Mô hình hóa các chiều với InfoSphere Data Architect của IBM, Phần 1: Kỹ thuật xuôi chiều trong InfoSphere Data Architect

Mô hình hóa nhiều chiều

Kiến trúc sư dữ liệu InfoSphere của IBM (IDA - IBM® InfoSphere® Data Architect) là một giải pháp thiết kế dữ liệu hợp tác để giúp bạn khám phá, mô hình hóa, thiết lập mối quan hệ và chuẩn hóa các tài sản dữ liệu đa dạng và phân tán. Nó là một thành phần trụ cột trong đề án của IBM để mở ra một môi trường quản lý dữ liệu tích hợp trong suốt toàn bộ vòng đời quản lý dữ liệu. Trong loạt bài này, hãy tìm hiểu cách xây dựng một mô hình các chiều dữ liệu bằng cách sử dụng InfoSphere Data Architect của IBM để nắm bắt có hiệu quả các yêu cầu phân tích ở các mức logic và vật lý chi tiết. Phần 1 tập trung vào việc sử dụng kỹ thuật xuôi chiều để đạt được một mô hình nhiều chiều dữ liệu.

Yun Feng Bai, Kỹ sư phần mềm, IBM

Yun Feng BaiYun Feng Bai là một kỹ sư phần mềm trong biên chế thuộc Phòng thí nghiệm Phát triển Trung Quốc, ở Bắc Kinh, Trung Quốc. Ông hiện đang tập trung vào lĩnh vực QA (Bảo đảm chất lượng) của InfoSphere Data Architect. Trước đó, ông đã làm về DB2 Data Warehouse (được đổi tên thành InfoSphere Warehouse), tập trung vào mô hình hóa OLAP và tạo kho dữ liệu SQL.



Prabhudoss Samuel, Kỹ sư phần mềm, IBM

Prabhudoss SamuelRobert Samuel là một kỹ sư phần mềm trong biên chế tại Các phòng thí nghiệm phần mềm Ấn Độ (ISL) ở Bangalore, Ấn Độ. Ông đã có hơn 8 năm kinh nghiệm trong ngành công nghiệp công nghệ thông tin. Ông hiện thuộc nhóm Data Studio trong ISL. Ông quan tâm về các hệ thống không gian-địa lý và mô hình hóa dữ liệu.



02 03 2012

Giới thiệu

Khi bắt đầu làm việc với InfoSphere Data Architect V7.5.3, bạn có thể tạo mô hình dữ liệu quan hệ và các mô hình nhiều chiều dữ liệu. Loạt bài này sử dụng ba kịch bản người dùng để biểu thị cách nó trợ giúp thúc đẩy mô hình hóa nhiều chiều dữ liệu và cách người dùng có thể hưởng lợi từ việc chấp nhận InfoSphere Data Architect V7.5.3 như thế nào. Ba kịch bản người dùng là mô hình hóa nhiều chiều dữ liệu thông qua kỹ thuật xuôi chiều, mô hình hóa dữ liệu thông qua kỹ thuật đảo ngược và các phép chuyển đổi mô hình dữ liệu giữa InfoSphere Data Warehouse (Kho dữ liệu InfoSphere) và Cognos® Framework Manager (Trình quản lý khung công tác Cognos).


Tổng quan về kịch bản

Một công ty bán lẻ đang có kế hoạch phát triển một hệ thống để quản lý các giao dịch bán hàng và một hệ thống khác để phân tích kinh doanh. Bây giờ công ty đã tạo ra các mô hình dữ liệu đã chuẩn hóa, bao gồm các sản phẩm, các nhân viên, các khách hàng và các cửa hàng, cũng như doanh thu của hệ thống giao dịch. Với hệ thống phân tích kinh doanh, công ty cần tạo ra các mô hình nhiều chiều dựa trên mô hình dữ liệu đã chuẩn hóa.

Để thực hiện các yêu cầu phân tích kinh doanh, một luồng công việc điển hình sẽ được đưa vào để cho bạn thấy cách tạo các mô hình dữ liệu nhiều chiều thông qua kỹ thuật xuôi chiều bằng cách sử dụng InfoSphere Data Architect.

Các bước chủ yếu trong luồng công việc này gồm:

  • Khám phá thông tin nhiều chiều dựa vào một mô hình dữ liệu đã chuẩn hóa.
  • Chuyển đổi mô hình dữ liệu logic đã chuẩn hóa thành một mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa.
  • Chuyển đổi mô hình dữ liệu logic các chiều thành mô hình dữ liệu vật lý các chiều.
  • Chuyển đổi mô hình dữ liệu vật lý các chiều thành một mô hình Cubing hoặc Cognos.

