Changes between Initial Version and Version 1 of NaprednaTema

Timestamp:

09/01/26 16:47:56 (3 days ago)

Author:

231004

Comment:

--

NaprednaTema

@@ +1 @@
+= НАПРЕДНА ТЕМА / Data Cube =
+
+Овој дел од проектот претставува аналитички дел на базата за автосалон. 
+Во кодот се креира посебна шема:
+
+{{{
+car_dealership_analytics
+}}}
+
+Оваа шема се користи за анализа на продажбите, приходите, попустите, клиентите, возилата, вработените и начините на плаќање.
+
+== Главна идеја ==
+
+Во аналитичкиот дел се користи структура со димензионални табели и една главна факт табела.
+
+Главната идеја може да се претстави вака:
+
+{{{
+DimDate
+DimEmployee
+DimCustomer
+DimVehicle
+DimPaymentType
+DimContractType
+        ↓
+     FactSales
+}}}
+
+Димензионалните табели содржат описни податоци, а факт табелата '''FactSales''' ги содржи податоците за продажбите и приходите.
+
+== Димензионални табели ==
+
+Во кодот се креираат следните димензионални табели:
+
+ * '''DimDate'''
+ * '''DimEmployee'''
+ * '''DimCustomer'''
+ * '''DimVehicle'''
+ * '''DimPaymentType'''
+ * '''DimContractType'''
+
+'''DimDate''' содржи информации за датумот, како година, квартал, месец, ден, име на ден и дали денот е викенд.
+
+'''DimEmployee''' содржи податоци за вработените, како employee id, име на вработен и позиција.
+
+'''DimCustomer''' содржи податоци за клиентите, како customer id, име, email, телефон, град и држава.
+
+'''DimVehicle''' содржи податоци за возилата, како VIN, бренд, модел, година, тип на возило, боја, година на производство и основна цена.
+
+'''DimPaymentType''' ги содржи различните типови на плаќање.
+
+'''DimContractType''' ги содржи различните типови на договори.
+
+== FactSales ==
+
+Главна табела во аналитичкиот дел е '''FactSales'''.
+
+Оваа табела ги поврзува сите димензии и ги чува главните мерки за продажбата.
+
+Во '''FactSales''' се чуваат:
+
+ * sale_id
+ * payment_id
+ * date_key
+ * employee_key
+ * customer_key
+ * vehicle_key
+ * payment_type_key
+ * contract_type_key
+ * gross_revenue
+ * discount_percentage
+ * discount_amount
+ * net_revenue
+ * sale_count
+
+Табелата '''FactSales''' користи foreign key врски кон сите димензионални табели.
+
+Најважните мерки во оваа табела се:
+
+{{{
+gross_revenue       → приход пред попуст
+discount_amount     → износ на попуст
+net_revenue         → приход после попуст
+sale_count          → број на продажби
+}}}
+
+== Индекси ==
+
+Во аналитичкиот дел се креираат индекси за побрзо извршување на аналитичките прашалници.
+
+Индекси се креираат на '''FactSales''' според:
+
+ * employee_key
+ * customer_key
+ * vehicle_key
+ * payment_type_key
+ * contract_type_key
+ * date_key + vehicle_key
+ * date_key + contract_type_key
+
+Исто така се креираат индекси и на димензионалните табели:
+
+ * DimDate(year, month)
+ * DimVehicle(brand, model)
+ * DimCustomer(city)
+
+Овие индекси се користат за побрзо филтрирање, групирање и пребарување во аналитичките прашалници.
+
+== Обични аналитички views ==
+
+Во кодот се креираат неколку аналитички views:
+
+ * '''RevenueByBrandAndYear'''
+ * '''RevenueByEmployeeAndMonth'''
+ * '''SalesByPaymentType'''
+ * '''RevenueByCustomerCity'''
+ * '''RevenueByVehicleType'''
+ * '''RevenueByContractType'''
+
+Овие views служат за анализа на приходите од различни аспекти.
+
+'''RevenueByBrandAndYear''' покажува приходи по бренд и година.
+
+'''RevenueByEmployeeAndMonth''' покажува приходи по вработен и месец.
+
+'''SalesByPaymentType''' покажува продажби и приходи според тип на плаќање.
