BIツールActionista!のOLAP集計エンジンJungarian
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ジャストシステムのBIツールActionista!の集計エンジンのうち、ユーザークエリーとデータベースとの架け橋となるOLAP集計エンジンJungarianついて説明します。
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BIツールActionista!のOLAP集計エンジンJungarian
- 2. BIツールとは？
- 7. Jungarian (OLAPエンジン)と IMDB(インメモリーデータベース)からなる 一太郎 花子 ATOK 売上 売上 売上 1月 ● 2月 ▲ 3月 ■ 商品 月 売上 商品 月 売上 一太郎 1月 ● 花子 2月 ▲ ATOK 3月 ■ Jungarian IMDB SQLクエリー select 商品, 月, sum(売上) from 集計表 group by 商品, 月 ResultSet
- 8. Jungarianとは？
- 10. ではなくて･･･
- 11. ・Actionsita!の集計エンジンのうち、ユーザークエリーを 解釈してSQLを発行し、ResultSetを再処理してユーザーの 求める集計表を返すOLAPエンジンのこと ・Javaでスクラッチから書かれている ・実行速度はオープンソースのOLAPエンジンに比べて10倍以上高速 ・データベースとはJDBCドライバーで接続 →Hive, Impala, BigQuery といった ビックデータSQLエンジンとも接続可能
- 12. BIツールで扱う日付
- 14. Actionista!の扱う日付1 内部的に日付を木構造で表現 20日締めといった複雑な日付も柔軟に扱える 2015年 上期 下期 第1四半期 第4四半期 1月 21日 20日 2月 21日 20日 12月 ･･･ ･･･ ･･･
- 15. Actionista!の扱う日付2 - 52週の場合 2015年 1週 1日 7日 2週 1日 7日 52週 ･･･ ･･･ ･･･ 内部的に日付を木構造で表現
- 16. 1ヶ月前の今日
- 17. 通常の日付の場合 ・3/1 の1ヶ月前 → 2/1 ・3/28の1ヶ月前 → 2/28 カレンダーオブジェクトから1ヶ月を引く
- 18. 20日締めの日付の場合 通常のカレンダーオブジェクトでは計算できない ・3/21の1ヶ月前 → 2/21 ・3/28の1ヶ月前 → 2/28 ・3/29の1ヶ月前 → 3/1 ・3/30の1ヶ月前 → 3/2 ・3/31の1ヶ月前 → 3/3 ・4/17の1ヶ月前 → 3/20 …
- 19. Actionista!での1ヶ月前の今日の求め方 日付 2016年 下期 第4四半期 12月 21日 20日 2015年 上期 第1四半期 1月 21日 20日 下期 第4四半期 12月1月 21日 20日 さらにキャッシュを工夫してO(1)で求める 木の深さをNとするとO(N)
- 22. Jungarianでの集計例
- 23. 2015年の売上の場合 2015年 商品 年 売上 年 売上 2015年 ● Jungarian IMDB SQLクエリー select 年, sum(売上) from 集計表 group by 年 where 年 = 2015 ResultSet 売上 2015年 ●
- 24. 2015年の前年売上の場合 2015年 商品 年 前年売上 年 売上 2014年 ▲ Jungarian IMDB SQLクエリー select 年, sum(売上) from 集計表 group by 年 where 年 = 2014 ResultSet 前年売上 2015年 ● / ▲ 変換 逆変換
- 25. 2015年の売上前年比の場合 2015年 商品 年 売上前年比 年 売上 2014年 ▲ Jungarian IMDB select 年, sum(売上) from 集計表 group by 年 where 年 = 2014 売上前年比 2015年 ● / ▲ 変換 逆変換・合成 年 売上 2015年 ● select 年, sum(売上) from 集計表 group by 年 where 年 = 2015
- 26. 2015年の売上前年比のSQL最適化 SQL 2回 → 1回 (約2倍高速) 2015年 商品 年 売上前年比 年 売上 2014年 ▲ 2015年 ● Jungarian IMDB select 年, sum(売上) from 集計表 group by 年 where 年 in (2015,2014) 売上前年比 2015年 ● / ▲ 変換・SQL合成 逆変換・合成
- 27. まとめ