II. Statistiques et simulation▲
II-A. Références multicellules▲
Il est possible de traiter plusieurs cellules avec une seule règle, en utilisant une référence multicellule. Pour illustrer cette notion, je vais introduire une nouvelle table de démonstration avec une clé primaire composée, afin de pouvoir travailler sur des dimensions multiples. Cette table contient les ventes mensuelles de deux livres en 2005 et 2006. Voici la requête de création :
SQL> create table sales
2 as
3 select 'The Da Vinci Code' book, date '2005-03-01' month, 'Netherlands' country, 5 amount from dual union all
4 select 'The Da Vinci Code', date '2005-04-01', 'Netherlands', 8 from dual union all
5 select 'The Da Vinci Code', date '2005-05-01', 'Netherlands', 3 from dual union all
6 select 'The Da Vinci Code', date '2005-07-01', 'Netherlands', 2 from dual union all
7 select 'The Da Vinci Code', date '2005-10-01', 'Netherlands', 1 from dual union all
8 select 'The Da Vinci Code', date '2005-02-01', 'United Kingdom', 15 from dual union all
9 select 'The Da Vinci Code', date '2005-03-01', 'United Kingdom', 33 from dual union all
10 select 'The Da Vinci Code', date '2005-04-01', 'United Kingdom', 47 from dual union all
11 select 'The Da Vinci Code', date '2005-05-01', 'United Kingdom', 44 from dual union all
12 select 'The Da Vinci Code', date '2005-06-01', 'United Kingdom', 11 from dual union all
13 select 'The Da Vinci Code', date '2005-08-01', 'United Kingdom', 2 from dual union all
14 select 'The Da Vinci Code', date '2005-05-01', 'France', 2 from dual union all
15 select 'The Da Vinci Code', date '2005-08-01', 'France', 3 from dual union all
16 select 'The Da Vinci Code', date '2006-01-01', 'France', 4 from dual union all
17 select 'Bosatlas', date '2005-01-01', 'Netherlands', 102 from dual union all
18 select 'Bosatlas', date '2005-02-01', 'Netherlands', 55 from dual union all
19 select 'Bosatlas', date '2005-03-01', 'Netherlands', 68 from dual union all
20 select 'Bosatlas', date '2005-04-01', 'Netherlands', 42 from dual union all
21 select 'Bosatlas', date '2005-05-01', 'Netherlands', 87 from dual union all
22 select 'Bosatlas', date '2005-06-01', 'Netherlands', 40 from dual union all
23 select 'Bosatlas', date '2005-07-01', 'Netherlands', 31 from dual union all
24 select 'Bosatlas', date '2005-08-01', 'Netherlands', 26 from dual union all
25 select 'Bosatlas', date '2005-09-01', 'Netherlands', 22 from dual union all
26 select 'Bosatlas', date '2005-10-01', 'Netherlands', 23 from dual union all
27 select 'Bosatlas', date '2005-11-01', 'Netherlands', 88 from dual union all
28 select 'Bosatlas', date '2005-12-01', 'Netherlands', 143 from dual union all
29 select 'Bosatlas', date '2006-01-01', 'Netherlands', 31 from dual union all
30 select 'Bosatlas', date '2006-02-01', 'Netherlands', 18 from dual union all
31 select 'Bosatlas', date '2006-03-01', 'Netherlands', 15 from dual union all
32 select 'Bosatlas', date '2006-04-01', 'Netherlands', 11 from dual union all
33 select 'Bosatlas', date '2006-05-01', 'Netherlands', 17 from dual union all
34 select 'Bosatlas', date '2006-06-01', 'Netherlands', 9 from dual union all
35 select 'Bosatlas', date '2006-07-01', 'Netherlands', 12 from dual union all
36 select 'Bosatlas', date '2006-08-01', 'Netherlands', 20 from dual union all
37 select 'Bosatlas', date '2006-09-01', 'Netherlands', 4 from dual union all
38 select 'Bosatlas', date '2006-10-01', 'Netherlands', 5 from dual union all
39 select 'Bosatlas', date '2006-11-01', 'Netherlands', 1 from dual union all
40 select 'Bosatlas', date '2006-12-01', 'Netherlands', 1 from dual
41 /
Table crééeLe livre titré Bosatlas a une ligne chaque mois, mais seulement aux Pays-Bas (Netherlands). Le Da Vinci Code a été vendu dans les trois pays, mais pas tous les mois. Les colonnes book (livre), month (mois) et country (pays) forment la clé primaire de cette table. Pour que les mois apparaissent plus clairement, je modifie ainsi le format de date :
SQL> alter session set nls_date_format = 'fmmonth yyyy'
2 /L'exemple suivant présente comment doubler les ventes de Bosatlas à partir de juin 2006 :
SQL> select book
2 , month
3 , country
4 , amount
5 from sales
6 model
7 return updated rows
8 partition by (country)
9 dimension by (book,month)
10 measures (amount)
11 rules
12 ( amount['Bosatlas',month > date '2006-06-01'] =
13 amount['Bosatlas',cv(month)] * 2
14 )
15 /
BOOK MONTH COUNTRY AMOUNT
