Cube sql: Инструкция ALTER CUBE (многомерные выражения) — SQL Server

Содержание

Оператор CUBE — SQL для Oracle

Без рубрики
sql oracle
·
24.07.2021
·

Оператор CUBE – это дополнительный параметр в предложении GROUP BY инструкции SELECT.

CUBE – это расширение предложения GROUP BY.
Оператор CUBE можно использовать, чтобы получать значения перекрестной таблицы с помощью одной инструкции SELECT.

Оператор CUBE может быть применен ко всем функциям агрегирования, включая AVG, SUM, MAX, MIN и COUNT. Он используется для создания наборов результатов, обычно используемых для отчетов в виде перекрестных таблиц. ROLLUP создает только часть возможных комбинаций промежуточных итогов, а CUBE создает промежуточные итоги для всех возможных комбинаций группировок, заданных в предложении GROUP BY, и общий итог. Оператор CUBE используется с функцией агрегирования для создания дополнительных строк в наборе результатов. Столбцы, включенные в предложение GROUP BY, содержат перекрестные ссылки для создания расширенного набора групп. Функция агрегирования, заданная в списке выбора, применяется к этим группам, чтобы получить итоговые значения для дополнительных строк суперагрегата. Число дополнительных групп в наборе результатов определяется числом столбцов, включенным в предложение GROUP BY.

По сути для создания суперагрегатов используются все возможные комбинации столбцов или выражений в предложении GROUP BY. При наличии n столбцов или выражений в предложении GROUP BY возможно 2n комбинаций суперагрегатов. Математически эти комбинации образуют n-мерный куб, от которого оператор и получил свое название.

С помощью внешнего приложения или средств программирования эти значения суперагрегатов могут быть отображены на диаграммах и графиках, которые визуально и наглядно представляют результаты и отношения.

Далее: Форматирование иерархических отчетов с помощью LEVEL и LPAD

MS SQL Server и T-SQL

Последнее обновление: 19.07.2017

Дополнительно к стандартным операторам GROUP BY и HAVING SQL Server поддерживает еще четыре специальных расширения для группировки данных:
ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS и OVER.

ROLLUP

Оператор ROLLUP добавляет суммирующую строку в результирующий набор:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY Manufacturer WITH ROLLUP

Как видно из скриншота, в конце таблицы была добавлена дополнительная строка, которая суммирует значение столбцов.

Альтернативный синтаксис запроса, который можно использовать, начиная с версии MS SQL Server 2008:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY ROLLUP(Manufacturer)

При группировке по нескольким критериям ROLLUP будет создавать суммирующую строку для каждой из подгрупп:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY Manufacturer, ProductCount WITH ROLLUP

При сортировке с помощью ORDER BY следует учитывать, что она применяется уже после добавления суммирующей строки.

CUBE

CUBE похож на ROLLUP за тем исключением, что CUBE добавляет суммирующие строки для каждой комбинации групп.


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY Manufacturer, ProductCount WITH CUBE

GROUPING SETS

Оператор GROUPING SETS аналогично ROLLUP и CUBE добавляет суммирующую строку для групп. Но при этом он не включает сами группам:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, ProductCount
FROM Products
GROUP BY GROUPING SETS(Manufacturer, ProductCount)

При этом его можно комбинировать с ROLLUP или CUBE. Например, кроме суммирующих строк по каждой из групп добавим суммирующую строку для всех групп:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, 
		ProductCount, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY GROUPING SETS(ROLLUP(Manufacturer), ProductCount)

С помощью скобок можно определить более сложные сценарии группировки:


SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, 
		ProductCount, SUM(ProductCount) AS Units
FROM Products
GROUP BY GROUPING SETS((Manufacturer, ProductCount), ProductCount)

OVER

Выражение OVER позволяет суммировать данные, при этому возвращая те строки, которые использовались для
получения суммированных данных. Например, найдем количество моделей и общее количество товаров этих моделей по производителю:


SELECT ProductName, Manufacturer, ProductCount,
		COUNT(*) OVER (PARTITION BY Manufacturer) AS Models,
		SUM(ProductCount) OVER (PARTITION BY Manufacturer) AS Units
FROM Products

Выражение OVER ставится после агрегатной функции, затем в скобках идет выражение PARTITION BY и столбец,
по которому выполняется группировка.