+
+'''RevenueByCustomerCity''' покажува приходи според град на клиентот.
+
+'''RevenueByVehicleType''' покажува приходи според тип на возило.
+
+'''RevenueByContractType''' покажува приходи според тип на договор.
+
+== Data Cube views ==
+
+Во кодот има и materialized views кои користат Data Cube логика.
+
+Главниот cube view е:
+
+{{{
+SalesCubeBrandYearPaymentContract
+}}}
+
+Овој view користи:
+
+{{{
+GROUP BY CUBE (dv.brand, dd.year, dpt.payment_type, dct.contract_type)
+}}}
+
+Со ова се добива анализа на продажби и приходи според:
+
+ * бренд
+ * година
+ * тип на плаќање
+ * тип на договор
+
+Исто така се добиваат и вкупни вредности, на пример:
+
+ * сите брендови
+ * сите години
+ * сите типови на плаќање
+ * сите типови на договори
+
+Во кодот се користи и функцијата '''GROUPING''' за да се означи дали редот е вкупен ред или ред за конкретна вредност.
+
+== SalesCubeBrandYearPayment ==
+
+'''SalesCubeBrandYearPayment''' е view кој се базира на '''SalesCubeBrandYearPaymentContract'''.
+
+Овој view ги прикажува податоците според:
+
+ * бренд
+ * година
+ * тип на плаќање
+
+Притоа се земаат редовите каде што типот на договор е вкупен, односно:
+
+{{{
+is_contract_type_total = 1
+}}}
+
+== EmployeeSalesRollup ==
+
+'''EmployeeSalesRollup''' е materialized view кој прави анализа на продажбите според вработени.
+
+Во него се анализираат:
+
+ * позиција
+ * employee_id
+ * име на вработен
+ * година
+ * вкупен приход
+ * попуст
+ * нето приход
+ * број на продажби
+ * просечна вредност на продажба
+
+Овој view користи:
+
+{{{
+GROUP BY GROUPING SETS
+}}}
+
+Со тоа се добиваат различни нивоа на групирање, на пример по конкретен вработен, по позиција, по година и вкупно.
+
+== EmployeeCubePositionEmployeeYear ==
+
+'''EmployeeCubePositionEmployeeYear''' е view кој ги зема податоците од '''EmployeeSalesRollup'''.
+
+Овој view служи за полесно прикажување на податоците од rollup анализата за вработените.
+
+== VehicleCubeTypeBrandYear ==
+
+'''VehicleCubeTypeBrandYear''' е materialized view кој прави cube анализа според возилата.
+
+Овој view користи:
+
+{{{
+GROUP BY CUBE (dv.vehicle_type, dv.brand, dd.year)
+}}}
+
+Со ова се анализираат приходите според:
+
+ * тип на возило
+ * бренд
+ * година
+
+Исто така се добиваат и вкупни вредности за сите типови на возила, сите брендови и сите години.
+
+== Analyze и проверки ==
+
+По креирањето на табелите, views и materialized views, во кодот се извршува '''ANALYZE'''.
+
+Тоа се прави за базата да ги освежи статистиките и подобро да ги извршува прашалниците.
+
+Потоа има и дополнителни проверки:
+
+ * проверка на бројот на редови во FactSales
+ * проверка дали gross_revenue - discount_amount = net_revenue
+ * проверки дали индексите се користат
+ * проверки дали резултатите од views се совпаѓаат со рачно пресметани резултати
+
+== Краток заклучок ==
+
+Овој дел од проектот претставува аналитички модел за автосалон.
+
+Прво се креира посебна analytics шема. 
+Потоа се креираат димензионални табели за датум, вработен, клиент, возило, тип на плаќање и тип на договор. 
+Главната факт табела е '''FactSales''', која ги содржи продажбите, приходите, попустите и нето приходот.
+
+Потоа се креираат индекси за побрзи аналитички прашалници, како и повеќе views за анализа на приходите.
+
+Најважниот дел е Data Cube делот, каде што со '''GROUP BY CUBE''' и '''GROUPING SETS''' се добиваат агрегирани резултати на повеќе нивоа, на пример по бренд, година, тип на плаќање, тип на договор, вработен и тип на возило.