किसी भी बीआई उपकरण का उद्देश्य देना है डेटा विश्लेषण एक बेहतर प्रवाह। यदि कोई, एक पेशेवर के रूप में, किसी समस्या को हल करते समय टूल का उपयोग करने की कठिनाई का सामना करता है, तो प्रवाह की स्थिति टूट जाती है। इस समस्या का एक सामान्य कारण डेटा के साथ काम करने की आवश्यकता है जिसे अलग-अलग एकत्र किया गया है झांकी में विस्तार का स्तर (LOD) ।
गार्टनर के मैजिक क्वाड्रंट पर एक पंक्ति में 6 वीं बार ढेर के ऊपर स्थित झांकी, निश्चित रूप से बाजार में इसकी मांग के बारे में कुछ कहती है। यह शायद सबसे अच्छा समय है ।
यह ब्लॉग आपको LOD अभिव्यक्तियों को समझने और निम्नलिखित विषयों पर चर्चा करने में मदद करेगा:
- झांकी में आपको विस्तार के स्तर की आवश्यकता क्यों है?
- झांकी में विस्तार का स्तर क्या है?
- पंक्ति स्तर और दृश्य स्तर अभिव्यक्तियाँ
- LOD एक्सप्रेशन के प्रकार
- एकत्रीकरण और एलओडी अभिव्यक्तियाँ
- फिल्टर और एलओडी एक्सप्रेशन
- LOD एक्सप्रेशंस बनाना
- झांकी में विस्तार के स्तर का समर्थन करने वाले डेटा स्रोत
- झांकी में विस्तार के स्तर की तालिका गणना
- झांकी में विस्तार के स्तर की सीमाएं
झांकी एलओडी: आपको एलओडी की आवश्यकता क्यों है?
अक्सर ऐसे सवाल होते हैं कि डेटा का विश्लेषण करते समय कोई व्यक्ति सामने आ जाता है। ये सवाल अक्सर पूछने में सरल होते हैं, लेकिन जवाब देने में मुश्किल होते हैं। वे अक्सर कुछ आवाज करते हैं:
इस प्रकार के प्रश्नों को हल करने के लिए, एक नया वाक्यविन्यास पेश किया गया था विस्तार का स्तर झांकी में 9.0। इस नए सिंटैक्स ने दोनों सवालों को सीधे संबोधित करने के लिए संभव करके झांकी की गणना भाषा को सरल और विस्तारित किया।
झांकी एलओडी: LOD क्या है?
एलओडी एक्सप्रेशंस एक एकल दृश्य में कई स्तरों की बारीकियों से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए एक सुरुचिपूर्ण और शक्तिशाली तरीके का प्रतिनिधित्व करते हैं।
झांकी या LOD अभिव्यक्तियों में विस्तार का स्तर आपको डेटा स्रोत स्तर और विज़ुअलाइज़ेशन स्तर पर मूल्यों की गणना करने की अनुमति देता है। हालाँकि, LOD अभिव्यक्तियाँ आपको उस गणना के स्तर पर और भी अधिक नियंत्रण प्रदान करती हैं जिसे आप गणना करना चाहते हैं। वे एक पर प्रदर्शन किया जा सकता है अधिक दानेदार स्तर (INCLUDE गणना), a कम दानेदार स्तर (गणना गणना), या ए पूरी तरह से स्वतंत्र हल्के एल (फिक्स्ड गणना)।
झांकी एलओडी: पंक्ति स्तर और दृश्य स्तर अभिव्यक्तियाँ
पंक्ति स्तर
झांकी में, अभिव्यक्ति संदर्भित असंबद्ध अंतर्निहित तालिका में प्रत्येक पंक्ति के लिए डेटा स्रोत कॉलम की गणना की जाती है। इस मामले में, अभिव्यक्ति की आयामीता है पंक्ति स्तर । पंक्ति-स्तरीय अभिव्यक्ति का एक उदाहरण है:
[बिक्री] / [लाभ]
इस गणना का मूल्यांकन डेटाबेस की प्रत्येक पंक्ति में किया जाएगा। प्रत्येक पंक्ति में बिक्री मूल्य को उस पंक्ति में लाभ मूल्य से विभाजित किया जाएगा, जो गुणा (एक लाभ अनुपात) के परिणाम के साथ एक नया स्तंभ बनाता है।
