca n najmniejszych wartościwyrażenia, sklasyfikowanych odnajmniejszej do największej.

BottomN([NumericExpression], [integer])

FILTER FILTER(SalesUSING Product ='widget')

Oblicza wyrażenie z użyciem podanego filtrawstępnej agregacji.

FILTER(measure USINGfilter_expr)

MAVG MAVG(Sales, 10) Oblicza średnią ruchomą dla ostatnich nwierszy danych w zbiorze wyników,włącznie z wierszem bieżącym.

MAVG([NumericExpression], [integer])

MSUM SELECT Month,Revenue,MSUM(Revenue, 3)as 3_MO_SUM FROMSales

Oblicza sumę ruchomą dla ostatnich n wierszy danych, włącznie z wierszembieżącym.Suma dla pierwszego wiersza jest równawartości wyrażenia liczbowego dlapierwszego wiersza. Suma dla drugiegowiersza jest obliczana jako sumapierwszych dwóch wierszy danych itd.Gdy zostanie osiągnięty n-ty wiersz, sumajest obliczana na podstawie n ostatnichwierszy danych.

MSUM([NumericExpression], [integer])

Dodatek CFunkcje

C-13

Page 260: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

NTILE NTILE(Sales,100)

Ustala klasyfikację wartości z użyciemprzedziału określonego przezużytkownika. Zwraca liczby całkowitereprezentujące dowolny zakres klasyfikacji.Ten przykład pokazuje przedział od 1 do100, z najmniejszą wartością sprzedaży =1 i największą = 100.

NTILE([NumericExpresssion], [integer])

PERCENTILE PERCENTILE(Sales)

Oblicza klasyfikację centylową dla każdejwartości odpowiadającej argumentowimającemu postać wyrażenia liczbowego.Przedział klasyfikacji centylowychzawiera się od 0 (pierwszy centyl) do 1(setny centyl) włącznie.

PERCENTILE([NumericExpression])

RANK RANK(Sales) Oblicza klasyfikację poszczególnychwartości odpowiadających argumentowiwyrażenia liczbowego. Największejliczbie jest przypisywana pozycja 1,a każdej kolejnej pozycji jestprzypisywana następna liczba całkowita(2, 3, 4, ...). Jeśli jakieś wartości sąjednakowe, to jest im przypisywana tasama pozycja (np. 1, 1, 1, 4, 5, 5, 7 ...).

RANK([NumericExpression])

RCOUNT SELECT month,profit,RCOUNT(profit)FROM sales WHEREprofit > 200

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi zlicza liczbę rekordów napotkanych dodanego momentu.

RCOUNT([NumericExpression])

RMAX SELECT month,profit,RMAX(profit)FROM sales

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi pokazuje maksymalną wartość napodstawie rekordów napotkanych dodanego momentu. Podany typ danychmusi być jednym z tych, które możnauporządkować.

RMAX([NumericExpression])

RMIN SELECT month,profit,RMIN(profit)FROM sales

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi pokazuje minimalną wartość napodstawie rekordów napotkanych dodanego momentu. Podany typ danychmusi być jednym z tych, które możnauporządkować.

RMIN([NumericExpression])

RSUM SELECT month,revenue,RSUM(revenue) asRUNNING_SUM FROMsales

Oblicza sumę kumulacyjną opartą narekordach napotkanych do danegomomentu.Suma dla pierwszego wiersza jest równawartości wyrażenia liczbowego dlapierwszego wiersza. Suma dla drugiegowiersza jest obliczana jako sumapierwszych dwóch wierszy danych itd.

RSUM([NumericExpression])

TOPN TOPN(Sales, 10) Zwraca n największych wartościwyrażenia, sklasyfikowanych odnajwiększej do najmniejszej.

TOPN([NumericExpression], [integer])

Dodatek CFunkcje

C-14

Page 261: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcje ewaluacjiFunkcje ewaluacji to funkcje bazy danych, których (funkcji) można użyć do przekazywaniawyrażeń w celu uzyskania zaawansowanych obliczeń.