То есть в данном случае мы выбираем название модели, производителя, количество единиц модели и добавляем к этому количество моделей для данного производителя и
общее количество единиц всех моделей производителя:

НазадСодержаниеВперед

Знакомство с Cube SQL API: создание хранилищ метрик с помощью Cube

18 ноября 2021 г.

Новости и обновления продуктов

Артем Кейдунов

Соучредитель и генеральный директор Cube

Содержание 143

0015 Как это работает

Встроенный реляционный кэш

Куда мы пойдем дальше

Подпишитесь на информационный бюллетень

Получайте обновления Cube на свой почтовый ящик для создания более качественных продуктов данных.

Сегодня Cube поддерживает функции аналитики в тысячах приложений, где разработчики использовали схему данных Cube в качестве уровень метрик — согласованный единый источник достоверной информации. Благодаря единому репозиторию метрик Cube помогает разработчикам быстро и надежно выпускать встроенные функции аналитики и другие приложения, работающие с данными, и быть уверенными, что их определения метрик остаются согласованными.

Cube очень хорошо решает эту проблему для разработчиков приложений, но она не решена для пользователей информационных панелей и инструментов бизнес-аналитики, а также групп инженеров данных, которые их поддерживают.

В большинстве современных организаций существует несколько инструментов, которые используют данные из одного и того же хранилища, но выполняют свои собственные последующие расчеты метрик. Это приводит к непоследовательным расчетам и разногласиям между командами: Как мы рассчитываем выручку? Включает ли он доход от когорты X? Как ежемесячные платежи влияют на годовые прогнозы?

Чем больше инструментов использует организация, тем больше возникает несоответствий и конфликтов, и тем сложнее бизнесу принимать решения, используя точные данные. Чтобы избежать этого, им необходимо централизованное вышестоящее место для создания и поддержания своих метрик, чтобы каждый инструмент работал на основе одного и того же источника достоверности метрик.

Сегодня я рад поделиться тем, как Cube может функционировать как хранилище метрик для любого потребителя данных: мы с гордостью объявляем о новом Cube SQL API. С добавлением этого API Cube теперь функционирует как уровень автономной бизнес-аналитики, предоставляя согласованные метрики для любого инструмента запросов и визуализации.

Как это работает

В современном стеке данных Cube действует как прокси для хранилищ данных и переводит каждый входящий запрос, будь то JSON, GraphQL или SQL, в собственные запросы к базовому хранилищу данных.

Cube преобразует запросы с помощью слоя моделирования данных на основе JSON, состоящего из кубов. Думайте об этом как о представлениях базы данных, поддерживаемых либо ссылкой на существующую таблицу базы данных, либо новой таблицей, созданной оператором SELECT. Кубы содержат определенные меры и измерения.

Показатели — это количественные данные, такие как количество проданных единиц, уникальные посещения, прибыль и т. д. Измерения — это категориальные данные, такие как состояние, пол, название продукта или единицы времени. (Вы можете узнать больше о схеме данных Cube в документации.)

Ниже приведен пример куба, который мы можем использовать для описания метрик потенциальных клиентов для торговой организации.

  cube(`Leads`, { 
  sql: ` 
  SELECT 
  person.id, 
  person.created_date, 
  Deals.id as Deal_id 
  ОТ ПЕРСОНАЛА 
 сделок. _id = person.id 
  `, 
  заголовок: `Лиды`, 
  описание: `Лиды для внутренних продаж`, 
  меры: { 
  count: { 
  type: `count` 
  }, 
  convert_to_deal_count: { 
  type: `count`, 
  фильтры: [ 
  {sql: `(${is_al}5 true)_to_de 
 ] 
  }, 
  to_deal_conversion_rate: { 
  тип: `число`, 
  sql: `ROUND(${converted_to_deal_count} / NULLIF(${count}, 0) * 100, 2)`, формат 
 : `процент` 
  } 
  }, 
  размеры: { 
  время: { 
  sql: `создано`, 
  тип: `время` 
  }, 
  is_converted_to_deal: { 
  тип: `boolean`, 
  sql: `deal_id IS NOT NULL` 9 0 0 0 0 9 0 5 
 } 
  })

С приведенными выше определениями наших показателей мы можем задавать такие вопросы, как «Каков наш ежемесячный коэффициент конверсии лидов в сделки за последний год?»

