DataWorks:Créer un modèle logique : Table d'application

Perspective de modélisation

La modélisation dimensionnelle organise les tables de modèle en trois niveaux : Couche commune, Couche d'application et Sans catégorie. La couche commune construit des métriques unifiées réutilisables, des dimensions et des données de faits détaillées. Elle permet une gestion selon la perspective du domaine de données ou de la catégorie métier. La couche d'application répond aux besoins statistiques spécifiques aux activités métier et ne prend en charge que la perspective par catégorie métier. Après avoir sélectionné un niveau, créez et gérez les tables de modèle dans l'arborescence de répertoires correspondante.

Introduction

Une table d'application agrège plusieurs métriques atomiques ou métriques dérivées provenant d'un data mart ou d'une zone thématique, selon une période spécifiée et des dimensions associées. Ces dimensions, cette période et ces métriques génèrent des champs statistiques dans la table d'application. Cela permet de créer des rapports et d'autres affichages analytiques couvrant plusieurs métriques au sein d'une même fenêtre temporelle.

Prérequis

• Une couche de données doit être disponible. Une couche de données stocke les tables ayant le même objectif, ce qui facilite leur recherche et leur utilisation. Les tables d'application se trouvent généralement dans la couche de service de données d'application (ADS). Elles y agrègent et produisent plusieurs métriques à une granularité statistique spécifique pour prendre en charge les requêtes métier et la distribution des données. Vous pouvez également placer les tables d'application dans d'autres couches de données selon vos exigences métier. Pour plus d'informations sur la création d'une couche de données, consultez Définir les couches de l'entrepôt de données.

• Créez un data mart ou une zone thématique pour définir le contexte métier des données statistiques. Pour plus d'informations, consultez Data mart et Zone thématique.

• Créez une période pour définir la plage temporelle des données statistiques. Pour plus d'informations, consultez Période.

Créer une table d'application

1. Connectez-vous à la console DataWorks. Dans la région cible, cliquez sur Data Development and O&M > Data Modeling dans le volet de navigation de gauche. Sélectionnez un espace de travail dans la liste déroulante et cliquez sur Go to Data Modeling.

2. Dans la barre de menus supérieure de la page Data Modeling, cliquez sur Dimensional Modeling pour accéder à la page Dimensional Modeling.

3. Créez une table d'application.

   1. Sur la page Dimensional Modeling, survolez l'icône et cliquez sur Logical Model > Create Application Table.

   2. Configurez les informations de base de la table d'application.

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      **Parameter**
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      **Description**
      | | --- | --- | |
      **Data Layer**
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      Couche de données dans laquelle la table d'application est stockée. Par défaut, le système sélectionne la **application data service (ADS) layer** sous la **Application Layer**. Vous pouvez également sélectionner une autre couche de données selon vos exigences métier. Pour plus d'informations sur la création d'une couche de données, consultez [Définir les couches de l'entrepôt de données](t2996252.xdita#a08bfd8742cky).
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      **Mart/Subject**
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      Sélectionnez un data mart ou une zone thématique existant. Pour plus d'informations, consultez [Data mart](t2995963.xdita#e6023f7defrj3) et [Zone thématique](t2995963.xdita#eb4fd0bd6ecbk).
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      **Granularity**
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      Sélectionnez une dimension existante. Pour plus d'informations, consultez [Créer un modèle conceptuel : Dimension](t2248264.xdita#).
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      **Period**
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      Plage temporelle des données statistiques à agréger. Par exemple, dernier jour ou dernière semaine.
      
      
      Sélectionnez parmi les périodes existantes. Si aucune période existante ne répond à vos besoins métier, créez-en une nouvelle. Pour plus d'informations, consultez [Période](t2090831.dita#task_2090831).
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      **Modifier**
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      Périmètre métier des données statistiques.
      
      
      Sélectionnez parmi les modificateurs existants. Si aucun modificateur existant ne répond à vos besoins métier, créez-en un nouveau. Pour plus d'informations, consultez [Modificateur](t2090830.dita#task_2090830).
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      **Naming Rule**
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      Sélectionnez un vérificateur pour valider les règles de nommage des tables. Choisissez un vérificateur précédemment créé pour chaque couche de données lors de la planification de l'entrepôt de données. Pour plus d'informations, consultez [Configurer les vérificateurs de couches de l'entrepôt de données](t2996252.xdita#ac1f1059e2xm8) et [Utiliser les vérificateurs](t2996252.xdita#8a4cee1c78dzu).
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      **Table Name**
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      Nom de la table d'application. Si une règle de nommage est configurée, le nom de la table doit respecter cette règle.
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      **Table Display Name**
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      Nom d'affichage de la table.
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      **Lifecycle**
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      Durée de conservation de la table, en jours. Une table d'application peut être conservée pendant un maximum de 36 000 jours.
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      **Owner**
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      Propriétaire de la table d'application. Par défaut, il s'agit de l'utilisateur qui crée la table.
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      **Description**
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      Description de la table.
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4. Cliquez sur Data Layer dans le coin supérieur gauche.