यदि आप इस परिभाषा के साथ एक गणना बनाते हैं, तो इसे नाम के साथ सहेजें।लाभ अनुपात], और फिर इसे से खींचें शेल्फ पर डेटा फलक, झांकी आम तौर पर देखने के लिए परिकलित फ़ील्ड को एकत्रित करेगा:
SUM [लाभ अनुपात]
स्तर देखें
इसके विपरीत, अभिव्यक्ति संदर्भित एकत्र किया हुआ डेटा स्रोत कॉलम की गणना दृश्य में आयामों द्वारा परिभाषित आयाम पर की जाती है। इस मामले में, अभिव्यक्ति की आयामीता दृश्य स्तर है। एक दृश्य-स्तरीय अभिव्यक्ति का एक उदाहरण है:
SUM (बिक्री) / SUM (लाभ)
यदि आप इस गणना को एक शेल्फ पर खींचते हैं (या एक तदर्थ गणना के रूप में इसे सीधे शेल्फ पर टाइप करते हैं), झांकी एक में संलग्न है एजीजी समारोह :
AGG (SUM (बिक्री) / SUM (लाभ))
यह वह है जिसे अ के रूप में जाना जाता है सकल गणना ।
झांकी एलओडी: एकत्रीकरण और एलओडी अभिव्यक्तियाँ
LOD अभिव्यक्ति विस्तार का दृश्य स्तर है
जब यह संदर्भ करता है, तो अभिव्यक्ति की तुलना में अभिव्यक्ति का एक बड़ा स्तर होता है आयामों का सबसेट दृश्य में।
उदाहरण के लिए, एक ऐसे दृश्य के लिए जिसमें आयाम शामिल थे [वर्ग] तथा [खंड], आप झांकी में विस्तार का एक स्तर बना सकते हैं जो इनमें से केवल एक आयाम का उपयोग करता है:
{फिक्स्ड [सेगमेंट]: एसयूएम ([सेल्स])}
इस मामले में, अभिव्यक्ति में दृश्य की तुलना में एक विस्तृत स्तर है। यह एक आयाम पर अपने मूल्यों को आधार बनाता है ([खंड]), जबकि दृश्य दो आयामों पर अपना दृष्टिकोण आधारित है ([खंड] तथा [वर्ग]]।
इसका परिणाम यह है कि दृश्य में विस्तार अभिव्यक्ति के स्तर का उपयोग करने के लिए कुछ मूल्यों को दोहराया जाता है - अर्थात् कई बार दिखाई देते हैं ।
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LOD एक्सप्रेशन विस्तार के स्तर से बेहतर है
जब यह संदर्भित करता है तो एक अभिव्यक्ति का दृश्य की तुलना में बारीक स्तर होता है आयामों का सुपरसेट दृश्य में।
जब आप दृश्य में ऐसी अभिव्यक्ति का उपयोग करते हैं, तो झांकी परिणामों को दृश्य स्तर तक एकत्रित कर देगी। उदाहरण के लिए, झांकी में विस्तार का निम्न स्तर दो आयामों को संदर्भित करता है:
{फिक्स्ड [सेगमेंट], [श्रेणी]: एसयूएम ([सेल्स])}
जब इस अभिव्यक्ति का उपयोग उस दृश्य में किया जाता है जिसके विस्तार के स्तर के रूप में केवल [खंड] है, तो मूल्य एकत्र होना चाहिए । यदि आप उस अभिव्यक्ति को किसी शेल्फ पर खींचते हैं तो आप यहां क्या देखेंगे:
एवीजी ([{फिक्स्ड [सेगमेंट]], [श्रेणी]]: एसयूएम ([सेल्स]])})
एक एकत्रीकरण (इस मामले में, औसत) स्वचालित रूप से झांकी द्वारा सौंपा गया है। आप आवश्यकतानुसार एकत्रीकरण को बदल सकते हैं।
दृश्य में LOD अभिव्यक्ति जोड़ना
क्या झांकी अभिव्यक्ति में विस्तार का एक स्तर है या दृश्य में दोहराया गया द्वारा निर्धारित किया जाता है अभिव्यक्ति प्रकार तथा ग्रैन्युलैरिटी ।
- INCLUDE अभिव्यक्तियों में या तो दृश्य का एक समान स्तर होगा या दृश्य की तुलना में अधिक बारीक स्तर होगा। इसलिए, मूल्यों को कभी भी दोहराया नहीं जाएगा।