Когда мы запрашиваем уровень метрик куба через SQL API, кубы будут представлены в виде таблиц, а показатели и измерения — в виде столбцов. Чтобы ответить на приведенный выше вопрос с помощью SQL, нам нужно написать следующий запрос:

  SELECT DATE_TRUNC('месяц', время), 
  to_deal_conversion_rate 
  ОТ потенциальных клиентов 
  ГДЕ время >= '2021-01-01' 
  И время < '2022-01-01' 9000

Cube преобразует этот запрос в запрос базовой базы данных.

  SELECT 
  DATETIME_TRUNC( 
  DATETIME(created_date, 'UTC'), 
  MONTH 
  ) `leads__time_month`, 
  ROUND( 
  count( 
  CASE WHEN ((deal_id НЕ NULL) = true) THEN 1 END 
  ) / NULLIF(count(*), 0) * 100, 
  2 
  ) `leads_to_deal_
 F` 
4 004 ( 
  ВЫБЕРИТЕ 
  person.id, 
  person.created_date, 
  Deals.id as Deal_id 
  ОТ лиц 
  ОСТАВЛЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ сделок ON сделки.person_id = person.id 
 
 ` ) 4 ГДЕ 
  ( 
  created_date >= TIMESTAMP('2021-01-01T00:00:00.000Z') 
  И created_date <= TIMESTAMP('2021-12-31T23:59:99. 999Z') 
  ) 
  ГРУППА ПО 
  1 
  ПОРЯДОК ПО 
 5SCLI  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 DE 
  10000

Вы можете запросить Cube с помощью SQL из вашего любимого языка программирования, такого как Python.

Наиболее эффективно, поскольку Cube SQL API говорит на языке SQL, совместимом с MySQL, вы также можете подключить свой любимый инструмент бизнес-аналитики, например Superset, Metabase или Tableau, напрямую к Cube и позволить Cube генерировать SQL для извлечения и отображения данных. Вот пример использования Superset с Cube SQL API.

Полное руководство по интеграции Superset можно найти в нашей документации.

Встроенный реляционный кэш

Каждый запрос может использовать уровень предварительной агрегации Cube — механизм материализации, не зависящий от базы данных, — чтобы панели мониторинга и отчеты загружались за миллисекунды, а не за минуты.

При определении метрик разработчики могут указать, какие метрики они хотят предварительно агрегировать. Cube заранее проведет сложные вычисления в фоновом режиме и создаст кеш-таблицу с результатами. Все запросы будут обслуживаться из этой кэш-таблицы, что значительно повысит производительность информационных панелей.

Куда мы пойдем дальше

Мы рады сегодняшнему запуску, но это только начало пути! Мы стремимся поддерживать все основные операции SQL и улучшать обработку ошибок, чтобы предоставлять пользователям больше полезных советов. Пожалуйста, сообщите нам в нашем канале Slack, если вы увидите что-то, что работает не так, как вы ожидали.

Все описанное здесь доступно в предложении Cube OSS под лицензией Apache 2.0. Кроме того, мы работаем над инструментами каталогизации и совместной работы для слоя метрик Cube в Cube Cloud, нашем полностью управляемом сервисе Cube. Наблюдайте за этим пространством.

Если вы хотите узнать больше, попробуйте.

Полнофункциональная и высокопроизводительная система управления реляционными базами данных, построенная на основе ядра базы данных sqlite

Полнофункциональный и высокопроизводительный сервер на основе sqlite.

Загрузить Купить

С 2013 года cubeSQL был развернут более 120 миллионов раз.
Текущая версия: 5.9.0, выпущенная 28 июня 2022 года.