Ajouter des champs de table

Ajoutez des champs à la table en mode application data service (ADS) layer ou en mode Application Layer. Le mode Mart/Subject prend en charge les méthodes d'importation suivantes :

• Granularity : Importez des champs depuis une table physique ou une vue existante dans le moteur de calcul. Dans la liste déroulante Period, trouvez la table physique ou la vue souhaitée et importez ses champs.

  Remarque

  Actuellement, vous pouvez importer des champs uniquement depuis des tables ou des vues dans les moteurs MaxCompute, Hologres et EMR Hive.

• Import from Metrics : Sélectionnez les métriques dérivées que vous souhaitez ajouter en tant que champs de modèle.

-- The table name cannot be modified after the physical table publishing process begins (i.e., when the model is pending approval, being published, or already published).
CREATE DIM TABLE dim_ec_pub_department_df ALIAS 'Department Dimension Table'
(
    id            ALIAS 'id' STRING COMMENT 'id',
    gmt_create    ALIAS 'Creation Time' TIMESTAMP COMMENT 'Creation Time',
    gmt_modified ALIAS 'Modification Time' TIMESTAMP COMMENT 'Modification Time',
    name          ALIAS 'Department Name' STRING COMMENT 'Department Name',
    parent_id     ALIAS 'Parent Department ID' STRING COMMENT 'Parent Department ID',
    `level`       ALIAS 'Level; 0: Group; 1: Subsidiary; 2: Business Unit; 3: Department.' BIGINT COMMENT 'Level; 0: Group; 1: Subsidiary; 2: Business Unit; 3: Department.',
    ds            ALIAS 'Business Date, yyyymmdd' STRING COMMENT 'Business Date, yyyymmdd'
)
COMMENT 'Department Dimension Table'
WITH('life_cycle'='1000');

Configurer les informations des champs de table

Après avoir ajouté les champs requis au modèle, configurez le From metrics, le Shortcut Mode et la Quick Import pour chaque champ, selon vos exigences métier.

1. Définissez les propriétés des champs.

   Par défaut, les propriétés de champ affichées incluent le Field Name, le Period, le Business Process, la Modifier, la Atomic Metric, l'option Import, l'Script mode et les Script Mode. Dans le coin supérieur droit de la liste des champs ajoutés, cliquez sur Script Mode pour sélectionner les propriétés de champ à afficher et les modifier si nécessaire.

2. Définissez la OK pour les champs.

   Associez une norme de champ aux champs afin de standardiser leurs valeurs et leur plage.

   Associated Field : Gère de manière centralisée les données qui partagent la même signification mais possèdent des noms de champ différents. Elle définit la plage de valeurs, l'unité de mesure et d'autres propriétés pour les champs.

3. Définissez le Redundant Field.

   Dans la modélisation dimensionnelle traditionnelle en étoile, les tables de dimensions stockent les dimensions, et vous y accédez via des clés étrangères dans la table de faits pour réduire la consommation de stockage. Dans la modélisation des données DataWorks, ajoutez des champs fréquemment utilisés en tant que champs redondants (par exemple, l'ID utilisateur et les dimensions d'analyse courantes) pour améliorer l'efficacité des requêtes en aval, simplifier l'accès aux données et réduire les jointures de tables.

   Dans la colonne Associated Granularity/Metric d'un champ ajouté, cliquez sur Redundant Field pour configurer son association.

   Dans la boîte de dialogue Redundant Field, sélectionnez le type de source de données et le nom de table spécifique dans la liste déroulante Associated Table/View Name. Confirmez la liste des champs dans le tableau ci-dessous, puis sélectionnez le champ cible dans la liste déroulante Association Field. Cliquez sur Save pour terminer la configuration.

4. Définissez la Type pour les champs.

   Pour les tables d'agrégation et d'application, spécifiez comment chaque valeur de champ est calculée en définissant le Field Display Name du champ. Les options incluent la Description, la Primary Key et la Not Null.

   • Measurement Unit : Associe une table de dimension et des champs au sein de cette table de dimension. Par exemple, une dimension produit ou une dimension vendeur.

   • Actions : Spécifie la métrique dérivée dont la valeur statistique sera agrégée par le champ. Par exemple, le montant total des paiements pour les commandes passées sur l'application Hema au cours des 7 derniers jours.

   • Field Display Settings : Spécifie la métrique atomique dont la valeur statistique sera agrégée par le champ. Par exemple, le montant du paiement d'une commande.

   Remarque

   Les champs importés depuis une table ou ajoutés en mode script n'ont pas de type d'association par défaut. Définissez manuellement le type d'association pour ces champs.

   Après la configuration, spécifiez l'objet associé d'un champ dans le panneau Field Standard to Associate, situé dans le coin supérieur droit de la liste des champs.

5. Une fois les paramètres terminés, cliquez sur Field Standard to Associate dans le coin supérieur gauche.

Étapes suivantes

Après avoir créé la table, configurez la gestion des champs, les associations et les paramètres de partitionnement, puis publiez la table dans l'environnement cible :

• Matérialiser un modèle logique

• Générer du code ETL basé sur un modèle

• Gestion et application des modèles