Օլապի խորանարդի ստեղծում excel-ում: Միացում OLAP տվյալների խորանարդին: Տվյալների աղբյուրների տեսակները

Կուբա OLAP տվյալները(Online Analytical Processing - գործառնական տվյալների վերլուծություն) թույլ է տալիս արդյունավետ կերպով արդյունահանել և վերլուծել բազմաչափ տվյալներ: Ի տարբերություն տվյալների բազաների այլ տեսակների, OLAP տվյալների բազաները նախատեսված են հատուկ վերլուծական մշակման և դրանցից բոլոր տեսակի տվյալների հավաքածուների արագ արդյունահանման համար: Իրականում կան մի քանի հիմնական տարբերություններ ստանդարտ հարաբերական տվյալների բազաների միջև, ինչպիսիք են Access կամ SQL Server, և OLAP տվյալների շտեմարաններ:

Բրինձ. 1. OLAP խորանարդը Excel աշխատանքային գրքույկին միացնելու համար օգտագործեք հրամանը Վերլուծության ծառայություններից

Ներբեռնեք նշումը ձևաչափով կամ

Հարաբերական տվյալների բազաներում տեղեկատվությունը ներկայացված է որպես գրառումներ, որոնք ավելացվում, հեռացվում և հաջորդաբար թարմացվում են: OLAP տվյալների բազաները պահում են տվյալների միայն պատկերը: OLAP տվյալների բազայում տեղեկատվությունը արխիվացվում է որպես տվյալների մեկ բլոկի և նախատեսված է միայն ցանկության դեպքում ցուցադրվելու համար: Թեև հնարավոր է նոր տեղեկատվություն ավելացնել OLAP տվյալների բազայում, գոյություն ունեցող տվյալները հազվադեպ են խմբագրվում, առավել ևս՝ ջնջվում:

Հարաբերական տվյալների բազաները և OLAP տվյալների բազաները կառուցվածքայինորեն տարբեր են: Հարաբերական տվյալների բազաները սովորաբար բաղկացած են մի շարք աղյուսակներից, որոնք կապված են միմյանց հետ: Որոշ դեպքերում հարաբերական տվյալների բազան այնքան շատ աղյուսակներ է պարունակում, որ շատ դժվար է որոշել, թե ինչպես են դրանք կապված: OLAP տվյալների բազաներում տվյալների առանձին բլոկների միջև փոխհարաբերությունները կանխորոշված ​​են և պահվում են OLAP խորանարդներ անունով հայտնի կառուցվածքում: Տվյալների խորանարդները պահպանում են ամբողջական տեղեկատվություն տվյալների բազայի հիերարխիկ կառուցվածքի և հարաբերությունների մասին, ինչը մեծապես հեշտացնում է նավարկությունը դրա միջով: Բացի այդ, շատ ավելի հեշտ է հաշվետվություններ ստեղծել, եթե նախապես գիտեք, թե որտեղ են գտնվում առբերվող տվյալները և ինչ այլ տվյալներ են կապված դրանց հետ:

Հարաբերական տվյալների բազաների և OLAP տվյալների բազաների հիմնական տարբերությունը տեղեկատվության պահպանման ձևն է: OLAP խորանարդի տվյալները հազվադեպ են ներկայացվում ընդհանուր ձևով: OLAP տվյալների խորանարդները սովորաբար պարունակում են տեղեկատվություն, որը ներկայացված է նախապես մշակված ձևաչափով: Այսպիսով, տվյալների խմբավորման, զտման, տեսակավորման և խորանարդի մեջ միաձուլման գործողությունները կատարվում են նախքան դրանք տեղեկատվությամբ լցնելը։ Սա հնարավորինս պարզեցնում է պահանջվող տվյալների արդյունահանումը և ցուցադրումը: Ի տարբերություն հարաբերական տվյալների բազաների, անհրաժեշտություն չկա տեղեկատվությունը ճիշտ կազմակերպել նախքան այն էկրանին ցուցադրելը:

OLAP տվյալների բազաները սովորաբար ստեղծվում և պահպանվում են ՏՏ ադմինիստրատորների կողմից: Եթե ​​ձեր կազմակերպությունը չունի կառույց, որը պատասխանատու է OLAP տվյալների բազաները կառավարելու համար, ապա կարող եք կապվել տվյալների բազայի հարաբերական ադմինիստրատորի հետ՝ խնդրանքով իրականացնել կորպորատիվ ցանցառնվազն անհատական ​​OLAP լուծումներ:

Միացում OLAP տվյալների խորանարդին

OLAP տվյալների բազա մուտք գործելու համար նախ անհրաժեշտ է կապ հաստատել OLAP խորանարդի հետ: Սկսեք՝ անցնելով ժապավենի ներդիր Տվյալներ. Սեղմեք կոճակը Այլ աղբյուրներիցև ընտրեք հրամանը բացվող ընտրացանկից Վերլուծության ծառայություններից(նկ. 1):

Երբ ընտրում եք Data Connection Wizard-ի նշված հրամանը (Նկար 2): Նրա հիմնական խնդիրն է օգնել ձեզ կապ հաստատել սերվերի հետ, որը կօգտագործվի: Excel ծրագիրտվյալների կառավարման մեջ:

1. Նախ անհրաժեշտ է Excel-ին տրամադրել գրանցման տվյալները: Մուտքագրեք սերվերի անունը, մուտքի անունը և տվյալների մուտքի գաղտնաբառը երկխոսության տուփի դաշտերում, ինչպես ցույց է տրված նկ. 2. Սեղմեք կոճակը Հետագա. Եթե ​​դուք կապում եք հաշիվԱյնուհետև Windows-ը դրեց անջատիչը Օգտագործեք Windows Authentication-ը.

2. Բացվող ցանկից ընտրեք տվյալների բազան, որի հետ ցանկանում եք աշխատել (նկ. 3): Ընթացիկ օրինակն օգտագործում է վերլուծական ծառայությունների ձեռնարկի տվյալների բազան: Ստորև բերված ցանկից այս տվյալների բազան ընտրելուց հետո ձեզ կառաջարկվի ներմուծել դրանում առկա բոլոր OLAP խորանարդները: Ընտրեք անհրաժեշտ տվյալների խորանարդը և սեղմեք կոճակը Հետագա.

Բրինձ. 3. Ընտրեք աշխատանքային բազատվյալները և OLAP խորանարդը, որը նախատեսում եք օգտագործել տվյալների վերլուծության համար

3. Վիզարդի հաջորդ երկխոսության վանդակում, որը ցույց է տրված նկ. 4, ձեզանից պահանջվում է մուտքագրել նկարագրական տեղեկատվություն ձեր ստեղծած կապի մասին: Նկ.-ում ներկայացված երկխոսության տուփի բոլոր դաշտերը: 4-ը ընտրովի են: Դուք միշտ կարող եք անտեսել ընթացիկ երկխոսությունը՝ առանց այն լրացնելու, և դա որևէ կերպ չի ազդի կապի վրա:

Բրինձ. 4. Փոխեք կապի մասին նկարագրական տեղեկատվությունը

4. Սեղմեք կոճակը Պատրաստկապն ավարտելու համար: Էկրանի վրա կհայտնվի երկխոսության տուփ: Տվյալների ներմուծում(նկ. 5): Սահմանեք անջատիչը Առանցքային աղյուսակի հաշվետվությունև սեղմեք OK, որպեսզի սկսեք ստեղծել PivotTable:

OLAP խորանարդի կառուցվածք

OLAP տվյալների բազայի վրա հիմնված PivotTable ստեղծելու գործընթացում դուք կնկատեք, որ առաջադրանքների վահանակի պատուհանը Պտտեք աղյուսակի դաշտերըկտարբերվի սովորական առանցքային աղյուսակի համար: Պատճառը կայանում է PivotTable-ի այնպես դասավորելու մեջ, որ հնարավորինս մոտիկից ցուցադրվի դրան կցված OLAP խորանարդի կառուցվածքը: OLAP խորանարդի վրա հնարավորինս արագ նավարկելու համար դուք պետք է ծանոթանաք դրա բաղադրիչներին և դրանց փոխազդեցությանը: Նկ. Նկար 6-ը ցույց է տալիս բնորոշ OLAP խորանարդի հիմնական կառուցվածքը:

Ինչպես տեսնում եք, OLAP խորանարդի հիմնական բաղադրիչներն են չափերը, հիերարխիան, մակարդակները, անդամները և չափումները.

• Չափերը. Վերլուծված տվյալների տարրերի հիմնական բնութագիրը. Չափերի ամենատարածված օրինակներն են՝ Ապրանքներ (ապրանքներ), Հաճախորդ (Գնորդ) և Աշխատակից (Աշխատակից): Նկ. 6-ը ցույց է տալիս Ապրանքների չափման կառուցվածքը:
• Հիերարխիաներ. Մակարդակների կանխորոշված ​​համախմբում որոշակի հարթությունում: Հիերարխիան թույլ է տալիս ստեղծել ամփոփ տվյալներ և վերլուծել դրանք կառուցվածքի տարբեր մակարդակներում՝ առանց խորանալու այդ մակարդակների միջև առկա հարաբերությունների մեջ: Նկ.-ում ցուցադրված օրինակում. 6, «Ապրանքների» չափումն ունի երեք մակարդակ, որոնք միավորվում են մեկ Ապրանքի կատեգորիաների հիերարխիայի մեջ:
• Մակարդակներ. Մակարդակները կատեգորիաներ են, որոնք միավորվում են ընդհանուր հիերարխիայի մեջ: Մտածեք մակարդակները որպես տվյալների դաշտեր, որոնք կարող են հարցվել և վերլուծվել միմյանցից առանձին: Նկ. 6 կա ընդամենը երեք մակարդակ՝ Կատեգորիա (Կատեգորիա), Ենթակատեգորիա (Ենթակատեգորիա) և Ապրանքի անվանումը (Ապրանքի անվանումը):
• Անդամներ. Տվյալների մեկ տարր չափման մեջ: Անդամների հասանելիությունը սովորաբար իրականացվում է չափերի, հիերարխիայի և մակարդակների OLAP կառուցվածքի միջոցով: Նկ.-ի օրինակում. Ապրանքի անվան մակարդակի համար սահմանված է 6 անդամ: Մյուս մակարդակներում կան անդամներ, որոնք ներկայացված չեն կառուցվածքում:
• միջոցառումներիրական տվյալներ են OLAP խորանարդներում: Չափերը պահվում են իրենց չափերով, որոնք կոչվում են չափման չափեր: Չափումները կարող են հարցվել՝ օգտագործելով չափումների, հիերարխիայի, մակարդակների և անդամների ցանկացած համակցություն: Այս ընթացակարգը կոչվում է «կտրատման» միջոցառումներ:

Այժմ, երբ դուք ծանոթ եք OLAP խորանարդների կառուցվածքին, եկեք նոր հայացք գցենք PivotTable Field List-ին: Առկա դաշտերի կազմակերպումը պարզ է դառնում և որևէ բողոք չի առաջացնում։ Նկ. Նկար 7-ը ցույց է տալիս, թե ինչպես են OLAP PivotTable-ի տարրերը ներկայացված դաշտային ցանկում:

OLAP առանցքային աղյուսակի դաշտերի ցանկում չափումները հայտնվում են առաջինը և նշվում են գումարի (սիգմա) պատկերակով: Սրանք միակ տվյալների տարրերն են, որոնք կարող են լինել VALUE տարածքում: Ցանկում դրանցից հետո նշվում են չափերը, որոնք նշված են աղյուսակի պատկերով պատկերակով: Մեր օրինակում օգտագործվում է Հաճախորդի չափումը: Մի շարք հիերարխիաներ բույն դրված են այս հարթության մեջ: Հիերարխիան ընդլայնվելուց հետո դուք կարող եք տեսնել տվյալների առանձին մակարդակները: OLAP խորանարդի տվյալների կառուցվածքը դիտելու համար բավական է շրջել առանցքային աղյուսակի դաշտերի ցանկով:

Սահմանափակումներ OLAP PivotTables-ի վրա

OLAP PivotTables-ի հետ աշխատելիս հիշեք, որ դուք շփվում եք PivotTable տվյալների աղբյուրի հետ Analysis Services OLAP միջավայրում: Սա նշանակում է, որ տվյալների խորանարդի բոլոր վարքագծային ասպեկտները՝ սկսած չափսերից մինչև չափումները, որոնք ներառված են խորանարդի մեջ, նույնպես վերահսկվում են OLAP վերլուծական ծառայությունների կողմից: Իր հերթին, դա հանգեցնում է այն գործողությունների սահմանափակումների, որոնք կարող են իրականացվել OLAP PivotTables-ում.

• Դուք չեք կարող տեղադրել այլ դաշտեր, բացի չափերից, առանցքային աղյուսակի VALUES տարածքում.
• անհնար է փոխել ֆունկցիան, որն օգտագործվում է ամփոփման համար.
• դուք չեք կարող ստեղծել հաշվարկված դաշտ կամ հաշվարկված տարր.
• Դաշտերի անունների ցանկացած փոփոխություն չեղարկվում է առանցքային աղյուսակից այդ դաշտը հեռացնելուց անմիջապես հետո.
• չի թույլատրվում էջի դաշտի պարամետրերը փոխել;
• հրամանը հասանելի չէ Ցուցադրումէջեր;
• անջատված տարբերակ Ցուցադրումստորագրություններըտարրերերբ արժեքի տարածքում դաշտեր չկան.
• անջատված տարբերակ Ենթագումարներֆիլտրի կողմից ընտրված էջի տարրերով;
• տարբերակը հասանելի չէ Նախապատմությունխնդրանք;
• VALUES դաշտում կրկնակի սեղմելուց հետո առանցքային աղյուսակի քեշից միայն առաջին 1000 գրառումներն են վերադարձվում.
• անհասանելի վանդակ Օպտիմալացնելհիշողություն.

