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SQL: The one language to rule all your data
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SQL: The one language to rule all your data

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My presentation is all about SQL and how it can be used to access, store, retrieve, analyze and protect all your data.

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SQL: The one language to rule all your data

  1. 1.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com                                                    The  one  language  to  rule  all  your  data         Brendan Tierney
  2. 2.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  3. 3.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           §  Data  Warehousing  since  1997   §  Data  Mining  since  1998   §  Analy)cs  since  1993  
  4. 4.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  5. 5.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  6. 6. Store   Access   Analyze   Protect  
  7. 7. Store   Access   Analyze   Protect  
  8. 8. Analyze   SELECT product, SUM(sale) AS "Total Sales" FROM order_details GROUP BY product;
  9. 9. Analyze   SELECT product, SUM(sale) AS "Total Sales" FROM order_details GROUP BY product HAVING SUM(sale) >= 10000;
  10. 10.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  11. 11.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Let  us  start  with  some  Basics  
  12. 12.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  13. 13.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  14. 14.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  15. 15.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           SUM(x)   AVG(x)   STDDEV(x)   CORR(x,  y)  
  16. 16.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  17. 17.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  18. 18.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  19. 19.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Crea)ng  a  story  about  our  data.  
  20. 20.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  21. 21.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           How  we  do  Analy)cs?      Some)mes  how  we  are  told  how  to  do  Analy)cs  
  22. 22.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Do  we  really  need  to  use  other  tools  &  languages?  
  23. 23.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  24. 24.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  25. 25.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           But  !  
  26. 26.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           But  !  
  27. 27.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           But  !   Our  data  no  longer  fits  on  our  laptop.     a  Big  Data  issue?  
  28. 28.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  29. 29.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           R  -­‐  The  Challenges     §  Scalability   §  Regardless  of  the  number  of  cores  on  your  CPU,  R  will  only  use  1  on  a  default   build   §  Performance   §  R  reads  data  into  memory  by  default.  Easy  to  exhaust  RAM  by  storing  unnecessary   data.  Typically  R  will  throw  an  excep)on  at  2GB.   §  Paralleliza)on  can  be  challenge.  Is  not  Default.  Packages  available   §  Produc)on  Deployment   §  Difficul)es  deploying  R  in  produc)on   §  Typically  need  to  re-­‐code  in  …..  
  30. 30.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           I’m  ge`ng  too  old  for  this  new  stuff  !   Can  you  teach  an  old  dog  new  tricks?  
  31. 31.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           What  if  you  could  use  the  language  and  skills  you   already  have?        
  32. 32.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Did you know?
  33. 33.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Sta)s)cal  Func)ons  in  Oracle   All  of  these  are   FREE     with  the  Database   These  are  ocen   forgoden  about  
  34. 34.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  35. 35.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           DBMS_STAT_FUNC  
  36. 36.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           set serveroutput on declare 
    s         DBMS_STAT_FUNCS.SummaryType; 
 begin 
   
    DBMS_STAT_FUNCS.SUMMARY('DMUSER', 'MINING_DATA_BUILD_V', 'AGE', 3, s);    dbms_output.put_line('SUMMARY STATISTICS'); 
    dbms_output.put_line('Count  : '||s.count); 