Osadzane funkcje bazy danych mogą wymagać jednej lub więcej kolumn. Funkcja odwołujesię do tych kolumn za pomocą argumentów %1 ... %N. Faktyczne kolumny muszą zostaćwyszczególnione po funkcji.

Funkcja Przykład Opis Składnia

EVALUATE SELECTEVALUATE('instr(%1, %2)',address, 'FosterCity') FROMemployees

Przekazuje podaną funkcję bazy danych,wraz z opcjonalnymi kolumnami (jakoparametrami), do bazy danych w celuobliczenia.

EVALUATE([wyrażenienapisowe], [wyrażeniarozdzieloneprzecinkiem])

EVALUATE_AGGR

EVALUATE_AGGR('REGR_SLOPE(%1,%2)',sales.quantity,market.marketkey)

Przekazuje podaną funkcję bazy danych,wraz z opcjonalnymi kolumnami (jakoparametrami), do bazy danych w celuobliczenia. Ta funkcja jest przeznaczonadla funkcji agregacji z klauzulą GROUP BY.

EVALUATE_AGGR('db_agg_function(%1...%N)'[AS datatype] [,column1, columnN])

Funkcje matematyczneOpisane tu funkcje matematyczne służą do wykonywania działań matematycznych.

Funkcja Przykład Opis Składnia

ABS ABS(Profit) Oblicza wartość bezwzględną wyrażenialiczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

ABS(expr)

ACOS ACOS(1) Oblicza arcus cosinus wyrażenialiczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

ACOS(expr)

ASIN ASIN(1) Oblicza arcus sinus wyrażenialiczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

ASIN(expr)

ATAN ATAN(1) Oblicza arcus tangens wyrażenialiczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

ATAN(expr)

ATAN2 ATAN2(1, 2) Oblicza arcus tangens wyrażenia y /x,gdzie y jest pierwszym wyrażeniemliczbowym, a x jest drugim wyrażeniemliczbowym.

ATAN2(expr1, expr2)

Dodatek CFunkcje

C-15

Page 262: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

CEILING CEILING(Profit) Zaokrągla niecałkowitoliczbowewyrażenie do następnej największejliczby całkowitej. Jeśli wynikiemwyrażenia liczbowego jest liczbacałkowita, to funkcja CEILING zwraca tęliczbę całkowitą.

CEILING(expr)

COS COS(1) Oblicza cosinus wyrażenia liczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

COS(expr)

COT COT(1) Oblicza cotangens wyrażenia liczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

COT(expr)

DEGREES DEGREES(1) Przekształca wartość wyrażeniaz radianów na stopnie.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

DEGREES(expr)

EXP EXP(4) Podnosi wartość do podanej potęgi.Oblicza epodniesione do potęgi n, gdzie e jestpodstawą logarytmu naturalnego.

EXP(expr)

ExtractBit IntExtractBit(1, 5)

Pobiera bit z określonego miejscaw liczbie całkowitej. Zwraca liczbęcałkowitą 0 lub 1 odpowiadającą wartościbitu w tym miejscu.

ExtractBit([SourceNumber], [Digits])

FLOOR FLOOR(Profit) Zaokrągla wyrażenieniecałkowitoliczbowe do najbliższejnajmniejszej liczby całkowitej. Jeśliwynikiem wyrażenia liczbowego jestliczba całkowita, to funkcja FLOOR zwracatę liczbę całkowitą.

FLOOR(expr)

LOG LOG(1) Oblicza logarytm naturalny wartościwyrażenia.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

LOG(expr)

LOG10 LOG10(1) Oblicza logarytm dziesiętny wartościwyrażenia.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

LOG10(expr)

MOD MOD(10, 3) Dzieli pierwsze wyrażenie liczbowe przezdrugie wyrażenie liczbowe i zwracaresztę z dzielenia.

MOD(expr1, expr2)

PI PI() Zwraca wartość (stałą) liczby pi. PI()

POWER POWER(Profit, 2) Podnosi pierwsze wyrażenie liczbowe dopotęgi określonej przez drugie wyrażenieliczbowe.

POWER(expr1, expr2)

RADIANS RADIANS(30) Przekształca wartość wyrażenia ze stopnina radiany.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

RADIANS(expr)

Dodatek CFunkcje

C-16

Page 263: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

RAND RAND() Zwraca liczbę pseudolosową z przedziałuod 0 do 1.