Ստեղծեք անցանց տվյալների խորանարդներ

Ստանդարտ PivotTable-ում աղբյուրի տվյալները պահվում են տեղական կոշտ սկավառակի վրա: Այսպիսով, դուք միշտ կարող եք կառավարել դրանք, ինչպես նաև փոխել կառուցվածքը՝ նույնիսկ առանց ցանց մուտք գործելու։ Բայց սա ոչ մի կերպ չի վերաբերում OLAP PivotTables-ին: OLAP PivotTables-ում քեշը տեղակայված չէ տեղական կոշտ սկավառակի վրա: Հետեւաբար, անմիջապես անջատվելուց հետո տեղական ցանցձեր OLAP առանցքային աղյուսակը ձախողվի: Նման աղյուսակում դուք չեք կարողանա տեղափոխել որևէ դաշտ:

Եթե ​​դուք դեռ պետք է վերլուծեք OLAP-ի տվյալները, երբ միացված չեք ցանցին, ստեղծեք անցանց տվյալների խորանարդ: Սա առանձին ֆայլ է, որը հանդիսանում է առանցքային աղյուսակի քեշը: Այս ֆայլը պահպանում է OLAP տվյալները, որոնք դիտվում են տեղական ցանցից անջատվելուց հետո: Անկախ տվյալների խորանարդ ստեղծելու համար նախ ստեղծեք OLAP PivotTable: Տեղադրեք կուրսորը առանցքային աղյուսակում և սեղմեք կոճակը OLAP գործիքներհամատեքստային ներդիրի վերլուծություն, որը ներառված է համատեքստային ներդիրների շարքում Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. Ընտրեք թիմ Անցանց ռեժիմ OLAP(նկ. 8):

Էկրանի վրա կհայտնվի երկխոսության տուփ: Կարգավորում մարտկոցի կյանքը OLAP(նկ. 9): Սեղմեք կոճակը Ստեղծեք անցանց տվյալների ֆայլ. Էկրանին կհայտնվի Data Cube File Creation Wizard-ի առաջին պատուհանը: Սեղմեք կոճակը Հետագաընթացակարգը շարունակելու համար։

Երկրորդ քայլում (Նկար 10) նշեք չափերն ու մակարդակները, որոնք կներառվեն տվյալների խորանարդում: Երկխոսության վանդակում դուք պետք է ընտրեք OLAP տվյալների բազայից ներմուծվող տվյալները: Անհրաժեշտ է ընտրել միայն այն չափերը, որոնք անհրաժեշտ կլինեն համակարգիչը տեղական ցանցից անջատելուց հետո։ Որքան շատ չափեր նշեք, այնքան ավելի մեծ կլինի անցանց տվյալների խորանարդը:

Սեղմեք կոճակը Հետագաանցնել երրորդ քայլին (նկ. 11): Այս պատուհանում դուք ընտրում եք անդամներ կամ տվյալների տարրեր, որոնք չեն ներառվի խորանարդի մեջ: Եթե ​​վանդակը ընտրված չէ, նշված տարրը չի ներմուծվի և լրացուցիչ տեղ կզբաղեցնի տեղական կոշտ սկավառակի վրա:

Նշեք տվյալների խորանարդի գտնվելու վայրը և անվանումը (Նկար 12): Տվյալների խորանարդ ֆայլերը ունեն .cub ընդլայնում:

Որոշ ժամանակ անց Excel-ը պահպանում է անցանց տվյալների խորանարդը նշված թղթապանակում: Այն փորձարկելու համար կրկնակի սեղմեք ֆայլի վրա, որն ավտոմատ կերպով կստեղծի աշխատանքային excel գրքեր A, որը պարունակում է PivotTable՝ կապված ընտրված տվյալների խորանարդի հետ: Ստեղծվելուց հետո դուք կարող եք տարածել անցանց տվյալների խորանարդը բոլոր շահագրգիռ օգտվողներին, ովքեր աշխատում են անցանց LAN ռեժիմում:

Տեղական ցանցին միանալուց հետո կարող եք բացել օֆլայն տվյալների խորանարդ ֆայլը և թարմացնել այն, ինչպես նաև տվյալների համապատասխան աղյուսակը։ Նկատի ունեցեք, որ թեև անցանց տվյալների խորանարդն օգտագործվում է, երբ ցանցին հասանելիություն չկա, այն պետք է թարմացվի, երբ ցանցային կապը վերականգնվի: Ցանցային կապի խզումից հետո անցանց տվյալների խորանարդը թարմացնելու փորձը կհանգեցնի ձախողման:

Տվյալների խորանարդի գործառույթների կիրառում PivotTables-ում

Տվյալների խորանարդի գործառույթները, որոնք օգտագործվում են OLAP տվյալների բազաներում, կարող են գործարկվել նաև PivotTable-ից: IN հնացած տարբերակները Excel, դուք մուտք եք գործել տվյալների խորանարդի գործառույթներ միայն Analysis ToolPak հավելումը տեղադրելուց հետո: Excel 2013-ում այս գործառույթները ներկառուցված են ծրագրում և, հետևաբար, հասանելի են օգտագործման համար: Նրանց հնարավորություններին լիովին ծանոթանալու համար հաշվի առեք կոնկրետ օրինակ։

Ամենաներից մեկը պարզ ուղիներՏվյալների խորանարդի գործառույթները սովորելը OLAP PivotTable-ը տվյալների խորանարդի բանաձևերի վերածելն է: Այս ընթացակարգը շատ պարզ է և թույլ է տալիս արագ ստանալ տվյալների խորանարդի բանաձևեր՝ առանց դրանք զրոյից ստեղծելու: Հիմնական սկզբունքն է PivotTable-ի բոլոր բջիջները փոխարինել բանաձևերով, որոնք կապված են OLAP տվյալների բազայի հետ: Նկ. 13-ը ցույց է տալիս առանցքային աղյուսակը, որը կապված է OLAP տվյալների բազայի հետ:

Տեղադրեք կուրսորը առանցքային աղյուսակի ցանկացած վայրում, սեղմեք կոճակը OLAP գործիքներհամատեքստային ժապավենի ներդիր Վերլուծությունև ընտրեք հրամանը Փոխակերպել բանաձևերի(նկ. 14):

Եթե ​​ձեր PivotTable-ը պարունակում է հաշվետվության ֆիլտրի դաշտ, ապա երկխոսության տուփը ցույց է տրված Նկ. 15. Այս պատուհանում կարող եք նշել, թե արդյոք ցանկանում եք տվյալների ֆիլտրերի բացվող ցուցակները վերածել բանաձևերի: Եթե ​​այո, ապա բացվող ցուցակները կհեռացվեն և փոխարենը կցուցադրվեն ստատիկ բանաձևեր: Եթե ​​պլանավորում եք օգտագործել բացվող ցուցակները՝ ապագայում առանցքային աղյուսակի բովանդակությունը փոխելու համար, ապա մաքրեք երկխոսության վանդակի մեկ վանդակը: Եթե ​​դուք աշխատում եք առանցքային աղյուսակի վրա Համատեղելիության ռեժիմում, ապա տվյալների զտիչները ավտոմատ կերպով կվերածվեն բանաձևերի՝ առանց նախնական նախազգուշացման:

Մի քանի վայրկյան անց առանցքային աղյուսակի փոխարեն կցուցադրվեն բանաձևեր, որոնք աշխատում են տվյալների խորանարդներով և ապահովում են անհրաժեշտ տեղեկատվությունը Excel-ի պատուհանում: Խնդրում ենք նկատի ունենալ, որ սա հեռացնում է նախկինում կիրառված ոճերը (նկ. 16):

Բրինձ. 16. Նայեք բանաձևի տողին՝ բջիջները պարունակում են տվյալների խորանարդի բանաձևեր

Հաշվի առնելով, որ ձեր դիտած արժեքներն այլևս չեն հանդիսանում PivotTable օբյեկտի մաս, դուք կարող եք ավելացնել սյունակներ, տողեր և հաշվարկված անդամներ, դրանք համատեղել այլ արտաքին աղբյուրների հետ և փոփոխել հաշվետվությունը ձեր սեփական տեմպերով: տարբեր ճանապարհներ, ներառյալ քաշելու բանաձևերը:

Հաշվարկների ավելացում OLAP PivotTables-ում

Excel-ի նախորդ տարբերակներում OLAP PivotTables-ում մաքսային հաշվարկներն արգելված էին: Սա նշանակում էր, որ հնարավոր չէր OLAP PivotTables-ին վերլուծության լրացուցիչ մակարդակ ավելացնել այնպես, ինչպես սովորական PivotTables-ը կարող է ավելացնել հաշվարկված դաշտեր և անդամներ (տես՝ կարդալը շարունակելուց առաջ համոզվեք, որ ծանոթ եք այս նյութին):

Excel 2013-ը ներկայացնում է նոր OLAP գործիքներ՝ հաշվարկված չափումներ և հաշվարկված MDX անդամներ: Դուք այլևս չեք սահմանափակվում տվյալների բազայի ադմինիստրատորի կողմից տրամադրված OLAP խորանարդում չափումներ և անդամներ օգտագործելով: Դուք ստանում եք լրացուցիչ վերլուծության հնարավորություններ՝ ստեղծելով անհատական ​​հաշվարկներ:

MDX-ի ներածություն.Երբ դուք օգտագործում եք PivotTable OLAP խորանարդով, դուք ուղարկում եք MDX (Բազմաչափ արտահայտություններ) հարցումներ տվյալների բազա: MDX-ը հարցումների լեզու է, որն օգտագործվում է բազմաչափ աղբյուրներից (օրինակ՝ OLAP խորանարդներից) տվյալներ ստանալու համար: Երբ OLAP PivotTable-ը փոփոխվում կամ թարմացվում է, համապատասխան MDX հարցումները փոխանցվում են OLAP տվյալների բազա: Հարցման արդյունքները վերադարձվում են Excel և ցուցադրվում PivotTable տարածքում: Այսպիսով, հնարավոր է աշխատել OLAP տվյալների հետ առանց տեղական պատճենըառանցքային աղյուսակի քեշ.

Հաշվարկված չափումները և MDX տարրերը ստեղծվում են MDX լեզվի շարահյուսության միջոցով: Այս շարահյուսությամբ, PivotTable-ը թույլ է տալիս հաշվարկներին փոխազդել OLAP տվյալների բազայի հետ: Այս գրքի օրինակները հիմնված են հիմնական MDX կառուցվածքների վրա, որոնք ցույց են տալիս նորը Excel գործառույթներ 2013. Եթե Ձեզ անհրաժեշտ է ստեղծել բարդ հաշվարկված չափումներ և MDX տարրեր, դուք ստիպված կլինեք ժամանակ ծախսել՝ ավելին իմանալու MDX-ի հնարավորությունների մասին:

Ստեղծեք հաշվարկված միջոցներ:Հաշվարկված չափումը հաշվարկված դաշտի OLAP տարբերակն է: Գաղափարն այն է, որ ստեղծվի տվյալների նոր դաշտ, որը հիմնված է գոյություն ունեցող OLAP դաշտերի վրա կատարված որոշ մաթեմատիկական գործողությունների վրա: Նկ.-ում ցուցադրված օրինակում. 17, օգտագործվում է OLAP առանցքային աղյուսակը, որը ներառում է ապրանքների ցանկը և քանակը, ինչպես նաև դրանցից յուրաքանչյուրի վաճառքից ստացված եկամուտը։ Մենք պետք է ավելացնենք նոր չափում, որը կհաշվարկի մեկ ապրանքի միջին գինը:

Վերլուծություն Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. բացվող մենյու OLAP գործիքներընտրել տարրը (նկ. 18):

Բրինձ. 18. Ընտրեք ցանկի տարրը MDX հաշվարկված չափում

Էկրանի վրա կհայտնվի երկխոսության տուփ: Ստեղծեք հաշվարկված չափում(նկ. 19):

Կատարեք հետևյալը.

2. Ընտրեք այն չափման խումբը, որը կպարունակի նոր հաշվարկված չափումը: Եթե ​​դա չես անում, Excel-ը ավտոմատ կերպով կտեղադրի նոր չափումը առաջին հասանելի չափումների խմբում:

3. Դաշտում MDX(MDX) մուտքագրեք կոդ, որը սահմանում է նոր չափում: Մուտքագրման գործընթացը արագացնելու համար օգտագործեք ձախ կողմում գտնվող ցանկը, որպեսզի ընտրեք գոյություն ունեցող միջոցները, որոնք կօգտագործվեն հաշվարկներում: Կրկնակի սեղմեք ցանկալի չափման վրա՝ այն MDX դաշտում ավելացնելու համար: Հաշվարկելու համար միջին գինըմիավորի վաճառք, օգտագործվում է հետևյալ MDX արտահայտությունը.

4. Սեղմեք OK:

Ուշադրություն դարձրեք կոճակին Ստուգեք MDX-ը, որը գտնվում է պատուհանի ստորին աջ մասում։ Սեղմեք այս կոճակը՝ ստուգելու համար, որ MDX շարահյուսությունը ճիշտ է: Եթե ​​շարահյուսությունը պարունակում է սխալներ, կցուցադրվի համապատասխան հաղորդագրություն:

Երբ ավարտեք նոր հաշվարկված չափման ստեղծումը, անցեք ցուցակին Պտտեք աղյուսակի դաշտերըև ընտրել այն (նկ. 20):

Հաշվարկված միջոցառման շրջանակը սահմանափակվում է ընթացիկ աշխատանքային գրքույկով: Այլ կերպ ասած, հաշվարկված չափումները չեն ստեղծվում անմիջապես սերվերի OLAP խորանարդում: Սա նշանակում է, որ ոչ ոք չի կարող մուտք գործել հաշվարկված չափը, քանի դեռ չեք բացել ընդհանուր մուտքաշխատանքային գրքույկ կամ հրապարակեք այն առցանց:

Ստեղծեք MDX հաշվարկված անդամներ: MDX հաշվարկված անդամը սովորական հաշվարկված անդամի OLAP տարբերակն է: Գաղափարը որոշների հիման վրա տվյալների նոր տարր ստեղծելն է մաթեմատիկական գործողություններԿատարված է գոյություն ունեցող OLAP տարրերի վրա: Նկ.-ում ցուցադրված օրինակում. 22-ն օգտագործում է OLAP PivotTable-ը, որը ներառում է 2005-2008 թվականների վաճառքի տվյալները (եռամսյակային կտրվածքով): Ենթադրենք, որ դուք ցանկանում եք հավաքել առաջին և երկրորդ եռամսյակների տվյալները՝ ստեղծելով նոր տարրՏարվա առաջին կես (տարվա առաջին կես): Մենք համատեղելու ենք նաև երրորդ և չորրորդ եռամսյակների հետ կապված տվյալները՝ ձևավորելով տարվա երկրորդ կես (տարվա երկրորդ կես) նոր տարր։

Բրինձ. 22. Մենք պատրաստվում ենք ավելացնել նոր MDX հաշվարկված անդամներ՝ տարվա առաջին կեսը և տարվա երկրորդ կեսը

Տեղադրեք կուրսորը առանցքային աղյուսակի ցանկացած վայրում և ընտրեք համատեքստային ներդիրը Վերլուծությունհամատեքստային ներդիրների մի շարքից Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. բացվող մենյու OLAP գործիքներընտրել տարրը MDX հաշվարկված անդամ(նկ. 23):

Էկրանի վրա կհայտնվի երկխոսության տուփ: (նկ. 24):

Բրինձ. 24. Պատուհան Ստեղծեք հաշվարկված անդամ

Կատարեք հետևյալը.

