助力工业物联网，工业大数据之服务域：安装主题分析实现【二十七】-优快云博客

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  , 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                                          --油站地区
  , dimoil.customer_classify_name customer_classify                        --客户类型
  , dimoil.customer_province_name customer_province                        --客户省份

–安装事务事实表
from one_make_dwb.fact_srv_install install
–关联日期维度表
left join one_make_dws.dim_date dd on install.dt = dd.date_id
–关联油站维度表
left join one_make_dws.dim_oilstation dimoil on install.os_id = dimoil.id
where dd.year_month_id = ‘202101’ and dd.week_in_year_id = ‘2021W1’ and dd.date_id = ‘20210101’
–按照维度分组
group by
inst_type_id,
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**


	+ 掌握安装主题的需求分析及实现


### 10：服务域：维修主题分析实现


* **目标**：**掌握维修主题的需求分析及实现**
* **路径**


	+ step1：需求
	+ step2：分析
	+ step3：实现
* **实施**


	+ **需求**：统计不同维度下的维修主题指标的结果
	
	 ![image-20211004103548816](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/05cbfb47f9ec649ce4ae355e09b5f7f8.png)
	+ **分析**
	
	
		- 指标
		
		
			* 支付费用、工时费用、零部件费用、交通费用
			* 故障总数、最大数量、平均数量
		- 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
			* 物流公司
		- 数据
		
		
			* 事实表
			
			
				+ fact\_srv\_repair：维修事务事实表
				
				 
				```
				select
				    hour_money,--工时费用
				    parts_money,--配件物料费用
				    fars_money,--交通费用
				    fault_type_ids, --故障id集合
				    dt,--日期
				    os_id,--油站id
				  ss_id --服务网点id
				from fact_srv_repair;
				
				```
			* fact\_srv\_stn\_ma：网点物料事务事实表
			
			 
			```
			select
			  ss_id,--服务网点id
			  logi_cmp_id --物流公司id
			from fact_srv_stn_ma;
			
			```
		- 维度表
		
		
			* dim\_oilstation：油站维度表
			
			 
			```
			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
			
			 
			```
			select
			    date_id,--天
			    week_in_year_id,--周
			  year_month_id --月
			from dim_date;
			
			```
			* dim\_logistics：物流维度表
			
			 
			```
			select 
			  type_id,  --物流公司id
			type_name --物流公司名称
			from one_make_dws.dim_logistics where prop_name = '物流公司';
			
			```
	+ **实现**
	
	
		- 建表
		
		 
		```
		drop table if exists one_make_st.subj_repair;
		create table if not exists one_make_st.subj_repair(
		    sum_pay_money decimal(20,1) comment '支付费用'
		    ,sum_hour_money decimal(20,1) comment '小时费用'
		    ,sum_parts_money decimal(20,1) comment '零部件费用'
		    ,sum_fars_money decimal(20,1) comment '交通费用'
		    ,sum_faulttype_num bigint comment '故障类型总数'
		    ,max_faulttype_num int comment '故障类型最大数量'
		    ,avg_faulttype_num int comment '故障类型平均数量'
		    ,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'
		    ,logi_company string comment '物流公司维度-物流公司名称'
		) comment '维修主题表'
		partitioned by (month String, week String, day String)
		stored as orc
		location '/data/dw/st/one\_make/subj\_repair';
		
		```
* 构建

insert overwrite table one_make_st.subj_repair partition(month = ‘202101’, week=‘2021W1’, day=‘20210101’)
select
sum(pay_money) sum_pay_money, --支付费用
sum(hour_money) sum_hour_money, --工时费用
sum(parts_money) sum_parts_money, --物料费用
sum(fars_money) sum_fars_money, --交通费用
sum(fault_type_num) sum_faulttype_num, --故障类型总数
max(fault_type_num) max_faulttype_num, --最大故障数量
avg(fault_type_num) avg_faulttype_num, --平均故障数量
dws_day, --日期天
dws_week, --日期周
dws_month, --日期月
oil_type, --油站类型
oil_province, --油站省份
oil_city, --油站城市
oil_county, --油站区域
customer_classify, --客户类型
customer_province, --客户省份
logi_company --物流公司
from (
select
(hour_money + parts_money+fars_money) pay_money,
hour_money,
parts_money,
fars_money,
case when (size(split(fault_type_ids, ‘,’))) <= 0 then 0 else (size(split(fault_type_ids, ‘,’))) end fault_type_num,
dd.date_id dws_day,
dd.week_in_year_id dws_week,
dd.year_month_id dws_month,
dimoil.company_name oil_type,
dimoil.province_name oil_province,
dimoil.city_name oil_city,
dimoil.county_name oil_county,
dimoil.customer_classify_name customer_classify,
dimoil.customer_province_name customer_province,
type_name logi_company
–维修事务事实表
from one_make_dwb.fact_srv_repair repair
–关联日期维度表
left join one_make_dws.dim_date dd on repair.dt = dd.date_id
–关联油站维度表
left join one_make_dws.dim_oilstation dimoil on repair.os_id = dimoil.id
–关联网点物料事实表：获取物流公司id
left join one_make_dwb.fact_srv_stn_ma fssm on repair.ss_id = fssm.ss_id
–关联物流维度表：获取物流公司名称
left join (
select type_id, type_name from one_make_dws.dim_logistics where prop_name = ‘物流公司’
) dl on fssm.logi_cmp_id = dl.type_id
where dd.year_month_id = '202101’and dd.week_in_year_id = ‘2021W1’ and dd.date_id = ‘20210101’ and exp_rpr_num = 1