Connessione ed esecuzione di query su più origini dati

Questa esercitazione guida l'utente attraverso il processo di utilizzo delle query federate per analizzare i dati di vendita per una società di vendita al dettaglio fittizia, archiviata in più posizioni.

Introduzione

Panoramica della federazione dei dati

La federazione dei dati è un processo software che consente a diversi database di lavorare insieme. Ti consente di combinare dati provenienti da più fonti per ottenere approfondimenti. Ti consente di accedere a tutti i tuoi dati su numerosi database sparsi con un'unica query.

Presto (Java ) la funzionalità di federazione dei dati del motore

ILPresto (Java ) Le funzioni di query federate del motore consentono alle organizzazioni di combinare facilmente dati provenienti da diverse fonti, inclusi database attuali e nuovi dati inIBM® watsonx.data. Sfruttando la capacità diwatsonx.data con cui integrarsiPresto (Java ), la tua azienda ora può combinare e analizzare facilmente i dati provenienti da varie fonti, ottenendo informazioni più approfondite. Questo approccio semplificato non solo migliora l’efficienza operativa, ma offre anche ai decisori informazioni tempestive e accurate basate sui dati.

Usa lo scenario del caso

Analisi dei metodi di acquisto su più origini dati
L'obiettivo di questo caso d'uso è analizzare i metodi di acquisto associati agli ordini più grandi. I dati di vendita sono disponibili inDb2. Una parte di questi dati viene spostata nelle tabelle Iceberg all'internowatsonx.data. I dati sulle vendite sono ora in due posti:Db2 Ewatsonx.data ed è necessario eseguire aPresto (Java ) query da entrambiDb2 e Iceberg per analizzare i dati, con l'obiettivo di identificare la modalità di acquisto legata agli ordini più grandi.

Il video seguente fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività di questa documentazione.

Obiettivo

  • Registrando il tuoDb2 origine dati conwatsonx.data
  • Spostamento di parte dei dati di vendita daDb2 Awatsonx.data
  • Esecuzione di query per recuperare informazioni dettagliate

Prima di iniziare

Questa esercitazione richiede:

  • Abbonamento diwatsonx.data su nuvola.
  • Disponibilità del motore Presto (Java)
  • Db2 banca dati con GOSALESDW dati
  • Credenziali diDb2 Banca dati

Registrando il tuoDb2 fonte di dati

Registra ilDb2 origine dati (che ha GOSALESDW dati in esso contenuti) conwatsonx.data esempio.

Per registrare il tuoDb2 fonte dei dati, cfr IBMDb2. Utilizza i seguenti dettagli quando registri ilDb2 fonte di dati.

  • Nome database: immettere il nome del database come BLUDB.
  • Nome host: inserisci il nome host come db2w-sucqakq.us-south.db2w.cloud.ibm.com
  • Nome utente: db2inst
  • Parola d'ordine :Usertutorials1!
  • Porto : 50001

AssociazioneDb2 conPresto (Java ) motore

Dopo aver registrato ilDb2 database, è necessario associare il catalogo al filePresto (Java ) motore. Per ulteriori informazioni, vedere Associazione di un catalogo a un motore.

Copia dei dati daDb2 database a Iceberg

Dopo aver associato il catalogo al motore, copia i dati (una singola tabella) daDb2 all'Iceberg. A tal fine, è necessario eseguire i seguenti passaggi:

  1. Dal menu di navigazione, selezionare Gestione dati. Crea uno schema all'interno Iceberg_data Catalogare. Per ulteriori informazioni su come creare uno schema, vedere Creazione dello schema.

  2. Dal menu di navigazione, selezionare Area di lavoro delle query.

  3. Scrivere una query da cui copiare i dati GOSALESDW tabella presente nelDb2 database e creare una nuova tabella (qui SLS_SALES_FACT ) dentro Iceberg Catalogare.

    Query di esempio:

    create table "iceberg_data"."wxgosalesdw"."sls_sales_fact" as select * from "db2catalog". "GOSALESDW"."SLS_SALES_FACT";

  4. Clicca il Esegui con l'avvio pulsante per eseguire la query.

  5. ricaricare Iceberg_data catalogo per visualizzare la nuova tabella SLS_SALES_FACT.

Federazione dati

Ora, i dati sulle vendite sono suddivisi traDb2 e cataloghi Iceberg. Puoi eseguire query da entrambiDb2 e Iceberg per analizzare i dati e generare approfondimenti sui metodi di acquisto associati agli ordini più grandi. Fare quello:

  1. Dal Area di lavoro delle query, esegui la query seguente per capire quale metodo di acquisto è associato agli ordini più grandi.

    È possibile utilizzare la seguente query di esempio per determinare quale metodo di acquisto è associato agli ordini più consistenti. La query accede a cinque tabelle, una delle quali si trova nell'archivio oggetti watsonx.data (iceberg_data) e le altre quattro in Db2 ( db2catalog ).

    Query di esempio:

    selezionare pll.product_line_en come prodotto,

    md.order_method_en come order_method,

    sum(sf.quantity) come total

    from

    db2catalog.GOSALESDW.SLS_ORDER_METHOD_DIM come 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

    dove

    pd.product_key = sf.product_key

    e md.order_method_key = sf.order_method_key

    e pll.product_line_code = pd.product_line_code

    e pbl.product_brand_code = pd.product_brand_code

    gruppo per pll.product_line_en, md.order_method_en

    ordinare per prodotto, metodo d'ordine;

  2. Clicca il Corri avanti pulsante per eseguire la query.

  3. Seleziona il Insieme di risultati O Dettagli scheda per visualizzare il risultato.

  4. Fare clic sul link Spiega. Si apre la pagina Spiega, che visualizza l'output di spiegazione visiva della query. È possibile scorrere l'output della spiegazione visiva per visualizzare i cinque ScanProject nodi foglia (in questo caso, nella query sono utilizzate cinque tabelle) dell'albero. Queste corrispondono alle cinque tavole in lettura.

Con queste funzionalità, la tua azienda può promuovere operazioni più intelligenti, ottimizzare i metodi di acquisto e, in definitiva, migliorare le prestazioni aziendali complessive.