1. Հաշվարկված չափին անուն տվեք։

2. Ընտրեք մայր հիերարխիան, որի համար ստեղծվում են նոր հաշվարկված անդամները: Շինհրապարակում մայր տարրնշանակել արժեք Բոլորը. Սրա շնորհիվ Excel-ի հարմարեցումմուտք է գործում մայր հիերարխիայի բոլոր անդամներին, երբ արտահայտությունը գնահատվում է:

3. Պատուհանում MDXմուտքագրեք MDX շարահյուսությունը: Որոշ ժամանակ խնայելու համար օգտագործեք ձախ կողմում ցուցադրված ցանկը՝ MDX-ում օգտագործելու համար առկա անդամների ընտրելու համար: Կրկնակի սեղմեք ընտրված տարրի վրա և Excel-ը կավելացնի այն պատուհանում MDX. Նկ.-ում ներկայացված օրինակում: 24, առաջին և երկրորդ եռամսյակների գումարը հաշվարկվում է.

..&& +

.. && +

.. && + …

4. Սեղմեք OK: Excel-ը ցուցադրում է նոր ստեղծված MDX հաշվարկված անդամը PivotTable-ում: Ինչպես ցույց է տրված նկ. 25, նոր հաշվարկված տարրը ցուցադրվում է առանցքային աղյուսակի այլ հաշվարկված տարրերի հետ միասին:

Նկ. 26-ը ցույց է տալիս նմանատիպ գործընթաց, որն օգտագործվում է տարվա երկրորդ կեսի հաշվարկված անդամ ստեղծելու համար:

Ուշադրություն դարձրեք, որ Excel-ը նույնիսկ չի փորձում հեռացնել MDX-ի բնօրինակ տարրերը (Նկար 27): PivotTable-ը շարունակում է ցույց տալ 2005-2008 թվականների ռեկորդները՝ բաժանված եռամսյակային կտրվածքով: Այս դեպքում դա խնդիր չէ, բայց սցենարների մեծ մասում պետք է թաքցնել «ավելորդ» տարրերը՝ կոնֆլիկտներից խուսափելու համար։

Բրինձ. 27. Excel-ը ցուցադրում է ստեղծված MDX հաշվարկված անդամը սկզբնական անդամների հետ միասին: Բայց դեռ ավելի լավ է հեռացնել բնօրինակ տարրերը՝ կոնֆլիկտներից խուսափելու համար:

Հիշեք. հաշվարկված անդամները միայն ընթացիկ աշխատանքային գրքում են: Այլ կերպ ասած, հաշվարկված չափումները չեն ստեղծվում անմիջապես սերվերի OLAP խորանարդում: Սա նշանակում է, որ ոչ ոք չի կարող մուտք գործել հաշվարկված չափը կամ հաշվարկված անդամը, եթե դուք չեք կիսում աշխատանքային գրքույկը կամ չհրապարակեք այն առցանց:

Նկատի ունեցեք, որ եթե OLAP խորանարդի մայրական հիերարխիան կամ մայր տարրը փոխվում է, MDX հաշվարկված տարրն այլևս չի գործում: Դուք պետք է նորից ստեղծեք այս տարրը:

OLAP Հաշվողական կառավարում. Excel-ն ապահովում է ինտերֆեյս, որը թույլ է տալիս կառավարել հաշվարկված չափումները և MDX տարրերը OLAP PivotTables-ում: Տեղադրեք կուրսորը առանցքային աղյուսակի ցանկացած վայրում և ընտրեք համատեքստային ներդիրը Վերլուծությունհամատեքստային ներդիրների մի շարքից Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. բացվող մենյու OLAP գործիքներընտրել տարրը Հաշվողական կառավարում. Պատուհանում Հաշվողական կառավարումհասանելի են երեք կոճակներ (նկ. 28):

• Ստեղծել.Ստեղծեք նոր հաշվարկված չափում կամ MDX հաշվարկված անդամ:
• Փոփոխություն.Փոխեք ընտրված հաշվարկը:
• Ջնջել.Ջնջել ընտրված հաշվարկը:

Բրինձ. 28. Երկխոսության տուփ Հաշվողական կառավարում

Կատարեք ինչ-եթե վերլուծություն OLAP տվյալների վրա: Excel 2013-ում դուք կարող եք վերլուծություն կատարել OLAP PivotTables-ում գտնվող տվյալների վրա: Սրա շնորհիվ նոր հնարավորությունԴուք կարող եք փոխել արժեքները PivotTable-ում և վերահաշվարկել չափերն ու անդամները՝ հիմնվելով ձեր փոփոխությունների վրա: Դուք կարող եք նաև փոփոխությունները տարածել դեպի OLAP խորանարդ: Ինչ-եթե վերլուծությունից օգտվելու համար ստեղծեք OLAP PivotTable և ընտրեք համատեքստային ներդիրը Վերլուծություն Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. բացվող մենյու OLAP գործիքներընտրել թիմ Իսկ եթե վերլուծություն –> Միացնել «ինչ-եթե» վերլուծությունը(նկ. 29):

Այսուհետ դուք կարող եք փոխել առանցքային աղյուսակի արժեքները: Առանցքային աղյուսակում ընտրված արժեքը փոխելու համար աջ սեղմեք դրա վրա և ընտրեք համատեքստային մենյուընտրել տարրը (նկ. 30): Excel-ը կրկնում է առանցքային աղյուսակի բոլոր հաշվարկները՝ հիմնված ձեր խմբագրումների վրա, ներառյալ հաշվարկված չափումները և հաշվարկված MDX անդամները:

Բրինձ. 30. Ընտրեք տարր Հաշվի առեք փոփոխությունը առանցքային աղյուսակը հաշվարկելիսառանցքային աղյուսակում փոփոխություններ կատարելու համար

Լռելյայնորեն, «What-if» վերլուծության ռեժիմով առանցքային աղյուսակում կատարված փոփոխությունները տեղական են: Եթե ​​ցանկանում եք փոփոխությունները տարածել OLAP սերվերում, ընտրեք փոփոխությունները հրապարակելու հրամանը: Ընտրեք համատեքստային ներդիր Վերլուծություն, որը գտնվում է համատեքստային ներդիրների հավաքածուում Աշխատեք առանցքային աղյուսակների հետ. բացվող մենյու OLAP գործիքներընտրել իրեր Իսկ եթե վերլուծություն – > Հրապարակել փոփոխությունները(նկ. 31): Այս հրամանը հնարավորություն կտա «գրել» OLAP սերվերի վրա, ինչը նշանակում է, որ փոփոխությունները կարող են տարածվել սկզբնական OLAP խորանարդի վրա: (OLAP սերվերում փոփոխությունները տարածելու համար դուք պետք է ունենաք սերվեր մուտք գործելու համապատասխան թույլտվություններ: Կապվեք ձեր DBA-ի հետ՝ օգնելու ձեզ ստանալ թույլտվություններ OLAP տվյալների բազա գրելու մուտքի համար:)

Գրառումը գրված է Ելեն Ալեքսանդրի գրքի հիման վրա։ . Գլուխ 9

հետ մեծ քանակությամբ տվյալների մշակման մասին երրորդ հոդվածը օգտագործելով Excel, նկարագրում է PivotTables-ի օգտագործման առավելությունները: Ընդհանուր առմամբ, այս հոդվածը պետք է առաջինը լիներ ցիկլի մեջ, եթե խոսենք աշխատանքի որոշակի մեթոդի առավելությունների մասին: Իրոք, առանցքային աղյուսակի միջերեսը հատուկ նախագծված էր մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար, որոնք կարող են պահվել ոչ միայն աղյուսակների տիրույթներում, այլ նաև տվյալների արտաքին աղբյուրներում: Հասկանալով գործողության սկզբունքները և գործնական օգտագործումառանցքային աղյուսակները կարող են զգալիորեն օպտիմալացնել տնտեսագետների ամենօրյա աշխատանքը: Տվյալների վերլուծության մակարդակի բարձրացումն իր հերթին հանգեցնում է ընկերության կառավարելիության բարելավմանը և տարբեր մակարդակների ղեկավարների կողմից ճիշտ կառավարման որոշումների ընդունմանը:

Առանցքային աղյուսակների և տվյալների բազմաչափ վերլուծության վերաբերյալ ընդհանուր տեսական հարցերը նկարագրված են մեր կայքի մեկ այլ հոդվածում:

Այստեղ մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք տվյալների մշակման հատուկ մեթոդներին, օգտագործելով առանցքային աղյուսակի միջերեսը: Որպես օրինակ, օգտագործեք ֆայլը nwdata_pivot.xls.

Օգտագործելով առանցքային աղյուսակներ

Բերման եզակի արժեքներ

Առանցքային աղյուսակով լուծվող ամենահայտնի խնդիրներից մեկը տվյալների ցանկից կամ զանգվածից եզակի արժեքների ընտրությունն է: առանցքային աղյուսակի ինտերֆեյսի օգտագործումը թույլ է տալիս լուծել այս խնդիրը առավել «էլեգանտ» ձևով՝ առանց բանաձևերի օգտագործման:

Թերթի օրինակում Նմուշցույց է տալիս երկրների ցանկը և տվյալների հավաքածուի հիշատակումների քանակը:

Տվյալների դաշտում անհրաժեշտ է, որ գործողության տեսակը լինի «քանակ»: Այս տարբերակը թույլ է տալիս մշակել ոչ թվային դաշտերը աղբյուրի տվյալների մեջ PivotTable տվյալների տարածքում: Հաշվիչ գործողության այլընտրանքը ստանդարտ COUNTIF ֆունկցիան է: Միայն բանաձևերի միջոցով եզակի արժեքների մի շարք ձևավորելը նույնպես սկզբունքորեն հնարավոր է (տես Մաս 1), բայց դա կպահանջի շատ բարդ բանաձևեր՝ հաշվարկված հասցեագրմամբ: Այսինքն՝ առանցքային աղյուսակի օգտագործումն այս առաջադրանքում ամենաօպտիմալ տարբերակն է դրա լուծման համար։

Արժեքների գումարում

PivotTable ինտերֆեյսի օգտագործման մեկ այլ հանրաճանաչ խնդիր է տվյալների բազայում եզակի գրառումների ընդհանուր գումարներ ստանալը:

Թերթի օրինակում Գումարյուրաքանչյուր երկրի պատվերների վերաբերյալ գեներացված ընդհանուր տվյալները.

«Գումար» գործողության տեսակը տվյալների դաշտում թույլ է տալիս օգտագործել միայն թվային դաշտերը: Աղբյուրի տվյալների համախմբման այլ տեսակներ գործնականում գրեթե երբեք չեն օգտագործվում:

Ստանդարտ բանաձևերի միջոցով խնդիրը լուծելու համար կարող եք օգտագործել SUMIF ֆունկցիան: Ակնհայտ է, որ դժվարությունն առաջանում է ոչ թե արժեքների համախմբման, այլ, ինչպես նախորդ օրինակում, եզակի ցուցակի ընտրության մեջ (օրինակ՝ երկրների անունները):

2D վերլուծություն

Ավելի վաղ նկարագրված օրինակները ցույց են տալիս տվյալների վերլուծությունը մեկ չափանիշով: Աղյուսակները թույլ են տալիս պատկերացնել տվյալները երկու հարթության մեջ՝ ըստ սյունակների և տողերի: Առանցքային աղյուսակներն ունեն նաև տվյալների ցուցադրման այս տարածքները:

Թերթի օրինակում Աղյուսակստեղծեց հաշվետվություն ըստ երկրի և ամսաթվի՝ ցույց տալով ժամանակի ընթացքում պատվերների քանակի փոփոխությունը: Խնդրում ենք նկատի ունենալ, որ ամսաթվի տիպի դաշտի համար կիրառվել է լրացուցիչ խմբավորում՝ ըստ ամիսների և տարիների:

Բազմաթիվ չափանիշներով գումարումը թույլատրվում է նաև Excel-ի ստանդարտ SUMIFS, SUMPRODUCT և զանգվածի մշակման գործառույթների միջոցով (տես Մաս 1): Այնուամենայնիվ, այս տարբերակը պահանջում է պարամետրերի նախկինում հայտնի արժեքներ՝ նմուշառման ստեղներ: Բացի այդ, բանաձևերի միջոցով հաշվարկը պահանջում է շատ ավելի շատ ժամանակ, ինչը կարող է հանգեցնել մեծ քանակությամբ տվյալների աշխատանքի կատարման մեծ կորուստների:

Բազմաչափ վերլուծություն

Բացի տողերով և սյունակներով դաշտում տեսողական վերլուծությունից, առանցքային աղյուսակներում դուք կարող եք օգտագործել գլոբալ զտիչ՝ ըստ աղբյուրի տվյալների մեկ կամ մի քանի դաշտերի: Այդ նպատակով առանցքային աղյուսակի վերևում տեղակայված է հատուկ բջիջի տարածք:

Թերթի օրինակ Զտելցույց է տալիս մեկ երկրի ընկերությունների տվյալները դիտելու ունակությունը՝ օգտագործելով առանցքային աղյուսակի ֆիլտրի տարածքը.

