Consultas de varios hechos y consultas de granularidad múltiple

Tenga en cuenta que, en esta sección, el término dimensión se utiliza en sentido conceptual. Un asunto de consulta con cardinalidad de 1:1 o 0:1 se comporta como una dimensión. Para obtener más información, consulte: Cardinalidad.

Un asunto de consulta dimensional tiene normalmente grupos o niveles de datos de atributos distintos con claves que se repiten. Las aplicaciones Studio de IBM® Cognos se agregan automáticamente al nivel común más bajo de la granularidad presente en el informe. La probabilidad de realizar recuentos dobles surge al crear totales en columnas que contienen datos repetidos. Cuando el nivel de granularidad de los datos se modela correctamente, se evitan los recuentos dobles.

Note: Puede informar sobre datos en una granularidad inferior al nivel común más bajo. Esto provoca que los datos de granularidad más alta se repitan, pero los totales no se verán afectados si los determinantes se han aplicado correctamente.

Este ejemplo muestra dos asuntos de consulta sobre hechos, Sales y Product forecast que comparten dos asuntos de consulta dimensionales: Time y Product.

Time es el punto central del aspecto relativo a la granularidad en este ejemplo. Sales está unido a la dimensión Time de la clave Day y Product forecast está unido a la dimensión Time de la clave Month. Debido a las diferentes claves de unión, se debe identificar de forma clara un mínimo de dos determinantes en la dimensión Time. Por ejemplo, los determinantes para Month y Day tienen identificadas sus claves. Day es la clave única de Time, y las claves Month se repiten para cada día del mes.

Por ejemplo, el determinante de Month es el siguiente.

El asunto de consulta Product podría tener al menos tres determinantes: Product line, Product type y Product. Tiene relaciones con las dos tablas de hechos de la clave Product. No existen problemas en la granularidad respecto al asunto de consulta Product.

De manera predeterminada, se agrega un informe para recuperar los registros de cada tabla de hechos en el nivel común más bajo de la granularidad. Si crea un informe que utilice Quantity en Sales, Expected volume en Product forecast, Month en Time y Product name en Product, el informe recupera los informes de cada tabla de hechos en el nivel común más bajo de la granularidad. En este ejemplo, se encuentra en el nivel de mes y producto.

Para evitar que se produzcan recuentos dobles cuando existan datos en varios niveles de granularidad, cree al menos dos determinantes para el asunto de consulta Time. Para ver un ejemplo, consulte: Determinantes.

Si no especifica correctamente los determinantes en el asunto de consulta Time, se podrían producir agregaciones incorrectas. Por ejemplo, los valores de Expected volume que existen en el nivel Month en Product forecast se repiten para cada día en el asunto de consulta Time. Si los determinantes no se establecen correctamente, los valores de Expected volume se multiplican por el número de días del mes.

Observe los diferentes números de la columna Expected volume.