Oracle OLAP 11gキューブの構築

目的

このチュートリアルでは、Analytic Workspace Manager 11g（AWM 11g）ツールを使用してOLAPキューブを作成します。具体的には、次のタスクを実行します。

キューブと、次の依存コンポーネントの作成
- ディメンション
- メジャー（ストアド・メジャーと計算済みメジャー）

OLAPモデルからソース・データへのマッピング

キューブに対するMVリライトの有効化

ディメンションとメジャーへのデータ・ロード

OLAPデータの表示

所要時間：

約60分

トピック

このチュートリアルでは、以下のトピックについて説明します。

	概要
	シナリオ
	前提条件
	アナリティック・ワークスペースの作成
	ディメンションとレベルの定義
	階層の定義
	属性の定義と確認
	ディメンションからリレーショナル・ソースへのマッピング
	テンプレートを使用したデータ・オブジェクトの定義
	キューブの定義
	メジャーの作成.
	キューブからリレーショナル・ソースへのマッピング
	キューブMVに対するクエリー・リライトの有効化（省略可能）
	キューブ・データのロードと表示
	追加情報

スクリーンショットの表示

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注：各手順に関連したスクリーンショットのみを表示する場合は、それぞれの手順にある各アイコンの上にカーソルを置いてください。

概要

AWM 11gは、Oracle 11gを使用したデータウェアハウスで多次元データを作成、開発、管理するためのツールです。このチュートリアルでは、この使いやすいGUIツールを使用して、OLAPデータのコンテナであるアナリティック・ワークスペース（AW）を作成し、OLAPディメンションとキューブを追加します。

Oracle OLAPでは、キューブがディメンションや集計ルールなどの特性が類似したストアド・メジャーと計算済みメジャーを収集する便利な手段を提供しています。特定のAWには1つ以上のキューブが含まれ、各キューブのディメンション境界は異なるものでも構いません。同じAWに含まれる複数のキューブは、1つまたは複数のディメンションを共有できます。つまり、キューブは管理者によるAWデータの構築および保守を支援する論理オブジェクトに過ぎません。

キューブ、メジャー、ディメンションを作成したら、既存のスター・ソース、スノーフレーク・ソース、正規化リレーショナル・ソースに対してディメンションとストアド・メジャーをマッピングし、データをロードします。その後、簡単なSQLを使用してOLAPデータへの問合せを実行します。

表	説明
CHANNELS	顧客購入に対する流通チャネルを含む表
CUSTOMERS	誰が商品を購入したか、またどのGeographyディメンションに対して商品が販売されたかを含む表
PRODUCTS	企業が販売している商品を含む表
TIMES	商品が販売された期間を含む表
SALES_FACT	販売額（ドル）、数量、価格、流通チャネル、商品項目、日付、顧客

	ChannelディメンションにはDirectとIndirectという2つの流通チャネル・クラスが含まれます。これら2つの値の子レベルがもっとも詳細なレベルになり、Channelレベルにグループ化されます。サマリーの最上位レベルから順に並べると、レベルは All Channels、Class、Channelとなります。
	Geographyディメンションは、顧客および地理に対する分析を地域に沿ってどのように実施するかを反映したディメンションです。 CUSTOMERSディメンション表には、Region→Country→State-Province→City→Customerという詳細レベルが含まれていますが、OLAPシステムでの地理分析に必要なサマリー・レベルは、（最上位レベルから順に）All Regions、Region、Country、State-Provinceとなります。
	Productディメンションには6つのレベルが含まれます。これらのレベルは、ソース・データに含まれる詳細データと同じレベルを表しています。最上位レベルから順に、OLAPレベルはAll Products、Department、Category、Type、Subtype、Itemとなります。
	Timeディメンションには、最上位レベルから順にAll Years、Calendar Year、Calendar Quarter、Monthという4つのレベルが含まれます。対象となるのは2005年から2007年までのデータです。

	ストアド・メジャー	売上
		数量
	計算済みメジャー	今年度売上累計
		前年度売上累計
		売上累計の対前年度比
		売上の対前年度比
		前期売上
		売上の対前期比
		製品レベルの売上ランク
		親製品レベルの売上ランク
		親階層での製品売上シェア
		全体の製品売上シェア