Nhận biết mô hình của bạn

Công ty bán lẻ đã tạo ra một mô hình logic như trong Hình 1, ở đó chúng ta sẽ có được một sự hiểu biết cơ bản về mô hình. Giả sử bạn đã tạo ra một dự án thiết kế dữ liệu và đã tạo thành công mô hình dưới đây bằng cách sử dụng InfoSphere Data Architect phiên bản V7.5.3 hoặc mới hơn.

Hình 1. Mô hình doanh thu bán lẻ
Ảnh này mô tả tất cả các bảng trong mô hình doanh thu bán lẻ và các mối quan hệ của chúng

Kéo và thả tất cả các thực thể vào biểu đồ. Bạn sẽ thấy rằng các thực thể đã có trong mô hình mô tả mối quan hệ sau đây:

  • Nhân viên và các phòng tương ứng được biểu thị bởi::
    • Employees (Các nhân viên).
    • Department (Phòng).
  • Các cửa hàng riêng lẻ và địa điểm của chúng được biểu thị bởi:
    • Store (Cửa hàng).
    • Store_Region (Vùng_Cửa hàng).
  • Các khách hàng và nơi cư trú của họ được biểu thị bởi:
    • Customers (Các khách hàng).
    • Customer_Type (Kiểu_Khách hàng).
    • Region (Vùng).
    • Territories (Các vùng lãnh thổ).
  • Các sản phẩm và các nhà cung cấp chúng được biểu thị bởi:
    • (Các sản phẩm).
    • Brand (Loại hàng).
    • Packaging (Đóng gói).
    • Categories (Các thể loại).
    • Supplier (Nhà cung cấp).
    • Supplier_Type (Kiểu_Nhà cung cấp).
  • Giá trị giao dịch được biểu thị là:
    • Store_Billing (Giá trị giao dịch_Cửa hàng).
    • Store_Billing_Details (Các chi tiết_Giá trị giao dịch_Cửa hàng).

Kích hoạt ký pháp các chiều

Bước đầu tiên để kích hoạt ký pháp các chiều là kích hoạt khả năng các chiều trong mô hình dữ liệu logic. Nhấn chuột phải vào mô hình dữ liệu rồi chọn mục trình đơn Use Dimensional Notation (Sử dụng Ký pháp các chiều). Mô hình của bạn bây giờ có thể lưu giữ các đặc tính chiều.

Hình 2. Kích hoạt ký pháp các chiều
Ảnh chụp màn hình hiển thị Sử dụng ký pháp các chiều đã chọn

Theo cách tương tự, bạn có thể loại bỏ khả năng các chiều của mô hình bằng cách không chọn tùy chọn này.

Lưu ý: Một khi bạn có một số thông tin chiều được đặt trong các mô hình, việc bỏ đánh dấu chọn tùy chọn này sẽ chỉ loại bỏ các đặc tính chiều khỏi khung nhìn của bạn. Ở bên trong, thông tin này vẫn còn tồn tại lâu bền trong mô hình. Đây chỉ là loại bỏ mềm các đặc tính chiều và có thể được quay lại bằng cách kích hoạt lại ký pháp các chiều.


Tạo mô hình dữ liệu logic các chiều đã chuẩn hóa

Bây giờ hãy xem xét mô hình, bạn có lẽ đã biết rằng thực thể Store_Billing phải là một thực thể Fact (Sự kiện). Bạn có thể thay đổi đặc tính chiều của thực thể này theo cách sau:

  1. Chọn thực thể và mở khung nhìn Properties (Các đặc tính).
  2. Tìm thẻ có tên là Dimensional (Các chiều) và đánh dấu chọn hộp kiểm Change the dimensional entity type (Thay đổi kiểu thực thể các chiều).
  3. Cửa sổ Type được kích hoạt và sẽ xuất hiện như được hiển thị trong hình bên dưới.
  4. Chọn tùy chọn Fact. Thực thể Store_Billing sẽ là một Fact.
    Hình 3. Thiết lập các đặc tính chiều.
    Ảnh hiển thị việc lựa chọn nút tròn sự kiện

Lưu ý: Như bạn có thể đã dự đoán, việc chọn None (Không ) sẽ làm cho thực thể trở thành một thực thể bình thường. Đây là gỡ bỏ cứng, vì các thông tin chiều bị gỡ bỏ ở chính mức mô hình.

Nhưng phải chăng đây là một cách làm chậm? Chúng ta không cần một cách nhanh hơn để thêm các đặc tính chiều ư? Hãy đọc tiếp.

