SAP Vue analytique HANA : Comment créer et utiliser
Maçon García
⚡ Résumé intelligent
SAP HANA Analytic View modélise les données sous forme de schéma en étoile, reliant une table de faits centrale aux vues d'attributs afin que les données transactionnelles puissent être agrégées à la volée pour une analyse multidimensionnelle. SAP Hana Studio.
Qu'est-ce qu'une vision analytique dans SAP HANA ?
Une vision analytique dans SAP HANA repose sur une modélisation en étoile et représente un objet de modélisation OLAP, ou multidimensionnel. Il forme une structure cubique utilisée pour analyser les données et convient à tous les scénarios nécessitant des données agrégées issues des tables sous-jacentes.
Dans une vue analytique, les tables de dimensions sont liées à la table de faits qui contient les données transactionnelles. Une table de dimensions contient des données descriptives telles que le produit, son nom, le fournisseur ou le client. Une table de faits contient des données descriptives ainsi que des données mesurables telles que le montant et la taxe.
L'agrégation étant effectuée en mémoire lors de l'exécution de la requête, aucune table d'agrégation n'a besoin d'être stockée. La vue est définie une seule fois. SAP Modélisation HANA et réutilisé par chaque rapport qui le consulte.
Exemple de SAP Vue analytique HANA
Ici, une vue analytique est créée pour une commande d'achat, basée sur le vue d'attribut La table « AT_PRODUCT » a été créée précédemment. Les tables « En-tête de commande » et « Détail de la commande » fournissent les données de transaction.
Exécutez les deux scripts ci-dessous dans le SQL console de SAP Studio Hana avant de commencer les étapes de modélisation.
Script SQL pour créer la table « PURCHASE_ORDER » dans « DHK_SCHEMA »
CREATE COLUMN TABLE "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" ( PO_NUMBER NVARCHAR(10) primary key, COMPANY NVARCHAR (4), PO_CATEGORY NVARCHAR(2), PRODUCT_ID NVARCHAR(10), VENDOR NVARCHAR(10), TERMS NVARCHAR(4), PUR_ORG NVARCHAR(4), PUR_GRP NVARCHAR(3), CURRENCY NVARCHAR(5), QUOTATION_NO NVARCHAR(10), PO_STATUS VARCHAR(1), CREATED_BY NVARCHAR(20), CREATED_AT DATE ); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000001,1000,'MM','A0001','V000001','CASH' ,1000,'GR1','INR',1000011,'A','HANAUSER','2016-01-07'); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000002,2000,'MM','A0002','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000012,'A','HANAUSER','2016-01-06'); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000003,2000,'MM','A0003','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000013,'A','HANAUSER','2016-01-07'); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000004,2000,'MM','A0004','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000014,'A','HANAUSER','2016-01-07');
Script SQL pour créer la table « PURCHASE_DETAIL » dans « DHK_SCHEMA »
CREATE COLUMN TABLE "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL" ( PO_NUMBER NVARCHAR(10) primary key, COMPANY NVARCHAR(4), PO_CATEGORY NVARCHAR(2), PRODUCT_ID NVARCHAR(10), PLANT NVARCHAR(4), STORAGE_LOC NVARCHAR(4), VENDOR NVARCHAR(10), TERMS NVARCHAR(4), PUR_ORG NVARCHAR(4), PUR_GRP NVARCHAR(3), CURRENCY NVARCHAR(5), QUANTITY SMALLINT, QUANTITY_UNIT VARCHAR(4), ORDER_PRICE DECIMAL(8,2), NET_AMOUNT DECIMAL(8,2), GROSS_AMOUNT DECIMAL(8,2), TAX_AMOUNT DECIMAL(8,2) ); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL" VALUES(1000001,1000,'MM','A0001',1001,101, 'V000001','CASH',1000,'GR1','INR',10,'UNIT',50000.00,40000.00,50000.00,10000.00); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL" VALUES(1000002,2000,'MM','A0002',1002,102, 'V000002','CASH',1000,'GR1','INR',10,'UNIT',60000.00,48000.00,60000.00,12000.00); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL" VALUES(1000003,2000,'MM','A0003',1003,103, 'V000001','CASH',1000,'GR1','INR',20,'UNIT',40000.00,32000.00,40000.00,8000.00); INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL" VALUES(1000004,2000,'MM','A0004',1004,104, 'V000002','CASH',1000,'GR1','INR',20,'UNIT',20000.00,16000.00,20000.00,4000.00);
Les deux scripts créent les tables « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL » ainsi que leurs données.
Comment créer une vue analytique dans SAP HANA
Une vue analytique nommée « AN_PURCHASE_ORDERS » est créée ci-dessous à partir de la vue d'attribut « AT_PRODUCT » et des tables « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL ». Les dix étapes suivent l'ordre des écrans de l'éditeur.
Étape 1) Créez une nouvelle vue analytique à partir de l'arborescence des packages affichée ci-dessous.
- Sélectionnez le sous-package de modélisation du package DHK_SCHEMA.
- Faites un clic droit et choisissez Nouveau.
- Sélectionnez l'option Vue analytique.
Étape 2) L'éditeur de vue d'informations s'ouvre pour la vue analytique. Remplissez la boîte de dialogue de création ci-dessous.
