助力工业物联网，工业大数据之服务域：油站主题分析【二十六】

文章目录

- 07：服务域：油站主题分析
- 08：服务域：油站主题实现

07：服务域：油站主题分析

目标：掌握油站主题的需求分析
路径
- step1：需求
- step2：分析

实施

需求：统计不同维度下的油站主题指标的结果

分析

指标：油站数量、新增油站数量
维度
- 日期维度：天、周、月
- 油站维度：类型、省份、城市、地区
- 客户维度：类型、省份

数据表

事实表

fact_oil_station：油站事实表

sql 复制代码

select
    os_num,--油站个数
    current_new_os_num --新增油站个数
from fact_oil_station;

维度表

dim_oilstation：油站维度表

sql 复制代码

select
    id,--油站id
    company_name,--公司名称
    province_name,--省份名称
    city_name,--城市名称
    county_name,--区域名称
    customer_classify_name,--客户名称
    customer_province_name--客户省份
from dim_oilstation;

dim_date：时间维度表

sql 复制代码

select
    date_id,--天
    week_in_year_id,--周
    year_month_id --月
from dim_date;

实现分析

select

       a.os_id,--油站id

       sum(a.os_num),--油站数量

       sum(a.current_new_os_num),--新增油站数量

       b.date_id,--天

       b.week_in_year_id,--周

       b.year_month_id, --月

       c.company_name,--公司名称

       c.province_name,--省份名称

       c.city_name,--城市名称

       c.county_name,--区域名称

       c.customer_classify_name,--客户名称

       c.customer_province_name--客户省份

   from fact_oil_station a

   join one_make_dws.dim_date b on a.dt = b.date_id

   join one_make_dws.dim_oilstation c on a.os_id = c.id

   group by

       b.date_id,--天

       b.week_in_year_id,--周

       b.year_month_id, --月

       c.company_name,--公司名称

       c.province_name,--省份名称

       c.city_name,--城市名称

       c.county_name,--区域名称

       c.customer_classify_name,--客户名称

       c.customer_province_name;--客户省份;

小结
- 掌握油站主题的需求分析

08：服务域：油站主题实现

目标：实现油站主题表的维度指标构建

实施

建表

sql 复制代码

-- 创建油站主题表
drop table if exists one_make_st.subj_oilstation;
create table if not exists one_make_st.subj_oilstation(
    sum_osnum bigint comment '油站数量'
    ,sumnew_osnum int comment '新增油站数量'
    ,dws_day string comment '日期维度-按天'
    ,dws_week string comment '日期维度-按周'
    ,dws_month string comment '日期维度-按月'
    ,oil_type string comment '油站维度-油站类型'
    ,oil_province string comment '油站维度-油站所属省'
    ,oil_city string comment '油站维度-油站所属市'
    ,oil_county string comment '油站维度-油站所属区'
    ,customer_classify string comment '客户维度-客户类型'
    ,customer_province string comment '客户维度-客户所属省'
) comment '油站主题表'
partitioned by (month String, week String, day String)
stored as orc
location '/data/dw/st/one_make/subj_oilstation';

构建

sql 复制代码

insert overwrite table one_make_st.subj_oilstation partition(month = '202101', week='2021W1', day='20210101')
select
    sum(oil.os_num) sum_osnum,                          --油站数量
	sum(oil.current_new_os_num) sumnew_osnum,           --新增油站数量
    dd.date_id dws_day,                                 --日期天
	dd.week_in_year_id dws_week,                        --日期周
	dd.year_month_id dws_month,                         --日期月
    dimoil.company_name oil_type,                       --油站类型
	dimoil.province_name oil_province,                  --油站省份
	dimoil.city_name oil_city,                          --油站城市
    dimoil.county_name oil_county,                      --油站区域
	dimoil.customer_classify_name customer_classify,    --客户类型
    dimoil.customer_province_name customer_province     --客户省份
--油站事务事实表
from one_make_dwb.fact_oil_station oil
--关联日期维度表
left join one_make_dws.dim_date dd on oil.dt = dd.date_id
--关联油站维度表
left join one_make_dws.dim_oilstation dimoil on oil.os_id = dimoil.id
where dd.year_month_id = '202101'and dd.week_in_year_id = '2021W1' and  dd.date_id = '20210101'
--按照维度字段分组
group by dd.date_id, dd.week_in_year_id, dd.year_month_id,  dimoil.company_name, dimoil.province_name, dimoil.city_name, dimoil.county_name, dimoil.customer_classify_name, dimoil.customer_province_name;

小结
- 实现油站主题表的维度指标构建