----------------- -------------- -------------- ----------
Bosatlas juillet 2006 Netherlands 24
Bosatlas août 2006 Netherlands 40
Bosatlas août 2006 Netherlands 8
Bosatlas octobre 2006 Netherlands 10
Bosatlas novembre 2006 Netherlands 2
Bosatlas décembre 2006 Netherlands 2
6 lignes sélectionnéesL'indicateur amount a maintenant deux dimensions. Pour nous référer à une cellule du modèle, nous devons donc spécifier à la fois un livre et un mois. Avec une seule règle, je modifie six cellules, grâce à l'expression month > date '2006-06-01' à gauche du = de la règle. À droite, la fonction cv est utilisée pour se référer à la valeur correspondante côté gauche, cv indiquant la valeur courante. À la place de cv(month), j'aurais pu aussi utiliser cv(), car il n'y a qu'une référence multicellule. Même avec plus de références multicellules, cv() reste utilisable, tant que la dimension concernée est évidente. Si ce n'est pas le cas, vous aurez une ORA-32611 :
ERREUR à la ligne N :
ORA-32611: utilisation incorrecte de l'opérateur MODEL CVPour indiquer l'ensemble des valeurs d'une dimension, plutôt qu'un sous-ensemble, utilisez le mot-clé ANY :
SQL> select book
2 , month
3 , country
4 , amount
5 from sales
6 model
7 return updated rows
8 partition by (country)
9 dimension by (book, month)
10 measures (amount)
11 rules
12 ( amount[any, date '2005-08-01'] = 200
13 )
14 order by book, month
15 /
BOOK MONTH COUNTRY AMOUNT
----------------- -------------- -------------- ----------
Bosatlas août 2005 Netherlands 200
The Da Vinci Code août 2005 United Kingdom 200
The Da Vinci Code août 2005 France 200
3 lignes sélectionnéesDans cette règle, le mot-clé ANY est utilisé pour indiquer tous les livres qui ont eu des ventes en août 2005. Les références multicellules sont également possibles avec le mot-clé FOR (par exemple : amount['Bosatlas', for month from date '2005-03-01' to date '2005-08-01' increment 1]), avec BETWEEN (par exemple : amount['Bosatlas'], month between date '2005-03-01' and date '2005-08-01']), et avec tous les autres opérateurs de comparaison.
II-B. Modèles de référence▲
Les modèles de référence sont des sous-modèles dans un modèle. Le modèle principal peut utiliser toutes les valeurs du modèle de référence, mais ces valeurs ne peuvent pas directement être placées dans le SELECT. Nous parlons ici de données auxiliaires, qui ne sont lisibles que par le modèle principal. Pour illustrer cette idée, voici une table supplémentaire contenant les prix des deux livres :
SQL> create table prices
2 as
3 select 'Bosatlas' book, 42.95 price from dual union all
4 select 'The Da Vinci Code', 19.95 from dual
5 /
Table crééeLes deux lignes de la table des prix sont fournies au modèle principal par le modèle de référence :
SQL> select book
2 , month
3 , country
4 , amount
5 , to_char(turnover,'99G990D00') turnover
6 from sales
7 where month between date '2005-07-01' and date '2005-12-31'
8 model
9 reference prices on (select book, price from prices)
10 dimension by (book)
11 measures (price)
12 main result
13 partition by (country)
14 dimension by (book, month)
15 measures (0 as turnover, amount)
16 rules
17 ( turnover[any,any] = amount[cv(),cv()] * price[cv(book)]
18 )
19 order by book
20 , month
21 /
BOOK MONTH COUNTRY AMOUNT TURNOVER
----------------- -------------- -------------- ---------- ----------
Bosatlas juilet 2005 Netherlands 31 1.331,45
Bosatlas août 2005 Netherlands 26 1.116,70
Bosatlas septembre 2005 Netherlands 22 944,90
Bosatlas octobre 2005 Netherlands 23 987,85
Bosatlas november 2005 Netherlands 88 3.779,60
Bosatlas décembre 2005 Netherlands 143 6.141,85
The Da Vinci Code juilet 2005 Netherlands 2 39,90
The Da Vinci Code août 2005 United Kingdom 2 39,90
The Da Vinci Code août 2005 France 3 59,85
The Da Vinci Code octobre 2005 Netherlands 1 19,95
10 lignes sélectionnéesLe modèle de référence contient donc lui aussi des dimensions et des indicateurs, mais il ne peut avoir ni partition ni règle propre. Notez également que les deux modèles sont maintenant nommés : le modèle de référence est nommé prices (introduit par le mot-clé REFERENCE) et le modèle principal result (préfixé par MAIN). L'indicateur price du modèle de référence est utilisé dans le modèle principal, au moyen de l'expression price[cv(book)]. Enfin, nous avons créé un nouvel indicateur nommé turnover (chiffre d'affaires), initialisé à zéro pour toutes les cellules existantes.
