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Introducción a JPivot

Introducción

JPivot es una librería de componentes JSP que se utiliza para construir tablas OLAP generadas de forma dinámica. Este tipo de tablas es de gran utilidadya que permite mostrar los resultados de las consultas filtrando por los campos de la tabla de manera que se puedan quitar y poner distintos criterios debúsqueda de los datos, consiguiendo un amplio abanico de posibidades. Consultar la API aquí

OLAP: Es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de laInteligencia de Negocios (Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructurasmultidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases de Datos o Sistemas Transaccionales ( OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, márketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. Fuente: Wikipedia

Los cubos OLAP se estructuran en ficheros XML y en ellos se definen las dimensiones y las conexiones entre los datos. Estos XML a menudo soncomplejos de hacer a mano por lo que existen herramientas que de forma gráfica nos facilitan la tarea. Una de ellas es la aplicación open source PentahoCube Designer.

Para desarrollar este tipo de tablas pivotantes es necesaria la arquitectura OLAP Mondrian contenida en la plataforma Pentaho. Esta arquitectura quecorre sobre un servidor web nos permite la comunicación entre aplicaciones OLAP con bases de datos. El núcleo del servidor Mondrian es similar a JDBCpero exclusivo para OLAP. Proporciona la conexión a la base de datos y ejecuta las sentencias SQL.

Ya hemos visto otras opciones de tablas dinámicas y gráficas en Javascript por parte de Daniel. La principal diferencia de JPivot respecto a otras libreríasen Javascript es que JPivot únicamente realiza la consulta de los datos necesarios, es decir los que se muestran en ese momento a diferencia de laslibrerías de Javascript que contienen todos los datos de la consulta y los muestran de diferente manera en función de los filtros aplicados.

Entorno

Windows XP Pro SP2JDK 1.5.0_4Apache Tomcat 6.0Servidor Mondrian 3.0.0Pentaho Cube Designer 0.7.2.

Instalación

Mondrian

Descargamos la última versión de sourceforge (mondrian-3.0.0.10550.zip) y la descomprimimos. Dentro de la carpeta lib está el mondrian.war quecolocamos en %TOMCAT_HOME%\webapps. Arrancamos el Tomcat para que haga el despliegue del war y cree el directorio webapps\mondrian. Alarrancar el servidor dará un error ya que no tenemos configurada ninguna base de datos. Esta versión contiene una base de datos de prueba en Accesspero nosotros lo configuraremos para que utilice MySQL. Para ello editamos el fichero mondrian.properties que se encuentra en WEB-INF. Dentro de estefichero habría que modificar la última línea (sustituir NOMBRE_BD, USUARIO y PASSWORD por las propiedades correspondientes).

mondrian.test.connectString=Provider=mondrian;Jdbc=jdbc:mysql://localhost/NOMBRE_BD?user=USUARIO;password=PASSWORD;JdbcDrivers=com.mysql.jdbc.Driver;

Construcción de un Cubo OLAP

Para crear los cubos OLAP de forma gráfica vamos a utilizar la aplicación Pentaho Cube Designer. Nos descargamos la última versión de sourceforge(CubeDesigner-0.7.2.0_Win32.zip) y la descomprimimos. Ejecutamos el CubeDesigner.exe y creamos un cubo nuevo desde File > New Cube Schema.

Lo primero será indicar la fuente de datos en la opción ('Select a data source') de donde queremos sacar la información. En este tutorial vamos a utilizarlos datos de la encuesta salarial

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Una vez confugurada la conexión a la base de datos, le damos un nombre y una descripción al cubo.

En la siguiente pantalla nos mostrará las tablas que tenemos en la base de datos. Para ir montando la consulta que queremos hacer bastará arrastrar lastablas que queramos al panel central (se irá rellenando el campo FROM en el árbol ROOTQUERY). Una vez añadidas las tablas seleccionamos los camposque queremos consultar (campos SELECT) pinchando en los campos correspondientes de cada tabla. Por último falta relacionar las tablas para conformarlos criterios de la consulta (campos WHERE). El editor nos facilita esta tarea uniendo las foreign keys de las tablas con un simple arrastre. El resultadoquedaría así:

El siguiente paso será definir las medidas (measures) que básicamente son los datos que se van a mostrar en la tabla JPivot y que en función de losfiltros (dimensions) que posteriormente definamos nos van a permitir definir los criterios de consulta de los datos.

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OLAP Sample

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El siguiente paso es crear las dimensiones del cubo que nos perimitirán definir los criterios de búsqueda o filtros de los datos.

