DB2 UDB's High-Function Business Intelligence in e-business

© Copyright IBM Corp. 2002 vii

Figures

1-1 Changing business environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1-2 Business critical processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1-3 e-business impact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1-4 Intelligent e-business DataBase Associates International copyright . . . 10

1-5 Business Intelligence functionality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2-1 Materialized view overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2-2 CREATE materialized view overview. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2-3 Deferred refresh. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2-4 Incremental refresh with staging table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2-5 Immediate refresh using incremental update. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2-6 LOAD application sample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2-7 Materialized view optimization flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

2-8 Matching columns, predicates, and expressions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

2-9 Matching GROUP BY and aggregate functions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

2-10 Overview of the design of REFRESH DEFERRED materialized views . 62

2-11 Get snapshot for dynamic SQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

2-12 Sapient star schema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

2-13 Sapient graphical user interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

2-14 Multi-query optimization in REFRESH TABLE with materialized views. 91

2-15 Materialized view limitation categories. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

2-16 Collocation in partitioned database environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

3-1 D11 Employee salary & bonus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

3-2 Linear regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

3-3 Ranking, numbering and aggregate functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

3-4 Window partition and window order clauses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

3-5 Window aggregation group clause. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

3-6 Windowing relationships . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

3-7 GROUP BY clause. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

3-8 Super Groups ROLLUP & CUBE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

3-9 Employee rank by total salary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

3-10 Employee DENSE_RANK by total salary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

3-11 RANK, DENSE_RANK and ROW_NUMBER comparison. . . . . . . . . . 132

3-12 PARTITION BY window results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

3-13 Salary as a percentage of department total salary . . . . . . . . . . . . . . . 134

3-14 Five day smoothing of IBM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

3-15 IBM five day moving average. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

3-16 Seven calendar day moving average. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

3-17 Grouping result . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139