II-C. Itération▲
L'itération permet de répéter la même règle plusieurs fois sur le même modèle. Dans l'exemple ci-dessous, les ventes du Da Vinci Code sont élevées à la puissance quatre, sans utiliser la fonction POWER, juste pour vous montrer le fonctionnement de l'itération. Pour cela, il nous fait multiplier le nombre de ventes trois fois par le nombre original, comme ceci :
SQL> select book
2 , month
3 , country
4 , a1 amount
5 , a2 amount_to_the_fourth
6 from sales
7 where book = 'The Da Vinci Code'
8 and country = 'Netherlands'
9 model
10 partition by (country)
11 dimension by (book,month)
12 measures (amount a1, amount a2)
13 rules iterate (3)
14 ( a2[any,any] = a2[cv(),cv()] * a1[cv(),cv()]
15 )
16 order by month
17 /
BOOK MONTH COUNTRY AMOUNT AMOUNT_TO_THE_FOURTH
----------------- -------------- -------------- ---------- --------------------
The Da Vinci Code mars 2005 Netherlands 5 625
The Da Vinci Code avril 2005 Netherlands 8 4096
The Da Vinci Code mai 2005 Netherlands 3 81
The Da Vinci Code juilet 2005 Netherlands 2 16
The Da Vinci Code octobre 2005 Netherlands 1 1
5 lignes renvoyées.Nous plaçons le mot-clé ITERATE, suivi du nombre d'itérations, directement après RULES. L'indicateur a1 contient le nombre de ventes original, inchangé. L'indicateur a2 contient initialement les nombres 5, 8, 3, 2 et 1, comme a1. À chaque itération, ces nombres sont multipliés par a1. Après la première itération, a2 contient 25, 64, 9, 4 et 1, et après la deuxième 125, 512, 8 et 1. Les résultats finals sont présentés dans le jeu de données ci-dessus.
Pour travailler avec les itérations, il est très pratique d'utiliser le mot-clé UNTIL, suivi d'une expression booléenne permettant d'éviter les itérations inutiles. Le terme ITERATION_NUMBER, qui donne le numéro de l'itération en cours, peut être utilisé dans la règle. Attention, il commence à 0. Dans l'exemple ci-dessus, il irait donc de 0 à 2.
Pour vous montrer comment UNTIL et ITERATION_NUMBER fonctionnent, voici un exemple où l'on génère une prévision des ventes futures de chaque livre en supposant qu'elles baisseront de 75 % par an. Chaque année, nous vendrons donc seulement 25 % des ventes du même mois de l'année précédente (en arrondissant vers le bas). L'itération doit se répéter jusqu'à ce qu'on ne vende plus un seul livre de toute l'année. Voici la requête pour ce faire :
SQL> select book
2 , country
3 , to_date(to_char(y) || to_char(m),'yyyymm') month
4 , amount
5 from sales
6 where book = 'Bosatlas'
7 and extract (year from month) = 2006
8 model
9 partition by ( book, country)
10 dimension by ( extract(year from month) y, extract(month from month) m)
11 measures (amount, 0 max_monthly_amount)
12 rules upsert all
13 iterate (100) until (max_monthly_amount[2007+iteration_number,1] < 4)
14 ( amount[2007+iteration_number,any]
15 = trunc(amount[2006+iteration_number,cv()]/4)
16 , max_monthly_amount[2007+iteration_number,1]
17 = max(amount)[2007+iteration_number,m between 1 and 12]
18 )
19 order by y, m
20 /Cet exemple est beaucoup plus complexe que ceux que nous avons vus jusqu'à maintenant. Comme vous pouvez le constater dans la clause WHERE, nous commençons par les 12 lignes du livre Bosatlas en 2006. La colonne month est séparée en deux dimensions, l'année (year) et le numéro du mois (month), ce qui permet de traiter en une seule itération les douze mois d'une année complète.