RAND()

RANDFromSeed

RAND(2) Zwraca liczbę pseudolosową napodstawie podanej wartościinicjalizującej. Dla danej wartościinicjalizującej jest generowany ten samzbiór liczb losowych.

RAND(expr)

ROUND ROUND(2.166000,2)

Zaokrągla wyrażenie liczbowez dokładnością do n cyfr.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.integer jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą określającą liczbę cyfr precyzji.

ROUND(expr, integer)

SIGN SIGN(Profit) Zwraca:• 1, jeśli wynikiem wyrażenia

liczbowego jest liczba dodatnia• -1, jeśli wynikiem wyrażenia

liczbowego jest liczba ujemna• 0, jeśli wynikiem wyrażenia

liczbowego jest zero

SIGN(expr)

SIN SIN(1) Oblicza sinus wyrażenia liczbowego. SIN(expr)

SQRT SQRT(7) Oblicza pierwiastek kwadratowyz wyrażenia liczbowego będącegoargumentem. Wartością wyrażenialiczbowego musi być liczba nieujemna.

SQRT(expr)

TAN TAN(1) Oblicza tangens wyrażenia liczbowego.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

TAN(expr)

TRUNCATE TRUNCATE(45.12345, 2)

Przycina liczbę dziesiętną, zwracającokreśloną liczbę miejsc po separatorzeczęści dziesiętnej.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.integer jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą zwracanąliczbę znaków, z prawej stronyseparatora części dziesiętnej.

TRUNCATE(expr,integer)

Funkcje agregacji kumulacyjnejFunkcje agregacji kumulacyjnej wykonują operacje na wielu wartościach w celu uzyskaniawyników podsumowujących.

Dodatek CFunkcje

C-17

Page 264: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

MAVG Oblicza średnią ruchomą dla ostatnich nwierszy danych w zbiorze wyników,włącznie z wierszem bieżącym.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. integer jestdowolną dodatnią liczbą całkowitą.Reprezentuje średnią z ostatnich n wierszy danych.

MAVG(expr, integer)

MSUM select month,revenue,MSUM(revenue, 3)as 3_MO_SUM fromsales_subject_area

Oblicza sumę ruchomą dla ostatnichn wierszy danych, włącznie z wierszembieżącym.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową. integer jestdowolną dodatnią liczbą całkowitą.Reprezentuje sumę z ostatnich n wierszydanych.

MSUM(expr, integer)

RSUM SELECT month,revenue,RSUM(revenue) asRUNNING_SUM fromsales_subject_area

Oblicza sumę kumulacyjną opartą narekordach napotkanych do danegomomentu.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową.

RSUM(expr)

RCOUNT select month,profit,RCOUNT(profit)fromsales_subject_area where profit> 200

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi zlicza liczbę rekordów napotkanych dodanego momentu.expr jest wyrażeniem o dowolnym typiedanych.

RCOUNT(expr)

RMAX SELECT month,profit,RMAX(profit) fromsales_subject_area

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi pokazuje maksymalną wartość napodstawie rekordów napotkanych dodanego momentu.expr jest wyrażeniem o dowolnym typiedanych.

RMAX(expr)

RMIN select month,profit,RMIN(profit) fromsales_subject_area

Przyjmuje jako wejście zbiór rekordówi pokazuje minimalną wartość napodstawie rekordów napotkanych dodanego momentu.expr jest wyrażeniem o dowolnym typiedanych.

RMIN(expr)

Funkcje przestrzenneFunkcje przestrzenne umożliwiają wykonywanie analiz geograficznych podczasmodelowania danych przy użyciu narzędzia Oracle Analytics Developer Client Tool.

Dodatek CFunkcje

C-18

Page 265: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Na przykład można obliczyć odległość między dwoma obszarami geograficznymi,określanymi jako kształty (shape) lub wielokąty (polygon).

Uwaga:

Tych funkcji przestrzennych nie można używać w niestandardowych obliczeniachdla projektów wizualizacji.