Обзор
Цены
Часто задаваемые вопросы
Технические примечания
Отзывы
Запросить ключ

cubeSQL — это полнофункциональная и высокопроизводительная система управления реляционными базами данных, построенная на основе механизма базы данных sqlite. Мы разработали первую СУБД коммерческого уровня на основе sqlite еще в 2005 году и на протяжении многих лет продолжали улучшать наш сервер, чтобы лучше соответствовать всем потребностям наших клиентов. cubeSQL — конечный результат всех наших усилий.

Это идеальный сервер базы данных как для разработчиков, которые хотят преобразовать однопользовательскую базу данных в многопользовательский проект, так и для компаний, которым нужна доступная, простая в использовании и обслуживании система управления базами данных.

CubeSQL невероятно быстр, занимает мало места, очень надежен и работает на Windows, Mac и Linux (32-разрядные и 64-разрядные версии для всех платформ). Доступ к cubeSQL можно получить с помощью PHP, JSON, Xojo и собственного C SDK. cubeSQL написан на низкоуровневом языке ANSI C, поэтому его можно легко портировать на любые операционные системы.

ХАРАКТЕРИСТИКИ

На основе SQLite

CubeSQL основан на SQLite, самом популярном встроенном механизме баз данных, используемом Google, Mozilla, Adobe, DropBox, Apple и многими другими.

Совместное использование за один шаг

Чтобы поделиться своим файлом базы данных sqlite с одним пользователем с тысячами клиентов, просто перетащите файл базы данных sqlite в папку баз данных сервера. Вот и все!

Надежный и быстрый

Поскольку CubaSQL основан на SQLite, он отличается высокой надежностью и быстротой. Вы можете легко превратить любое однопользовательское приложение базы данных в многопользовательское приложение.

Простота использования и администрирования

Установка cubeSQL невероятно проста. Вы запустите его менее чем за пять минут. Кроме того, обслуживание cubeSQL так же просто с помощью графического инструмента администрирования.

Экономьте время на административных задачах

Приложение cubeSQL Admin имеет простой в использовании и интуитивно понятный интерфейс с гораздо более широкими функциональными возможностями, чем когда-либо прежде. Планируйте и восстанавливайте резервные копии, изучайте статистику производительности и многое другое.

Расширения SQLite

cubeSQL поддерживает все расширения SQLite, что позволяет вам использовать все виды новых функций, добавленных другими пользователями в SQLite, ядро базы данных cubeSQL.

Более отзывчивый

В cubeSQL используются самые современные технологии для максимальной производительности. Благодаря своей мощной архитектуре cubeSQL может выполнять все операции одновременно, предотвращая замедление работы других пользователей при выполнении крупных и трудоемких операций. CubaSQL успешно решил проблему C10K много лет назад.

Точки восстановления

В маловероятном случае аварии ваша база данных будет в хорошем состоянии ровно настолько, насколько хороша ваша последняя резервная копия. Но как насчет операций, которые произошли ПОСЛЕ резервного копирования? Не беспокойся. С помощью точек восстановления cubeSQL теперь может регистрировать каждую операцию и позволяет вам восстанавливать базу данных вплоть до конкретной операции по вашему выбору.

Ваши данные в безопасности

AES, также известный как Rijndael, представляет собой блочный шифр, принятый в качестве стандарта шифрования правительством США. Он был тщательно проанализирован и в настоящее время используется во всем мире. cubeSQL поддерживает шифрование AES для записи данных в базу данных и для всей сетевой связи между сервером и всеми подключенными клиентами.

Простая файловая структура упрощает управление вашей базой данных.

Серверы баз данных обычно хранят данные в виде большого набора файлов, и часто эти файлы находятся в месте, доступном только для самой базы данных. Это затрудняет доступ к данным и управление ими. Некоторые механизмы баз данных SQL предоставляют возможность записи непосредственно на диск в обход файловой системы. Это значительно усложняет настройку и обслуживание. В Cubase все просто: база данных — это обычный файл на диске, который может располагаться в любом месте иерархии каталогов.