1.	Oracle Database 11gとOLAPオプション（パッチ・レベル11.1.0.7以上）がインストールされていること。
2.	Analytic Workspace Manager 11g（バージョン11.1.0.7A以上）をOTNからダウンロードし、Windowsマシン上のディレクトリに解凍していること。
3.	『Installing the Oracle OLAP 11g Sample Schema』の手順に従って、OLAPTRAINスキーマをダウンロードしてインストールしていること。注：サンプル・スキーマのインストール・パッケージには次の2つのステップが含まれます。 1. OLAPTRAINベース・スキーマのインストール 2. OLAPTRAINスキーマへのSALESTRACK分析作業領域のインストール最初のステップ（OLAPTRAINベース・スキーマのインストール）のみを実行します。
4.	a. AWMをインストールしたロケーションに、olaptrain_templates.zipをダウンロードします。 b. ファイルを解凍します。次のディレクトリ構造が生成されます：<your_path>\templates\calcs ...\templatesディレクトリ内のファイルと ...\templates\calcsディレクトリは、このチュートリアルの後半で使用します。

1.	<your_path>\awm\bin\awm11.1.0.7.0A.jarをダブルクリックするか、またはデスクトップ上のショートカットを利用して、AWM 11gを起動します。
2.	「Databases」を右クリックして、「Add Database to tree」を選択します。
3.	DescriptionフィールドにOracle11gを、Connection Informationフィールドに<hostname>:1521:<SID>を入力し、「Create」をクリックします。
4.	Oracle11gの隣のプラス（＋）サインをクリックします。
5.	Usernameにolaptrainを、Passwordにoracleを入力します。「OK」をクリックします。
6.	「Schemas」→「OLAPTRAIN」の順に開きます。「Analytic Workspaces」を右クリックし、「Create Analytic Workspace」を選択します。
7.	NameにSALESTRACKと入力し、「Create」をクリックします。
8.	アナリティック・ワークスペースが作成されました。

1.	「Dimensions」フォルダを右クリックして、「Create Dimension」を選択します。
2.	Create Dimensionダイアログ・ボックスにデフォルトで表示されるGeneralタブで、NameにCHANNELを入力し、Dimension Typeとして「User Dimension」を選択します。
3.	Levelsタブで、次の3つのレベルを入力します。 ALL_CHANNELS CLASS CHANNEL 注： LabelフィールドとDescriptionフィールドは、自動的に入力されます。
4.	Implementation Detailsタブで「Use Keys from Data Source」を選択します。次に、「Create」をクリックします。
5.	ディメンションとそのレベルが作成されました。

1.	「Attributes」フォルダを右クリックして、「Create Attribute」を選択します。
2.	Create Attributeダイアログで、次の値を選択または入力します。 a. Name = CHANNEL_TYPE b. Attribute Type = User c. "Apply Attributes to"ボックス内：「Channel」ディメンションをドリルします。 Channelディメンションのチェック・ボックスに対する選択を解除します。「CHANNEL」レベル（最下位レベル）のチェック・ボックスだけを選択します。注： Channel Type属性は、Sales Channel階層内の最下位レベルに対してのみ適用されます。 Create Attributeダイアログ・ボックスは、次のように表示されます。「Create」をクリックします。
3.	「Attributes」フォルダを開き、Channelディメンションの属性を表示します。
4.	「LONG_DESCRIPTION」属性を選択します。右側のペインを確認すると、先ほど作成したユーザー属性とは異なり、説明属性が階層内のすべてのレベルに対して定義されていることが分かります。

1.	「CHANNEL」ディメンションを開き、「Mappings」をクリックします。結果：ナビゲータの右側にSchemasペインとMappingペインという2つのペインが表示されます。次に示すとおり、Table Mappingビュー（右側のペイン）のSource Columnフィールドは、最初は空白になっています。
2.	上の図のとおり、Type of Dimension TableにStar Schemaが選択されていることを確認します。
3.	Schemaペインで、「OLAPTRAIN」→「Tables」→「CHANNELS」の順に開きます。次の図のとおり、Schemaペインからソース列をドラッグし、MappingペインのCHANNELレベルとCLASSレベルにドロップします。階層内のALL_CHANNELSレベルには、ソース・データ列が含まれていません。 "All/Total"階層レベルには、定数または1行のSQL関数を入力します。 ALL_CHANNELSレベルに、次の定数を入力します（テキスト・リテラルには一重引用符が必要です）。 Member = 'ALL_CHANNELS' Description attributes = 'All Channels' その結果、マッピングは次のように表示されます。注： "All/Total"値が定義されることで、階層の最上部には、そのディメンションに含まれるデータの要約を表すノードが必ず1つだけ存在するようになります。
4.	Mappingペインの右下にある「Apply」をクリックします。結果： Channelディメンションにデータをロードする準備が整いました。すぐにディメンション・データをロードすることもできますが、このチュートリアルでは後からこのステップを実行します。