- Saisissez le nom de la vue analytique « AN_PURCHASE_ORDERS » et une étiquette pour celle-ci.
- Sélectionnez le type de vue « Vue analytique ».
Une fois les champs saisis, cliquez sur le bouton Terminer. L'éditeur de vue d'informations s'affiche alors pour la vue analytique.
Étape 3) Ajoutez les tables du schéma aux données. Foundation nœud situé sous le volet scénario. Le volet scénario contient trois nœuds.
- Sémantique: Ce nœud représente la structure de sortie de la vue.
- Rejoignez Star : Ce nœud crée la jointure qui associe les vues d'attributs à la table de faits.
- Centres de données Foundation: Ce nœud contient les tables de faits de la vue analytique. Plusieurs tables peuvent être ajoutées, mais les mesures ne peuvent être sélectionnées que dans une seule d'entre elles.
Faites glisser et déposez les tables « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL » de DHK_SCHEMA vers la zone de données. Foundation nœud, comme indiqué ci-dessous.
Étape 4) Ajoutez la vue d'attribut au nœud de jointure en étoile.
- Sélectionnez la vue d'attribut « AT_PRODUCT » dans le package de modélisation.
- Faites glisser et déposez la vue d'attribut sur le nœud Star Join, comme indiqué ci-dessous.
Étape 5) Dans la même fenêtre, travaillez dans le panneau de détails comme indiqué.
- Cliquez sur les données Foundation nœud. Les tables qui y sont ajoutées apparaissent dans la section détails.
- Joignez la table « PURCHASE_ORDER » à la table « PURCHASE_DETAIL » sur le champ « PO_NUMBER ».
- Entrer le type de jointure et la cardinalité.
Cliquez sur le bouton OK pour conserver la connexion.
Étape 6) Sélectionnez les colonnes suivantes dans la même fenêtre.
- Sélectionnez PO_NUMBER, COMPANY, PO_CATEGORY, PRODUCT_ID, PLANT et STORAGE_LOC dans la table « PURCHASE_DETAIL ».
- Sélectionnez la colonne DEVISE dans la table « PURCHASE_DETAIL ».
- Sélectionnez MONTANT_GROSS et MONTANT_TAXE.
- Sélectionnez les colonnes PO_STATUS, CREATED_BY et CREATED_AT de la table « PURCHASE_ORDER », qui correspond à l’en-tête du bon de commande.
Chaque colonne sélectionnée, marquée en orange, apparaît dans le résultat de la vue analytique.
Étape 7) Associez la vue d'attributs à la table de faits dans la base de données. Cliquez sur le nœud « Jointure en étoile » dans le volet Scénario, comme indiqué ci-dessous.
La vue attributaire et la table de faits sont affichées dans le volet de détails. Joignez la vue attributaire à la base de données sur la colonne « PRODUCT_ID », comme indiqué ci-dessous.
Cliquez sur le lien de jonction. Une fenêtre contextuelle « Modifier la jointure » s’affiche, où le type de jointure est défini comme « Référentiel » et la cardinalité comme 1…1.
Cliquez sur le bouton OK pour confirmer la connexion en étoile.
Étape 8) Définissez les attributs, les mesures et la clé de la vue. Sélectionnez le nœud Sémantique dans le volet Scénario, comme indiqué ci-dessous.
- Sélectionnez l'onglet Colonnes dans le volet de détails.
- Définissez le type de colonne comme attribut ou mesure. Toutes les colonnes sont ici des attributs, à l'exception de « GROSS_AMOUNT », qui est définie comme une mesure.
Étape 9) Validez et activez la vue analytique à partir de la barre d'outils.
- Validez la vue analytique.
- Activez la vue analytique.
La vue analytique « AN_PURCHASE_ORDERS » est maintenant créée et activée dans le dossier Analytic du sous-package Modelling, comme indiqué ci-dessous.
Étape 10) Prévisualisez les données dans la vue analytique.
- Accédez à la barre d'outils et cliquez sur l'icône « Aperçu des données ».
- Sélectionnez Ouvrir dans l’éditeur d’aperçu des données.
Trois onglets sont disponibles dans l'éditeur d'aperçu des données. Analyse L'onglet permet de glisser-déposer des attributs et des mesures dans l'axe des étiquettes et l'axe des valeurs, et affiche le résultat sous forme de graphique, de tableau, de grille ou de HTML, comme ci-dessous.
Le Valeurs distinctes L'onglet affiche les valeurs distinctes d'un attribut sélectionné à la fois, comme ci-dessous.
Le Données brutes L'onglet affiche les enregistrements sous forme de tableau, comme ci-dessous.
À noter: une vue analytique n'accepte que les vues d'attributs comme dimensions et ne prend pas en charge union opérateur. Les restrictions au niveau des lignes sur la vue activée sont appliquées via privilèges analytiques.
Les vues d'attributs et les vues analytiques sont obsolètes à compter du SAP HANA 2.0 et ne sont pas disponibles dans SAP HANA Cloud, donc les nouveaux modèles de type cube sont construits sous forme graphique vues de calcul de données de catégorie Cube avec jointure en étoile. Les étapes ci-dessus s'appliquent toujours aux données existantes SAP Les systèmes HANA 2.0 et les concepts de modélisation sont conservés. Pour plus d'informations, consultez la documentation. SAP HANA série.
