DB2 Cube Views: A Primer

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Figures

1-1 Simple multidimensional model representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1-2 Database slices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1-3 DB2 Cube Views and MQTs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1-4 DB2 Cube Views metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1-5 MQT optimization. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1-6 Web services applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1-7 OLAP metadata bridges. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2-1 Your star schema database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

2-2 Mapping your star schema to OLAP objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2-3 Sharing OLAP metadata with reporting tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2-4 Using aggregates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2-5 The Optimization Advisor gathering its aggregate intelligence . . . . . . . 27

2-6 The big picture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2-7 Metadata flows. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2-8 Relational to OLAP metadata mappings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2-9 DB2 Cube Views metadata mappings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2-10 Metadata exchange with back-end tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2-11 Metadata exchange with front-end tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2-12 Entering metadata from scratch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

2-13 Data and metadata exchange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2-14 MOLAP with higher grain from that of star schema . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2-15 MOLAP with different dimensionality from that of star schema . . . . . . . 42

2-16 Data and metadata exchange with MOLAP tools . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

2-17 MOLAP scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

2-18 Data and metadata exchange with ROLAP tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

2-19 ROLAP scenario: drill-down. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

2-20 ROLAP scenario: report. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

2-21 HOLAP scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2-22 Data and metadata exchange with HOLAP tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

2-23 Data and metadata exchange with bridgeless ROLAP tools . . . . . . . . . 55

2-24 Data and metadata exchange as a Web Service. . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3-1 Star schema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

3-2 Snowflake schema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

3-3 Relational data schema in DB2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3-4 Facts object . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3-5 Facts and measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3-6 Attributes on dimension tables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3-7 Dimension and attributes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72