Guía de ayuda sobre operaciones OLAP
Esta sección incluye ejemplos de algunas de las operaciones OLAP comunes que puedes realizar en la base de datos OLAP usando ZCQL.
Base de datos de ejemplo:
A continuación se muestra una tabla de ejemplo que contiene los datos de ventas de productos por región, año y trimestre.
| sale_id | region | product | year | quarter | amount |
|---|---|---|---|---|---|
| 101 | East | Laptop | 2024 | Q1 | 900 |
| 102 | East | Laptop | 2024 | Q2 | 1100 |
| 103 | East | Phone | 2024 | Q1 | 500 |
| 104 | West | Laptop | 2024 | Q1 | 800 |
| 105 | West | Phone | 2024 | Q2 | 600 |
| 106 | West | Laptop | 2024 | Q2 | 700 |
| 107 | North | Phone | 2024 | Q1 | 300 |
| 108 | North | Phone | 2024 | Q2 | 400 |
Roll-Up
Roll-up implica agregar o resumir los datos a un nivel superior en la jerarquía, reduciendo la granularidad. Por ejemplo, resumir los datos del nivel de trimestre al nivel anual, o de montos de ventas individuales a un total.
Esta consulta de ejemplo hará un roll-up de las ventas trimestrales a un total de ventas anual por región.
SELECT region, year, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year ORDER BY region
Generará la siguiente salida:
| region | year | Sum(amount) |
|---|---|---|
| East | 2024 | 2500 |
| North | 2024 | 700 |
| West | 2024 | 2100 |
Drill-Down
La operación drill-down desciende desde un nivel de resumen a un nivel inferior en la jerarquía de conceptos, proporcionando una vista más detallada de los datos y agregando nuevas dimensiones.
Esta consulta de ejemplo hará un drill-down y proporcionará los totales de cada trimestre, en lugar de los totales anuales.
SELECT region, year, quarter, Sum(amount) FROM sales_fact GROUP BY region, year, quarter ORDER BY region, quarter
Generará la siguiente salida:
| region | year | quarter | Sum(amount) |
|---|---|---|---|
| East | 2024 | Q1 | 1400 |
| East | 2024 | Q2 | 1100 |
| North | 2024 | Q1 | 300 |
| North | 2024 | Q2 | 400 |
| West | 2024 | Q1 | 800 |
| West | 2024 | Q2 | 1300 |
Slicing
La operación Slice selecciona una sola dimensión del cubo donde se representan los datos y crea un corte del cubo con dimensionalidad reducida. Esta operación ayuda a enfocarse en un segmento específico de datos para el análisis.
Esta consulta de ejemplo proporcionará el monto promedio de ventas del Q1 por región.
SELECT region, Avg(amount) FROM sales_fact WHERE quarter = 'Q1' GROUP BY region ORDER BY region
Generará la siguiente salida:
| region | Avg(amount) |
|---|---|
| East | 700 |
| North | 300 |
| West | 600 |
Dicing
La operación Dice aplica múltiples filtros en dos o más dimensiones del cubo donde se representan los datos, para formar un sub-cubo más pequeño. Proporciona un subconjunto multidimensional del cubo de datos original.
Esta consulta de ejemplo contará el número de ventas de Laptop en las regiones East y West durante el Q1 o Q2 de 2024.
SELECT region, Count(sale_id) FROM sales_fact WHERE product = 'Laptop' AND region IN ('East', 'West') AND quarter IN ('Q1', 'Q2') AND year = 2024 GROUP BY region ORDER BY region
Generará la siguiente salida:
| region | Count(sale_id) |
|---|---|
| East | 2 |
| West | 2 |
Última actualización 2026-03-20 21:51:56 +0530 IST
Yes
No
Send your feedback to us