Python Cubes OLAP Framework - どのようにジョインで作業するのですか？

Question

私はPythonのolapフレームワークcubesを非常に単純なデータベースで使用しようとしていますが、テーブルを結合する際に問題があります。

Users table 
ID | name 

Products table 
ID | name | price 

Purchases table 
ID | user_id | product_id | date 

とキューブモデル：：私のスキーマは、このようになります

{ 
    'dimensions': [ 
     {'name': 'user_id'}, 
     {'name': 'product_id'}, 
     {'name': 'date'}, 
    ], 
    'cubes': [ 
     { 
      'name': 'purchases', 
      'dimensions': ['user_id', 'product_id', 'date'], 
      'measures': ['price'] 
      'mappings': { 
       'purchases.user_id': 'users.id', 
       'purchases.product_id': 'products.id', 
       'purchases.price': 'products.price' 
      }, 
      'joins': [ 
       { 
        'master': 'purchases.user_id', 
        'detail': 'users.id' 
       }, 
       { 
        'master': 'purchases.product_id', 
        'detail': 'products.id' 
       } 
      ] 
     } 
    ] 
} 

今私は、製品名、ユーザ名と購入日を示す、すべての購入を表示したいと思います。私はこれを行う方法を見つけることができないようです。ドキュメントは少し不足しています。

ありがとうございました

Answer 1

最初にモデルを少し修正しましょう。あなたのスキーマには、ディメンションごとにIDと名前の属性が増えます。属性をリストとして指定することで追加できます："attriubtes": ["id", "name"]。ディメンションの名前は、id_productというキーではなく、エンティティproductという名前になっています。キーid_productは、nameまたは今後の多分categoryのように、productディメンションの属性に過ぎません。ディメンションはアナリストの視点を反映しています。

当分の間、日付は特別な次元でなければならず、ここでは複雑にならないように、日付を単一値キー、たとえば年と見なすべきであるという事実は無視されます。

"dimensions": [ 
    {"name": "user", "attributes": ["id", "name"]}, 
    {"name": "product", "attributes": ["id", "name"]}, 
    {"name": "date"} 
], 

我々はディメンションの名前を変更したため、我々は、キューブのディメンション・リストにそれらを変更する必要があります。

"cubes": [ 
    { 
     "name": "purchases", 
     "dimensions": ["user", "product", "date"], 
     ... 

あなたのスキーマは、古典的なトランザクションのスキーマではなく、従来のデータ・ウェアハウス・スキーマを反映しています。この場合、明示的にする必要があります。必要なマッピングをすべて記述する必要があります。ルールは、アトリビュートがファクトテーブル（論理ビュー）に属している場合は、priceなどのテーブルの指定がない場合はattributeになります。属性が次元に属している場合（product.idなど）、構文はdimension.attributeです。マッピングディクショナリの値は、物理テーブルと物理カラムです。 more information about mappingsを参照してください。すべてのディメンションの属性がそれぞれにあるので、この場合は

fact purchases 
id | date | user_id | product_id | amount 

dimension product 
id | name | price 

dimension user 
id | name 

あなただけ参加する必要があります。あなたのスキーマがいた場合は、マッピングを記述する必要はないだろう

"mappings": { 
    "price": "products.price", 
    "product.id": "products.id", 
    "product.name": "products.name", 
    "user.id": "users.id", 
    "user.name": "users.name" 
} 

：スキーマのマッピングは次のようになりディメンション表ファクトテーブルのamountにご注意ください。をproductと同じにすると、ご購入の際にcount個の購入済み製品が存在しない場合があります。ここで

には、モデルの更新されたモデルです。

{ 
    "dimensions": [ 
     {"name": "user", "attributes": ["id", "name"]}, 
     {"name": "product", "attributes": ["id", "name"]}, 
     {"name": "date"} 
    ], 
    "cubes": [ 
     { 
      "name": "purchases", 
      "dimensions": ["user", "product", "date"], 
      "measures": ["price"], 
      "mappings": { 
       "price": "products.price", 
       "product.id": "products.id", 
       "product.name": "products.name", 
       "user.id": "users.id", 
       "user.name": "users.name" 
      }, 
      "joins": [ 
       { 
        "master": "purchases.user_id", 
        "detail": "users.id" 
       }, 
       { 
        "master": "purchases.product_id", 
        "detail": "products.id" 
       } 
      ] 
     } 

    ] 
} 

あなただけslicerコマンドを使用して、任意のPythonコードを記述せずにモデルを試すことができます。あなたのデータベースをポイントして、モデルファイルを指すように[model]でpathを変更する[workspace]で

[server] 
backend: sql 
port: 5000 
log_level: info 
prettyprint: yes 

[workspace] 
url: sqlite:///data.sqlite 

[model] 
path: model.json 

変更url：そのためにあなたはslicer.iniconfiguration fileが必要になります。今、あなたは試すことができます：

curl "http://localhost:5000/aggregate" 

また、ドリルダウンをしよう：あなたはそれ以上の助けが必要な場合は

curl "http://localhost:5000/aggregate?drilldown=product" 

、ちょうど私に知らせて、私はキューブの作者です。