- FIXED अभिव्यक्तियों में दृश्य की तुलना में विस्तार का एक महीन स्तर हो सकता है, विस्तार का एक बड़ा स्तर या समान स्तर हो सकता है। FIXED स्तर के परिणामों के परिणामों को एकत्र करने की आवश्यकता इस बात पर निर्भर करती है कि दृश्य में क्या आयाम हैं।
- EXCLUDE भाव हमेशा दृश्य में दिखाई देने वाले दोहराया मूल्यों का कारण बनते हैं। जब एक्सक्लूड स्तर के विस्तार के भाव सहित गणना को एक शेल्फ पर रखा जाता है, तबलेऊ डिफॉल्ट को एटीटीआर एकत्रीकरण एसयूएम या एवीजी के विपरीत, यह इंगित करने के लिए कि अभिव्यक्ति वास्तव में एकत्र नहीं हो रही है और यह कि एकत्रीकरण को बदलने से दृश्य पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा।
जब तक वे आयामों के रूप में उपयोग नहीं किए जाते हैं, तब तक विस्तार अभिव्यक्तियों का स्तर हमेशा स्वचालित रूप से एग्रीगेट में लिपटे रहते हैं, जब उन्हें एक शेल्फ में जोड़ा जाता है।
झांकी एलओडी: फिल्टर और एलओडी एक्सप्रेशन
यहाँ की छवि को दर्शाया गया हैऊपर से नीचे तक फिल्टर के निष्पादन का क्रम।इस क्रम में LOD अभिव्यक्तियों का मूल्यांकन करने वाले दाएं तरफ का पाठ दिखाता है।
यदि आप किसी डेटा स्रोत से एक झांकी निकालने का निर्माण कर रहे हैं तो एक्सट्रैक्ट फ़िल्टर (नारंगी में) केवल प्रासंगिक हैं। गणना किए जाने के बाद तालिका गणना फ़िल्टर (गहरा नीला) लागू किया जाता है और इसलिए गणना में उपयोग किए गए अंतर्निहित डेटा को फ़िल्टर किए बिना निशान छिपाते हैं।
आयाम की गणना आयाम फ़िल्टर से पहले लागू की जाती है, इसलिए जब तक आप अपने फ़िल्टर शेल्फ़ पर फ़ील्ड्स को बढ़ावा नहीं देते हैं, संदर्भ फ़िल्टर के साथ प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, उन्हें अनदेखा कर दिया जाएगा।
झांकी एलओडी: LOD एक्सप्रेशन के प्रकार
सम्मिलित गणना
INCLUDE दृश्य में जो भी आयाम हैं, इसके अतिरिक्त निर्दिष्ट आयामों का उपयोग करके मूल्यों की गणना करता है। जब दृश्य में कोई आयाम नहीं होता है, तो विस्तार अभिव्यक्ति का यह स्तर सबसे उपयोगी होता है।
उदाहरण के लिए: {INCLUDE [ग्राहक नाम]: SUM ([बिक्री])}
EXCLUDE गणना
EXCLUDE अभिव्यक्ति से स्पष्ट रूप से आयामों को हटाता है - अर्थात्, वे विस्तार के दृश्य स्तर से आयामों को घटाते हैं। झांकी में विस्तार का यह स्तर, दृश्य में एक आयाम को समाप्त करने के लिए सबसे उपयोगी है।
उदाहरण के लिए: {EXCLUDE [क्षेत्र]: SUM ([बिक्री])}
फिक्स्ड गणना
FIXED विस्तार के दृश्य स्तर के संदर्भ के बिना निर्दिष्ट आयामों का उपयोग करते हुए मूल्यों की गणना करता है - अर्थात, दृश्य में किसी भी अन्य आयाम के संदर्भ के बिना। विस्तार अभिव्यक्ति का यह स्तर संदर्भ फ़िल्टर्स, डेटा स्रोत फ़िल्टर्स और एक्सट्रैक्ट फ़िल्टर्स के अलावा अन्य सभी व्यूज़ को अनदेखा करता है।
उदाहरण के लिए: {फिक्स्ड [क्षेत्र]: एसयूएम ([सेल्स])}
झांकी एलओडी: LOD एक्सप्रेशंस बनाना
