複数のデータソース間の接続とクエリ

このチュートリアルでは、複数の場所に保存されている架空の大手小売会社の売上データをフェデレーション クエリを使用して分析するプロセスについて説明します。

概要

データフェデレーションの概要

データ フェデレーションは、複数のデータベースを連携させるソフトウェア プロセスです。 複数のソースからのデータを組み合わせて洞察を得ることができます。 単一のクエリで、多数の分散データベースにわたるすべてのデータにアクセスできます。

Presto（Java) エンジンのデータ連携機能

のPresto（Java) エンジンのフェデレーションクエリ機能により、組織は現在のデータベースと新しいデータを含む複数のソースからのデータを簡単に混合できます。IBM® watsonx.data 。 の能力を活用することでwatsonx.data統合するPresto（Java) を使用すると、さまざまなソースのデータをシームレスに組み合わせて分析し、より深い洞察を得ることができます。 この合理化されたアプローチは、運用効率を向上させるだけでなく、意思決定者にタイムリーで正確なデータに基づく洞察を提供します。

ユースケースのシナリオ

複数のデータソースにわたる購入方法を分析する
このユースケースの目的は、最大の注文に関連する購入方法を分析することです。 売上データは以下で入手可能です。Db2。 このデータの一部は、watsonx.data。 売上データは現在2か所にあります -Db2そしてwatsonx.dataそして、Presto（Java）両方からのクエリDb2アイスバーグはデータを分析し、最大の注文につながる購入方法を特定することを目指しています。

以下のビデオは、このドキュメントのコンセプトとタスクを学ぶための視覚的な方法を提供します。

目標

  • 登録するDb2データソースwatsonx.data
  • 売上データの一部を移動Db2にwatsonx.data
  • 洞察を取得するためのクエリの実行

開始前に

このチュートリアルでは、以下が必要です。

  • 購読のwatsonx.dataクラウド上で。
  • Presto（Java）エンジンの利用可能性
  • Db2データベース GOSALESDW データ
  • 資格情報Db2データベース

登録するDb2情報元

登録するDb2データソース（GOSALESDW データが含まれているwatsonx.data実例。

登録するにはDb2データソースについては、IBMDb2。 登録時に以下の詳細を入力してくださいDb2情報元。

  • データベース名: データベース名を入力します。BLUDB。
  • ホスト名:ホスト名を入力してください db2w-sucqakq.us-south.db2w.cloud.ibm.com
  • ユーザー名:db2inst
  • パスワード:Usertutorials1!
  • ポート ：50001

関連付けDb2とPresto（Java）エンジン

登録後Db2データベースでは、カタログをPresto（Java) エンジン。 詳細については、カタログとエンジンの関連付け。

データのコピーDb2データベースをIcebergへ

カタログをエンジンに関連付けたら、データ（単一のテーブル）をコピーします。Db2アイスバーグへ。 そのためには、以下のステップを完了させる：

  1. ナビゲーションメニューから、 データマネージャーを選択する。 内部にスキーマを作成する Iceberg_data カタログ。 スキーマの作成方法の詳細については、スキーマの作成。

  2. ナビゲーションメニューから、クエリワークスペース。

  3. データをコピーするためのクエリを書く GOSALESDW テーブルに存在するDb2データベースを作成し、新しいテーブルを作成します（ここでは SLS_SALES_FACT） 内部 Iceberg カタログ。

    照会の例:

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

  4. クリックスターターで実行クエリを実行するボタン。

  5. リフレッシュ Iceberg_data 新しいテーブルを表示するためのカタログ SLS_SALES_FACT。

データ・フェデレーション

現在、売上データはDb2および Iceberg カタログ。 どちらからでもクエリを実行できますDb2そして、Iceberg を使用してデータを分析し、最大の注文に関連する購入方法についての洞察を生成します。 それを行うには:

  1. からクエリワークスペース次のクエリを実行して、どの購入方法が最大の注文に関連付けられているかを理解します。

    次のサンプル・クエリを使用して、どの購買方法が最大の注文に関連付けられているかを調べることができます。 このクエリは5つのテーブルにアクセスし、そのうちの1つは watsonx.data のオブジェクト・ストレージ（iceberg_data）にあり、他の4つは Db2 （ db2catalog ）にある。

    照会の例:

    select pll.product_line_en as product、

    md.order_method_en as order_method、

    合計(sf.quantity) as total

    から

    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

    ここで

    pd.product_key = sf.product_key

    そして、md.order_method_key = sf.order_method_key とする

    そして、pll.product_line_code = pd.product_line_code となる

    そして、pbl.product_brand_code = pd.product_brand_code となる

    group by pll.product_line_en, md.order_method_en

    order_method；

  2. クリック実行クエリを実行するボタン。

  3. を選択結果セットまたは詳細タブをクリックして結果を表示します。

  4. 説明」 リンクをクリックする。 説明ページが開き、クエリの視覚的な説明出力が表示されます。 視覚的な説明出力をスクロールして、ツリー内の5つの ScanProject リーフ・ノード（ここでは、5つのテーブルがクエリで使用されています）を表示できます。 これらは、読まれている5つの表に対応している。

これらの機能により、企業はよりスマートな運用を推進し、購入方法を最適化し、最終的には全体的なビジネス パフォーマンスを向上させることができます。