	別のユーザーとのアナリティック・ワークスペース設計の共有
	その他のスキーマやインスタンスに対するオブジェクト定義の送信
	データベース外でのオブジェクト定義の保管
	ソース管理システムへのオブジェクト定義の配置

1.	「Dimensions」フォルダを右クリックして、「Create Dimension From Template」を選択します。
2.	Create Dimensions From Templateダイアログ・ボックスで、olaptrainテンプレート・ファイルをインストールした\templatesディレクトリへ移動します。例： c:<your_path>\templates templatesディレクトリから「GEOGRAPHY.XML」を選択し、「Create」をクリックします。
3.	Dimensionsフォルダに、新しいGEOGRAPHYディメンションが表示されます。「Levels」、「Hierarchies」、「Attributes」をドリルして、それぞれの要素を表示します。
4.	PRODUCTディメンションを作成するには、ステップ1と同様に「Dimensions」フォルダを右クリックして、「Create Dimension From Template」を選択します。
5.	Create Dimension From Templateダイアログ・ボックスで「PRODUCT.XML」ファイルを選択し、「Create」をクリックします。
6.	Dimensionsフォルダに、新しいPRODUCTディメンションが表示されます。
7.	次に、TIMEディメンションを作成します。「Dimensions」フォルダを右クリックして、「Create Dimension From Template」を選択します。
8.	Create Dimension From Templateダイアログ・ボックスで「TIME.XML」ファイルを選択し、「Create」をクリックします。結果： Dimensionsフォルダに、新しいTIMEディメンションが表示されます。
9.	ナビゲータで、「TIME」→「Attributes」の順にドリルします。 TIMEディメンションには、END_DATEとTIME_SPANという2つの特別な属性が作成されていることに注意します。このディメンションは"Time"タイプとして定義されているため、これらの属性は自動的に作成されます。特定のOLAP時系列分析機能を有効化するには、これらの属性を適切なソース・データ列にマッピングする必要があります。これらの属性は、このチュートリアルの後半で時系列計算式を作成する際に使用します。
10.	Geography、Product、Timeの3つのテンプレートのすべてにマッピングが含まれています。 Timeディメンションのマッピングを表示するには、ナビゲータ内でTIMEの下の「Mappings」をクリックします。その他の場合と同様、"All/Total"階層レベルは定数または1行のSQL関数にマッピングされています。ナビゲータでディメンション・ノードのMappingsタブをクリックすると、それぞれのディメンションのマッピングを確認できます。

	キューブの境界はディメンションによって定義されます。複数のメジャーが同じディメンションを使用している場合、これらは同じキューブ内に定義される可能性が高くなります。
	同じスパース・パターンや集計ルールを持つメジャーは、一般的に同じキューブに定義されます。
	同じキューブ内のメジャーはその他の論理オブジェクトに対して同じリレーションシップを持つため、分析や表示を同時に実行しやすくなります。
	特定のAWには1つ以上のキューブが含まれており、各キューブが異なるディメンション境界を表すことができます。
	同じAWに含まれる複数のキューブは、1つ以上のディメンションを共有できます。