एक LOD अभिव्यक्ति का सिंटैक्स
विस्तार अभिव्यक्ति के स्तर में निम्न संरचना होती है:
शामिल
चरण 1: विज़ुअलाइज़ेशन सेट करें
- झांकी डेस्कटॉप खोलें और से कनेक्ट करें सैंपल-सुपरस्टोर सहेजा गया डेटा स्रोत।
- एक नई वर्कशीट पर नेविगेट करें।
- वहाँ से डेटा फलक, आयाम के अंतर्गत, खींचें क्षेत्र तक स्तंभ शेल्फ।
- वहाँ से डेटा फलक, माप के तहत, खींचें बिक्री तक पंक्तियाँ शेल्फ। प्रत्येक क्षेत्र के लिए बिक्री का योग दर्शाता एक बार चार्ट दिखाई देता है।
चरण 2: LOD अभिव्यक्ति बनाएँ
प्रति क्षेत्र सभी बिक्री के योग के बजाय, शायद आप प्रत्येक क्षेत्र के लिए प्रति ग्राहक औसत बिक्री भी देखना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए आप LOD अभिव्यक्ति का उपयोग कर सकते हैं।
- चुनते हैं विश्लेषण > परिकलित फ़ील्ड बनाएँ।
- खुलने वाले गणना संपादक में, निम्नलिखित करें:
- गणना का नाम, प्रति ग्राहक बिक्री।
- निम्नलिखित LOD अभिव्यक्ति दर्ज करें:
{INCLUDE [ग्राहक नाम]: SUM ([बिक्री])}
- जब पूरा हो जाए, क्लिक करें ठीक। नए बनाए गए LOD एक्सप्रेशन को माप के तहत डेटा फलक में जोड़ा जाता है।
चरण 3: विज़ुअलाइज़ेशन में LOD अभिव्यक्ति का उपयोग करें
- वहाँ से डेटा फलक, माप के तहत, खींचें प्रति ग्राहक बिक्री तक पंक्तियाँ शेल्फ और इसे SUM (बिक्री) के बाईं ओर रखें।
- पंक्तियाँ शेल्फ पर, राइट-क्लिक करें प्रति ग्राहक बिक्री और चुनें उपाय (योग) > औसत। अब आप सभी बिक्री के योग और प्रत्येक क्षेत्र के लिए प्रति ग्राहक औसत बिक्री दोनों देख सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप देख सकते हैं कि मध्य क्षेत्र में, बिक्री लगभग कुल थी 500,000 अमरीकी डालर प्रत्येक ग्राहक के लिए एक औसत बिक्री के साथ लगभग 800 अमरीकी डालर ।
जावा स्विंग का उपयोग कैसे करें
झांकी एलओडी: एलओडी एक्सप्रेशन का समर्थन करने वाले डेटा स्रोत
डेटा स्रोत | समर्थित / समर्थित नहीं |
अभिनेता वेक्टरवाइज | समर्थित नहीं। |
अमेजन EMR Hadoop Hive | समर्थित हाइव 0.13 पर। |
अमेज़न रेडशिफ्ट | समर्थित। |
एस्टर डेटाबेस | समर्थित संस्करण 4.5 बाद में। |
क्लोडेरा हाडोप | समर्थित हाइव 0.13 पर। |
क्लाउडरा इम्पाला | इम्पाला 1.2.2 पर समर्थित है। |
क्यूब्स (बहुआयामी डेटा स्रोत) | समर्थित नहीं। |
DataStax Enterprise | समर्थित नहीं। |
EXASOL | समर्थित। |
फायरबर्ड | समर्थित संस्करण 2.0 बाद में। |
सामान्य ओडीबीसी | सीमित। डेटा स्रोत पर निर्भर करता है। |
Google बिग क्वेरी | स्टैंडर्ड एसक्यूएल के लिए समर्थित, न कि विरासत। |
आईबीएम DB2 | समर्थित संस्करण 8.1 बाद में। |
MarkLogic | समर्थित संस्करण 7.0 बाद में। |
सैप हाना | समर्थित। |
SAP Sybase ASE | समर्थित। |
एसएपी साइबेस आईक्यू | समर्थित संस्करण 15.1 बाद में। |
स्पार्क एसक्यूएल | समर्थित। |
स्प्लंक | समर्थित नहीं। |
डेटा निकालने की मेज | समर्थित। |
तेरदता | समर्थित। |
वर्टिका | समर्थित संस्करण 6.1 बाद में। |