Thêm các đặc tính chiều bằng cách khám phá tự động

InfoSphere Data Architect cung cấp một tính năng mạnh mẽ để tự động nhận dạng các thực thể có các đặc tính chiều khác nhau. Bạn có thể làm điều này như sau:

  1. Trong Data Project Explorer (Trình thám hiểm Dự án dữ liệu), chọn mô hình dữ liệu cần xem xét.
  2. Nhấn chuột phải và trên cửa sổ vừa bật lên, nhấn Discover Facts and Dimensions (Khám phá Các sự kiện và các Chiều).
    Hình 4. Trình đơn để khám phá các sự kiện và các chiều
    Ảnh hiển thị việc lựa chọn tùy chọn các sự kiện và các chiều
  3. Một hộp sẽ bật lên hỏi bạn có muốn tạo hệ thống phân cấp cho bất kỳ các thực thể kiểu Dimension không. Chọn No. Bạn có thể tìm hiểu thêm và sử dụng các hệ thống phân cấp sau quá trình chuyển đổi.
  4. Sau khi hoàn thành khám phá, như hiển thị trong hình bên dưới, bạn sẽ có các đặc tính chiều khác nhau đang được áp dụng cho các thực thể. Đây là một mô hình logic các chiều đã chuẩn hóa.
    • Thực thể Brand đã được phát hiện là Outrigger (Nhánh).
    • Thực thể Products đã được phát hiện là một Dimension.
    • Thực thể Store_Billing_Details đã được phát hiện là một Fact (Sự kiện). Các thuộc tính Unit Price (Giá đơn vị) và Quantity (Số lượng) đã được phát hiện là Measure (Số đo).
    • Thực thể Territories giữ nguyên như vậy.
      Hình 5. Mô hình các chiều dữ liệu đã chuẩn hóa sau khi khám phá
      Ảnh hiển thị loại hàng, các sản phẩm, store_billing_details và các vùng lãnh thổ được khoanh lại

Lưu ý: Quá trình khám phá ở trên chỉ là một đề xuất dựa vào logic của InfoSphere Data Architect và không bắt buộc. Khi sử dụng phương pháp thủ công đã nêu ra ở trên, bạn vẫn có thể thay đổi các đặc tính nếu muốn. Ngoài ra điều đáng nói đến là logic khám phá phụ thuộc vào các đặc tính chiều hiện có của mô hình. Do đó, điều quan trọng là bạn nên áp dụng thông tin các chiều nhiều như bạn đã biết chắc trước khi bắt đầu quá trình khám phá. Trong trường hợp này, mô hình kết quả sẽ phù hợp hơn với yêu cầu của bạn.


Tạo một mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa

Khi đã tạo ra mô hình chuẩn hóa, bạn cần không chuẩn hóa nó cho phù hợp với các nhu cầu kinh doanh của mình. Các cơ chế chuyển đổi có sẵn trong InfoSphere Data Architect sẽ giúp chúng ta đạt được điều đó:

  1. Nhấn vào nút mô hình dữ liệu logic.
  2. Chọn Data > Transform > New Configuration (Dữ liệu > Chuyển đổi > Cấu hình mới).
    Hình 6. Trình đơn chuyển đổi
    Ảnh chụp màn hình hiển thị việc lựa chọn cấu hình mới
  3. Bước này sẽ mở cửa sổ các tùy chọn của cấu hình chuyển đổi.
  4. Chỉ rõ cấu hình là LDM2DLDM.
  5. Chọn tùy chọn Logical Data Model to Dimensional-Logical Data Model (Mô hình dữ liệu logic sang Mô hình dữ liệu logic các chiều).
    Hình 7. Các tùy chọn chuyển đổi — kiểu và tên tệp
    Ảnh chụp màn hình hiển thị việc lựa chọn phép chuyển đổi mô hình dữ liệu
  6. Nhấn Next.
  7. Chọn mô hình logic đầu vào và thư mục đầu ra như trong ảnh chụp màn hình.
    Hình 8. Các tùy chọn chuyển đổi — tệp đầu vào và thư mục đầu ra
    Ảnh chụp màn hình hiển thị RETAIL_SALES.ldm là nguồn còn Project1 là đích
  8. Nhấn Next.
  9. Chọn các tùy chọn sau trong màn hình tiếp theo.
    • Tạo một lược đồ hình sao.
    • Tạo chiều ngày giờ nếu có.
    • Kích hoạt tùy chọn tạo khả năng truy tìm nguồn gốc.
    Hình 9. Các tùy chọn chuyển đổi — kiểu lược đồ, phạm vi ngày và truy tìm nguồn gốc
    Ảnh chụp màn hình hiển thị các tùy chọn chuyển đổi cụ thể
  10. Nhấn Finish.
  11. Trong cửa sổ cấu hình chuyển đổi đã mở, nhấn Run.
  12. Một tệp mới là Package1_D.ldm được tạo ra. Đây là một phiên bản không chuẩn hóa của mô hình logic của bạn.
  13. Hãy xem nhanh tệp này và bạn sẽ thấy rằng:
    • Các thực thể Date (Ngày) và Time (thời gian) đã được thêm vào. Chúng đã được phân loại là các thực thể Dimension.
    • Nhiều thực thể trong mô hình chuẩn hóa đã được không chuẩn hóa để biểu thị dữ liệu với một số lượng bảng ít hơn.
    • Các thực thể Dimension vẫn còn.
    • Thực thể sự kiện là Billing_Details vẫn còn.
      Hình 10. Mô hình logic các chiều không chuẩn hóa
      Ảnh chụp màn hình hiển thị khung nhìn explorer của mô hình
    • Các cột số trong thực thể sự kiện đã được phân loại là Measure (Số đo).
      Hình 11. Các số đo (Measure) được phân loại trong thực thể Fact
      Ảnh chụp màn hình hiển thị các đặc tính của thuộc tính measure
  14. Việc xem xét kỹ hơn thực thể Date cho thấy rằng:
    • Hai hệ thống phân cấp có tên là FiscalYear (Năm tài chính) và Year (Năm) đã được tạo ra.
    • Chúng có các mức riêng được định nghĩa tương ứng với Year, Quarter (Quý), Month (Tháng) và Date (Ngày).
    • Các mức này thực sự liên quan đến báo cáo có khả năng truy vấn ngược. Nói cách khác, truy vấn có thể trả lời thông tin doanh thu đã thực hiện:
      1. Dựa theo Năm
      2. Dựa theo Quý
      3. Dựa theo Tháng
      4. Dựa theo Ngày
      Hình 12. Các hệ thống phân cấp theo chiều ngày
      Ảnh chụp màn hình hiển thị các mức truy vấn ngược
  15. Nhấn vào mức FiscalYear và kiểm tra các đặc tính của nó trong khung nhìn Properties.
  16. Mỗi mức cần có chính xác một thuộc tính chú thích. Chúng ta sẽ bổ sung thêm thuộc tính này vào mô hình logic các chiều không chuẩn hóa của mình tại thời điểm này.
  17. Đánh dấu chọn vào hộp chọn bên dưới cột chú thích của mức FiscalYear.
    Hình 13. Thêm các thuộc tính chú thích cho một mức
    Ảnh chụp màn hình hiển thị chú thích được chọn
  18. Lặp lại quá trình trên cho tất cả các mức có sẵn cho hệ thống phân cấp FiscalYear và Year.
  19. Hãy xem xét thực thể sự kiện Store Billing Details (Chi tiết giá trị giao dịch của cửa hàng).
  20. Bạn có thể suy luận ra các mối quan hệ mới đã được tạo ra với các thực thể mới được tạo là Date và Time.
    Hình 14. Các tham chiếu đến các thực thể mới — Date và Time
    Ảnh chụp màn hình hiển thị các thực thể date và time

Quá trình tạo ra một mô hình logic các chiều không chuẩn hóa đã hoàn tất. Lúc này, bạn sẽ có thể thiết lập quan hệ là sự kiện Store Billing Details đã nhận được dữ liệu thực tế của một giao dịch và nó ở Giữa. Các chi tiết của từng giao dịch riêng lẻ có thể được thấy trong các thực thể Dimension xung quanh nó. Điều này có giống một lược đồ hình sao không? Hãy tiếp tục với phần tạo biểu đồ dưới đây.

Lưu ý: Có ba kiểu số đo: Không-cộng tính, Cộng tính và Nửa cộng tính. Số đo mặc định được phân loại từ lúc khám phá tự động là số đo cộng tính với hàm gộp là SUM (Tổng). Bạn có thể cập nhật số đo cộng tính vào hàm gộp khác và cũng có thể phân loại các số đo không cộng tính và các số đo nửa cộng tính.


Hiển thị trực quan mô hình chiều của bạn

Khi đã tạo ra mô hình không chuẩn hóa, đây sẽ là thời điểm tốt đẹp để biết rằng bạn có thể xem chúng trong các biểu đồ đặc trưng về chiều:

  1. Trong Data Project Explorer, nhấn chuột phải vào nút Diagrams (Các biểu đồ).
  2. Nhấn vào mục trình đơn New Dimensional Blank Diagram (Biểu đồ chiều mới để trống).
    Hình 15. Tạo một biểu đồ chiều dữ liệu
    Ảnh chụp màn hình hiển thị sơ đồ các chiều mới để trống đã chọn
  3. Bạn có thể thấy một biểu đồ mới (Diagram1) đã được tạo và trình soạn thảo biểu đồ sẽ mở ra ở phía bên phải.
  4. Chọn tất cả các thực thể trong mô hình chiều đã chuẩn hóa của bạn và kéo thả chúng vào trình soạn thảo biểu đồ (Diagram editor).
  5. Bây giờ bạn sẽ có thể thấy mô hình này với vẻ đẹp toàn diện của nó. Hãy xem biểu đồ này bây giờ giống như một hình sao.
    Hình 16. Lược đồ hình sao khi được hiển thị trong biểu đồ chiều
    Sơ đồ hiển thị các mối quan hệ bảng trong mô hình hình sao

Lưu ý: Nhận xét ngoài lề, bạn có thể trực tiếp thêm các thực thể chiều vào biểu đồ đó bằng cách sử dụng tiện ích (widget) Dimensional có sẵn ở phía bên phải của trình soạn thảo biểu đồ.