1.	「Cubes」フォルダを右クリックして、「Create Cube」を選択します。
2.	Create CubeウィンドウのGeneralタブで、次の情報を指定します。 a. Name： SALES_CUBE b. 「>」Addアイコンを使用して、次の順番にディメンションを移動します。 CHANNEL TIME GEOGRAPHY PRODUCT 結果： Create Cubeウィンドウは、次のようになります。注：キューブ内に表示されるディメンションの順番によってディスク上にデータが保存される方法が決定されるため、パフォーマンスにも影響が及びます。一般には、キューブ内の最初のディメンションにディメンション・メンバー数のもっとも少ないものを指定し、最後のディメンションにはメンバー数のもっとも多いものを指定します。これは、OLAPTRAINスキーマにも当てはまります。
3.	「Storage」タブを選択します。次に示すとおり、デフォルトで選択されているUse compressionをそのままにし、すべてのディメンションに対してSparseオプションを有効化します。注：スパース性とは何でしょうか。キューブ内に空白のセルが多数含まれる場合、このキューブは"スパース"であると言われます。このような状況は、ディメンション・データ・モデルでは非常によく見られます。もっとも一般的なのは、すべてのディメンションがスパースとしてマークされているケースです。 1つ以上のディメンションにスパース・マークが付けられている場合、OLAPはこのキューブに対して、自動的にスパース性を管理する特別な索引を作成します。キューブのサイズを大幅に削減し、データ・ロードと問合せの両方のパフォーマンスを向上するため、圧縮機能が使用されます。ほとんどのディメンション・データはスパースであるため、圧縮オプションはデフォルトで選択されています。
4.	「Aggregation」タブを選択します。次に示すとおり、Precomputeサブタブで、Cost-based aggregationの値に30を指定します。注：コスト・ベースの集計はOracle Database 11g OLAPの新機能です。キューブに対して圧縮オプションを選択している場合、この機能を使用できます。パーセント値を指定すると、その入力値に基づいて、もっともコストのかかる集計値がデータベースによって事前に計算され、保存されます。値に30を指定すると、デフォルト設定（20）よりも大きい割合のキューブ・データが集計され、保存されます。
5.	Partitioningタブで、「Partition cube」オプションを選択します（Dimensionオプション、Hierarchyオプション、Levelオプションが有効化されます）。次に、以下の値を選択して、Timeディメンションを年次レベルでパーティション化します。 a）Dimension = TIME b）Hierarchy = CALENDAR c）Level = CALENDAR_YEAR
6.	Create Cubeダイアログ・ボックスの最下部で、「Create」をクリックします。結果：ナビゲータのCubesの下に、SALES_CUBEノードが表示されます。