Por útltimo grabamos el XML generado. La aplicación Cube Designer es muy útil para generar el grueso del fichero XML que nos define la estructura delcubo OLAP pero no permite definir muchos de los parámetros disponibles por lo que podemos editarlo a mano. Para nuestra consulta de salarios esnecesaria una fórmula (Salario total / Nº Muestras) que metemos en la etiqueta CalculatedMember. El XML que representa el cubo OLAP es el siguiente:

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4 de 8

Mostrar los datos con JPivot

Una vez creado el XML para nuestro cubo OLAP lo guardamos dentro del directorio mondrian que instalamos anteriormente, por ejemplo enWEB-INF/queries/UsersSalaryRange.xml. En ese mismo directorio hay varias JSPs con algunas etiquetas de la libreríra JPivot de prueba junto con un elarchivo FoodMart.xml que es un cubo para hacer pruebas con la base de datos que viene por defecto. Nosotros utilizaremos la página mondrian.jsp paranuestras pruebas. Editamos la JSP modificando los parámetros de conexión a la base de datos. Hay que decir que se pueden crear datasources para laconexión a la base de datos bien en el server.xml del Tomcat o en eldatasources.xml que viene en el servidor Mondrian pero de momento vamos autilizar los atributos de la etiqueta jp:mondrianQuery.

Los parámetros importantes a configurar son:

jdbcDriver="com.mysql.jdbc.Driver": Indica el driver de conexión a la base de datos

jdbcUri="jdbc:mysql://localhost/NOMBRE_BD?user=USUARIO&password=PASSWORD": URL de conexión indicando el nombre de la base de datos y elusuario y password de autenticación.

catalogUri="/WEB-INF/queries/UsersSalaryRange.xml": Path donde se encuentra el cubo OLAP.

Dentro de la etiqueta jp:mondrianQuery podemos hacer consultas SQL seleccionando los criterios (Dimensions) que consideremos, en este caso en lascolumnas de la tabla sacamos el promedio de sueldos y en las filas los puestos.

En las páginas se muestra un menú donde ir jugando con todos las opciones que permite JPivot filtrando por los campos que queramos, sacar gráficas,exportar a PDF o a XLS, intercambiar ejes para visualizar los datos de formas diferentes si están por filas o columnas, etc.

Arrancamos el Tomcat y metemos la siguiente url http://localhost:8080/mondrian. La pantalla que nos sale tiene esta pinta.

view plain print ?

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 01.<Schema name="UsersSalaryRange"> 02.

<Cube name="UsersSalaryRange"> 03. <Table name="usuario"/> 04.

<Dimension name="Experiencia"> 05. <Hierarchy name="Experiencia" hasAll="true" allMemberName="Todos"> 06.

<Table name="usuario"/> 07. <Level name="Experiencia" table="usuario" column="anyos_experiencia" uniqueMembers="false"/> 08.

</Hierarchy> 09. </Dimension> 10.

<Dimension name="Pais" foreignKey="paises_id"> 11. <Hierarchy name="Pais" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 12.

<Table name="paises"/> 13. <Level name="Pais" table="paises" column="nombre" uniqueMembers="false"/> 14.


<Dimension name="Puesto Actual" foreignKey="puesto_actual_id"> 17. <Hierarchy name="Puesto Actual" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 18.

<Table name="puesto_actual"/> 19. <Level name="Puesto Actual" table="puesto_actual" column="puesto" uniqueMembers="false"/> 20.


<Dimension name="Tipo de Empresa" foreignKey="tipo_empresa_id"> 23. <Hierarchy name="Tipo de Empresa" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 24.

<Table name="tipo_empresa"/> 25. <Level name="tipo_empresa.tipo" table="tipo_empresa" column="tipo" uniqueMembers="false"/> 26.


<Dimension name="Causa de Baja" foreignKey="causas_baja_empresa_id"> 29. <Hierarchy name="Causa de Baja" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 30.

<Table name="causas_baja_empresa"/> 31. <Level name="Causa de Baja" table="causas_baja_empresa" column="causa" uniqueMembers="false"/> 32.


<Dimension name="Nivel de Estudios" foreignKey="nivel_estudios_id"> 35. <Hierarchy name="Nivel de Estudios" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 36.

<Table name="nivel_estudios"/> 37. <Level name="Nivel de Estudios" table="nivel_estudios" column="estudios" uniqueMembers="false"/> 38.


<Dimension name="Tamano de la Empresa" foreignKey="tamano_empresa_id"> 41. <Hierarchy name="Tamano de la Empresa" hasAll="true" allMemberName="Todos" primaryKey="id"> 42.