Ֆիլտրի դաշտը կարող է տեղափոխվել տողերի կամ սյունակների տարածք՝ թույլ տալով դիտել ավելի շատ տեղեկատվություն: Բացի նկարագրված ֆիլտրի տարածքից, տվյալների լրացուցիչ զտումը կարող է իրականացվել տողերի կամ սյունակների տարածքներում հիմնական դաշտերի ցուցակների ստեղծմամբ:

Աշխատանքային թերթիկի բանաձևերի օգտագործմամբ PivotTable ֆիլտրերի օգտագործման անալոգը, շատ դեպքերում, զանգվածների մշակման բանաձևերն են:

Թերթի օրինակներ առանցք 1Եվ առանցք 2ցույց տալ նույն տեղեկատվությունը ցուցադրելու ընտրանքները՝ օգտագործելով PivotTable-ի տարբեր չափումների կարգավորումները:

Տվյալների հետ աշխատելը

Տվյալների թարմացում

PivotTable-ը կարող է հիմնված լինել ինչպես բջիջների կամայական տարածքում գտնվող տվյալների, այնպես էլ արտաքին տվյալների աղբյուրների վրա: Եկեք նախ նայենք առաջին տարբերակին: Նրանք. Վերլուծության համար տվյալները պահվում են աշխատանքային թերթիկի մի շարք բջիջներում Excel թերթիկ.

Հաշվետվություն առանցքային աղյուսակի տեսքով կարող է պատրաստվել ինչպես միանգամյա օգտագործման, այնպես էլ մշտական ​​օգտագործման համար՝ աղբյուրի տվյալների փոփոխական հավաքածուով: Վերջին տարբերակը տալիս է օգտագործողին մեծ հնարավորություններԸստ ինտերակտիվ աշխատանքԴուք պետք է մեկ անգամ կարգավորեք և ձևաչափեք հաշվետվության ձևը, այնուհետև սկզբնաղբյուրի տվյալները խմբագրելիս վերջնական ձևի փոփոխություններն ինքնաբերաբար կկատարվեն: Այս դեպքում հաշվետվությունը ոչ միայն փոխում է տվյալները, այլ նաև կարող է ավելացնել և հեռացնել տողեր և սյունակներ, ինչը գործնականում անիրագործելի է աշխատանքային թերթիկի բանաձևերով:

PivotTable Wizard-ը թույլ է տալիս նշել բջիջների մի շարք՝ որպես տվյալների աղբյուր օգտագործելու համար: Եթե ​​տեղեկատվությունը թարմացնելիս նոր տողեր են ավելացվել, ապա դրանք կարող են չմտնել առանցքային աղյուսակի տվյալների աղբյուր և, համապատասխանաբար, ճիշտ չեն վերլուծվի: Այս հատկությունը բավականին դժվար է հետևել մեծ քանակությամբ տվյալների մշակման ժամանակ:

Դուք կարող եք փոխել տվյալների աղբյուրի տիրույթը գոյություն ունեցող առանցքային աղյուսակի համար Excel 2007-2010 հատուկ երկխոսության միջոցով: Excel-ի նախորդ տարբերակներում այս ինտերֆեյսի հատկությունը ներդրվել է PivotTable Wizard-ում, երբ գործարկվել է ակտիվ PivotTable-ից: Վիզարդը բացելուց հետո դուք պետք է մեկ քայլ հետ գնաք.

Տվյալների աղբյուրների ուղղումները կարող են կատարվել նաև ծրագրային եղանակով: Օրինակ, VBA խմբագրի հաշվարկային պատուհանի միջոցով (Անմիջական).

Որպեսզի չմտածեք առանցքային աղյուսակի միջակայք-աղբյուրի տվյալների չափի ճիշտության մասին, դուք կարող եք սկզբում սահմանել տողերի միջակայքը մեծ լուսանցքով կառուցելիս: Օրինակ, իմանալով, որ տողերի գնահատված թիվը չի գերազանցում 10000-ը, կարող եք անմիջապես սահմանել այս արժեքը որպես միջակայքի չափ: Նման ավելորդությունը գործնականում չի հանգեցնի առանցքային աղյուսակի ինտերֆեյսի աշխատանքի տեսանելի դանդաղեցման: Դուք կարող եք թաքցնել դատարկ արժեքները հաշվետվության չափսերում: Այս մեթոդի թերությունը դրսևորվում է առաջին հերթին «ամսաթիվ» տիպի դաշտերի հետ աշխատելիս։ Ստանդարտ առանցքային աղյուսակի ինտերֆեյսը թույլ է տալիս իրականացնել տարբեր խմբավորումներ «ամսաթիվ» տեսակի հետ աշխատելիս (ըստ ամիսների, ըստ եռամսյակների), բայց եթե կան դատարկ արժեքներ, ապա այս գործառույթներն անհասանելի են դառնում, քանի որ Excel-ը նման սյունակ է սահմանում որպես տեքստային սյունակ:

Ի հավելումն տվյալների աղբյուրի վերահսկման դիտարկված մեթոդներին, մենք առաջարկում ենք ծրագրային կերպով սահմանել ակտիվ աշխատաթերթի առանցքային աղյուսակի տողերի միջակայքը: Եթե ​​տվյալների աղբյուրը զբաղեցնում է թերթի ամբողջ աշխատանքային տարածքը, ապա կարող եք օգտագործել հետևյալ հրամանը.

ActiveSheet.PivotTables(1).SourceData = _ Left(ActiveSheet.PivotTables(1).SourceData, _ InStr(ActiveSheet.PivotTables(1).SourceData, "!")) & _ Range(Application.ConvertSheet.Pvoteet(_ Active (1).SourceData, xlR1C1, xlA1) _) Worksheet.UsedRange.Address(ReferenceStyle:=xlR1C1)

Ամենահուսալի, բայց ամենադանդաղ ճանապարհը սկզբնաղբյուր թերթի տողերի հաջորդական ստուգումն է, որին հաջորդում է գույքի լրացումը: Աղբյուր Տվյալներակտիվ առանցքային աղյուսակ. Նկատի ունեցեք, որ այս հատկությունը պահվում է միայն R1C1 հասցեներում:

Մակրոն կարելի է կանչել իրադարձության վրա Worksheet_Activate, կամ կարգավորեք թեժ բանալին:

Աշխատեք վերլուծության արդյունքների հետ

PivotTable-ը գտնվում է Excel-ի աշխատաթերթի մի շարք բջիջներում: Աշխատանքային թերթիկի բանաձևեր գրել առանցքային աղյուսակի սահմաններում չի թույլատրվում ոչ ձեռքով, ոչ էլ ծրագրային մեթոդներով մուտքագրելիս: Տեսականորեն հնարավոր է աշխատել առանցքային աղյուսակի սահմաններում գտնվող բջիջների հետ՝ օգտագործելով արտաքին բանաձևերի հղումները: Հաճախ գործնականում VLOOKUP ֆունկցիան օգտագործվում է նաև առանցքային աղյուսակի սյունակով որոնելու համար: Այս մեթոդը պետք է օգտագործվի մեծ զգուշությամբ. Pivot Report ինտերֆեյսը ենթադրում է ցուցադրվող տվյալների դիրքի փոփոխություն աշխատանքային թերթի ուղղանկյուն կոորդինատների համեմատ՝ առանց որևէ ազդեցության այս տվյալների աղբյուրի վրա: Այսինքն՝ երաշխիք չկա, որ առանցքային աղյուսակի ներսում բանաձևում նշված հղումը կցուցադրի ճիշտ արժեքը ֆայլի հետ հետագա աշխատանքի ընթացքում։ Այս դեպքում տվյալների աղբյուրը կարող է չփոխվել:

Հասանելի է այլընտրանքային ուղիներառանցքային աղյուսակի արդյունքների մշակում.

1. Առանցքային աղյուսակի արժեքների պատճենում և տեղադրում մեկ այլ թերթիկի վրա (օգտագործելով «Կպցնել հատուկ» գործառույթը) տվյալների հետագա որոնման միջոցով արդեն ձևավորված բջիջների այս տիրույթում: Պարզ աղյուսակում տվյալների ամբողջականությունը խախտելը շատ ավելի դժվար է, քան առանցքային աղյուսակում: Ակնհայտ է, որ այս գործելաոճի հիմնական թերությունը տվյալների աղբյուրի յուրաքանչյուր թարմացումից հետո ձեռքով գործառնությունների օգտագործումն է:
2. Օգտագործեք GETPIVOTDATA ֆունկցիայի հզորությունը (Excel 2002 և ավելի ուշ): Այս գործառույթըենթադրում է տվյալների հասանելիություն ոչ թե աշխատանքային թերթիկի կոորդինատներով, այլ առանցքային աղյուսակի չափերով: OLAP խորանարդի տիպի տվյալների աղբյուրների համար տրամադրվում են տվյալների և չափերի մուտք գործելու հատուկ գործառույթներ՝ CUBEVALUE, CUBEMEMBER և այլն (Excel 2007-2010): Այս մեթոդըաշխատանքը անհարմար է, և նաև զգալիորեն դանդաղեցնում է աշխատանքը, եթե ձեզ հարկավոր է շատ բան ստանալ տարբեր իմաստներառանցքային աղյուսակ.
3. Արդյունքների համար թողեք առանցքային աղյուսակը: Փոխարենը, օգտագործեք աշխատանքային թերթիկի բանաձևերը (տես Մաս 1): Այս մեթոդը, թեև դժվար է իրականացնել, կարող է լինել ամենահարմարը, եթե այլ հաշվարկները հիմնված են արդյունքների վրա, և տվյալների աղբյուրը հաճախակի թարմացվում է:

PivotTable ինտերֆեյսի տարբերակները

Նոր xlsx ֆայլի ձևաչափը (Excel 2007-2010) զգալիորեն փոխել է PivotTable ինտերֆեյսի հնարավորությունները: IN նախորդ տարբերակներըինտերֆեյս (97-2003) կատարվել են միայն «կոսմետիկ» փոփոխություններ.

• Excel 2000 (9.0) առանցքային աղյուսակի ինտերֆեյսի հիմնական տարբերակն է:
• Excel XP (10.0) - Նոր GETPIVOTDATE գործառույթ
• Excel 2003 (11.0) - կարծես ընդհանրապես փոփոխություններ չեն կատարվել
• Excel 2007 (12.0) - նոր տարբերակառանցքային աղյուսակի ինտերֆեյս՝ ընդլայնված տիրույթների աջակցությամբ: Բարելավված կատարում, փոխված տեսքըինտերֆեյս. Պահպանվել է համատեղելիությունը հին ձևաչափի հետ:
• Excel 2010 (14.0) - PowerPivot հավելումների աջակցություն: Աշխատում է թարմացվող OLAP խորանարդներով:

Նոր ֆայլի ձևաչափի հիմնական փոփոխությունները (2007-2010).

• Մեկ սյունակը կարող է պարունակել մի քանի հատված առանցքային աղյուսակի դաշտեր (սեղմված ձև):
• շերտ PivotTables-ը թույլ է տալիս տեսողականորեն ցուցադրել ընթացիկ զտիչ արժեքների հավաքածուն:
• Ֆիլտրի տարածքում գտնվող չափերը ապահովում են բազմակի ընտրություն:
• Չափման տարրերը կարող են թաքցվել/ցուցադրվել կոճակների միջոցով, որոնք գտնվում են նույն բջիջում, ինչ վերնագիրը:
• Դաշտի և աղյուսակի հատկություններում կան մի քանի նոր տարբերակներ:
• Հասանելի են PivotTable ոճերը, որոնք թույլ են տալիս ցանկացած պահի փոխել ձեր հաշվետվությունների տեսքը:

Տարբերությունները ավելի լավ հասկանալու համար ներբեռնեք և բացեք նմուշային ֆայլերը nwdata_pivot1.xlsxԵվ nwdata_pivot2.xlsx(արխիվում nwdata_pivot.zip) Առաջին ֆայլը պարունակում է հաշվետվությունը հին ձևաչափով, երկրորդը` նորում, նախնական տվյալները նույնն են:

PivotTable ինտերֆեյսի ներքին կազմակերպում

Առանցքային աղյուսակի սկզբունքները ավելի լավ հասկանալու համար եկեք դիտարկենք ինտերֆեյսի ներքին կազմակերպումը:

PivotTable Cache

PivotTable-ի ստեղծման կամ թարմացման ժամանակ, անկախ ընտրված աղբյուրի տեսակից, Excel-ը տվյալները փոխանցում է միջանկյալ պահեստ, այսպես կոչված. առանցքային աղյուսակի քեշ. Քեշում տվյալների կազմակերպման կառուցվածքը թույլ է տալիս զգալիորեն օպտիմիզացնել տվյալների և հաշվարկների համախմբումը առանցքային աղյուսակում: Տվյալների պահպանումն իր սեփական քեշում թույլ է տալիս օգտագործել տվյալների տարբեր աղբյուրներ՝ պահպանելով նմանատիպ ֆունկցիոնալությունը:

Քեշի տվյալները թարմացվում են, երբ սեղմում եք առանցքային աղյուսակի ինտերֆեյսի «Թարմացնել» կոճակը (ժապավենի կամ համատեքստի ընտրացանկի կոճակը) կամ որոշակի ժամանակային ընդմիջումով, եթե նման պարամետրը նշված է պարամետրերում: Excel-ի հաշվարկման ռեժիմը (ավտոմատ կամ ձեռքով) ոչ մի կերպ չի ազդում առանցքային աղյուսակի վրա:

Մի քանի առանցքային աղյուսակներ (կամ գծապատկերներ) կարող են ցուցադրել տվյալներ նույն քեշից: Գործողության այս տարբերակն օգտագործվում է նույն տվյալների մի քանի հաշվետվական ձևեր ցուցադրելու համար՝ առանց չափման կարգավորումների միջերեսի օգտագործման: Այս դեպքում, երբ աղյուսակներից մեկը թարմացվում է, նույն քեշի վրա հիմնվածը ավտոմատ կերպով վերակառուցվում է:

VBA օբյեկտներ

Ծրագրային մեթոդներով տվյալների հասանելիությունը հնարավոր է առանցքային աղյուսակի օբյեկտների մակարդակում՝ օբյեկտ Առանցքային աղյուսակ. PivotTable-ի այլ օբյեկտները պատասխանատու են տարրերի և տվյալների դասավորության և տեսողական ցուցադրման համար: Դրանք ներառում են դաշտերի հավաքածուներ. PivotFields, ColumnFields, RowFields, Էջի դաշտեր, Տվյալների դաշտեր. Դաշտի արժեքների տարբերակները հասանելի են օբյեկտների հավաքածուների միջոցով PivotItems.

