Retail Schema in ActionWith our ret

Retail Schema in Action
With our retail POS schema designed, let’s illustrate how it would be put to use in
a query environment. A business user might be interested in better understanding
weekly sales dollar volume by promotion for the snacks category during January
2013 for stores in the Boston district. As illustrated in Figure 3-12, you would place
query constraints on month and year in the date dimension, district in the store
dimension, and category in the product dimension.
If the query tool summed the sales dollar amount grouped by week ending
date and promotion, the SQL query results would look similar to those below in
Figure 3-13. You can plainly see the relationship between the dimensional model
and the associated query. High-quality dimension attributes are crucial because they
are the source of query constraints and report labels. If you use a BI tool with more
functionality, the results would likely appear as a cross-tabular “pivoted” report,
which may be more appealing to business users than the columnar data resulting
from an SQL statement.

Kết quả (Việt) 1:

Bán lẻ lược đồ trong hành độngVới chúng tôi bán lẻ POS lược đồ thiết kế, hãy minh họa làm thế nào nó sẽ được đưa vào sử dụng trongmột môi trường truy vấn. Một người sử dụng kinh doanh có thể được quan tâm đến sự hiểu biết tốt hơnkhối lượng đô la bán hàng lượt bởi chương trình khuyến mại cho các loại đồ ăn nhẹ trong tháng2013 cho mua sắm tại huyện Boston. Như minh họa trong hình 3-12, bạn sẽ đặttruy vấn hạn chế ngày tháng và năm trong kích thước ngày, huyện trong các cửa hàngKích thước, và các thể loại trong kích thước sản phẩm.Nếu công cụ truy vấn tóm tắt bán hàng tiền được nhóm lại theo tuần kết thúcngày và khuyến mãi, các kết quả truy vấn SQL sẽ trông tương tự như dưới đây trongHình 3-13. Bạn có thể nhìn thấy rõ ràng mối quan hệ giữa các mô hình chiềuvà liên quan đến truy vấn. Thuộc tính chất lượng cao kích thước là rất quan trọng bởi vì họlà nguồn gốc của những hạn chế truy vấn và báo cáo nhãn. Nếu bạn sử dụng một công cụ BI với nhiều hơn nữachức năng, kết quả sẽ có khả năng xuất hiện dưới dạng bảng chữ thập "xoay" báo cáo,mà có thể thêm hấp dẫn cho người dùng doanh nghiệp hơn dữ liệu cột dẫn đếntừ một lệnh SQL.

Kết quả (Việt) 2:

Schema bán lẻ trong hành động
Với schema POS bán lẻ của chúng tôi thiết kế, chúng ta hãy minh họa làm thế nào nó sẽ được đưa vào sử dụng trong
một môi trường truy vấn. Một người dùng doanh nghiệp có thể quan tâm đến sự hiểu biết tốt hơn
hàng tuần khối lượng đô la doanh số bán hàng bằng khuyến mãi cho các loại đồ ăn nhẹ trong tháng Một
năm 2013 cho các cửa hàng ở các huyện Boston. Như được minh họa trong hình 3-12, bạn sẽ đặt
những hạn chế truy vấn vào tháng và năm trong chiều nay, huyện tại các cửa hàng
kích thước, và thể loại trong các kích thước sản phẩm.
Nếu các công cụ truy vấn tổng kết các số tiền bán hàng được phân nhóm theo tuần kết thúc
ngày và xúc tiến, kết quả truy vấn SQL sẽ trông giống như những người dưới đây trong
Hình 3-13. Bạn rõ ràng có thể thấy mối quan hệ giữa các mô hình chiều
và các truy vấn liên quan. Thuộc tính kích thước cao chất lượng là rất quan trọng bởi vì chúng
là nguồn gốc của những hạn chế truy vấn và báo cáo nhãn. Nếu bạn sử dụng một công cụ BI với nhiều
chức năng, kết quả có thể sẽ xuất hiện như là một cross-bảng "lình xình", báo cáo,
trong đó có thể được hấp dẫn hơn cho người dùng doanh nghiệp hơn so với dữ liệu dạng cột kết quả
từ một câu lệnh SQL.