Conexión y consulta a través de múltiples fuentes de datos

Este tutorial lo guía a través del proceso de uso de consultas federadas para analizar datos de ventas de una gran empresa minorista ficticia, que se almacena en varias ubicaciones.

Introducción

Descripción general de la federación de datos

La federación de datos es un proceso de software que permite que varias bases de datos trabajen juntas. Le permite mezclar datos de múltiples fuentes para obtener información. Le permite acceder a todos sus datos en numerosas bases de datos dispersas con una sola consulta.

Presto (Java ) capacidad de federación de datos del motor

ElPresto (Java ) Las funciones de consulta federadas del motor permiten a las organizaciones mezclar sin esfuerzo datos de varias fuentes, incluidas bases de datos actuales y datos nuevos enIBM® watsonx.data. Aprovechando la capacidad dewatsonx.data integrarse conPresto (Java ), su empresa ahora puede combinar y analizar datos sin problemas de varias fuentes, obteniendo conocimientos más profundos. Este enfoque simplificado no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también brinda a los tomadores de decisiones información oportuna y precisa basada en datos.

Escenario de caso de uso

Análisis de métodos de compra en múltiples fuentes de datos: El objetivo de este caso de uso es analizar los métodos de compra asociados con los pedidos más grandes. Los datos de ventas están disponibles enDb2. Una parte de estos datos se traslada a tablas Iceberg dentrowatsonx.data. Los datos de ventas se encuentran ahora en dos lugares:Db2 ywatsonx.data y necesitas realizar unPresto (Java ) consulta de ambosDb2 e Iceberg para analizar los datos, con el objetivo de identificar el método de compra vinculado a los pedidos más grandes.

El siguiente vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.

Objetivo

Registrando tuDb2 fuente de datos conwatsonx.data
Mover parte de los datos de ventas deDb2 awatsonx.data
Ejecutar consulta para recuperar información

Antes de empezar

Esta guía de aprendizaje requiere:

Suscripción dewatsonx.data en la nube.
Disponibilidad del motor Presto (Java)
Db2 base de datos con GOSALESDW datos
Credenciales deDb2 base de datos

Registrando tuDb2 fuente de datos

Registre elDb2 fuente de datos (que tiene GOSALESDW datos en él) conwatsonx.data instancia.

Para registrar tuDb2 fuente de datos, ver IBMDb2. Utilice los siguientes datos cuando registre elDb2 fuente de datos.

Nombre de la base de datos: Introduzca el nombre de la base de datos como BLUDB.
Nombre de host: ingrese el nombre de host como db2w-sucqakq.us-south.db2w.cloud.ibm.com
Nombre de usuario :db2inst
Contraseña :Usertutorials1!
Puerto : 50001

asociandoDb2 conPresto (Java ) motor

Después de registrar elDb2 base de datos, debe asociar el catálogo con laPresto (Java ) motor. Para más información, ver Asociación de un catálogo con un motor.

Copiar datos deDb2 base de datos a Iceberg

Después de asociar el catálogo con el motor, copie los datos (una sola tabla) deDb2 al iceberg. Para ello, siga estos pasos:

En el menú de navegación, seleccione Gestor de datos. Crea un esquema dentro Iceberg_data catalogar. Para obtener más información sobre cómo crear un esquema, consulte Creando esquema.
En el menú de navegación, seleccione Espacio de trabajo de consulta.
Escriba una consulta para copiar los datos de GOSALESDW mesa presente en elDb2 base de datos y crear una nueva tabla (aquí SLS_SALES_FACT ) adentro Iceberg catalogar.

Consulta de ejemplo:
```
create table "iceberg_data"."wxgosalesdw"."sls_sales_fact" as select * from "db2catalog". "GOSALESDW"."SLS_SALES_FACT";
```
Haga clic en el Ejecutar en arranque botón para ejecutar la consulta.
Actualizar Iceberg_data catálogo para ver la nueva tabla SLS_SALES_FACT.

Federación de datos

Ahora, los datos de ventas se dividen entreDb2 y catálogos Iceberg. Puede ejecutar la consulta desde ambosDb2 e Iceberg para analizar los datos y generar información sobre los métodos de compra asociados con los pedidos más grandes. Para hacer eso:

Desde el Espacio de trabajo de consulta, ejecute la siguiente consulta para comprender qué método de compra está asociado con los pedidos más grandes.

Puede utilizar la siguiente consulta de ejemplo para determinar qué método de compra está asociado a los pedidos más grandes. La consulta accede a cinco tablas, una de las cuales se encuentra en el almacenamiento de objetos watsonx.data (iceberg_data), y las otras cuatro en Db2 ( db2catalog ).

Consulta de ejemplo:

select pll.product_line_en as product,

md.order_method_en as order_method,

sum(sf.quantity) as total

desde

db2catalog.GOSALESDW.SLS_ORDER_METHOD_DIM as md,

db2catalog.GOSALESDW.SLS_PRODUCT_DIM as pd,

db2catalog.GOSALESDW.SLS_PRODUCT_LINE_LOOKUP as pll,

db2catalog.GOSALESDW.SLS_PRODUCT_BRAND_LOOKUP as pbl,

iceberg_data.wxgosalesdw.sls_sales_fact as sf

donde

pd.product_key = sf.product_key

y md.order_method_key = sf.order_method_key

y pll.product_line_code = pd.product_line_code

y pbl.product_brand_code = pd.product_brand_code

group by pll.product_line_en, md.order_method_en

ordenar por producto, método_pedido;
Haga clic en el Ejecutarse en botón para ejecutar la consulta.
Selecciona el Conjunto resultante o Detalles pestaña para ver el resultado.
Haz clic en el enlace Explicar. Se abre la página Explicar, que muestra el resultado de la explicación visual de la consulta. Puede desplazarse por la salida de visual explain para ver los cinco ScanProject nodos hoja (aquí, se utilizan cinco tablas en la consulta) del árbol. Corresponden a las cinco tablas que se están leyendo.

Con estas capacidades, su empresa puede impulsar operaciones más inteligentes, optimizar los métodos de compra y, en última instancia, mejorar el rendimiento empresarial general.