Տվյալներին անմիջապես քեշի մեջ մուտք գործելու համընդհանուր ունակություն (օբյեկտ Առանցքային քեշ) ինչ-ինչ պատճառներով չի տրամադրվում Excel մշակողների կողմից: Սրա հիմքում ընկած տրամաբանությունը լիովին պարզ չէ: Ինչպես արդեն նշվեց, քեշի տվյալները պահվում են առանձին և նույնիսկ կարելի է տեսնել ֆայլում xlsx ձևաչափեթե այս ֆայլը բացեք որպես zip արխիվ: Կախված տվյալների աղբյուրի տեսակից, կարող եք փորձել օգտագործել գույքը Աղբյուր Տվյալներ(ընդգրկույթի վրա հիմնված PivotTables-ի համար) կամ Ձայնագրությունների հավաքածու(«տվյալների բազայի հարցում» տեսակի աղբյուրների համար):

Հաշվարկված դաշտերը և առանցքային աղյուսակի օբյեկտները ( Հաշվարկված դաշտեր, Հաշվարկված իրեր) ունեն իրենց հաշվարկային շարժիչը և բանաձևի կախվածության ծառը, որոնք կապված չեն Excel-ի աշխատանքային թերթիկի բանաձևերի հետ: Գործնականում խորհուրդ ենք տալիս հնարավորինս խուսափել առանցքային աղյուսակներում մեծ թվով հաշվարկված դաշտերից, քանի որ դա հանգեցնում է հաշվարկների զգալի դանդաղեցման: Տվյալների աղբյուրների համար բջիջների տիրույթների տեսքով, դուք հաճախ կարող եք պարզապես սովորական բանաձևով սյունակ ավելացնել սկզբնաղբյուրի տվյալներին, իսկ տվյալների բազայի հարցումների համար կարող եք հաշվարկներ ավելացնել անմիջապես SQL հարցման մարմնին:

Տվյալների աղբյուրների տեսակները

Համաշխարհային առումով տվյալների աղբյուրները կարելի է բաժանել 3 տեսակի.

1. Բջջային տիրույթներ
2. Տվյալների բազայի հարցումներ
3. OLAP խորանարդները և PowerPivot2010-ը՝ որպես OLAP շարժիչի ներդրման տարբերակներից մեկը:

Շրջանակներ

Առաջին տարբերակը գործնականում ամենատարածվածն է. Օրինակների նախորդ նկարագրությունները վերաբերում են հատուկ մի շարք բջիջներում պահվող տվյալներին:

Excel-ի ստանդարտ ինտերֆեյսը թույլ չի տալիս ստեղծել ամփոփ հաշվետվություն՝ հիմնված բազմաթիվ բջիջների միջակայքերի վրա: Այս սահմանափակման պատճառն այնքան էլ պարզ չէ։ Կասկած կա, որ մշակողները պարզապես չեն կարող առաջարկել ինտուիտիվ ինտերֆեյս այս խնդրի լուծման համար: Առաջադրանքի տեխնիկական իրականացումը այնքան էլ բարդ չի թվում, պարզապես անհրաժեշտ է լրացնել տվյալների քեշը: Գլխում հավելումներմեր կայքը ներկայացնում է մեր սեփական լուծումը համալիր ամփոփ հաշվետվություններ կառուցելու համար:

Տվյալների բազայի հարցումներ

Տվյալների բազայի հարցումները կարող են իրականացվել տարբեր տեխնիկական մեխանիզմների միջոցով՝ Microsoft Query, ADO, ODBC: Անկախ տվյալների հասանելիության միջերեսից, աշխատանքի այս ձևի համար միավորող գործոնը PivotTable քեշի համալրումն է անմիջապես արտաքին աղբյուրից: Առանցքային աղյուսակի հետ հետագա աշխատանքի ընթացքում հարցումը կարող է կրկին իրականացվել, որից հետո տվյալները նորից կփոխանցվեն քեշ: Այս մեթոդը թույլ է տալիս իրական ժամանակում վերլուծել արտաքին աղբյուրներից (հաշվապահական համակարգեր) ստացված տվյալները: Երբ տվյալների աղբյուրի հետ կապը խզվում է, վերլուծությունը կարող է իրականացվել վերջին տվյալների վրա, որոնք մտել են քեշ:

OLAP խորանարդներ

OLAP խորանարդը ապահովում է տեղեկատվության պատրաստման միջանկյալ մակարդակ բազմաչափ վերլուծությունառանցքային աղյուսակներում: Խորանարդը պահպանում է տեղեկատվությունը հասանելի դաշտերի տեսակների (չափ կամ տվյալներ), դաշտերի հիերարխիկ կախվածությունների, ագրեգացված արժեքների (ենթագումարների) և այլ հաշվարկված տարրերի մասին: Տվյալների բազայի ուղղակի հարցումների նկատմամբ խորանարդների օգտագործման հիմնական առավելությունն այն է բարձր կատարողական, քանի որ տվյալները տեղափոխվում և համախմբվում են միջանկյալ պահեստում: Այս մեթոդի թերությունը նույնպես ակնհայտ է՝ OLAP խորանարդի տվյալները կարող են պարունակել հնացած տեղեկատվություն, որը կախված է պահեստավորման կարգավորումներից։

Մինչ Office 2007-ը, պարզ OLAP խորանարդը կարող էր տրամադրվել օգնություն Microsoft-իցՀարցում, բայց վերջին տարբերակներըԱյս տարբերակն անջատվել է անհայտ պատճառներով: Մշակողները խստորեն խորհուրդ են տալիս օգտագործել SQL Server վերլուծության ծառայությունը OLAP խորանարդներ ստեղծելու և հարմարեցնելու համար: Առաջարկությունը օգտակար է, բայց, առաջին հերթին, այս ծառայությունը ներառված է միայն SQL Server-ի վճարովի տարբերակներում, և, երկրորդ, այն պահանջում է ինչպես ինտերֆեյսի, այնպես էլ MDX հարցումների մշակման լեզվի լուրջ ուսումնասիրություն:

Հոդվածի օրինակը ներկայացնում է արխիվ nwdata_cube.zipերկու ֆայլով nwdata_cube.cub, nwdata_cube.xls. Ուշադրություն դարձրեք PivotTable ինտերֆեյսի փոփոխություններին, երբ օգտագործում եք OLAP խորանարդը որպես տվյալների աղբյուր.

• Հիերարխիկ չափումների առկայություն, հնարավոր չէ ծնողի և երեխայի տարրերը տեղերում փոխարինել:
• Դուք չեք կարող չափերը տեղափոխել տվյալների տարածք և հակառակը:
• Ենթագումարները ցուցադրվում են բոլոր տարրերի համար, ոչ թե ընթացիկ խմբի զտիչի համար:

powerpivot

Excel 2010-ի համար հասանելի է հատուկ PowerPivot հավելում, որը, մեծ հաշվով, այլընտրանքային մեխանիզմ է OLAP խորանարդների ներդրման համար: PowerPivot-ի միջոցով դուք կարող եք մշակել միլիոնավոր տարբեր գրառումներ տեղեկատվական ֆայլերև տվյալների բազաներ՝ հսկայական կատարողականությամբ: Միևնույն ժամանակ, վերջնական տվյալների վերլուծության համար օգտագործողի միջերեսը ներդրված է Excel 2010-ում:

Մեծ հավանականությամբ այս հավելումը կլինի հաջորդի մի մասը Excel տարբերակներըորպես հիմնական գործառույթ: Մենք իսկապես հույս ունենք առանձին հոդված կամ նույնիսկ հոդվածների շարք նվիրել՝ նկարագրելու, թե ինչպես է աշխատում PowerPivot-ը: Մինչ օրս PowerPivot + Excel-ը թերեւս ամենաշատն են հզոր գործիքվերլուծել մեծ քանակությամբ տվյալներ.

PowerPivot-ի պաշտոնական կայքը:

Որպես այս աշխատանքի մաս, կքննարկվեն հետևյալ հարցերը.

• Որոնք են OLAP խորանարդները:
• Որո՞նք են չափերը, չափերը, հիերարխիան:
• Ինչ տեսակի գործողություններ կարող են կատարվել OLAP խորանարդների վրա:

OLAP խորանարդի հայեցակարգը

OLAP-ի հիմնական պոստուլատը տվյալների ներկայացման բազմաչափությունն է: OLAP տերմինաբանության մեջ խորանարդ կամ հիպերխորանարդ հասկացությունն օգտագործվում է բազմաչափ դիսկրետ տվյալների տարածություն նկարագրելու համար:

Cubeտվյալների բազմաչափ կառուցվածք է, որից վերլուծաբան օգտատերը կարող է տեղեկատվություն ստանալ: Խորանարդները ստեղծվում են փաստերից և չափերից:

Տվյալներ- սա տվյալներ են ընկերության օբյեկտների և իրադարձությունների մասին, որոնք ենթակա են վերլուծության: Նույն տիպի փաստերը կազմում են չափումներ: Չափը արժեքի տեսակ է խորանարդի բջիջում:

չափումներայն տվյալների տարրերն են, որոնց հիման վրա կատարվում է փաստերի վերլուծություն: Նման տարրերի հավաքածուն ձևավորում է չափման հատկանիշ (օրինակ, շաբաթվա օրերը կարող են ձևավորել «ժամանակ» չափման հատկանիշ): Առևտրային ձեռնարկությունների բիզնես վերլուծության առաջադրանքներում այնպիսի կատեգորիաներ, ինչպիսիք են «ժամանակ», «վաճառք», «ապրանքներ», «հաճախորդներ», «աշխատողներ», «աշխարհագրական դիրք» հաճախ հանդես են գալիս որպես չափումներ: Չափումները ամենից հաճախ են հիերարխիկ կառույցներ, որոնք տրամաբանական կատեգորիաներ են, որոնց միջոցով օգտատերը կարող է վերլուծել իրական տվյալները։ Յուրաքանչյուր հիերարխիա կարող է ունենալ մեկ կամ մի քանի մակարդակ: Այսպիսով, «աշխարհագրական դիրքի» չափման հիերարխիան կարող է ներառել մակարդակներ՝ «երկիր-տարածաշրջան-քաղաք»: Ժամանակի հիերարխիայում, օրինակ, կարելի է տարբերակել մակարդակների հետևյալ հաջորդականությունը. Չափանիշը կարող է ունենալ մի քանի հիերարխիա (այս դեպքում մեկ հարթության յուրաքանչյուր հիերարխիա պետք է ունենա չափումների աղյուսակի նույն հիմնական հատկանիշը):

Խորանարդը կարող է պարունակել փաստացի տվյալներ մեկ կամ մի քանի փաստերի աղյուսակներից և ամենից հաճախ պարունակում է մի քանի չափսեր: Ցանկացած կոնկրետ խորանարդ սովորաբար ունի վերլուծության որոշակի ուղղորդված առարկա:

Նկար 1-ը ցույց է տալիս խորանարդի օրինակ, որը նախատեսված է որոշակի ընկերության կողմից նավթամթերքի վաճառքն ըստ տարածաշրջանի վերլուծելու համար: Այս խորանարդն ունի երեք չափսեր (ժամանակ, ապրանք և տարածաշրջան) և մեկ չափ (վաճառքի արժեքը արտահայտված դրամական արտահայտությամբ): Չափման արժեքները պահվում են խորանարդի համապատասխան բջիջներում (բջիջներում): Յուրաքանչյուր բջիջ եզակիորեն նույնականացվում է չափերից յուրաքանչյուրի անդամների մի շարքով, որոնք կոչվում են բազմակի: Օրինակ, բջիջը, որը գտնվում է խորանարդի ստորին ձախ անկյունում (պարունակում է $98399 արժեքը) տրված է բազմակի կողմից [2005թ. հուլիսի, Հեռավոր Արևելք, Դիզել]: Այստեղ $98399 արժեքը ցույց է տալիս 2005 թվականի հուլիսին Հեռավոր Արևելքում դիզելային վառելիքի վաճառքի ծավալը (դրամական արտահայտությամբ):

Նկատի ունեցեք նաև, որ որոշ բջիջներ արժեքներ չեն պարունակում. այս բջիջները դատարկ են, քանի որ փաստերի աղյուսակը նրանց համար տվյալներ չի պարունակում:

Բրինձ. 1. Cube տարբեր տարածաշրջաններում նավթամթերքի վաճառքի մասին տեղեկություններով

Նման խորանարդների ստեղծման վերջնական նպատակն է նվազագույնի հասցնել հարցումների մշակման ժամանակը, որոնք անհրաժեշտ տեղեկատվությունը քաղում են իրական տվյալներից: Այս առաջադրանքն իրականացնելու համար խորանարդները սովորաբար պարունակում են նախապես հաշվարկված ամփոփ տվյալներ, որոնք կոչվում են ագրեգացիաներ(ագրեգացիաներ): Նրանք. խորանարդը ծածկում է իրականից ավելի մեծ տվյալների տարածություն. նրա մեջ կան տրամաբանական, հաշվարկված կետեր: Համախառն գործառույթները թույլ են տալիս հաշվարկել կետերի արժեքները տրամաբանական տարածքում՝ հիմնվելով իրական արժեքների վրա: Ամենապարզ ագրեգացիոն ֆունկցիաներն են SUM, MAX, MIN, COUNT: Այսպիսով, օրինակ, օգտագործելով MAX ֆունկցիան, օրինակում ցուցադրված խորանարդի համար, դուք կարող եք որոշել, թե երբ է դիզելային վառելիքի վաճառքի գագաթնակետը տեղի ունեցել Հեռավոր Արևելքում և այլն:

Բազմաչափ խորանարդների մեկ այլ յուրահատկություն ծագման կետի որոշման դժվարությունն է: Օրինակ, ինչպե՞ս եք սահմանում 0 կետը Ապրանքի կամ Տարածաշրջանների չափման համար: Այս խնդրի լուծումը հատուկ հատկանիշի ներդրումն է, որը միավորում է չափման բոլոր տարրերը: Այս հատկանիշը (ստեղծվում է ավտոմատ կերպով) պարունակում է միայն մեկ տարր՝ Բոլորը («Բոլորը»): Համար պարզ գործառույթներագրեգացիա, ինչպիսին է գումարը, Բոլոր տարրը համարժեք է տվյալ չափման իրական տարածության բոլոր տարրերի արժեքների գումարին:

Բազմաչափ տվյալների մոդելում կարևոր հայեցակարգ է ենթատարածությունը կամ ենթախորանները: Ենթախորանարդը ընդհանուր խորանարդի տարածության մի մասն է խորանարդի ներսում գտնվող ինչ-որ բազմաչափ պատկերի տեսքով: Քանի որ խորանարդի բազմաչափ տարածությունը դիսկրետ է և սահմանափակ, ենթախորանարդը նույնպես դիսկրետ է և սահմանափակ:

Գործողություններ OLAP խորանարդների վրա

Հետևյալ գործողությունները կարող են կատարվել OLAP խորանարդի վրա.