Pour empêcher l'apparition de la dernière année avec des ventes à zéro tous les mois, j'ai créé un indicateur auxiliaire appelé max_monthly_amount. Cet indicateur est alimenté par une fonction analytique, max(amount)[2007+iteration_number, month_number between 1 and 12] et donne le plus haut nombre de ventes mensuelles pour l'année courante. Cet indicateur est utilisé dans la clause UNTIL. Les itérations doivent s'arrêter quand ce maximum est inférieur à 4. En effet, tant qu'il y a au moins 4 ventes, cela donnera des ventes supérieures à 0 l'année suivante. Avec les données courantes, seules deux des 100 itérations prévues sont exécutées, renvoyant ce résultat :
BOOK COUNTRY MONTH AMOUNT
----------------- -------------- -------------- ----------
Bosatlas Netherlands janvier 2006 31
Bosatlas Netherlands février 2006 18
Bosatlas Netherlands mars 2006 15
Bosatlas Netherlands avril 2006 11
Bosatlas Netherlands mai 2006 17
Bosatlas Netherlands juin 2006 9
Bosatlas Netherlands juillet 2006 12
Bosatlas Netherlands août 2006 20
Bosatlas Netherlands septembre 2006 4
Bosatlas Netherlands octobre 2006 5
Bosatlas Netherlands november 2006 1
Bosatlas Netherlands décembre 2006 1
Bosatlas Netherlands janvier 2007 7
Bosatlas Netherlands février 2007 4
Bosatlas Netherlands mars 2007 3
Bosatlas Netherlands avril 2007 2
Bosatlas Netherlands mai 2007 4
Bosatlas Netherlands juin 2007 2
Bosatlas Netherlands juillet 2007 3
Bosatlas Netherlands août 2007 5
Bosatlas Netherlands septembre 2007 1
Bosatlas Netherlands octobre 2007 1
Bosatlas Netherlands november 2007 0
Bosatlas Netherlands décembre 2007 0
Bosatlas Netherlands janvier 2008 1
Bosatlas Netherlands février 2008 1
Bosatlas Netherlands mars 2008 0
Bosatlas Netherlands avril 2008 0
Bosatlas Netherlands mai 2008 1
Bosatlas Netherlands juin 2008 0
Bosatlas Netherlands juillet 2008 0
Bosatlas Netherlands août 2008 1
Bosatlas Netherlands septembre 2008 0
Bosatlas Netherlands octobre 2008 0
Bosatlas Netherlands novembre 2008 0
Bosatlas Netherlands décembre 2008 0
36 lignes sélectionnéesDans cette requête, le mode utilisé est UPSERT ALL. C'est l'un des trois modes possibles, les deux autres étant UPDATE et UPSERT. UPSERT est le mode par défaut (nous l'avions donc implicitement utilisé dans tous les exemples précédents). Le mode UPDATE interdit la création de nouvelles lignes, contrairement à l'UPSERT. Enfin, la différence entre UPSERT et UPSERT ALL est que ce dernier crée de nouvelles cellules même si la partie gauche de la règle contient des références sur des variables (dites « références non positionnelles »). Par exemple, si la partie gauche de la règle contient le mot-clé ANY, le mode UPSERT ne rechercherait les correspondances que dans les cellules existantes. UPSERT ALL crée de nouvelles cellules, une pour chaque correspondance avec une valeur de dimension non positionnelle.
La notion de référence non positionnelle et le fonctionnement exact du UPSERT ALL par rapport à l'UPSERT font l'objet d'un autre billet de Rob Van Wijk, non encore traduit, mais disponible ici en anglais : About Oracle: UPSERT ALL
D'autres fonctions et possibilités sont disponibles avec la clause MODEL, qui valent vraiment la peine d'être étudiées, mais je vais me contenter de les citer rapidement. Tout d'abord, les fonctions PRESENTV et PRESENTNNV, le prédicat IS PRESENT et les mots-clés KEEP NAV et IGNORE NAV. En bref, ils vous permettent de distinguer entre cellules manquantes et cellules existantes contenant un NULL. Ensuite, il y a la fonction PREVIOUS, pour faire référence à la valeur de l'itération précédente dans une clause UNTIL. Enfin, les clauses AUTOMATIC ORDER et SEQUENTIAL ORDER, qui permettent à Oracle de décider lui-même dans quel ordre les règles doivent être évaluées. Toutes ces clauses et fonctions sont assez clairement expliquées dans la documentation.
Dans la dernière partie, je tenterai d'expliquer les utilisations pratiques de la clause MODEL. Je présenterai quelques solutions à des problèmes auparavant insolubles, ainsi que des solutions plus efficaces à des problèmes courants (les habitués des OTN Forums verront sans doute à quoi je fais allusion). Cette troisième partie est en cours de publication (en néerlandais) dans la revue OGh Visie. Elle sera prochainement disponible (en anglais) sur mon blog.