Funkcja Przykład Opis Składnia

GeometryArea GeometryArea(kształt) Oblicza obszarzajmowany przez kształt.

GeometryArea(kształt)

GeometryDistance

GeometryDistance(TRIP_START, TRIP_END)

Oblicza odległość międzydwoma kształtami.

GeometryDistance(kształt1, kształt 2)

GeometryLength

GeometryLength(kształt) Oblicza obwód kształtu. GeometryLength(kształt)

GeometryRelate

GeometryRelate(TRIP_START, TRIP_END)

Ustala, czy jeden kształtzawiera się w drugim.Zwraca wartośćnapisową (varchar)"TRUE" lub "FALSE".

GeometryRelate(kształt 1,kształt 2)

GeometryWithinDistance

GeometryWithinDistance(TRIP_START, TRIP_END, 500)

Ustala, czy odległośćmiędzy dwomakształtami zawiera sięw określonej wartości.Zwraca wartośćnapisową (varchar)"TRUE" lub "FALSE".

GeometryWithinDistance(Shape1, Shape2,DistanceInFloat)

Funkcje napisoweFunkcje napisowe umożliwiają wykonywanie różnych operacji na napisach. Operują nawartościach napisowych.

Funkcja Przykład Opis Składnia

ASCII ASCII('a') Przekształca jednoznakowy napisw odpowiadający mu kod ASCII (od 0 do255). Jeśli wynikiem wyrażeniaznakowego będzie więcej niż jeden znak,to zostanie zwrócony kod ASCIIodpowiadający pierwszemu znakowi.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

ASCII(expr)

BIT_LENGTH BIT_LENGTH('abcdef')

Zwraca długość podanego napisuwyrażoną w bitach. Każdy znak Unicodeskłada się z dwóch bajtów, czyli z 16bitów.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

BIT_LENGTH(expr)

Dodatek CFunkcje

C-19

Page 266: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

CHAR CHAR(35) Przekształca wartość liczbowąz przedziału od 0 do 255 w znakodpowiadający podanemu kodowi ASCII.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku wartość liczbową z przedziałuod 0 do 255.

CHAR(expr)

CHAR_LENGTH

CHAR_LENGTH(Customer_Name)

Zwraca długość podanego napisuwyrażoną liczbą znaków. Przy ustalaniudługości nie są uwzględniane początkoweani końcowe spacje.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

CHAR_LENGTH(expr)

CONCAT SELECT DISTINCTCONCAT ('abc','def') FROMemployee

Łączy dwa napisy.expr są rozdzielonymi przecinkiemwyrażeniami dającymi w wyniku napis.Z funkcją CONCAT trzeba używać danychnieprzetworzonych, a nie danychsformatowanych.

CONCAT(expr1, expr2)

INSERT SELECTINSERT('123456',2, 3, 'abcd')FROM table

Wstawia podany napis w określonemiejsce w drugim napisie.expr1 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określadocelowy napis.integer1 jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą liczbę znakówliczoną od początku napisu, określającąmiejsce, w którym ma zostać wstawionydrugi napis.integer2 jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą liczbę znakóww napisie docelowym, która ma zostaćzastąpiona przez drugi napis.expr2 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określa napis,który ma zostać wstawiony dodocelowego napisu.

INSERT(expr1,integer1, integer2,expr2)

LEFT SELECTLEFT('123456',3) FROM table

Zwraca określoną liczbę początkowychznaków napisu (z lewej strony).expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napisinteger jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą zwracanąliczbę znaków, liczoną od początku (odlewej strony) napisu.

LEFT(expr, integer)

LENGTH LENGTH(Customer_Name)

Zwraca długość podanego napisuwyrażoną liczbą znaków. Pomijane sąwszystkie końcowe znaki puste.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

LENGTH(expr)

Dodatek CFunkcje

C-20

Page 267: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

LOCATE LOCATE('d''abcdef')

Zwraca wartość określającą liczbowopozycję napisu w innym napisie. Jeśliszukany napis nie zostanie znalezionyw przeszukiwanym napisie, to zostaniezwrócona wartość 0 (zero).expr1 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określaszukany napis.expr2 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis.Określa przeszukiwany napis.