1.	ナビゲータで、「SALES_CUBE」をドリルします。「Measures」フォルダを右クリックして、「Create Measure」を選択します。
2.	Create Measureダイアログで、NameにSALESを入力し、「Create」をクリックします。
3.	ステップ1、2と同じ方法で、2つ目のメジャーQUANTITYを作成します。ナビゲータで、「Measures」をドリルします。次の画面が表示されます。
4.	ナビゲータで「Calculated Measures」フォルダを右クリックして、「Create Calculated Measure」を選択します。
5.	Create Calculated Measureウィンドウで、次の内容を入力または選択します。 a）Name = SALES_YTD（Nameフィールドの入力は自動的に大文字になります。LabelフィールドとDescriptionフィールドは自動的に入力されます。） b）Calculation Type = Period to Date c）Calculationセクションで、次の内容を選択します。最初のハイパーリンク = Ancestor At Level 結果： Ancestor At Levelハイパーリンクの隣に新しいハイパーリンクが表示されます。 2番目のハイパーリンク = TIME.CALENDAR_YEAR 結果： Create Calculated Measureウィンドウは、次のようになります。 d）「Create」をクリックします。
6.	「Calculated Measures」ノードをドリルします。結果： SALES_YTD計算済みメジャーが表示されます。
7.	前年度の売上累計に対する計算済みメジャーを作成します。こうすることで、前年に対する比較が容易になります。「Calculated Measures」フォルダをもう一度右クリックして、「Create Calculated Measure」を選択します。Create Calculated Measureウィンドウで、次の内容を入力または選択します。 a）Name = SALES_YTD_PY b）すべてのLabelおよびDescriptionフィールド = Sales Ytd Pr Year c）Calculation Type = Parallel Period d）Calculationセクションで、次の内容を選択します。「SALES」ハイパーリンク（2番目のハイパーリンク）をクリックします。結果： Select Measureウィンドウが表示されます。次に示すとおり「SALES_YTD」を選択し、「OK」をクリックします。結果： Calculationセクションに、選択したメジャーが表示されます。次に示すとおり、「TIME.CALENDAR.ALL_YEARS」ハイパーリンクをクリックし、リストから「TIME.CALENDAR. CALENDAR_YEAR」を選択します。 e）「Create」をクリックします。結果：ナビゲータのCalculated Measuresノードの下にSALES_YTD_PY計算済みメジャーが表示されます。
8.	売上累計の対前年度比を計算する3番目のメジャーを作成します。「Calculated Measures」フォルダを右クリックして、「Create Calculated Measure」を選択します。
9.	Create Calculated Measureウィンドウで、次の内容を入力または選択します。 a）Name = SALES_YTD_PY_PCT_CHG b）すべてのLabelおよびDescriptionフィールド = Sales Ytd Pr Yr Pct Chg c）Calculation Type = Percent Difference From Parallel Period d）Calculationセクションで、「SALES」ハイパーリンクをクリックします。 e）Select Measureウィンドウで「SALES_YTD」を選択し、「OK」をクリックします。 f）「TIME.CALENDAR.ALL_YEARS」ハイパーリンクをクリックし、リストから「TIME.CALENDAR. CALENDAR_YEAR」を選択します。 Calculationセクションは次のようになります。 g）Expressionフィールドで、式の初めの部分に次の構文を追加して100を掛けます。 100 * 計算式は次のようになります。注：追加の構文によって、計算値が100分率の整数として表示されます。 h）「Create」をクリックします。結果： Sales Cubeに追加したメジャーが表示されます。
10.	次に、XMLテンプレートを使用して計算済みメジャーを作成します。「Calculated Measures」フォルダを右クリックして、「Create Calculated Measure From Template」を選択します。
11.	Create Calculated Measure From Templateウィンドウで、次の手順を実行します。 a. olaptrainテンプレート・ファイルをインストールした...\templates\calcsディレクトリへ移動します。例： c:<your_path>\templates\calcs b. 「SALES_PY.XML」を選択します。 c. 「Create」をクリックします。結果：新しい計算済みメジャーがナビゲータに表示されます。
12.	ナビゲータで、新しい計算済みメジャーを選択します。結果：次に示すとおり、Sales Prior Year計算メジャーの定義が右側のペインに表示されます。
13.	ステップ10、11を繰り返し、次のXMLファイルを使用してさらに8個の計算済みメジャーを作成します。 SALES_PY_PCT_CHG.XML SALES_PP.XML SALES_PP_PCT_CHG.XML SALES_ RANK_PROD_LVL.XML SALES_ RANK_PROD_PRNT.XML SALES_SHARE_PRNT_PROD.XML SALES_SHARE_TOT_PROD.XML HOW_IS_SALES_YTD.XML
14.	ナビゲータで「Calculated Measures」ノードを選択し、キューブに含まれる計算済みメジャーのリストを表示します。すべてのメジャーが作成されました。
15.	次のように、ナビゲータで「How Is Sales Ytd」計算済みメジャーをクリックし、計算の定義を表示します。注： Calculation TypeにExpressionが指定されています。この特別な計算タイプを使用すると、OLAPデータ・モデルの開発者がExpressionボックスに適切なOLAP計算構文を入力することで、カスタム計算式を作成できます。この例では構文に"CASE"文が含まれており、一連の条件を評価して条件に一致する最初の式が返されます。 CASE文は、現在の売上累計を前年度と比較して実績を評価したテキスト値を返すように設計されています。このメジャーやその他の計算メジャーは、このチュートリアルの後半で使用します。 OLAPでの計算の詳細については、Oracle University提供のinClassコースOracle Database 11g: OLAP Essentialsが提供されています。このコースについて、詳しくはこのチュートリアルの最後にある追加情報を参照してください。

	キューブ内に定義されているストアド・メジャー。
	各ディメンション階層の最下位レベルの詳細データ。
	Join Conditionフィールド。このフィールドによって、ファクト表の外部キー（fk）列がディメンション表のプライマリ・キー（pk）列へと関連付けられます。

1.	SALES_CUBEの下の「Mappings」ノードをクリックします。 Table Mapping Viewが有効化されていることを確認します。
2.	Schemaペインで、「OLAPTRAIN」→「Tables」の順にドリルします。
3.	次の表を見つけて使用します。 SALES_FACT CHANNELS CUSTOMERS PRODUCTS TIMES 次のイメージに示すとおり、それぞれのソース表から適切な列をドラッグし、関連するSALES_CUBEのSource Columnフィールドにドロップします。注：各ディメンションに含まれるJoin Conditionをマッピングするには、次の手順を実行します。まず、ファクト表からSource Columnフィールドに外部キー列をドラッグします。次に、ディメンション表からSource Columnフィールドにプライマリ・キー列をドラッグします。 Source Columnフィールドに2番目の列をドラッグすると、等号（"="）が自動的に挿入されます。マッピングが完了すると、Source Columnフィールドは次のようになります。
4.	「Apply」をクリックします。