<Table name="tamano_empresa"/> 43. <Level name="Tamano de la Empresa" table="tamano_empresa" column="tamano" uniqueMembers="false"/> 44.


<Dimension name="Provincia" foreignKey="provincias_id"> 47. <Hierarchy name="Provincia" hasAll="true" allMemberName="Todas" primaryKey="id"> 48.

<Table name="provincias"/> 49. <Level name="Provincia" table="provincias" column="nombre" uniqueMembers="false"/> 50.


<Dimension name="Numero anterior de Empresas" > 53. <Hierarchy name="Numero anterior de Empresas" hasAll="true" allMemberName="Todos"> 54.

<Table name="usuario"/> 55. <Level name="Numero anterior de Empresas" table="usuario" column="num_empresas" uniqueMembers="false"/> 56.


<Dimension name="Es Ingeniero en Informatica" > 59. <Hierarchy name="Es Ingeniero en Informatica" hasAll="true" allMemberName="Todos"> 60.

<Table name="usuario"/> 61. <Level name="Es Ingeniero en Informatica" table="usuario" column="es_informatico" uniqueMembers="false"/>62.


<Dimension name="Sexo"> 65. <Hierarchy name="Sexo" hasAll="true" allMemberName="Todos"> 66.

<Table name="usuario"/> 67. <Level name="Sexo" table="usuario" column="sexo" uniqueMembers="false"/> 68.


<Measure name="Salario" column="salario" aggregator="sum" datatype="Integer" formatString="#,##0.00"/> 71. <Measure name="Muestras" column="id" aggregator="count" formatString="#"/> 72.

<CalculatedMember name="Sueldo" dimension="Measures" formula="[Measures].[Salario] / [Measures].[Muestras]" > 73. <CalculatedMemberProperty name="FORMAT_STRING" value="#,##0.00"/> 74.

</CalculatedMember> 75. </Cube> 76.

</Schema> 77.

view plain print ?

<jp:mondrianQuery id="query01" jdbcDriver="com.mysql.jdbc.Driver" 01.

jdbcUrl="jdbc:mysql://localhost/NOMBRE_BD?user=USUARIO&password=PASSWORD" 02. catalogUri="/WEB-INF/queries/UsersSalaryRange.xml" > 03.

04. select {[Measures].[Sueldo]} on columns, {([Puesto Actual])} on rows 05.

from UsersSalaryRange 06.</jp:mondrianQuery> 07.


5 de 8

Como hemos utilizado el fuente mondrian.jsp accedemos a la página desde el primer enlace (JPivot pivot table).

En la imagen anterior ya se pueden ver los datos que hemos hecho en la consulta filtrando el 'Sueldo' por el 'Puesto Actual'. También se muestra la

gráfica de barras que se accede desde el menú .

Llegados a este puntolas posibilidades de consulta que permite JPivot son tantas como se nos ocurran. Vamos a sacar varias consultas jugando con losdatos para ver todo lo que nos ofrece la herramienta.

Promedio de salarios filtrado por países con el número de muestras registradas ordenado de forma ascendente


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En la tabla podemos observar los países donde se pagan sueldos más altos pero donde el número de muestras aún es demasiado bajo como para que laestadística sea muy fiable.

Promedio de sueldos filtrado por Puesto Actual (Analista/Programador y Programador), y Nivel de Estudios. (Ing. Superior/Licenciatura y Módulo degrado superior)

Promedio de salarios filtrado por Provincia (sacamos sólo Madrid y Barcelona), Tipo de Empresa (Consultoría y Software) y Puesto Actual(Analista/Programador y Programador

Para indicar los filtros que se quieren aplicar en la tabla, se hace mediante el botón . Esta opción nos muestra los filtros (Dimensions)queindicamos anteriormente en el cubo OLAP. Para añadirlos a la consulta bastará con seleccionar los iconos que se encuentran más a la izquierda de la


7 de 8

descripción del filtro dependiendo de si se quiere añadir el filtro por filas o por columnas.

Conclusiones

El mundo del Business Inteligence y la plataforma Pentaho es tan amplio que da para muchos tutoriales que iremos publicando poco a poco. Demomento se puede comprobar que JPivot es una herramienta muy potente y que ofrece muchas posibilidades ya que con una única tabla puedesconsultar todos los datos que quieras montando los cubos OLAP.

Los datos relativos al negocio de una organización son una base fundamental para su buen funcionamiento por lo que debemos tomárnoslos muy enserio. Gracias a herramientas como la que hemos visto en este tutorial esto ya no es un problema.

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