LOCATE(expr1, expr2)

LOCATEN LOCATEN('d''abcdef', 3)

Podobnie jak LOCATE, zwraca wartośćokreślającą liczbowo pozycję napisuw innym napisie. LOCATEN zawieraargument będący liczbą całkowitą, zapomocą którego można określić pozycję,od której ma się rozpocząćwyszukiwanie.expr1 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określaszukany napis.expr2 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określaprzeszukiwany napis.integer jest dowolną dodatnią(niezerową) liczbą całkowitąreprezentującą pozycję, od której mazostać rozpoczęte wyszukiwanie napisu.

LOCATEN(expr1, expr2,integer)

LOWER LOWER(Customer_Name)

Przekształca litery napisu na małe.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

LOWER(expr)

OCTET_LENGTH

OCTET_LENGTH('abcdef')

Zwraca długość podanego napisuwyrażoną w bajtach.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

OCTET_LENGTH(expr)

POSITION POSITION('d','abcdef')

Zwraca wartość określającą liczbowopozycję wyrażenia strExpr1 w wyrażeniuznakowym. Jeśli strExpr1 nie zostanieznalezione, zostanie zwrócona wartość 0(zero).expr1 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określa napisszukany w napisie docelowym.expr2 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Określaprzeszukiwany napis docelowy.

POSITION(expr1 INexpr2)

REPEAT REPEAT('abc', 4) Powtarza podane wyrażenie n razy.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napisinteger jest dowolną dodatnią(niezerową) liczbą całkowitąreprezentującą liczbę powtórzeń napisu.

REPEAT(expr, integer)

Dodatek CFunkcje

C-21

Page 268: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

REPLACE REPLACE('abcd1234', '123', 'zz')

Zastępuje jeden lub więcej znakówz podanego wyrażenia liczbowegojednym lub większą liczbą innychznaków.expr1 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Jest to napis,w którym mają zostać zastąpione znaki.expr2 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Ten drugi napisokreśla znaki z pierwszego napisu, któremają zostać zastąpione.expr3 jest dowolnym wyrażeniemdającym w wyniku napis. Ten trzeci napisokreśla znaki, którymi mają zostaćzastąpione znaki w pierwszym napisie.

REPLACE(expr1, expr2,expr3)

RIGHT SELECTRIGHT('123456',3) FROM table

Zwraca określoną liczbę końcowychznaków napisów (z prawej strony).expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.integer jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą zwracanąliczbę znaków, liczoną od końca (odprawej strony) napisu.

RIGHT(expr, integer)

SPACE SPACE(2) Wstawia spacje.integer jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą określającą liczbę wstawianychspacji.

SPACE(expr)

SUBSTRING SUBSTRING('abcdef' FROM 2)

Tworzy nowy napis, zaczynając odokreślonej pozycji początkowej w napisiepierwotnym.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.startPos jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą liczbę znakówliczoną od początku napisu, określającąmiejsce, w którym rozpoczyna się napiswynikowy.

SUBSTRING([SourceString] FROM[StartPostition])

SUBSTRINGN SUBSTRING('abcdef' FROM 2 FOR 3)

Podobnie jak SUBSTRING, tworzy nowynapis, zaczynając od określonej pozycjipoczątkowej w napisie pierwotnym.SUBSTRINGN zawiera argument będącyliczbą całkowitą, za pomocą któregomożna długość nowego napisu, wyrażonąw znakach.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.startPos jest dowolną dodatnią liczbącałkowitą reprezentującą liczbę znakówliczoną od początku napisu, określającąmiejsce, w którym rozpoczyna się napiswynikowy.

