Vue analytique SAP HANA

Qu'est-ce que la vue analytique dans SAP HANA ?

Vue analytique SAP HANA est basé sur la modélisation de schéma STAR et représente des objets OLAP/Modélisation multidimensionnelle. La vue SAP HANA Analytic forme une structure de type cube, utilisée pour l'analyse des données. La vue analytique est principalement utilisée dans un scénario où nous avons besoin de données agrégées de la table sous-jacente.

Dans la vue SAP HANA Analytic, les tables de dimension sont jointes à la table de faits qui contient les données de transaction. Une table de dimensions contient des données descriptives. (Par exemple, produit, nom du produit, fournisseur, client, etc.). Le tableau de faits contient à la fois des données descriptives et des données mesurables (montant, taxe, etc.).

Exemple de vue analytique SAP HANA

Ici, nous allons créer une vue analytique pour le bon de commande basée sur la vue d'attribut créée précédemment « AT_PRODUCT ».

Nous utiliserons pour cela le tableau En-tête de bon de commande et le tableau Détail du bon de commande.

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);																	

Avec ce script de table, deux tables seront créées « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL » avec des données.

Comment créer une vue analytique dans SAP HANA

Nous allons créer une vue analytique SAP HANA avec le nom « AN_PURCHASE_ORDER », avec la vue d'attributs déjà créée « AT_PRODUCT », les tables « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL ».

Étape 1) Créer une nouvelle vue analytique

  1. Sélectionnez le sous-package Modeling sous le package DHK_SCHEMA.
  2. Cliquez avec le bouton droit -> Nouveau.
  3. Sélectionnez l’option Vue analytique.

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Étape 2) L'éditeur de vue d'informations s'affichera pour la vue analytique –

  1. Entrez le nom de la vue analytique sous la forme « AN_PURCHASE_ORDERS » et son étiquette.
  2. Sélectionnez le type de vue comme « Vue analytique ».

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Une fois les données sélectionnées, cliquez sur le bouton Terminer.

L’éditeur de vue d’informations s’affichera pour la vue analytique.

Étape 3) Ajouter une table à partir du schéma dans le nœud Data Foundation sous le volet Scénario

Il y aura trois nœuds sous le volet Scénario.

  1. Sémantique: Ce nœud représente la structure de sortie de la vue.
  2. Commencer à rejoindre : Ce nœud crée une jointure afin de joindre la vue des attributs à la table de faits.
  3. Fondation de données : Dans ce nœud, nous ajoutons la table FACT pour la vue analytique. Plusieurs tableaux peuvent être ajoutés, mais les mesures d'un seul tableau peuvent être sélectionnées.
  4. Glissez-déposez les tables « PURCHASE_ORDER » et « PURCHASE_DETAIL » de DHK_SCHEMA vers le volet du nœud de scénario Data Foundation.

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Étape 4) Ajouter une vue d'attribut dans le nœud Star join

  1. Sélectionnez la vue d'attribut « AT_PRODUCT » dans le package de modélisation.
  2. Glissez-déposez la vue des attributs dans le nœud Star Join.

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Étape 5) Dans la même fenêtre du panneau de détail, procédez comme indiqué,

  1. Cliquez sur le nœud de fondation de données. Le tableau ajouté dans le nœud de fondation de données s'affichera dans la section Détails.
  2. Joignez la table « PURCHASE_ORDER » à la table « PURCHASE_DETAIL » sur le champ « PO_NUMBER ».
  3. Entrez le type de jointure et la cardinalité.

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Cliquez sur le bouton OK.

Étape 6) Sélectionnez le suiviwing colonnes dans la même fenêtre,

  1. Sélectionnez PO_NUMBER, COMPANY, PO_CATEGORY, PRODUCT_ID, PLANT, STORAGE_LOC dans le tableau « PURCHASE_DETAIL ».
  2. Sélectionnez la colonne CURRENCY dans le tableau « PURCHASE_DETAIL ».
  3. Sélectionnez GROSS_AMOUNT, TAX_AMOUNT.
  4. Sélectionnez la colonne PO_STATUS, CREATED_BY, CREATED_AT dans la table « PURCHASE_HEADER ».

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Toutes les colonnes sélectionnées (couleur orange) s'afficheront dans la sortie de la vue analytique.

Étape 7) Maintenant, joignez la vue des attributs à la table de faits (fondation de données)

Cliquez sur Star join Node dans le volet sémantique, comme ci-dessous –

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La vue des attributs et la table des faits seront affichées dans le volet de détails. Maintenant, nous rejoignons la vue d'attribut à la table de faits comme ci-dessous -

Rejoignez la vue des attributs avec Data Foundation dans la colonne « PRODUCT_ID ».

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Cliquez sur le lien Rejoindre, une fenêtre contextuelle pour modifier la jointure s'affichera. Définissez le type de jointure comme « Référentiel » et Cardinalité 1…1.

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Cliquez sur le bouton OK.

Étape 8) Définir l'attribut, la mesure et la clé pour la vue

  1. Sélectionnez le nœud sémantique dans le volet Scénario.

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  2. Sélectionnez l'onglet Colonnes sous Details vitre.
  3. Définissez le type de colonne comme attribut et mesure, j'ai défini toutes les colonnes comme attribut sauf « GROSS_AMOUNT », qui est défini comme mesure.

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Étape 9) Valider et activer la vue analytique

  1. Validez la vue analytique.
  2. Activez la vue analytique.

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Désormais, la vue analytique « AN_PURCHASE_ORDERS » sera créée et activée dans le dossier analytique du sous-package de modélisation comme :

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Étape 10) Aperçu des données dans la vue analytique

  1. Accédez à la section de la barre d’outils et cliquez sur l’icône « Aperçu des données ».
  2. Sélectionnez Ouvrir dans l’éditeur d’aperçu des données.

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Encore une fois, nous utilisons 3 options pour voir les données dans l'éditeur d'aperçu des données :

  1. Une analyse - Dans cet onglet, nous devons glisser et déposer l'attribut et la mesure dans l'axe des étiquettes et l'axe des valeurs. Nous pouvons voir la sortie au format graphique, tableau, grille et HTML.

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  1. Des valeurs distinctes – Les valeurs distinctes affichent une valeur distincte pour l'attribut sélectionné. Nous ne pouvons sélectionner qu'un seul attribut à la fois.

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  1. Données brutes – Il s'affichera au format tableau à partir de l'onglet Données brutes comme ci-dessous –

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Remarque: SAP HANA La vue analytique ne peut contenir que la vue Attribut et ne prend pas en charge Union.