	クエリー・リライトを有効化すると、Oracle Databaseによって、この機能をサポートするキューブMVオブジェクトが自動的に作成され、管理されます。
	キューブに対してマテリアライズド・ビューを有効化するには、先にキューブをマッピングしておく必要があります。

1.	ナビゲータで、「SALES_CUBE」を右クリックし、「Maintain Cube SALES_CUBE」を選択します。
2.	Maintenance Wizardで、「Finish」をクリックしてロード・プロセスを開始します。注：デフォルト・オプションが適用され、すべてのキューブ・オブジェクトが直ちに構築されます。結果：次の情報ボックスが表示されます。
3.	構築が完了すると、Build Logウィンドウが表示されます。 Build Logで右にスクロールしてから下にスクロールすると、それぞれのキューブ・パーティションがどのように処理されたかが分かります。 Build Logを確認したら、「Close」をクリックします。注：ナビゲータで「Reports」ノードをクリックすると、参照可能なログがいくつか表示されます。
5.	AWMを使用してOLAPデータを表示できます。ナビゲータで「SALES」メジャーを右クリックし、メニューから「View Data SALES」を選択します。結果：デフォルトのディメンション・メンバーの売上データがクロス集計とグラフに表示されます。
6.	Data Viewerで、「All Years」をドリルします。次のデータがクロス集計に表示されます。注：暦年2008年のデータはリレーショナル・スキーマに保存されていないため、CY2008は空白になっています。 CY2008という期間はOLAPデータ・モデルに構築されているため、後続のデータ・ロード時に新しいデータが自動的に更新されます。
7.	Fileメニューから「Query Builder」ツールをクリックします。
8.	Itemsタブで、次の手順を実行します。 a）「Sales Pr Year」と「Sales Pr Year Pct Chg」を選択します。 b）「>」Add Selected Itemsボタンをクリックして、これら2つのメジャーをSelectedリストへ移動します。
9.	「Layout」タブをクリックします。 Layoutタブで、適切なディメンション・タイルをドラッグし、正しい軸にドロップします。レイアウトは次のようになります。
10.	「Dimensions」タブをクリックします。 Dimensionsタブで、次の手順を実行します。 a）Chooseドロップダウン・リストから「Time」ディメンションを選択します。 b）「<<」Remove All Itemsボタンをクリックして、Selectedリストから削除します。 c）AvailableリストのMembersタブで、「All Years」→「CY2007」の順にドリルします。 d）次のとおり、CY2007の4つの四半期すべてを選択します。 e）次のとおり、「>」Add Itemsボタンをクリックして、2007年の四半期をSelectedリストへ移動します。 f）Chooseドロップダウン・リストから「Product」を選択します。 g）「Remove All Items」ボタンをクリックし、Availableリストで「All Products」をドリルします。最後に、次のとおりに3つの製品部門メンバーを選択します。 h）「Add Items」ボタンをクリックして、部門メンバーをSelectedリストへ移動します。 i）「OK」をクリックして、データを表示します。
11.	Productディメンション・ヘッダーから、いずれかのメンバーを選択します。即座に計算値が更新されます。 2007年のいずれかの四半期値をドリルすると、月次レベルでデータが表示されます。レポートを試し終わったら、2007年の4つの四半期のみが表示されるように、Timeディメンションのドリルをすべて閉じます。
12.	次に、今年度の累計分析レポートに対するData Viewerを変更します。まず、Hide/Showツールの下矢印をクリックしてグラフを非表示にします。
13.	次に、「Query Builder」ツールをクリックし、Itemsタブで次の手順を実行します。 a）Selectedリストで、「Sales Pr Year」と「Sales Pr Year Pct Chg」を選択します。 b）「<」Remove Selected Itemsボタンをクリックします。 c）Availableリストで、「Sales Ytd」、「Sales Ytd Pr Year Pct Chg」、「How Is Sales Ytd」を選択します。 b）「>」Add Selected Itemsボタンをクリックします。結果： Selectedリストに今年度累計メジャーが追加されました。
14.	Layoutタブで、ProductディメンションとTimeディメンションを入れ替え、次のようにProductが行を表す軸に、TimeがPage Itemsの軸に表示されるようにします。