SUBSTRING(expr FROMstartPos FOR length)

Dodatek CFunkcje

C-22

Page 269: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

TrimBoth Trim(BOTH '_'FROM '_abcdef_')

Usuwa z napisu podane początkowei końcowe znaki.char jest dowolnym znakiem. Jeśli ta specyfikacjazostanie pominięta (i wymaganeapostrofy), zostanie domyślnie użytaspacja.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

TRIM(BOTH char FROMexpr)

TRIMLEADING TRIM(LEADING '_'FROM '_abcdef')

Usuwa z napisu podane początkoweznaki.char jest dowolnym znakiem. Jeśli ta specyfikacjazostanie pominięta (i wymaganeapostrofy), zostanie domyślnie użytaspacja.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

TRIM(LEADING charFROM expr)

TRIMTRAILING

TRIM(TRAILING'_' FROM'abcdef_')

Usuwa z napisu podane końcowe znaki.char jest dowolnym znakiem. Jeśli ta specyfikacjazostanie pominięta (i wymaganeapostrofy), zostanie domyślnie użytaspacja.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

TRIM(TRAILING charFROM expr)

UPPER UPPER(Customer_Name)

Przekształca litery napisu na wielkie.expr jest dowolnym wyrażeniem dającymw wyniku napis.

UPPER(expr)

Funkcje systemoweFunkcja systemowa USER zwraca wartości związane z sesją.

Zwraca nazwę użytkownika, której bieżący użytkownik użył do zalogowania się.

Funkcja Przykład Opis Składnia

DATABASE Zwraca nazwę obszaru zainteresowańOracle BI, do którego bieżący użytkownikjest zalogowany.

DATABASE()

USER Zwraca nazwę użytkownikarepozytorium Oracle BI, do któregobieżący użytkownik jest zalogowany.

USER()

Funkcje ciągów czasowychFunkcje ciągów czasowych to agregacje działające na wymiarach "czas".

Elementy wymiarów "czas" muszą być na poziomie danej funkcji lub poniżej tego poziomu.Z tego powodu kolumny jednoznacznie identyfikujące elementy na danym poziomie lubponiżej tego poziomu muszą wystąpić w zapytaniu.

Dodatek CFunkcje

C-23

Page 270: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Funkcja Przykład Opis Składnia

AGO SELECT Year_ID,AGO(sales, year,1)

Oblicza agregowaną wartość miaryw przeszłości określonej przedziałemczasu w stosunku bieżącego momentu.Na przykład funkcja AGO może obliczyćwielkość sprzedaży w każdym miesiącubieżącego kwartału i odpowiedniewartości sprzedaży kwartał wcześniej.

AGO(expr, time_level,offset)

PERIODROLLING

SELECT Month_ID,PERIODROLLING(monthly_sales,-1, 1)

Oblicza agregowaną wartość miaryw okresie rozpoczynającym się x przedziałów czasu i kończącym sięy przedziałów czasu w stosunku dobieżącego czasu. Na przykład funkcja PERIODROLLING może obliczyć wielkośćsprzedaży dla okresu rozpoczynającegosię kwartał wcześniej i kończącego siękwartał później od bieżącego kwartału.measure jest nazwą kolumny miar.x jest liczbą całkowitą określającąprzesunięcie od daty (godziny) bieżącej.y określa liczbę jednostek czasu,w których funkcja będzie obliczana.hierarchy jest opcjonalnym argumentem,określającym nazwę hierarchiiw wymiarze "czas" (taką jak yr, mon, day),która ma być używana do obliczaniaokna czasowego.

PERIODROLLING(measure, x [,y])

TODATE SELECT Year_ID,Month_ID, TODATE(sales, year)

Agreguje miarę od początku określonegoprzedziału czasu do bieżącego czasu. Naprzykład ta funkcja może obliczaćsprzedaż od początku roku.expr jest wyrażeniem odwołującym się doprzynajmniej jednej kolumny miar.time_level jest typem okresu, takim jakquarter, month lub year.

TODATE(expr,time_level)

Funkcja FORECAST

Tworzy model ciągów czasowych dla podanej miary na podstawie serii, używającwygładzania wykładniczego (ETS) lub algorytmu ARIMA (sezonowego lub zwykłego)i daje w wyniku prognozę dla zbioru okresów określonego przez numPeriods.

Składnia FORECAST(numeric_expr, ([series]), output_column_name, options,[runtime_binded_options])

Gdzie:

• numeric_expr określa prognozowaną miarę, na przykład przychód.

• series określa szczegółowość czasu, z jaką będzie konstruowany model prognozy.Jest to lista zawierająca jedną lub więcej kolumn wymiaru "czas". Jeśli argument"series" zostanie ominięty, szczegółowość czasu będzie ustalana na podstawiezapytania.