    dbms_output.put_line('Min    : '||s.min); 
    dbms_output.put_line('Max    : '||s.max); 
    dbms_output.put_line('Range  : '||s.range); 
    dbms_output.put_line('Mean   : '||round(s.mean)); 
    dbms_output.put_line('Mode Count : '||s.cmode.count); 
    dbms_output.put_line('Mode        : '||s.cmode(1)); 
    dbms_output.put_line('Variance    : '||round(s.variance)); 
    dbms_output.put_line('Stddev      : '||round(s.stddev)); 
    dbms_output.put_line('Quantile 5  : '||s.quantile_5); 
    dbms_output.put_line('Quantile 25 : '||s.quantile_25); 
    dbms_output.put_line('Median      : '||s.median); 
    dbms_output.put_line('Quantile 75 : '||s.quantile_75); 
    dbms_output.put_line('Quantile 95 : '||s.quantile_95); 
    dbms_output.put_line('Extreme Count : '||s.extreme_values.count); 
    dbms_output.put_line('Extremes      : '||s.extreme_values(1)); 
    dbms_output.put_line('Top 5 : '||s.top_5_values(1)||','|| 
                                                 s.top_5_values(2)||','|| 
                                                 s.top_5_values(3)||','|| 
                                                 s.top_5_values(4)||','|| 
                                                 s.top_5_values(5)); 
    dbms_output.put_line('Bottom 5 : '||s.bottom_5_values(5)||','|| 
                                                      s.bottom_5_values(4)||','|| 
                                                      s.bottom_5_values(3)||','|| 
                                                      s.bottom_5_values(2)||','|| 
                                                      s.bottom_5_values(1)); 
 end; hdp://www.oraly)cs.com/2013/04/part-­‐1ge`ng-­‐started-­‐with-­‐sta)s)cs.html  
  37. 37.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Stats  and  More  Stats   §  Correla)ons    (Spearman’s,  Kendall)   §  Linear  Regression   §  T-­‐Test   §  F-­‐Test   §  Hypothesis  tes)ng   §  Anova   §  Ranking   §  Window  Aggregate  func)ons   §  Lead  /  Lag   §  Cross  Tabula)on   §  PIVOT  /  UNPIVOT   §  …  
  38. 38.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  39. 39.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  40. 40. Scalable   Highly  Secure   No  Data     Movement   Real  Time   Produc)on   Deployment   Faster  
  41. 41.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  42. 42.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  43. 43.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Comprehensive  Advanced  Analy)cs  Plalorm  
  44. 44.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Oracle  Data  Mining   §  PL/SQL  Package   §  DBMS_DATA_MINING   §  DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM   §  DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS   §  SQL  Func)ons   –  PREDICTION   –  PREDICTION_PROBABILITY   –  PREDICTION_BOUNDS   –  PREDICTION_COST   –  PREDICTION_DETAILS   –  PREDICTION_SET   –  CLUSTER_ID   –  CLUSTER_DETAILS   –  CLUSTER_DISTANCE   –  CLUSTER_PROBABILITY   –  CLUSTER_SET   –  FEATURE_ID   –  FEATURE_DETAILS   –  FEATURE_SET   –  FEATURE_VALUE   §  12c  –  Predic)ve  Queries   §  aka    Dynamic  Queries   §  Transi)ve  dynamic  Data  Mining  models   §  Can  scale  to  many  100+  models  all  in  one   statement    
  45. 45.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           select cust_id, affinity_card, PREDICTION( FOR to_char(affinity_card) USING *) OVER () pred_affinity_card from mining_data_build_v; PQ  to  predict  the   AFFINITY_CARD  value.     Using  all  the  data    USING  *  
  46. 46.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           select cust_id, affinity_card, PREDICTION( FOR to_char(affinity_card) USING *) OVER () pred_affinity_card from mining_data_build_v; With  PQs  we  can   dynamically  create   new  DM  models  based   on  an  Adribute(s)    
  47. 47.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           select cust_id, affinity_card, PREDICTION( FOR to_char(affinity_card) USING *) OVER (PARTITION BY "COUNTRY_NAME") pred_affinity_card from mining_data_build_v; A  new  DM  Model  will   be  created  for  each   Country  (19)   With  PQs  we  can   dynamically  create   new  DM  models  based   on  an  Adribute(s)    
  48. 48.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Analy)c  Func)ons    (in  12c)   >46  Analy)cs  Func)ons  in  12c  
  49. 49.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  50. 50.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           What  about  R  ?  
