[PDF] Chapitre 19: Entrepôts de données


Chapitre 19: Entrepôts de données


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Qu'est-ce que le schéma en étoile ?

Dans un schéma en étoile, il n'y a qu'une seule table de faits et plusieurs tables de dimension. Dans un schéma en étoile, chaque dimension est représentée par une table à une dimension. Les tables de dimension ne sont pas normalisées dans un schéma en étoile. Chaque table de dimension est jointe à une clé dans une table de faits.

Quelle est la théorie de la conception de schémas en étoile?

La théorie de la conception de schémas en étoile fait référence à deux types de SCD courants : type 1 et type 2. Une table de type dimension peut être de type 1 ou 2, ou prendre en charge les deux types simultanément pour des colonnes différentes.

Quelle est la table la plus cohérente dans un schéma en étoile?

La table la plus cohérente que vous trouverez dans un schéma en étoile est une table de dimension de date. Une table de dimension contient une ou plusieurs colonnes clés qui jouent le rôle d’identificateur unique et de colonnes descriptives.

LOG660 - Base de données de haute performance

Chapitre 19: Entrepôts de données

Exercices:

QUESTION 1

a) Donnez 3 différenc es ent re une BD transactionnelle (OLTP) et un entrepôt de données (OLAP). b) Décrivez le schéma en ét oile que l' on retrouve dans les entrepôts de données. Précisez le rôle des différents types de tables dans un tel schéma. c) Expliquez la différence entre les clauses CUBE et ROLLUP. d) Identifiez un groupe d'attributs formant une hiérarchie dimensionnelle dans la table de dimension suivante : Comment serait modélisée cette hiérarchie dans un schéma normalisé ? e) À qu oi sert la pré -agrégation des faits et comment peut-on im plémenter cette stratégie dans le contexte des BD relationnelles ? f) Décrivez brièvement l'architecture bus de magasins de données pour les entrepôts de données. Quel type de modélisation es t normaleme nt employé pour les magasins de données ?

g) Dans quelle(s ) situation(s) l'architecture d'entrepôts de données fédérés est-elle

recommandée ? h) Nommez deux avantages de la modélisation dimensionnelle par rapport au modèle entités-relations, dans le contexte analytique ? i) Illustrez à l'aide d'un exemp le chacune des opérati ons OLAP suivan tes : slice, rotate, roll-up, et drill-down.

Département de génie logiciel et des TI Exemple de schéma en étoile(Commande de produits)© R. Godin, C. Desrosiers -Hiver 201125Tables de dimension:DateCommandeidDate(PK)datejourDeSemainejourDuMoisjourDeAnnéejourDansMoisFiscaljourDansAnnéeFiscalecongéFériéjourDeTravailsemaineDuMois...ProduitidProduit(PK)descriptionSKUmarquesousCatégoriecatégoriedépartementpoidstaillecouleur...ClientExpédiéÀidClient(PK)nomFamilleprénomsexedateNaissancedateAbonnementforfaitAbonnementadresseRueadresseVilleadresseProvince...

j) Quelle est la différence entre les approches ROLAP et MOLAP pour la gestion de données dimensionnelles ?

QUESTION 2

Considérez le schéma suivant:

• Film(idFilm, titre, annee, description); • Personne(idPersonne, nom, dateNaissance, bio); • RoleFilm(idFilm, idPersonne, personnage); • GenreFilm(idFilm, genre); a) Écrivez une requête SQ L utilisant les fonctions analytiques d'Oracle permettant d'afficher, pour chaque genre et chaque année, le nombre de films produits depuis cette année ayant ce genre. b) Quelle est la différence entre les résultats obtenus par les deux requêtes suivantes

Requête 1

SELECT F.idFilm, COUNT(*) as col

FROM Film F, GenreFilm GF

WHERE F.idFilm = GF.idFilm

GROUP BY F.idFilm

Requête 2

SELECT F.idFilm, COUNT(*) OVER (

PARTITION BY F.idFilm) as col

FROM Film F, Genre G

WHERE F.idFilm = G.idFilm

QUESTION 3

Une agence de voyage aim erait pouvoir analyser ses données afin de plani fier de meilleures campagnes de promotion auprès de ses clients. Plus particulièrement, elle aimerait analyser le nombre et le montant des ventes en fonction :

• De la destination: hôtel, ville, pays, région, catégorie de région (ex: bord de mer,

alpine, etc.), catégorie de destination (ex: familial ou non), catégorie hôtel (ex: 1-

4 étoiles) ;