Вы можете оставаться гибкими, потому что cubeSQL является кросс-платформенным.

cubeSQL доступен для Mac OS X (x86 и PowerPC), Windows и Linux (x86). Все базы данных, создаваемые сервером, являются кроссплатформенными. Файл базы данных, написанный на одном компьютере, можно скопировать и использовать на другом компьютере с другой архитектурой; прямой или прямой, 32-битный или 64-битный не имеет значения. Все машины используют один и тот же формат файла. Кроме того, мы обязались поддерживать стабильность и обратную совместимость формата файлов, чтобы новые выпуски cubeSQL могли читать и записывать старые файлы баз данных.

Ваши данные в безопасности

CubeSQL полностью совместим с ACID. ACID означает атомарный, последовательный, изолированный и устойчивый и связан с надежностью транзакций базы данных. Это важно, потому что это означает, что вам не нужно беспокоиться о пользователях, обращающихся к базе данных в незавершенном состоянии. Пользователи не могут видеть изменения, которые вносятся, но не зафиксированы. Если сервер теряет питание или выходит из строя во время транзакции, сервер автоматически восстанавливается до нетронутого состояния. Соответствие ACID имеет решающее значение для любой базы данных, от которой вы зависите.

Полнотекстовый поиск

CubeSQL поддерживает полнотекстовый поиск, что позволяет создавать новый класс приложений баз данных, недоступный в предыдущих версиях. Теперь вы можете хранить огромное количество текстовых данных и выполнять поиск по ним за считанные секунды.

JSON

cubeSQL поддерживает настраиваемый упрощенный протокол, но чтобы быть максимально открытым для сторонних клиентов, мы добавили поддержку широко используемого протокола JSON, поэтому вы можете получить доступ к серверу с помощью любого клиента, поддерживающего JSON.

Более быстрый доступ благодаря автоматическому сжатию данных

CubeSQL автоматически сжимает все данные между сервером и клиентом, чтобы значительно сократить время отклика. Большие запросы также можно разделить на настраиваемые фрагменты, чтобы повысить скорость отклика.

Сервер, который будет расти по мере вашего роста

CubeSQL может обрабатывать до 10 000 одновременных подключений с одной установки сервера! Нет необходимости устанавливать несколько серверов и настраивать их для параллелизма и балансировки нагрузки. cubeSQL остается таким же простым в установке и управлении, как и прежде, обеспечивая исключительную масштабируемость. Наконец, cubeSQL полностью поддерживает многоядерность, поэтому он будет использовать всю вычислительную мощность, которую вы ему предоставляете.

Поддержка подключаемых модулей

CubaSQL имеет модульную архитектуру подключаемых модулей, и вы можете использовать ее для расширения языка SQL, изменения способа сортировки результатов или даже для создания собственных серверных команд. Архитектура подключаемых модулей дает вам возможность расширить возможности cubeSQL способами, ограниченными только вашим воображением. Собственный подключаемый модуль SDK включен в установку каждого сервера. Программное обеспечение MonkeyBread предлагает несколько полезных плагинов.

Триггеры помогают сохранить целостность ваших данных

Триггеры базы данных позволяют DBSA (администраторам баз данных) создавать дополнительные отношения между отдельными таблицами. Например, изменение записи в одной таблице может вызвать изменение записи во второй таблице. cubeSQL поддерживает создание триггеров, которые могут выполняться при вставке, обновлении или удалении строк в таблице за таблицей.

imacrosoft.ru

Cube sql: Инструкция ALTER CUBE (многомерные выражения) — SQL Server

Оператор CUBE — SQL для Oracle

Похожие записи

MS SQL Server и T-SQL

ROLLUP

CUBE

GROUPING SETS

OVER

Знакомство с Cube SQL API: создание хранилищ метрик с помощью Cube

Подпишитесь на информационный бюллетень

Как это работает

сделок. _id = person.id

F`

Встроенный реляционный кэш

Куда мы пойдем дальше

Полнофункциональная и высокопроизводительная система управления реляционными базами данных, построенная на основе ядра базы данных sqlite

ХАРАКТЕРИСТИКИ