Xuất bản mô hình

Điều luôn được khuyến cáo là để mọi người trong tổ chức của bạn rà soát lại mô hình. Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc này, bạn có thể xuất bản mô hình hiện tại của mình theo định dạng HTML và chia sẻ nó trên toàn tổ chức nếu thích hợp. Dưới đây là cách thực hiện:

  1. Nhấn chuột phải vào Package1 trong Package1_D.ldm.
  2. Nhấn Data >> Publish >> Web.
  3. Điền vào thông tin cần thiết như dưới đây.
    Hình 17. Xuất bản Web — Mô hình dữ liệu logic các chiều
    Ảnh chụp màn hình hiển thị Xuất bản ra màn hình web
  4. Nhấn OK.
  5. Mở tệp index.html trong thư mục C:\MyDDLDMReport. Bạn sẽ thấy toàn bộ mô hình đã được chuyển đổi sang định dạng HTML. Sau đó, bạn có thể chia sẻ tài liệu này cho toàn bộ tổ chức của bạn.

Chuyển đổi mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa thành mô hình dữ liệu vật lý các chiều

Trong phần trên, chúng ta đã để cho các bên liên quan xem xét lại mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa. Trước khi hoàn thiện mô hình dữ liệu logic các chiều, bạn có thể cập nhật nó dựa vào những phản hồi của các bên liên quan và tiếp tục quá trình xem xét lại.

Trong phần này, chúng ta sẽ chuyển đổi mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa thành mô hình dữ liệu vật lý các chiều.

  1. Nhấn chuột phải vào nút mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa và nhấn Transform to Physical Data Model (Chuyển đổi thành mô hình dữ liệu vật lý) từ trình đơn ngữ cảnh.
    Hình 18. Chuyển đổi thành mô hình dữ liệu vật lý từ trình đơn ngữ cảnh
    Ảnh hiển thị chuyển đổi sang mô hình dữ liệu vật lý từ trình đơn ngữ cảnh
  2. Trong trình hướng dẫn Transform To Physical Data Model, chọn Create new model (Tạo mô hình mới) rồi nhấn Next.
    Hình 19. Tạo ra mô hình mới để chuyển đổi
    Ảnh hiển thị tạo mô hình mới để chuyển đổi
  3. Giữ nguyên thư mục đích (Destination folder) và tên tệp (File name) như thiết lập mặc định của chúng. Do chúng ta sẽ chuyển đổi mô hình này sang DB2® for Linux®, UNIX®, and Windows® V9.7, nên hãy chọn mục Database là DB2 for Linux, UNIX, and Windows và Version (Phiên bản) là V9.7, rồi nhấn Next.
    Hình 20. Quy định cơ sở dữ liệu, phiên bản và vị trí để chuyển đổi
    Ảnh chụp màn hình hiển thị việc quy định cơ sở dữ liệu, phiên bản và vị trí để chuyển đổi
  4. Chọn Generate traceability (Tạo khả năng truy tìm nguồn gốc), có thể được sử dụng để truy tìm nguồn gốc đối tượng trong tương lai và cập nhật tên Schema là RETAIL_SALES, sau đó nhấn Next.
    Hình 21. Quy định các tùy chọn để chuyển đổi
    Ảnh hiển thị việc quy định các tùy chọn cho chuyển đổi
  5. Trong trang Output (Đầu ra), trạng thái chuyển đổi được hiển thị. Nhấn Finish để tạo mô hình dữ liệu vật lý các chiều.
    Hình 22. Chuyển đổi hoàn thành
    Ảnh chụp màn hình hiển thị chuyển đổi hoàn thành

Bây giờ chúng ta có mô hình dữ liệu vật lý các chiều được tạo với các ký hiệu chiều được thêm vào mô hình dữ liệu logic các chiều nguồn. Bạn có thể thêm thông tin cụ thể về cơ sở dữ liệu vào mô hình dữ liệu vật lý các chiều, nhưng chúng tôi sẽ không giới thiệu thêm nữa ở đây.

Để chắc chắn rằng mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi phù hợp với các tiêu chuẩn của doanh nghiệp, nên phân tích mô hình luôn được khuyến cáo. Chúng ta có thể sử dụng chức năng Analyze Model (Phân tích mô hình) để phân tích mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi.