• output_column_name określa kolumnę wynikową. Poprawne wartości to forecast,low, high i predictionInterval.

Dodatek CFunkcje

C-24

Page 271: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

• options jest napisową listą par "nazwa=wartość" rozdzielonych średnikiem (;). Wartośćmoże zawierać %1 ... %N, które można określić za pomocą runtime_binded_options.

• runtime_binded_options to opcjonalna lista rozdzielonych przecinkiem kolumn wiązanychw trybie wykonawczym i opcji.

Opcje funkcji FORECAST W poniższej tabeli są przedstawione opcje, których możnaużywać z funkcją FORECAST.

Nazwa opcji Wartości Opis

numPeriods Liczba całkowita Liczba prognozowanych okresówpredictionInterval Od 0 do 100, przy czym większe

wartości oznaczają większąufność.

Poziom ufności prognozy.

modelType ETSSeasonalArimaARIMA

Model używany doprognozowania.

useBoxCox TRUEFALSE

Jeśli TRUE, jest używanatransformacja Boxa-Coxa.

lambdaValue Nie dotyczy Parametr transformacji Boxa-CoxaPomijany dla wartości NULL lubgdy useBoxCox ma ustawienie FALSE.W przeciwnym razie dane sąprzekształcane przedzastosowaniem modelu.

trendDamp TRUEFALSE

Jest to parametr dla modelu ETS.Jeśli TRUE, jest używany trendgasnący. Jeśli FALSE lub NULL, jestużywany trend niegasnący.

errorType Nie dotyczy Jest to parametr dla modelu ETS.

trendType brak ("N")addytywny ("A")multiplikatywny ("M")automatycznie wybierany ("Z")

Jest to parametr dla modelu ETS.

seasonType brak ("N")addytywny ("A")multiplikatywny ("M")automatycznie wybierany ("Z")

Jest to parametr dla modelu ETS.

modelParamIC ic_autoic_aiccic_bicic_auto (wartość domyślna)

Kryterium informacyjne (IC)używane przy wyborze modelu.

Przykład prognozy przychodów wg dnia

W tym przykładzie jest wybierana prognoza przychodów wg dnia.

FORECAST("A - Sample Sales"."Base Facts"."1- Revenue" Target,("A - Sample Sales"."Time"."T00 Calendar Date"),'forecast', 'numPeriods=30;predictionInterval=70;') ForecastedRevenue

Dodatek CFunkcje

C-25

Page 272: Modelowanie danych firmowych w Oracle Analytics Cloud · 2021. 6. 30. · Zabezpieczanie modelu danych. Typowy proces Workflow zabezpieczania modelu danych 6-1 Tworzenie zmiennych

Przykład prognozy przychodów wg roku i kwartału

W tym przykładzie jest wybierana prognoza przychodów wg roku i kwartału.

FORECAST("A - Sample Sales"."Base Facts"."1- Revenue",("A - Sample Sales"."Time"."T01 Year" timeYear, "A - Sample Sales"."Time"."T02 Quarter" TimeQuarter),'forecast', 'numPeriods=30;predictionInterval=70;') ForecastedRevenue

StałeZa pomocą stałych można uwzględniać w wyrażeniach określone daty i godziny.

Dostępne są następujące stałe: Date, Time i Timestamp.

Stała Przykład Opis Składnia

DATE DATE[2014-04-09]

Wstawia określoną datę. DATE [yyyy-mm-dd]

TIME TIME [12:00:00] Wstawia określoną godzinę. TIME [hh:mi:ss]

TIMESTAMP TIMESTAMP[2014-04-0912:00:00]

Wstawia określoną datę i godzinę. TIMESTAMP [yyyy-mm-dd hh:mi:ss]

TypyTypów danych, na przykład CHAR, INT i NUMERIC, używa się w wyrażeniach.

Na przykład typów używa się do tworzenia wyrażeń CAST, które zmieniają typ danychwyrażenia lub literał Null na inny typ danych.

ZmienneZmienne są używane w wyrażeniach.

Zmienna może zostać użyta w wyrażeniu.

Dodatek CStałe

C-26