• կտրել;
• ռոտացիա;
• միավորում;
• մանրամասն.

կտոր(Նկար 2) ենթակուբի հատուկ դեպք է: Սա բազմաչափ տվյալների զանգվածի ենթաբազմություն ձևավորելու ընթացակարգ է, որը համապատասխանում է մեկ կամ մի քանի չափման տարրերի մեկ արժեքին, որոնք ներառված չեն այս ենթաբազմության մեջ: Օրինակ, պարզելու համար, թե ինչպես է նավթամթերքի վաճառքը ժամանակի ընթացքում առաջադիմել միայն որոշակի տարածաշրջանում, մասնավորապես Ուրալում, դուք պետք է ֆիքսեք «Ապրանքներ» չափումը «Ուրալ» տարրի վրա և հանեք համապատասխան ենթաբազմությունը (ենթախորան) խորանարդ.

Բրինձ. 2. OLAP խորանարդի կտոր

Ռոտացիա(Նկար 3) - հաշվետվության մեջ կամ ցուցադրված էջում ներկայացված չափումների գտնվելու վայրը փոխելու գործողությունը: Օրինակ, ռոտացիայի գործողությունը կարող է ներառել աղյուսակի տողերի և սյունակների փոխանակում: Բացի այդ, տվյալների խորանարդը պտտելը ոչ աղյուսակի չափերը տեղափոխում է ցուցադրվող էջում առկա չափսերի գտնվելու վայրը և հակառակը:

Անոտացիա: Այս դասախոսությունն ընդգրկում է OLAP տվյալների պահեստների համար տվյալների խորանարդների նախագծման հիմունքները: Օրինակը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարելի է ստեղծել տվյալների խորանարդ՝ օգտագործելով CASE գործիքը:

Դասախոսության նպատակը

Այս դասախոսության նյութն ուսումնասիրելուց հետո դուք կիմանաք.

• ինչում է տվյալների խորանարդը OLAP տվյալների պահեստ ;
• ինչպես նախագծել տվյալների խորանարդի համար OLAP տվյալների պահեստներ ;
• ինչ է տվյալների խորանարդի չափը;
• ինչպես է փաստը կապված տվյալների խորանարդի հետ;
• ինչ են չափման հատկանիշները;
• ինչ է հիերարխիան;
• ինչ է տվյալների խորանարդի չափումը;

և սովորել.

• կառուցել բազմաչափ գծապատկերներ ;
• դիզայն պարզ բազմաչափ գծապատկերներ.

Ներածություն

OLAP տեխնոլոգիան ինքնուրույն չէ ծրագրային ապահովում, Ոչ ծրագրավորման լեզու. Եթե ​​դուք փորձում եք լուսաբանել OLAP-ն իր բոլոր դրսևորումներով, ապա սա մի շարք հասկացությունների, սկզբունքների և պահանջների հիմքում ընկած է. ծրագրային արտադրանք, ինչը վերլուծաբանների համար հեշտացնում է տվյալների հասանելիությունը:

Վերլուծաբանները կորպորատիվ տեղեկատվության հիմնական սպառողներն են։ Վերլուծաբանի խնդիրն է՝ գտնել օրինաչափություններ մեծ տվյալների հավաքածուներում: Հետևաբար, վերլուծաբանն ուշադրություն չի դարձնի այն մեկ փաստի վրա, որ որոշակի օր գնորդ Իվանովին վաճառվել է գնդիկավոր գրիչների խմբաքանակ. նրան անհրաժեշտ են տեղեկություններ հարյուրավոր և հազարավոր նմանատիպ իրադարձությունների մասին։ Տվյալների պահեստում առանձին փաստերը կարող են հետաքրքրել, օրինակ, հաշվապահին կամ վաճառքի բաժնի ղեկավարին, ում իրավասությունն է աջակցել կոնկրետ պայմանագրին: Մեկ ռեկորդը բավարար չէ վերլուծաբանի համար, օրինակ, նրան կարող է անհրաժեշտ լինել տեղեկատվություն վաճառքի կետերի բոլոր պայմանագրերի մասին մեկ ամսվա, եռամսյակի կամ տարվա ընթացքում: Վերլուծությանը կարող է չհետաքրքրել գնորդի TIN-ը կամ նրա հեռախոսահամարը` նա աշխատում է կոնկրետ թվային տվյալներով, ինչը նրա մասնագիտական ​​գործունեության էությունն է:

Կենտրոնացումը և հարմար կառուցվածքը հեռու են այն ամենից, ինչ անհրաժեշտ է վերլուծաբանին: Նրան անհրաժեշտ է տեղեկատվությունը դիտելու, պատկերացնելու գործիք: Ավանդական հաշվետվությունները, որոնք նույնիսկ կառուցված են տվյալների միասնական պահեստի հիման վրա, զրկված են, սակայն, որոշակի ճկունությունից: Դրանք չեն կարող «ոլորվել», «ընդլայնվել» կամ «փլվել»՝ տվյալների ցանկալի տեսք ստանալու համար: Որքան շատ տվյալների «կտորներ» և «կտորներ» կարող է վերլուծել վերլուծաբանը, այնքան ավելի շատ գաղափարներ ունի նա, որոնք, իրենց հերթին, ավելի ու ավելի շատ «կտորներ» են պահանջում ստուգման համար։ Որպես տվյալների հետախուզման նման գործիք՝ վերլուծաբանը OLAP-ն է:

Չնայած OLAP-ը տվյալների պահեստի անհրաժեշտ հատկանիշ չէ, այն ավելի ու ավելի է օգտագործվում տվյալների այս պահեստում կուտակված տեղեկատվությունը վերլուծելու համար:

Գործառնական տվյալները հավաքվում են տարբեր աղբյուրներից, մաքրվում, ինտեգրվում և ավելացվում տվյալների պահեստում: Միևնույն ժամանակ, դրանք արդեն հասանելի են վերլուծության համար՝ օգտագործելով տարբեր հաշվետվական գործիքներ: Այնուհետև տվյալները (ամբողջությամբ կամ մասամբ) պատրաստվում են OLAP վերլուծության համար: Նրանք կարող են բեռնվել հատուկ OLAP տվյալների բազայում կամ թողնել հարաբերական տվյալների պահեստում: OLAP-ի օգտագործման ամենակարևոր տարրը մետատվյալներն են, այսինքն՝ կառուցվածքի, գտնվելու վայրի և տվյալների փոխակերպում. Դրանց շնորհիվ ապահովվում է պահեստավորման տարբեր բաղադրիչների արդյունավետ փոխազդեցությունը։

Այսպիսով, OLAP-ը կարող է սահմանվել որպես տվյալների պահեստում կուտակված տվյալների բազմաչափ վերլուծության գործիքների մի շարք:. Տեսականորեն, OLAP գործիքները կարող են ուղղակիորեն կիրառվել գործառնական տվյալների կամ դրանց ճշգրիտ պատճենների վրա: Այնուամենայնիվ, առկա է տվյալ վերլուծության համար ոչ պիտանի տվյալներ վերլուծության ենթարկելու վտանգ:

OLAP հաճախորդի և սերվերի վրա

OLAP-ի հիմքում տվյալների բազմաչափ վերլուծությունն է: Այն կարող է արտադրվել տարբեր գործիքների միջոցով, որոնք պայմանականորեն կարելի է բաժանել հաճախորդի և սերվերի OLAP գործիքների:

OLAP հաճախորդի գործիքները հավելվածներ են, որոնք հաշվարկում են ագրեգացված տվյալները (գումարներ, միջիններ, առավելագույններ կամ նվազագույն արժեքներ) և դրանց ցուցադրումը, մինչդեռ համախառն տվյալները պարունակվում են նման OLAP գործիքի հասցեների տարածության քեշում:

Եթե ​​աղբյուրի տվյալները պարունակվում են աշխատասեղանի DBMS-ում, ապա համախառն տվյալները հաշվարկվում են հենց OLAP գործիքի կողմից: Եթե ​​աղբյուրի տվյալների աղբյուրը սերվերի DBMS-ն է, հաճախորդի OLAP գործիքներից շատերը սերվեր են ուղարկում SQL հարցումներ, որոնք պարունակում են GROUP BY կետը, և արդյունքում ստանում են սերվերի վրա հաշվարկված համախառն տվյալներ:

Որպես կանոն, OLAP ֆունկցիոնալությունը իրականացվում է գործիքներում վիճակագրական մշակումտվյալները (ռուսական շուկայում այս դասի արտադրանքի, Stat Soft-ի և SPSS-ի արտադրանքները լայնորեն օգտագործվում են) և որոշ աղյուսակներում: Մասնավորապես, ի Microsoft Excel 2000 թ. Այս արտադրանքի միջոցով դուք կարող եք ստեղծել և պահպանել որպես ֆայլ փոքր տեղական բազմաչափ OLAP խորանարդ և ցուցադրել դրա երկչափ կամ եռաչափ հատվածները:

Շատերը զարգացման գործիքներպարունակում են դասերի կամ բաղադրիչների գրադարաններ, որոնք թույլ են տալիս ստեղծել հավելվածներ, որոնք իրականացնում են ամենապարզ OLAP գործառույթը (օրինակ՝ Decision Cube բաղադրիչները Borland Delphi-ում և Borland C++Builder-ում): Բացի այդ, շատ ընկերություններ առաջարկում են վերահսկում է ActiveX և այլ գրադարաններ, որոնք իրականացնում են նմանատիպ գործառույթ:

Նկատի ունեցեք, որ հաճախորդի OLAP գործիքները, որպես կանոն, օգտագործվում են փոքր քանակությամբ չափսերով (սովորաբար խորհուրդ է տրվում ոչ ավելի, քան վեցը) և այս պարամետրերի արժեքների փոքր բազմազանությունը. ի վերջո, ստացված համախառն տվյալները պետք է տեղավորվեն Նման գործիքի հասցեների տարածքը, և դրանց թիվը երկրաչափականորեն աճում է թվի չափումների աճով: Հետևաբար, նույնիսկ առավել պարզունակ հաճախորդի OLAP գործիքները, որպես կանոն, թույլ են տալիս նախնական հաշվարկ կատարել պահանջվող գումարի չափը. պատահական մուտքի հիշողությունդրա մեջ ստեղծել բազմաչափ խորանարդ։

Հաճախորդի կողմի OLAP գործիքներից շատերը (բայց ոչ բոլորը) թույլ են տալիս պահել տվյալների համախառն քեշի բովանդակությունը որպես ֆայլ, որն իր հերթին խոչընդոտում է դրանց վերահաշվարկին: Նկատի ունեցեք, որ այս հնարավորությունը հաճախ օգտագործվում է ընդհանուր տվյալները օտարելու համար՝ դրանք այլ կազմակերպություններին փոխանցելու կամ հրապարակելու նպատակով: Նման օտարված ագրեգատ տվյալների բնորոշ օրինակ է հիվանդացության վիճակագրությունը տարբեր մարզերում և տարբեր տարիքային խմբերում, որը. բաց տեղեկատվությունհրապարակել են առողջապահության նախարարությունները տարբեր երկրներև Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպությունը: Ընդ որում, բուն տվյալները, որոնք տվյալներ են կոնկրետ հիվանդությունների դեպքերի մասին, բժշկական հաստատությունների գաղտնի տվյալներ են և ոչ մի դեպքում չպետք է ընկնեն ապահովագրական ընկերությունների ձեռքը, առավել ևս հրապարակային:

Ֆայլում համախառն տվյալների հետ քեշը պահպանելու գաղափարը հետագայում մշակվել է սերվերի կողմից OLAP գործիքներում, որոնցում իրականացվում են համախառն տվյալների պահպանում և փոփոխում, ինչպես նաև դրանք պարունակող պահեստի պահպանում։ առանձին դիմումկամ գործընթաց, որը կոչվում է OLAP սերվեր: Հաճախորդների հավելվածները կարող են պահանջել նման բազմաչափ պահեստավորում և ի պատասխան ստանալ որոշ տվյալներ: Հաճախորդի որոշ հավելվածներ կարող են նաև ստեղծել այդպիսի խանութներ կամ թարմացնել դրանք՝ ըստ փոփոխված աղբյուրի տվյալների:

Սերվերային OLAP գործիքների օգտագործման առավելությունները հաճախորդի OLAP գործիքների համեմատ նման են սերվերի DBMS-ի օգտագործման առավելություններին՝ համեմատած աշխատասեղանի հետ. ստանում է միայն նրանց ուղղված հարցումների արդյունքները, ինչը թույլ է տալիս Վ ընդհանուր դեպքնվազեցնել ցանցային տրաֆիկ, կատարման ժամանակհաճախորդի հավելվածի կողմից սպառված հարցումները և ռեսուրսների պահանջները: Նկատի ունեցեք, որ ձեռնարկության մասշտաբի վերլուծությունը և տվյալների մշակումը, որպես կանոն, հիմնված են հենց սերվերի OLAP գործիքների վրա, օրինակ՝ Oracle Express Server, Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services, Hyperion Essbase, Crystal Decisions, Business Objects, Cognos: , S.A.S ինստիտուտ. Քանի որ սերվերի DBMS-ի բոլոր առաջատար արտադրողները արտադրում են (կամ լիցենզավորված են այլ ընկերություններից) որոշակի սերվերի OLAP գործիքներ, նրանց ընտրությունը բավականին լայն է, և գրեթե բոլոր դեպքերում դուք կարող եք գնել OLAP սերվեր նույն արտադրողից, ինչ տվյալների բազայի սերվերը:

Նկատի ունեցեք, որ հաճախորդի OLAP գործիքներից շատերը (մասնավորապես, Microsoft Excel 2003, Seagate Analysis և այլն) թույլ են տալիս մուտք գործել սերվերի OLAP պահեստներ, որոնք այս դեպքում գործում են որպես հաճախորդի հավելվածներ, որոնք կատարում են նման հարցումներ: Բացի այդ, կան բազմաթիվ ապրանքներ, որոնք հաճախորդի հավելվածներ են տարբեր արտադրողների OLAP գործիքների համար:

Տվյալների բազմաչափ պահպանման տեխնիկական ասպեկտները

Բազմաչափ տվյալների պահեստները պարունակում են տարբեր աստիճանի մանրամասնությունների համախառն տվյալներ, օրինակ՝ վաճառքի ծավալներն ըստ օրվա, ամսվա, տարվա, ապրանքի կատեգորիայի և այլն: Համախառն տվյալների պահպանման նպատակը նվազեցնելն է կատարման ժամանակհարցումներ, քանի որ շատ դեպքերում վերլուծությունների և կանխատեսումների համար դա ոչ թե մանրամասն է, այլ ամփոփ տվյալներ, որոնք հետաքրքրություն են ներկայացնում: Հետևաբար, բազմաչափ տվյալների բազա ստեղծելիս որոշ համախառն տվյալներ միշտ հաշվարկվում և պահվում են:

Նկատի ունեցեք, որ բոլոր ընդհանուր տվյալների պահպանումը միշտ չէ, որ արդարացված է: Բանն այն է, որ նոր չափումներ ավելացնելիս խորանարդը կազմող տվյալների քանակն աճում է էքսպոնենցիալ (երբեմն ասում են տվյալների քանակի «պայթուցիկ աճի» մասին): Ավելի կոնկրետ, տվյալների համախառն աճի չափը կախված է խորանարդի չափսերի քանակից և այդ չափումների հիերարխիայի տարբեր մակարդակներում գտնվող չափսերի անդամներից: «Պայթուցիկ աճի» խնդիրը լուծելու համար օգտագործվում են տարբեր սխեմաներ, որոնք թույլ են տալիս բոլոր հնարավոր համախառն տվյալներից հեռու հաշվարկելիս հասնել հարցումների կատարման ընդունելի արագության։

Ե՛վ սկզբնաղբյուրը, և՛ համախառն տվյալները կարող են պահպանվել ինչպես հարաբերական, այնպես էլ բազմաչափ կառուցվածքներում: Հետևաբար, ներկայումս տվյալների պահպանման երեք եղանակ կա.

• MOLAP(Բազմաչափ OLAP) - աղբյուրը և համախառն տվյալները պահվում են բազմաչափ տվյալների բազայում: Տվյալների պահպանումը բազմաչափ կառույցներում թույլ է տալիս շահարկել տվյալները որպես բազմաչափ զանգված, այնպես, որ ագրեգատային արժեքների հաշվարկման արագությունը ցանկացած չափի համար նույնն է: Այնուամենայնիվ, այս դեպքում բազմաչափ տվյալների բազան ավելորդ է, քանի որ բազմաչափ տվյալները ամբողջությամբ պարունակում են սկզբնական հարաբերական տվյալները:
• ROLAP(Relational OLAP) - Բնօրինակ տվյալները մնում են նույն հարաբերական տվյալների բազայում, որտեղ այն ի սկզբանե եղել է: Համախառն տվյալները տեղադրվում են սպասարկման աղյուսակներում, որոնք հատուկ ստեղծված են նույն տվյալների բազայում դրանց պահպանման համար:
• ՀՈԼԱՊ(Հիբրիդ OLAP) - Բնօրինակ տվյալները մնում են նույն հարաբերական տվյալների բազայում, որտեղ այն ի սկզբանե եղել է, մինչդեռ համախառն տվյալները պահվում են բազմաչափ տվյալների բազայում:

Որոշ OLAP գործիքներ աջակցում են տվյալների պահպանմանը միայն հարաբերական կառույցներում, որոշները՝ միայն բազմաչափ: Այնուամենայնիվ, ժամանակակից OLAP սերվերի գործիքների մեծ մասը աջակցում է տվյալների պահպանման բոլոր երեք մեթոդներին: Պահպանման մեթոդի ընտրությունը կախված է աղբյուրի տվյալների ծավալից և կառուցվածքից, հարցումների կատարման արագության պահանջներից և OLAP խորանարդների թարմացման հաճախականությունից:

Մենք նաև նշում ենք, որ ժամանակակից OLAP գործիքների ճնշող մեծամասնությունը չի պահում «դատարկ» արժեքներ («դատարկ» արժեքի օրինակ կարող է լինել սեզոնային ապրանքների վաճառքի բացակայությունը սեզոնից դուրս):

Հիմնական OLAP հասկացությունները

FAMSI թեստ

Բարդ բազմաչափ տվյալների վերլուծության տեխնոլոգիան կոչվում է OLAP (On-Line Analytical Processing): OLAP-ը տվյալների պահեստային կազմակերպության հիմնական բաղադրիչն է: OLAP-ի հայեցակարգը նկարագրվել է 1993 թվականին տվյալների բազայի հայտնի հետազոտող և հարաբերական տվյալների մոդելի հեղինակ Էդգար Քոդի կողմից: 1995 թվականին Կոդի կողմից սահմանված պահանջներից ելնելով, այսպես կոչված FASMI թեստ(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) - համօգտագործվող բազմաչափ տեղեկատվության արագ վերլուծություն, ներառյալ հետևյալ պահանջները բազմաչափ վերլուծության դիմումների համար.

• Արագ(Արագ) - օգտատիրոջը վերլուծության արդյունքների տրամադրում ողջամիտ ժամկետում (սովորաբար ոչ ավելի, քան 5 վրկ), նույնիսկ ավելի քիչ մանրամասն վերլուծության գնով.
• վերլուծություն(Վերլուծություն) - ցանկացած տրամաբանական և Վիճակագրական վերլուծություն, բնորոշ է այս հավելվածըև դրա պահպանումը վերջնական օգտագործողին հասանելի ձևով.
• կիսվել է(Համօգտագործվող) - տվյալների բազմակի օգտատերերի հասանելիություն՝ համապատասխան կողպման մեխանիզմների և լիազորված մուտքի գործիքների աջակցությամբ.
• Բազմաչափ(Բազմաչափ) - Տվյալների բազմաչափ հայեցակարգային ներկայացում, ներառյալ հիերարխիաների և բազմակի հիերարխիաների ամբողջական աջակցություն (սա OLAP-ի հիմնական պահանջն է);
• Տեղեկություն(Տեղեկություն) - հավելվածը պետք է կարողանա մուտք գործել ցանկացած անհրաժեշտ տեղեկատվություն, անկախ դրա ծավալից և պահեստավորման վայրից։

Հարկ է նշել, որ OLAP ֆունկցիոնալությունը կարող է իրականացվել տարբեր ճանապարհներ, սկսած գրասենյակային հավելվածներում տվյալների վերլուծության ամենապարզ գործիքներից և վերջացրած սերվերի արտադրանքի վրա հիմնված բաշխված վերլուծական համակարգերով:

Տեղեկատվության բազմաչափ ներկայացում

Կուբա

OLAP-ն ապահովում է բիզնես տեղեկատվության մուտք գործելու, դիտելու և վերլուծելու հարմար, բարձր արագությամբ միջոց: Օգտագործողը ստանում է բնական, ինտուիտիվ տվյալների մոդելը՝ դրանք կազմակերպելով բազմաչափ խորանարդիկների (Cubes) տեսքով. Բազմաչափ կոորդինատային համակարգի առանցքները վերլուծված բիզնես գործընթացի հիմնական ատրիբուտներն են: Օրինակ՝ վաճառքի համար դա կարող է լինել ապրանք, տարածաշրջան, գնորդի տեսակ։ Ժամանակն օգտագործվում է որպես չափումներից մեկը։ Չափումների առանցքների խաչմերուկներում (Չափերը) կան տվյալներ, որոնք քանակապես բնութագրում են գործընթացը՝ չափումներ (Measures): Դրանք կարող են լինել վաճառքի ծավալները կտորներով կամ դրամական արտահայտությամբ, բաժնետոմսերի մնացորդներ, ծախսեր և այլն: Տեղեկությունը վերլուծող օգտվողը կարող է «կտրել» խորանարդը տարբեր ուղղություններով, ստանալ ամփոփում (օրինակ՝ ըստ տարիների) կամ, ընդհակառակը, մանրամասն (շաբաթական) տեղեկատվություն և կատարել այլ մանիպուլյացիաներ, որոնք գալիս են նրա մտքին վերլուծության ընթացքում:

Որպես չափումներ եռաչափ խորանարդում, որը ներկայացված է Նկ. 26.1, վաճառքի գումարները օգտագործվում են, իսկ ժամանակը, ապրանքը և պահեստը օգտագործվում են որպես չափումներ: Չափումները ներկայացված են խմբավորման որոշակի մակարդակներում. ապրանքները խմբավորված են ըստ կատեգորիաների, խանութները՝ ըստ երկրների, իսկ գործարքների ժամանակները՝ ըստ ամիսների: Քիչ անց մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք խմբավորման մակարդակներին (հիերարխիաներին):

Բրինձ. 26.1.

«Կտրում» խորանարդը

Նույնիսկ եռաչափ խորանարդը դժվար է ցուցադրել համակարգչի էկրանին, որպեսզի տեսանելի լինեն հետաքրքրող չափումների արժեքները: Ի՞նչ կարող ենք ասել երեքից ավելի չափսերով խորանարդների մասին։ Խորանարդում պահվող տվյալները պատկերացնելու համար, որպես կանոն, օգտագործվում են սովորական երկչափ, այսինքն՝ աղյուսակային ներկայացումներ, որոնք ունեն բարդ հիերարխիկ տողերի և սյունակների վերնագրեր։

Խորանարդի երկչափ պատկերը կարելի է ստանալ՝ այն «կտրելով» մեկ կամ մի քանի առանցքների (չափերի) երկայնքով. մենք ամրագրում ենք բոլոր չափերի արժեքները, բացառությամբ երկուսի, և ստանում ենք սովորական երկչափ. սեղան. Աղյուսակի հորիզոնական առանցքը (սյունակների վերնագրերը) ներկայացնում է մեկ հարթություն, ուղղահայաց առանցքը (տողերի վերնագրերը) ներկայացնում է մեկ այլ հարթություն, իսկ աղյուսակի բջիջները ներկայացնում են չափման արժեքները: Այս դեպքում չափումների հավաքածուն իրականում համարվում է չափերից մեկը. մենք կամ ընտրում ենք մեկ չափում ցուցադրման համար (և այնուհետև կարող ենք երկու չափս տեղադրել տողերի և սյունակների վերնագրերում), կամ ցույց ենք տալիս մի քանի չափումներ (և հետո՝ մեկը): աղյուսակի առանցքներից կզբաղեցվեն չափումների անվանումները, իսկ մյուսը՝ մեկ «չկտրված» չափման արժեքներ):

(մակարդակներ): Օրինակ, վրա ներկայացված պիտակները չեն աջակցվում OLAP-ի բոլոր գործիքներով: Օրինակ, հիերարխիայի երկու տեսակներն էլ աջակցվում են Microsoft Analysis Services 2000-ում, մինչդեռ միայն հավասարակշռվածներն են աջակցվում Microsoft OLAP Services 7.0-ում: Տարբեր OLAP գործիքներում կարող են տարբեր լինել հիերարխիայի մակարդակների քանակը, և մեկ մակարդակի անդամների առավելագույն թույլատրելի թիվը և չափումների առավելագույն հնարավոր քանակը:

OLAP կիրառական ճարտարապետություն

Այն ամենը, ինչ ասվեց վերևում OLAP-ի մասին, իրականում վերաբերում էր տվյալների բազմաչափ ներկայացմանը։ Կոպիտ ասած, ոչ վերջնական օգտագործողին, ոչ էլ այն գործիքի մշակողներին, որոնք հաճախորդն օգտագործում է, չեն մտածում, թե ինչպես են պահվում տվյալները:

OLAP հավելվածներում բազմաչափությունը կարելի է բաժանել երեք մակարդակի.

