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Activité de révision ETL data ware house
Typology: Exams
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Année Universitaire 2020 - 2021
2ème année CS - GLSI
Entrepôts de données – Activité 2. 1
R. ZAAFRANI, 09 / 02 / 2021
Requêtes brutes :
Quantite
/ rayonnage
/ rayon_bs
/ rayon_recent
Quantite
/ semaine
/ mois, trimestre
/ jds
/ rayonnage
/ rayon_bs
Quantite
/ magasin, dpt
Requêtes organisées par dimension :
Quantite
/ date (semaine)
/ date (mois, trimestre)
/ date (jds)
/ magasin (rayonnage)
/ magasin (rayon_bs)
/ magasin (recent)
Quantite
/ magasin (dpt)
Requêtes brutes :
Quantite
/ produit
/ magasin, departement
/ date, semaine
/ date, mois, trimestre
Quantite
/ auteur
/ editeur
Quantite
/ jds
/ jds, semaine
/ parution
Requêtes organisées par dimension :
Quantite
/ produit
/ magasin (departement)
/ date (semaine)
/ date (mois, trimestre)
Quantite
/ produit (auteur)
/ produit (editeur)
Quantite
/ date (jds)
/ date (semaine)
/ produit (parution)
- catalogue(isbn, titre, auteur, langue, parution, editeur, genre) - data(num, magasin, date, isbn) - marketing(dpt, rayonnage, ray_nom, magasin, rayon_bs, rayon_recent) - dpt(dpt, nom, pop)
Synthèse des données disponibles pour chaque source :
Modèle relationnel normalisé en troisième forme normale :
- auteur(#num, nom, prenom) - langue(#langue) - editeur(#editeur)
Correction de l'activité 2. 1
I N S T I T U T
S U P E R I E U R
INFORMATIQUE
- catalogue(#isbn, titre, fkauteur=>auteur, langue=>langue, parution, editeur=>editeur,genre) - data(num, magasin=>magasin, date, isbn=>catalogue) - magasin(#magasin, dpt=>dpt, rayonnage, ray_nom, rayon_bs, ray_recent) - dpt(#dpt, nom, pop)
*) Vue direction marketing :
#NumMag Char(4) Mxxx
Rayon_bs 0..1 0 : pas de rayon BS / 1 : un rayon BS
Recent 0..1 0 : pas de rayon recent / 1 : un rayon recent
Dpt Char(2) Numéro du département
Population 1..20 Nombre d’habitants du département en centaine de milliers
Rayonnage {A, Y, E} Type de rayonnage dans le département
*) Description de la dimension Date :
#Date Date(yyyy-mm-dd) Date d’achat (clé primaire)
Mois 1 ..1 2 Mois d’achat
Trimestre 1 .. 4 Trimestre d’achat
Semaine 1..52 Semaine d’achat
JDS Lundi..Dimanche Jour de la semaine d’achat
Modèle dimensionnel du data warehouse Fantastic