Dans un projet décisionnel, la dimension temps est toujours nécessaire. Dans mon projet actuel, nous avons fait le choix d’avoir 3 dimensions temps :

• la première ne répertorie que des années
• la seconde des années et des mois
• la troisième va jusqu’au jour

Ces 3 dimensions sont utilisées dans des datamarts différents qui n’ont pas forcement la même granularité de temps.

Dans cet article je voulais juste vous montrer comment nous avons construit la troisième dimension temps puisque tous les développeurs BI seront amenés à en construire une :

Comme vous pouvez le voir nous avons un tLoop qui va nous permettre d’incrémenter l’année au fur et à mesure. Voici ce qu’il y a dans le composant d’input de type PostgresInput :

 »
SELECT

/** »+((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+ » représente le 1 à ajouter à chaque itération provenant du tLoop**/
« +((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+ » + 1,

/**utilisation de la fonction (date interval 1 day) afin d’ajouter 1 jour en plus à l’année ***/
(date \’1900-01-01\’ + interval \’ »  +((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+   » day\’),

/**utilisation de la fonction date_part (‘day’, date) afin de récupérer le jour de la date ***/
date_part(\’day\’,(date \’1900-01-01\’ + interval \’ »+((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+ » day\’)),

/**utilisation de la fonction date_part (‘month’, date) afin de récupérer le mois de la date ***/
date_part(\’month\’,(date \’1900-01-01\’ + interval \’ »+((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+ » day\’)),

/**utilisation de la fonction date_part (‘year’, date) afin de récupérer l’année de la date ***/
date_part(\’year\’,(date \’1900-01-01\’ + interval \’ »+((Integer)globalMap.get(« tLoop_1_CURRENT_ITERATION »))+ » day\’))
 »

Ainsi il ne restera donc plus qu’à insérer dans notre dimension temps :

• la date
• l’année
• le mois
• le jour

Et vous, comment avez-vous géré vos dimensions temps ?