Phân tích mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi

  1. Nhấn chuột phải vào lược đồ RETAIL_SALES trong mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi trong Data Project Explorer, sau đó nhấn vào Analyze Model (Phân tích mô hình).
    Hình 23. Phân tích mô hình trên mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi
    Ảnh chụp màn hình hiển thị chọn Phân tích mô hình
  2. Trong trình hướng dẫn Analyze Model, tất cả các quy tắc phân tích trong thể loại mô hình dữ liệu vật lý đã được chọn theo mặc định. Bảy quy tắc được thêm vào trong InfoSphere Data Architect V7.5.3 để xác nhận hợp lệ mô hình dữ liệu vật lý các chiều. Nhấn Finish để chạy quá trình phân tích mô hình.
    Hình 24. Trình hướng dẫn Analyze Model và các quy tắc phân tích cho mô hình hóa chiều
    Ảnh hiển thị Trình hướng dẫn Phân tích mô hình và Phân tích các quy tắc cho mô hình hóa các chiều
  3. Các kết quả phân tích được hiển thị trong khung nhìn Problems, tương tự như ảnh chụp dưới đây. Không thấy có thông báo lỗi nào.
    Hình 25. Các kết quả phân tích đối với Mô hình dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi
    Ảnh hiển thị phân tích các kết quả với Mô hình hóa dữ liệu vật lý các chiều đã chuyển đổi

Tạo DDL từ Mô hình dữ liệu vật lý các chiều

Bây giờ người dùng có thể tạo ra DDL từ mô hình dữ liệu vật lý các chiều. Nó được dùng để triển khai biểu đồ chiều sau này:

  1. Nhấn chuột phải vào nút lược đồ RETAIL_DETAILS trong Data Project Explorer, rồi nhấn vào mục trình đơn ngữ cảnh Generate DDL (Tạo DDL).
    Hình 26. Mục trình đơn Generate DDL để tạo DDL cho đối tượng đã chọn
    Ảnh hiển thị việc tạo mục trình đơn DDL để tạo DDL cho các đối tượng đã chọn
  2. Tùy chỉnh các tùy chọn để tạo DDL và giữ nguyên các tùy chọn trong trình hướng dẫn Generate DDL như mặc định, sau đó nhấn Next.
    Hình 27. Tùy chỉnh các tùy chọn để tạo DDL
    Ảnh hiển thị tùy chỉnh các tùy chọn để tạo DDL
  3. Tùy chỉnh các đối tượng để tạo DDL và giữ nguyên các đối tượng trong trình hướng dẫn Generate DDL như mặc định, sau đó nhấn Next.
    Hình 28. Tùy chỉnh các đối tượng để tạo DDL
    Ảnh hiển thị tùy chỉnh các tùy chọn để tạo DDL
  4. Bây giờ DDL cho lược đồ RETAIL_SALES được tạo ra và nó sẽ được ghi lưu vào một tệp đã định với thư mục đã định. Bạn có thể chạy DDL trên máy chủ đã định và mở tệp DDL để chỉnh sửa sau khi quá trình Generate DDL hoàn tất. Giữ nguyên các đặc tính như mặc định và nhấn Next.
    Hình 29. Tùy chỉnh các tùy chọn lưu trữ và chạy để tạo DDL
    Ảnh hiển thị tùy chỉnh các tùy chọn save và run
  5. Trang tóm tắt của trình hướng dẫn Generate DDL liệt kê các chi tiết cho quá trình Generate DDL. Nhấn Finish.
    Hình 30. Bản tóm tắt về tạo DDL
    Ảnh hiển thị tóm tắt về tạo DDL

Bây giờ, một tệp DDL là Script1.sql được tạo ra trong Retail_Sales. Bạn có thể sử dụng nó để cập nhật thêm hoặc triển khai sau này. Chúng tôi không đi sâu vào chi tiết hơn ở đây.


Chuyển đổi mô hình dữ liệu vật lý các chiều sang mô hình Cubing/Cognos

Trong phần trên, một mô hình dữ liệu vật lý các chiều hợp lệ được chuyển đổi từ mô hình dữ liệu logic các chiều không chuẩn hóa. Để đảm bảo mô hình chiều có thể được sử dụng trong các công cụ kinh doanh thông minh, chúng ta cần phải chuyển đổi mô hình dữ liệu vật lý các chiều thành mô hình Cubing của kho dữ liệu InfoSphere hoặc mô hình của Trình quản lý khung công tác Cognos (Cognos Framework Manager). Trong InfoSphere Data Architect V7.5.3, một phép chuyển đổi mới được thêm vào để chuyển đổi mô hình dữ liệu vật lý các chiều thành mô hình Cubing/Cognos.