• De la d ate d'ac hat: jour de l'anné e, jour de la sem aine, mois, année, saison touristique (ex: basse ou haute saison); • De la date de départ: jour de l'année, jour de la semaine, mois, année, saison touristique (ex: basse ou haute saison); • Du forfait: nombre de personnes, nombre de nuits, type de forfait (ex: tout inclus, repas inclus, etc.), type de chambre (ex: standard, suite, penthouse, etc.) ; • Du client: groupe d'âge, sexe, adresse, type d'acheteur (ex: nouveau, récurrent, etc.) ; • Du canal de vente: catégorie (ex: magasin, internet, etc.) ; • De la promotion: catégorie (ex: 2 pour 1, rabais 10%, rabais 25%, etc.), début et fin de validité ; • Du mode de paiement: catégorie (ex: crédit, comptant, etc.) ; a) Proposez un schéma en étoile permettant de faire ces analyses. Identifiez clairement les clés primaires et étrangères des tables de faits et de dimension; b) Identifiez, pour chaque table de dimension, une hiérarchie de niveaux de granularité (e.g., attribut 1 ← attribut 2 c) Proposez une stratégie d'agrégation ajoutant une nouvelle table de faits agrégés. Donnez le code SQL permettant de créer cette nouvelle table.

QUESTION 4

Source : http://community.mis.temple.edu/mis2502sec002s13/2013/03/06/in-class-exercise- star-schema-dimensional-modeling/

TU Hôt els est une petit e chaîne d'h ôtels ayant des propriétés dans plusieurs états

américains. L'entreprise possède une base de données centralisée pour stocker et faire le suivi des réservations de ses clients. En 2008, ils ont installé des restaurants appelés Café in the Hotel dans plusieurs de leurs hôtels. Un système est employé pour faire le suivi des commandes et les relayer aux employés dans les cuisines. TU Hôtels aimerait utiliser les données qu'ils ont emmagasinées pour mieux comprendre la performance de leurs hôtels et restaurants. Ils ont également accès à une base de données de critiques de clients provenant du site web HotelComplainer.com. La tâche est de faire la conception de deux magasins de données (data marts) utilisant les donnée s provenant des trois so urces mentionnées ci-haut. Vous devrez f aire un schéma en étoile pour chaque magasin de données en choisissant les dimensions, les faits, et les attributs à partir des sources, dont le schéma est fourni ci-dessous. La tabl e suivante présente l es questions analytiques auxquel les devra répondre vos magasins de données : Data mart 1: Performance des hôtels Data mart 2: Performance des restaurants • Durant quel mois y a-t-il le plus grand nombre de réservations de chambre? • Quelle est la sais on morte pour les hôtels situés dans une r égion particulière? • Quels hôtels gé nèrent le plus de revenus (non attribuables aux restaurants)? • Quels restaurants génèrent le plus de revenus? • Les rest aurants les mieux cotés génèrent-ils plus de revenus? • Quel est l'it em commandé le plus souvent dans une région particulière? • Quel est la durée moyenne des séjours dans les hôtels de 4.5 étoiles ou plus? • Les fumeurs restent-ils plus longtemps que les non-fumeurs? • Pour un hôtel donné, combien y a-t-il de clients provenant d'un autre état? Pour compléter l'exercice, vous devrez suivre les étapes suivantes :

1) Identifiez le principal évènement d'affaires pour chaque magasin de données;

Posez-vous la question suivante : "Quel est l'évènement d'affaires qui génère la (les) métrique(s) de performance?

2) Identifiez les attributs associés aux faits.

Posez-vous la question suivante : "Comment l'évènement d'affaires est-il mesuré?"

3) Identifiez les dimensions et leurs attributs.

Posez-vous la question suivante : "Qu elles données caractérisen t les différents aspects de l'évènement d'affaires?"

4) Élaborez le schéma en étoile selon les principes vus en classe.

Hotels

Hotel_id

Country_code

Hotel_name

Hotel_address

Hotel_city

Hotel_zipcode

Countries

Country_code

Country_currency

Country_name

Hotel rooms

Room_number

Hotel_id

Room_type

Room_floor

Room types

Room_type_code

Room_standard_rate

Room_description

Smoking_YN

Room Bookings

Booking_id

Room_type_code

Hotel_id

Checkin_date

Number_of_days

Room_count

Guest Bookings

Booking_id

Guest_number

Guests

Guest_number

Guest_firstname

Guest_lastname

Guest_address

Guest_city

Guest_zipcode

Guest_email

Hotel Amenities Lookup

Characteristic_id

Characteristic_description

Hotel Amenities

Characteristic_id

Hotel_id

Hotel Reservation Database

QUESTION 5

L'École de Technologie Infi nie (ETI) désire développer un magasin de données afin d'améliorer la gestion de ses programmes d' enseignement. La principale source d'informations serait la base de données du registraire, dont le schéma relationnel est fourni ci-dessous. Le magasin de données devrait permettre de répondre, entre autres, aux questions analytiques suivantes : • Quels sont les c ours d'un cert ain programme ayant le plus (le moins) d'inscriptions ? • Quel est le nombre moyen d'étudiants par groupe ? • Quels enseignants ont eu les plus gros (plus petits) groupes d'étudiants ? • Quelle est la prop ortion d'étu diants, ayant suivi les cours d'un certa in programme, qui habitent à l'extérieur de Montréal ?

Ratings

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Hotel_id

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Hotels

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