15.	「OK」をクリックし、データを表示します。計算済みメジャーによって次のデータが表示されています。今年度売上累計（ここではQ1-CY2007が選択されているため、売上と同じ値になっています）今期（2007年第1四半期）の売上累計を前年（2006年第1四半期）の売上累計と比較した場合の変化率売上累計の変化率を、"Needs Improvement"、"On Track"、または"Outstanding"のいずれかで評価したテキスト値（この結果を生成している計算済みメジャーで、条件付きCASE文が使用されていたことを思い出してください）
16.	次のとおりに、Timeディメンション・ヘッダーから「Q2-CY2007」を選択します。結果：ストアド・データと計算済みデータが正しい値で更新されます。
17.	Timeディメンション・ヘッダーから「Q4-CY2007」を選択します。新しく問合せを実行されたデータが、How Is Sales Ytdメジャーに正しく反映されています。
18.	「Computers」をドリルします。現在の選択値を反映するように、再度、今年度の成績が自動的に更新されます。
19.	最後に、製品ランクおよびシェアのレポートに対してData Viewerを変更します。 -まず、Productディメンションのドリルを閉じ、3つの製品部門のみを表示します。 -次に、Timeディメンション・ヘッダーから「Q1-CY2007」を選択します。「Query Builder」ツールをクリックします。
20.	Itemsタブで、次の手順を実行します。 a）Selectedリストで、「Sales Ytd」、「Sales Ytd Pr Year Pct Chg」、「How Is Sales Ytd」を選択します。 b）「<」Remove Selected Itemsボタンをクリックします。 c）Availableリストで、「Sales Rank In Prod Prnt」と「Sales Share Prnt Prod」を選択します。 d）「>」Add Selected Itemsボタンをクリックします。結果： Selectedリストにランク・メジャーとシェア・メジャーが追加されました。
21.	「OK」をクリックし、データを表示します。計算済みメジャーによって次のデータが表示されています。親階層内での各Productディメンショ・メンバーのランク親階層内での各Productメンバーのシェア（そのメンバーによる売上の割合）
22.	「Computers」をドリルします。 Computer部門に含まれるそれぞれのProduct部署メンバーに対して、相対的な貢献ランクとシェアがランク・メジャーとシェア・メジャーに表示されています。
23.	Page Items軸からいずれかのTimeメンバーを選択すると、計算値が即座に更新されます。その他のディメンション・メンバーをドリルしたり選択したりして、自由にレポートを変更してみてください。終了したら、Measure Data Viewerを閉じます。
24.	SQLベースの任意のツールを使用して、OLAPデータに対する多次元分析や非定型分析を実行することもできます。 Oracle OLAPによって自動的に作成および維持されている一連のリレーショナル・ビューを通じて、Oracle OLAPデータにSQLから直接アクセスすることができます。これらのキューブ・ビューに対して単純なSQL文を実行するだけで、OLAPデータに対する問合せを実行できます。「SALES_CUBE_VIEW」（SALES_CUBE用に作成されたビュー）をクリックし、このビューの情報とデータを表示します。 Oracle OLAPでは、それぞれのキューブとディメンションに対してビューが作成および維持されます。 OLAPキューブはこれらのビューにより、次の特徴を備えたスター・スキーマとして表現されます。 1つのキューブ・ビューが1つのファクト表の役割を果たしますディメンション・ビューと階層ビューは、ディメンション表の役割を果たします（ディメンション・ビューと階層ビューは、OLAPデータ・モデル内の各ディメンションに対して作成および維持されます） OLAPキューブに対するSQLアクセスについては別のチュートリアルで説明されていますが、先ほど作成したキューブに対するSQL問合せの例を次に示します。
25.	次の例では、SQL問合せの作成にOracle SQL Developerが使用されています。このSQL文（説明はコメント部分を参照）は、ステップ21でAWMを使用して選択したデータと同じデータに対する問合せを実行します。注： SQL DeveloperはOracle Databaseに無償で同梱されています。
26.	上の問合せを実行すると、ステップ21で返されたデータと同じデータが出力として表示されます。 SQLを使用してOLAPデータへの問合せを実行する方法について、詳しくはOBEレッスンの『Querying OLAP 11g Cubes』を参照してください。

	Oracle Database 11g： OLAP Essentials（Oracle UniversityのinClassコース)
	『Querying OLAP 11g Cubes』（OBE）
	『Using Oracle OLAP 11g With Oracle BI Enterprise Edition』（OBE）
	『Creating Interactive APEX Reports Over OLAP 11g Cubes』（OBE）