Chuyển đổi mô hình dữ liệu vật lý các chiều sang mô hình Cubing:

  1. Nhấn chuột phải vào nút của mô hình dữ liệu vật lý các chiều và nhấn vào mục trình đơn ngữ cảnh New > Transformation Configuration.
    Hình 31. Tạo cấu hình chuyển đổi mới
    Ảnh hiển thị tạo cấu hình chuyển đổi mới
  2. Trong trình hướng dẫn New Transformation Configuration (Cấu hình chuyển đổi mới), chỉ rõ tên, đích đến cho cấu hình chuyển đổi, chọn chuyển đổi Dimensional-Physical Data Model to Cognos/Cubing Model (Mô hình dữ liệu vật lý các chiều sang Mô hình Cognos/Cubing), sau đó nhấn Next.
    Hình 32. Chỉ rõ tên cấu hình và thông tin chuyển đổi
    Ảnh hiển thị quy định tên cấu hình và thông tin chuyển đổi
  3. Chọn lược đồ RETAIL_SALES làm nguồn từ cây bên trái và chọn dự án làm đích cho mô hình chuyển đổi, rồi nhấn Next.
    Hình 33. Quy định nguồn và đích chuyển đổi
    Ảnh hiển thị quy định nguồn và đích chuyển đổi
  4. Bốn đặc tính có sẵn để dùng cho phép chuyển đổi. Hai đặc tính đầu tiên có ích chỉ khi Target dimensional model (Mô hình chiều đích) được chọn là mô hình Cognos. Chọn giá trị là Name cho đặc tính Name source of table and column for Logical/Dimensional View (Nguồn tên của bảng và cột cho khung nhìn Logic/Chiều) và Cubing Model làm mô hình đích, rồi nhấn Finish.
    Hình 34. Quy định các đặc tính chuyển đổi
    Ảnh hiển thị quy định các đặc tính chuyển đổi
  5. Cấu hình chuyển đổi hiển thị trong trình soạn thảo. Người dùng có thể xem các đặc tính của cấu hình chuyển đổi và cập nhật nếu cần thiết. Trên thanh công cụ, nhấn vào nút Validate the transformation configuration (Xác nhận hợp lệ cấu hình chuyển đổi) để xác nhận cấu hình chuyển đổi đã tạo ở trên và hy vọng không có lỗi nào trong khung nhìn Console.
    Hình 35. Xác nhận hợp lệ cấu hình chuyển đổi
    Ảnh hiển thị xác nhận hợp lệ cấu hình chuyển đổi
  6. Nhấn Run để chạy quá trình chuyển đổi. Một khi quá trình này hoàn thành, một mô hình Cubing được tạo ra trong thư mục XML Schemas trong dự án đích.
    Hình 36. Chạy cấu hình chuyển đổi và tạo ra mô hình Cubing
    Ảnh hiển thị chạy cấu hình chuyển đổi và tạo mô hình Cubing

Mô hình Cognos cũng có thể được chuyển đổi theo các bước ở trên, nhưng có sẵn hai đặc tính nữa để chuyển đổi sang Cognos. Xin vui lòng tham khảo Trung tâm Thông tin để biết thêm chi tiết về các đặc tính ấy.


Nhập khẩu mô hình Cubing/Cognos đã chuyển đổi vào InfoSphere Warehouse/Cognos Framework Manager

Bây giờ chúng ta có các mô hình Cubing và Cognos từ phép chuyển đổi trong phần trên và bạn có thể nhập khẩu mô hình vào các sản phẩm có liên quan để cập nhật và triển khai thêm. Trong phần này, chúng ta sẽ nhập khẩu mô hình Cubing đã tạo ra ở trên vào InfoSphere Warehouse Design Studio (Xưởng thiết kế kho dữ liệu InfoSphere):

  1. Tạo một Dự án thiết kế dữ liệu (Data Design Project) trong InfoSphere Warehouse Design Studio.
  2. Tạo một mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Model) với OLAP trong Dự án thiết kế dữ liệu nói trên.
    Hình 37. Tạo mô hình dữ liệu vật lý mới với OLAP
    Ảnh hiển thị tạo mô hình dữ liệu vật lý mới với OLAP
  3. Nhấn chuột phải vào nút mô hình dữ liệu vật lý và chọn Import (Nhập khẩu) từ trình đơn ngữ cảnh.
    Hình 38. Nhập khẩu mô hình Cubing
    Ảnh hiển thị nhấn chuột nhập khẩu mô hình Cubing
  4. Trong trình hướng dẫn Import, chọn Data Warehousing > OLAP Metadata, sau đó nhấn Next.
    Hình 39. Chọn siêu dữ liệu OLAP để nhập khẩu
    Ảnh hiển thị chọn siêu dữ liệu OLAP để nhập khẩu
  5. Chỉ định mô hình Cubing đã tạo ra ở trên và đích làm nút cơ sở dữ liệu của mô hình dữ liệu vật lý, sau đó nhấn Next.
    Hình 40. Chỉ rõ nguồn và đích cần nhập khẩu
    Ảnh hiển thị quy định nguồn và đích để nhập khẩu
  6. Các đối tượng OLAP cần được nhập khẩu sẽ được hiển thị. Nhấn Finish.
    Hình 41. Bản tóm tắt các đối tượng OLAP được nhập khẩu
    Ảnh hiển thị tóm tắt các đối tượng OLAP đã nhập khẩu
  7. Nhấn OK trên các hộp thoại bật lên để hoàn thành việc nhập khẩu. Các đối tượng OLAP được nhập khẩu vào mô hình dữ liệu vật lý trong Data Project Explorer.
    Hình 42. Mô hình dữ liệu vật lý với các đối tượng OLAP được nhập khẩu
    Ảnh hiển thị mô hình dữ liệu vật lý với các đối tượng OLAP đã nhập khẩu

