Aufgabe 06 - OLAP-Abfragen und Kennzahlen (Onlineshop)

Aufgabe 06 - OLAP-Abfragen und Kennzahlen (Onlineshop)

Worum geht es?

Diese Übung vertieft die analytischen Abfragekonzepte von OLAP an den Verkaufsdaten eines Onlineshops (siehe Kapitel 3 - OLAP und Data Warehousing). Slicing, Dicing, Drill-down und Roll-up werden als konkrete SQL-Abfragen formuliert. Im Expertenteil kommen Fensterfunktionen für laufende Summen und Vorjahresvergleiche zum Einsatz.

Was Sie dafür brauchen

• Kapitel 3 - OLAP und Data Warehousing, Abschnitte OLTP gegen OLAP und analytische Abfragen.
• Kenntnisse zu Fensterfunktionen aus der 4. Klasse.
• Ein PostgreSQL-Server und ein SQL-Editor.

Welche Kompetenzen Sie erwerben und zeigen

• Sie grenzen OLTP- von OLAP-Arbeitslasten ab.
• Sie formulieren Slicing und Dicing als WHERE- und GROUP BY-Abfragen.
• Sie führen Drill-down und Roll-up über eine Zeitdimension durch.
• Sie berechnen laufende Summen und Vorjahresvergleiche mit Fensterfunktionen.

Pädagogische Einordnung

• Reproduktion: OLTP- und OLAP-Abfragen zuordnen (Teil A).
• Reorganisation und Transfer: Slicing, Dicing und Drill-down umsetzen (Teile B und C).
• Reflexion, Problemlösung und Urteilsbildung: Trends mit Fensterfunktionen auswerten (Teil D).

Arbeitsaufträge

Die Übung ist auf etwa zwei Stunden ausgelegt. Teil D ist der Expertenteil.

Schema und Testdaten

CREATE TABLE verkaeufe (
    id          SERIAL PRIMARY KEY,
    datum       DATE NOT NULL,
    kategorie   VARCHAR(30),
    land        VARCHAR(30),
    umsatz      NUMERIC(10,2)
);

INSERT INTO verkaeufe (datum, kategorie, land, umsatz) VALUES
('2024-01-15', 'Elektronik', 'AT', 1200.00),
('2024-02-10', 'Elektronik', 'DE',  800.00),
('2024-02-20', 'Bücher',     'AT',  150.00),
('2025-01-12', 'Elektronik', 'AT', 1500.00),
('2025-02-05', 'Bücher',     'DE',  300.00),
('2025-03-08', 'Elektronik', 'AT',  900.00);

Teil A - OLTP oder OLAP?

Ordnen Sie jede Aussage OLTP oder OLAP zu und begründen Sie kurz:

1. „Lege eine neue Bestellung an und ziehe den Lagerbestand ab.”
2. „Ermittle den Gesamtumsatz je Kategorie und Quartal über drei Jahre.”
3. „Ändere die Lieferadresse einer einzelnen Bestellung.”

Teil B - Slicing und Dicing

1. Slicing: Alle Verkäufe des Jahres 2025 (eine Dimension festgelegt).
2. Dicing: Umsatz für die Kategorie Elektronik im Land AT (mehrere Dimensionen eingeschränkt).

Teil C - Drill-down und Roll-up über die Zeit

1. Roll-up: Gesamtumsatz je Jahr.
2. Drill-down: Für 2025 den Umsatz je Monat aufschlüsseln.
3. Erklären Sie in einem Satz, was Drill-down und Roll-up in Bezug auf den Detailgrad bedeuten.

Teil D - Expertenteil: Trends mit Fensterfunktionen

1. Laufende Summe: Berechnen Sie je Kategorie den kumulierten Umsatz über die Zeit (SUM(...) OVER (PARTITION BY kategorie ORDER BY datum)).
2. Vorjahresvergleich: Ermitteln Sie den Umsatz je Kategorie und Jahr und stellen Sie mit LAG(...) OVER (...) den Umsatz des Vorjahres daneben. Berechnen Sie die Veränderung in Prozent.
3. Urteil: Erklären Sie, warum solche Auswertungen typischerweise gegen ein Data Warehouse und nicht gegen die operative OLTP-Datenbank laufen (Stichworte: Last, Historisierung, Antwortzeit).

Wissenscheck

1. Nennen Sie zwei Merkmale, die OLAP von OLTP unterscheiden.
2. Was bedeutet „Slicing” im OLAP-Kontext?
3. Was ist der Unterschied zwischen Drill-down und Roll-up?
4. Wozu dient die Fensterfunktion LAG?
5. Warum trennt man analytische von operativen Abfragen physisch?

Abgabe

• Die Datei aufgabe06_olap.sql mit allen Abfragen und den Ergebnissen als Kommentar.

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HTL Villach, Schuljahr 2026-2027,
https://www.htl-villach.at