Аналитик создает OLAP-куб для анализа количества ежедневных заявок на доставку
продукции из логистического центра в магазины сети. Используемое хранилище данных получает информацию из локальных баз данных магазинов, выполняя SQL-запрос …

• SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(Кол-воТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, КодТовара)
• SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(ЦенаТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, ЦенаТовара)
• SELECT КодМагазипа, КодТовара, AVG(Кол-воТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, КодТовара)
• SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(Кол-воТовара) FROM Заявки WHERE КодТовара IN (SELECT DISTINCT КодТовара FROM Товары)

Другие предметы Колледж Хранилища данных и OLAP OLAP-куб анализ заявок SQL-запросы база данных логистика магазины доставка продукции хранилище данных колледж аналитика данных Новый

Когда аналитик создает OLAP-куб для анализа данных, важно правильно сформулировать SQL-запросы, чтобы получить нужные агрегированные данные. Давайте разберем предложенные запросы и определим, какие из них могут быть использованы для создания OLAP-куба.

1. Первый запрос:

   SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(Кол-воТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, КодТовара)

   Этот запрос группирует данные по дате заявки и коду товара, суммируя количество товара. Однако, он не включает код магазина в группировку, что может привести к некорректным результатам, если в разных магазинах одна и та же продукция имеет разные заявки. Этот запрос не подходит для OLAP-куба.

2. Второй запрос:

   SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(ЦенаТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, ЦенаТовара)

   Этот запрос также имеет проблемы. Он группирует данные по дате заявки и цене товара, но не учитывает код магазина. Кроме того, использование цены товара в группировке может быть неуместным, так как цена может изменяться. Этот запрос тоже не подходит.

3. Третий запрос:

   SELECT КодМагазина, КодТовара, AVG(Кол-воТовара) FROM Заявки GROUP BY (ДатаЗаявки, КодТовара)

   В этом запросе используется среднее значение количества товара, что может быть полезно, но опять же, группировка по дате заявки и коду товара без учета магазина может привести к неправильным выводам. Этот запрос также не подходит.

4. Четвертый запрос:

   SELECT КодМагазина, КодТовара, SUM(Кол-воТовара) FROM Заявки WHERE КодТовара IN (SELECT DISTINCT КодТовара FROM Товары)

   Этот запрос суммирует количество товара по кодам магазина и товара, при этом фильтруя только те товары, которые существуют в таблице Товары. Однако, он не включает группировку по дате заявки, что также делает его неполным для OLAP-куба.

Таким образом, ни один из предложенных запросов не является идеальным для создания OLAP-куба, так как все они имеют недостатки в группировке данных. Для создания OLAP-куба необходимо учитывать все важные измерения, такие как код магазина, код товара и дата заявки. Рекомендуется использовать следующий подход:

• Использовать GROUP BY с учетом всех необходимых измерений: КодМагазина, КодТовара и ДатаЗаявки.
• Агрегировать данные по количеству товаров и, возможно, по сумме цен, если это необходимо для анализа.

Пример корректного запроса для OLAP-куба может выглядеть так:

SELECT КодМагазина, КодТовара, ДатаЗаявки, SUM(Кол-воТовара) AS ОбщееКоличество, SUM(ЦенаТовара) AS ОбщаяЦена FROM Заявки GROUP BY КодМагазина, КодТовара, ДатаЗаявки

Этот запрос позволит получить агрегированные данные, которые можно использовать для анализа в OLAP-кубе.