Trong mô hình Cubing, hầu hết các đối tượng OLAP được tạo ra từ mô hình dữ liệu vật lý các chiều trong InfoSphere Data Architect, ví dụ các mô hình khối lập phương, các sự kiện, các chiều, các đơn vị đo, các hệ thống phân cấp và các mức. Tuy nhiên, không có khối lập phương nào được tạo ra. Vì vậy, bạn cần thêm khối lập phương vào mô hình Cubing trước khi có thể triển khai nó. Ngoài ra có một số khoảng trống khác giữa mô hình các chiều của InfoSphere Data Architect và mô hình Cubing của InfoSphere Warehouse.


Kết luận

Chúng ta đã hoàn thành luồng công việc tạo các mô hình dữ liệu nhiều chiều thông qua kỹ thuật xuôi chiều bằng cách sử dụng InfoSphere Data Architect V7.5.3. Công ty bán lẻ có thể sử dụng lược đồ các chiều để triển khai cơ sở dữ liệu và sử dụng mô hình Cubing hoặc mô hình Cognos để triển khai kinh doanh thông minh.

InfoSphere Data Architect có thể giúp tăng tốc mô hình hóa dữ liệu nhiều chiều từ thiết kế đến triển khai. Bạn có thể được lợi rất nhiều từ các tính năng do InfoSphere Data Architect cung cấp, ví dụ phát hiện thông tin chiều, không chuẩn hóa mô hình thành lược đồ các chiều và chuyển đổi từ mô hình dữ liệu vật lý các chiều sang mô hình Cubing của InfoSphere Warehouse hay mô hình của Cognos Framework Manager của IBM.


Lời cảm ơn

Cám ơn Erin Wilson, Qi Yun Liu và Bo Yuan đã đóng góp cho bài này.


Tải về

Mô tảTênKích thước
Source modelDMInIDA_FE_SourceModel.zip20KB

Tài nguyên

Học tập

Lấy sản phẩm và công nghệ

Thảo luận

Bình luận

developerWorks: Đăng nhập

Các trường được đánh dấu hoa thị là bắt buộc (*).


Bạn cần một ID của IBM?
Bạn quên định danh?


Bạn quên mật khẩu?
Đổi mật khẩu

Bằng việc nhấn Gửi, bạn đã đồng ý với các điều khoản sử dụng developerWorks Điều khoản sử dụng.

 


Ở lần bạn đăng nhập đầu tiên vào trang developerWorks, một hồ sơ cá nhân của bạn được tạo ra. Thông tin trong bản hồ sơ này (tên bạn, nước/vùng lãnh thổ, và tên cơ quan) sẽ được trưng ra cho mọi người và sẽ đi cùng các nội dung mà bạn đăng, trừ khi bạn chọn việc ẩn tên cơ quan của bạn. Bạn có thể cập nhật tài khoản trên trang IBM bất cứ khi nào.

Thông tin gửi đi được đảm bảo an toàn.

Chọn tên hiển thị của bạn



Lần đầu tiên bạn đăng nhập vào trang developerWorks, một bản trích ngang được tạo ra cho bạn, bạn cần phải chọn một tên để hiển thị. Tên hiển thị của bạn sẽ đi kèm theo các nội dung mà bạn đăng tải trên developerWorks.

Tên hiển thị cần có từ 3 đến 30 ký tự. Tên xuất hiện của bạn phải là duy nhất trên trang Cộng đồng developerWorks và vì lí do an ninh nó không phải là địa chỉ email của bạn.

Các trường được đánh dấu hoa thị là bắt buộc (*).

(Tên hiển thị cần có từ 3 đến 30 ký tự)

Bằng việc nhấn Gửi, bạn đã đồng ý với các điều khoản sử dụng developerWorks Điều khoản sử dụng.

 


Thông tin gửi đi được đảm bảo an toàn.


static.content.url=http://www.ibm.com/developerworks/js/artrating/
SITE_ID=70
Zone=Information Management
ArticleID=799645
ArticleTitle=Mô hình hóa các chiều với InfoSphere Data Architect của IBM, Phần 1: Kỹ thuật xuôi chiều trong InfoSphere Data Architect
publish-date=03022012