माइक्रोसॉफ्ट पहुंच | समर्थित नहीं। |
Microsoft जेट-आधारित कनेक्शन | समर्थित नहीं। |
हॉर्टनवर्क्स हैडॉप हाइव | समर्थित हाइव 0.13 पर। HIVE के संस्करण 1.1 में, LOD अभिव्यक्तियाँ जो क्रॉस-जॉइन का उत्पादन करती हैं, विश्वसनीय नहीं हैं। |
IBM BigInsights | समर्थित। |
Microsoft SQL सर्वर | समर्थित SQL सर्वर 2005 के बाद। |
माई एसक्यूएल | समर्थित। |
आईबीएम पीडीए (नेट्ज़ज़ा) | समर्थित संस्करण 7.0 बाद में। |
आकाशवाणी | समर्थित संस्करण 9i बाद में। |
अभिनेता मैट्रिक्स (ParAccel) | समर्थित संस्करण 3.1 बाद में। |
निर्णायक ग्रीनपुलम | समर्थित संस्करण 3.1 बाद में। |
PostgreSQL | समर्थित संस्करण 7.0 बाद में। |
प्रगति OpenEdge | समर्थित। |
झांकी एलओडी: टेबल गणना बनाम एलओडी
एलओडी एक्सप्रेशंस टेबल कैलकुलेशन का नया रूप नहीं है। यद्यपि वे कई तालिका गणनाओं को प्रतिस्थापित कर सकते हैं, उनका मुख्य उद्देश्य नई संभावनाओं को खोलना है।LOD एक्सप्रेशंस और टेबल कैलकुलेशन अलग-अलग तरीके से काम करते हैं।
तालिका गणना | LOD एक्सप्रेशन |
तालिका गणना द्वारा उत्पन्न की जाती हैं क्वेरी परिणाम । | एलओडी एक्सप्रेशंस क्वेरी के एक हिस्से के रूप में उत्पन्न होते हैं अंतर्निहित डेटा स्रोत । वे नेस्टेड चयन के रूप में व्यक्त किए जाते हैं, इसलिए, डीबीएमएस प्रदर्शन के आधार पर। |
तालिका गणना कर सकते हैं केवल या तो कम दानेदार के बराबर परिणाम उत्पन्न करते हैं उक्त एल.ओ.डी. | LOD परिणाम दे सकता है कहा LOD से स्वतंत्र । |
तालिका के संचालन को नियंत्रित करने वाले आयाम गणना सिंटैक्स से अलग होते हैं। | आयाम जो एक LOD अभिव्यक्ति के संचालन को नियंत्रित करते हैं अभिव्यक्ति में एम्बेडेड अपने आप। |
तालिका गणना के रूप में उपयोग किया जाता है एकत्रित उपाय । | LOD अभिव्यक्तियों का उपयोग अन्य निर्माणों में किया जा सकता है। |
टेबल गणना पर फिल्टर एक के रूप में कार्य करते हैं छिपाना । | LOD पर फ़िल्टर एक के रूप में कार्य करते हैं निकालना । |
झांकी एलओडी: LOD की सीमाएं
LOD अभिव्यक्तियों के लिए लागू होने वाली बाधाएँ निम्नलिखित हैं।
- LOD अभिव्यक्तियाँ जो फ़्लोटिंग-पॉइंट उपायों को संदर्भित करती हैं, जब वे एक ऐसे दृश्य में उपयोग किए जाते हैं जो अभिव्यक्ति में मूल्यों की तुलना की आवश्यकता होती है, तो एक अविश्वसनीय शैली में व्यवहार करते हैं।
- LOD को डेटा स्रोत पृष्ठ पर नहीं दिखाया गया है।
- जब एक पैरामीटर को एक आयामी घोषणा में संदर्भित किया जाता है, तो हमेशा पैरामीटर नाम का उपयोग करें, न कि पैरामीटर मान का।
- डेटा सम्मिश्रण के साथ, प्राथमिक डेटा स्रोत से लिंकिंग फ़ील्ड द्वितीयक स्रोत स्रोत से विस्तार अभिव्यक्ति के स्तर का उपयोग करने से पहले दृश्य में होना चाहिए।
इसके अलावा, कुछ डेटा स्रोतों में जटिलता सीमा होती है। झांकी इन डेटाबेस के लिए गणना को अक्षम नहीं करेगी, लेकिन यदि क्वेरी बहुत जटिल हो जाती है तो क्वेरी त्रुटियां एक संभावना है।