• Բազմաչափ տվյալների ներկայացում - վերջնական օգտագործողի գործիքներ, որոնք ապահովում են բազմաչափ վիզուալիզացիա և տվյալների մանիպուլյացիա; բազմաչափ ներկայացման շերտը վերացական է տվյալների ֆիզիկական կառուցվածքից և վերաբերվում է տվյալներին որպես բազմաչափ:
• Բազմաչափ մշակումը գործիք (լեզու) բազմաչափ հարցումներ ձևակերպելու համար (ավանդական հարաբերական SQL լեզուպարզվում է, որ այստեղ անօգտագործելի է) և պրոցեսոր, որը կարող է մշակել և կատարել նման հարցումը:
• Բազմաչափ պահեստավորում - տվյալների ֆիզիկական կազմակերպման միջոցներ, որոնք ապահովում են բազմաչափ հարցումների արդյունավետ կատարում:

Առաջին երկու մակարդակները պարտադիր են OLAP-ի բոլոր գործիքներում: Երրորդ մակարդակը, թեև լայնորեն օգտագործվում է, չի պահանջվում, քանի որ բազմաչափ ներկայացման տվյալները կարող են վերցվել նաև սովորական հարաբերական կառույցներից. բազմաչափ հարցումների պրոցեսորն այս դեպքում բազմաչափ հարցումները թարգմանում է SQL հարցումների, որոնք կատարվում են հարաբերական DBMS-ով:

Հատուկ OLAP արտադրանքները սովորաբար կամ տվյալների բազմաչափ ներկայացման գործիք են (OLAP հաճախորդ, օրինակ՝ Pivot Tables Excel 2000-ում Microsoft-ըկամ ProClarity by Knosys) կամ բազմաչափ սերվերի կողմից DBMS (OLAP սերվեր, ինչպիսիք են Oracle Express սերվերը կամ Microsoft OLAP ծառայությունները):

Բազմաչափ մշակման շերտը սովորաբար ներկառուցված է OLAP հաճախորդի և/կամ OLAP սերվերի մեջ, բայց կարող է մեկուսացվել իր մաքուր ձևով, օրինակ՝ Microsoft-ի Pivot Table Service բաղադրիչը:

առանձին խորանարդային ֆայլը (.cub) պահում է տվյալները առցանց վերլուծական մշակման (OLAP) խորանարդի մեջ: Այս տվյալները կարող են լինել OLAP-ի տվյալների բազայի մի մասը OLAP սերվերից, կամ կարող են ստեղծվել անկախ որևէ OLAP տվյալների բազայից: PivotTable-ի հետ աշխատանքը շարունակելու համար և PivotChart-ը հաղորդում է, երբ սերվերն անհասանելի է կամ անջատված է ցանցից՝ օգտագործելով անցանց խորանարդային ֆայլ:

լրացուցիչ տեղեկությունօֆլայն խորանարդների մասին

Եթե ​​դուք աշխատում եք PivotTable կամ PivotChart զեկույցի վրա, որը հիմնված է OLAP սերվերի տվյալների աղբյուրի վրա, օգտագործեք Offline Cube Wizard-ը՝ սկզբնաղբյուրի տվյալները ձեր համակարգչի առանձին անցանց խորանարդ ֆայլում պատճենելու համար: Այս անցանց ֆայլերը ստեղծելու համար դուք պետք է ունենաք OLAP տվյալների մատակարար, որն աջակցում է այս հնարավորություններին, օրինակ՝ MSOLAP-ը Microsoft SQL Server Analysis Services-ից, տեղադրված համակարգչում:

Նշում: Microsoft SQL Server Analysis Services-ից օֆլայն խորանարդ ֆայլերի ստեղծում և օգտագործում՝ ենթակա պայմանների և լիցենզավորման Microsoft-ի տեղադրումներ SQL Server. Վերանայեք SQL Server-ի ձեր տարբերակի համապատասխան լիցենզավորման տվյալները:

Օգտագործելով Offline Cube Wizard-ը

Անցանց խորանարդ ֆայլ ստեղծելու համար օգտագործեք օֆլայն խորանարդի մոգը՝ OLAP տվյալների բազայում տվյալների ենթաբազմություն ընտրելու համար, այնուհետև պահպանեք այդ հավաքածուն: Պարտադիր չէ, որ հաշվետվությունը ներառի ֆայլում ներառված բոլոր դաշտերը, և դուք կարող եք ընտրել OLAP տվյալների բազայում առկա դրա չափերից և տվյալների դաշտերից որևէ մեկը: Ֆայլի չափը նվազագույնի հասցնելու համար կարող եք ներառել միայն այն տվյալները, որոնք ցանկանում եք ցուցադրել զեկույցում: Հնարավոր է բաց թողնել բոլոր չափերը, իսկ չափումների շատ տեսակների համար նաև բաց թողնել ավելին ցածր մակարդակմանրամասներ և տարրեր բարձր մակարդակորոնք պետք չէ ցուցադրել: Անցանց ֆայլը նաև պահպանում է ցանկացած տարր, որը կարող է ներառել գույքային դաշտեր, որոնք հասանելի են տվյալների բազայում այդ տարրերի համար:

Տվյալների փոխանցում անցանց և այնուհետև տվյալների հետ առցանց փոխանցում

Դա անելու համար նախ պետք է ստեղծեք PivotTable հաշվետվություն կամ PivotChart հաշվետվություն, որը հիմնված է սերվերի տվյալների բազայի վրա, այնուհետև զեկույցից ստեղծեք ինքնուրույն խորանարդ ֆայլ: Հետագայում, հաշվետվության հետ աշխատելիս, ցանկացած պահի կարող եք անցնել սերվերի տվյալների բազայի և առանձին ֆայլի միջև (օրինակ՝ աշխատելիս նոութբուք համակարգիչտանը կամ ճանապարհին և այնուհետև նորից միացնել ձեր համակարգիչը ցանցին):

Հետևյալը նկարագրում է այն հիմնական քայլերը, որոնք ներգրավված են տվյալների անցանց տեղափոխման և դրանք առցանց վերադարձնելու համար:

Նշում:

Սեղմեք PivotTable զեկույցը: Եթե ​​սա PivotChart հաշվետվություն է, ընտրեք առնչվող PivotTable հաշվետվությունը:

Ներդիրում» Վերլուծություն«Խմբում հաշվարկներսեղմել կոճակը OLAP ծառայությունև սեղմեք կոճակը Անցանց OLAP.

Ընտրեք տարր OLAP, երբ միացված է, ապա սեղմեք կոճակը լավ.

Եթե ​​ձեզ հուշում են գտնել տվյալների աղբյուր, սեղմեք կոճակը Գտեք աղբյուրըև գտնել OLAP սերվերը ցանցում:

Սեղմեք PivotTable-ի զեկույցը՝ հիմնված անցանց խորանարդի ֆայլի վրա:

Excel 2016-ում. ներդիրում տվյալները«Խմբում հարցումներ և կապեր Թարմացնել բոլորըև սեղմեք կոճակը Թարմացնել.

Excel 2013-ում. ներդիրում տվյալները«Խմբում կապերսեղմեք կոճակի կողքին գտնվող սլաքը Թարմացնել բոլորըև սեղմեք կոճակը Թարմացնել.

Ներդիրում» Վերլուծություն«Խմբում հաշվարկներսեղմել կոճակը OLAP ծառայությունև սեղմեք կոճակը Անցանց OLAP.

Սեղմեք կոճակը Անցանց OLAP, եւ հետո - .

Նշում: Դադարեցրեքերկխոսության վանդակում:

Զգուշացում.

Ստեղծեք օֆլայն խորանարդ ֆայլ OLAP սերվերի տվյալների բազայից

Նշում:Եթե ​​OLAP տվյալների բազան մեծ է, և խորանարդի ֆայլը անհրաժեշտ է տվյալների մեծ ենթաբազմությանը հասանելիություն ապահովելու համար, ապա սկավառակի վրա շատ ազատ տարածություն կպահանջվի, և ֆայլը կարող է երկար ժամանակ պահանջել պահպանելու համար: Գործողությունը բարելավելու համար անցանց խորանարդի ֆայլերը խորհուրդ է տրվում ստեղծել MDX սկրիպտի միջոցով:

Խնդիր. համակարգչիս սկավառակի տարածքը սպառվեց խորանարդի պահպանման ժամանակ:

OLAP տվյալների բազաները նախատեսված են կառավարելու մեծ քանակությամբ մանրամասն տվյալներ, ուստի սերվերի վրա տեղակայված տվյալների բազան կարող է զգալիորեն ավելի շատ տարածք զբաղեցնել, քան հասանելի է տեղական կոշտ սկավառակի վրա: Եթե ​​մեծ քանակությամբ տվյալներ են ընտրված անցանց տվյալների խորանարդի համար, ապա կարող է բավարար ազատ սկավառակի տարածք չլինել: Հետևյալ մոտեցումը կարող է օգնել նվազեցնել օֆլայն խորանարդի ֆայլի չափը:

Ազատեք սկավառակի տարածք կամ ընտրեք մեկ այլ սկավառակՆախքան խորանարդի ֆայլը պահելը, հեռացրեք սկավառակից անպետք ֆայլերկամ պահեք ֆայլը ցանցային սկավառակում:

Ներառեք ավելի քիչ տվյալներ անցանց խորանարդի ֆայլումՄտածեք, թե ինչպես կարող եք նվազագույնի հասցնել ֆայլում ներառված տվյալների քանակը, որպեսզի ֆայլը պարունակի PivotTable կամ PivotChart զեկույցի համար անհրաժեշտ բոլոր տվյալները: Փորձեք ստորև նշված քայլերը:

Օֆլայն խորանարդ ֆայլի կցում OLAP սերվերի տվյալների բազայում

Անցանց խորանարդի ֆայլի թարմացում և վերստեղծում

Անցանց խորանարդ ֆայլի թարմացումը, որը ստեղծվել է սերվերի խորանարդից կամ նոր օֆլայն խորանարդ ֆայլից վերցված ամենավերջին տվյալներից, կարող է զգալի ժամանակ խլել և մեծ քանակությամբ ժամանակավոր սկավառակի տարածություն պահանջել: Գործարկեք այս գործընթացը, երբ ձեզ հարկավոր չէ անհապաղ մուտք գործել այլ ֆայլեր՝ համոզվելով, որ ձեր կոշտ սկավառակի վրա բավականաչափ տարածք կա:

Խնդիր. նոր տվյալները չեն ցուցադրվում հաշվետվության մեջ, երբ թարմացվում են:

Աղբյուրի տվյալների բազայի հասանելիության ստուգումԱնցանց խորանարդի ֆայլը կարող է չկարողանալ միանալ սկզբնական սերվերի տվյալների բազայի հետ՝ նոր տվյալներ ստանալու համար: Ստուգեք, որ սերվերի աղբյուրի տվյալների աղբյուրը, որը հանդիսանում է խորանարդի տվյալների աղբյուրը, չի վերանվանվել կամ տեղափոխվել այլ վայր: Համոզվեք, որ սերվերը հասանելի է, և դուք կարող եք միանալ դրան:

Նոր տվյալների ստուգումՍտուգեք ձեր տվյալների բազայի ադմինիստրատորին, որպեսզի տեսնեք, թե արդյոք տվյալները, որոնք պետք է ներառվեն զեկույցում, թարմացվել են:

Տվյալների բազայի կազմակերպման անփոփոխելիության ստուգումԵթե ​​OLAP սերվերի խորանարդը փոփոխվել է, փոփոխված տվյալներին մուտք գործելու համար կարող եք պահանջել վերակազմավորել հաշվետվությունը, ստեղծել անցանց խորանարդի ֆայլ կամ գործարկել Create OLAP Cube Wizard-ը: Տվյալների բազայի փոփոխությունների համար դիմեք տվյալների բազայի ադմինիստրատորին:

Ներառելով այլ տվյալներ Offline Cube ֆայլում

Փոփոխված օֆլայն խորանարդ ֆայլի պահպանումը կարող է երկար ժամանակ տևել, և Microsoft Excel-ը չի կարող օգտագործվել ֆայլի պահպանման ընթացքում: Գործարկեք այս գործընթացը, երբ ձեզ հարկավոր չէ անհապաղ մուտք գործել այլ ֆայլեր՝ համոզվելով, որ ձեր կոշտ սկավառակի վրա բավականաչափ տարածք կա:

Ստուգեք, որ կա ցանցային կապ և որ աղբյուրի OLAP սերվերի տվյալների բազան, որից անցանց խորանարդ ֆայլը ստացել է տվյալները, հասանելի է:

Սեղմեք PivotTable զեկույցը, որը հիմնված է անցանց խորանարդ ֆայլի կամ առնչվող PivotTable զեկույցի վրա PivotChart զեկույցի համար:

Ներդիրի վրա ԸնտրանքներԽմբում Ծառայությունսեղմել կոճակը OLAP ծառայությունև սեղմեք կոճակը Անցանց OLAP.

Սեղմեք կոճակը Անցանց OLAP, եւ հետո - Խմբագրել անցանց տվյալների ֆայլը.

Հետևեք անցանց խորանարդի մոգին՝ այս ֆայլում ներառելու համար այլ տվյալներ ընտրելու համար: Վերջին քայլում նշեք փոփոխման ենթակա ֆայլի անունը և ճանապարհը:

Նշում:Ֆայլի պահպանումը չեղարկելու համար սեղմեք կոճակը Դադարեցրեքերկխոսության վանդակում Cube ֆայլի ստեղծում - առաջընթաց.

Անցանց խորանարդի ֆայլի ջնջում

Զգուշացում.Եթե ​​դուք ջնջեք օֆլայն խորանարդ ֆայլը հաշվետվության համար, դուք այլևս չեք կարող օգտագործել այդ զեկույցը անցանց ռեժիմում և այլևս չեք կարող ստեղծել օֆլայն խորանարդ ֆայլ այդ զեկույցի համար:

Փակեք բոլոր աշխատանքային գրքույկները, որոնք պարունակում են հաշվետվություններ, որոնք օգտագործում են օֆլայն խորանարդ ֆայլը կամ համոզվեք, որ բոլոր այդպիսի հաշվետվությունները ջնջված են:

IN Microsoft Windowsգտնել և ջնջել օֆլայն խորանարդի ֆայլը (.cub ֆայլ):

լրացուցիչ տեղեկություն

Դուք միշտ կարող եք հարց տալ Excel Tech համայնքին, օգնություն խնդրել Պատասխանների համայնքում և նաև առաջարկել նոր առանձնահատկությունկամ կատարելագործում կայքում