  51. 51.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           -- -- There are 2 ways to use the GLM model : in Batch and in Real-Time mode -- -- First Step : Build the in-database R script to score you new data -- Begin sys.rqScriptDrop('Demo_GLM_Batch'); sys.rqScriptCreate('Demo_GLM_Batch', 'function(dat, datastore_name) { ore.load(datastore_name) prd <- predict(mod, newdata=dat) prd[as.integer(rownames(prd))] <- prd res <- cbind(dat, PRED = prd) res}'); end; / -- -- Now you can run the script to score the new data in Batch model -- The data is located in the table MINING_DATA_APPLY -- select * from table(rqTableEval( cursor(select CUST_GENDER, AGE, CUST_MARITAL_STATUS, COUNTRY_NAME, CUST_INCOME_LEVEL, EDUCATION, HOUSEHOLD_SIZE, YRS_RESIDENCE from MINING_DATA_APPLY_V where rownum <= 10), cursor(select 1 as "ore.connect", 'myDatastore' as "datastore_name" from dual), 'select CUST_GENDER, AGE, CUST_MARITAL_STATUS, COUNTRY_NAME, CUST_INCOME_LEVEL, EDUCATION, HOUSEHOLD_SIZE, YRS_RESIDENCE, 1 PRED from MINING_DATA_APPLY_V','Demo_GLM_Batch')) order by 1, 2, 3;
  52. 52.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  53. 53. Store   Access   Analyze   Protect  
  54. 54.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema  
  55. 55.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           CREATE TABLE countries_ext ( country_code VARCHAR2(5), country_name VARCHAR2(50), country_language VARCHAR2(50) ) ORGANIZATION EXTERNAL ( TYPE ORACLE_LOADER DEFAULT DIRECTORY ext_tab_data ACCESS PARAMETERS ( RECORDS DELIMITED BY NEWLINE FIELDS TERMINATED BY ',' MISSING FIELD VALUES ARE NULL ( country_code CHAR(5), country_name CHAR(50), country_language CHAR(50) ) ) LOCATION ('Countries1.txt','Countries2.txt') ) PARALLEL 5 REJECT LIMIT UNLIMITED; SELECT * FROM countries_ext ORDER BY country_name; COUNT COUNTRY_NAME COUNTRY_LANGUAGE ----- ---------------------------- ----------------------------- ENG England English FRA France French GER Germany German IRE Ireland English External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema  
  56. 56.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           CREATE TABLE json_dump_file_contents ( json_document CLOB ) ORGANIZATION EXTERNAL ( TYPE ORACLE_LOADER DEFAULT DIRECTORY order_entry_dir ACCESS PARAMETERS ( RECORDS DELIMITED BY 0x'0A' DISABLE_DIRECTORY_LINK_CHECK BADFILE loader_output_dir: 'JSONDumpFile.bad' LOGFILE order_entry_dir: 'JSONDumpFile.log' FIELDS ( json_document CHAR(5000) ) ) LOCATION (order_entry_dir:'PurchaseOrders.dmp') ) PARALLEL REJECT LIMIT UNLIMITED; SELECT count(*) FROM json_dump_file_contents po WHERE to_number(json_value(json_document, '$.PONumber')) > 1500; External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema  
  57. 57.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           CREATE TABLE json_documents ( id RAW(16) NOT NULL, data CLOB, CONSTRAINT json_documents_pk PRIMARY KEY (id), CONSTRAINT json_documents_json_chk CHECK (data IS JSON (STRICT) ) ); INSERT INTO json_documents (id, data) VALUES (SYS_GUID(), '{ "FirstName" : ”Brendan", "LastName" : ”Tierney", "Job" : "Clerk", "Address" : { "Street" : ”1 Main Street", "City" : ”Dublin", "Country" : ”Ireland”}, "ContactDetails" : { "Email" : ”xyz@oralytics.com", "Phone" : ”353 123 1234567", "Twitter" : "@brendantierney" }, "DateOfBirth" : "01-JAN-2000", "Active" : unknown }'); SELECT a.data.FirstName, a.data.LastName, a.data.ContactDetails.Email AS Email FROM json_documents a ORDER BY a.data.FirstName, a.data.LastName; FIRSTNAME LASTNAME EMAIL --------------- --------------- ------------------------- Brendan Tierney xyz@oralytics.com External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema  
  58. 58.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           CREATE TABLE customer ( id NUMBER(38), name VARCHAR2(100), address VARCHAR2(100), city VARCHAR2(40), country VARCHAR2(50), location MDSYS.SDO_GEOMETRY ); INSERT INTO customer VALUES ( cust_seq.nextval,‘Brendan Tierney’, ‘1 Main Street’, ‘Dublin’, ‘Ireland’, SDO_GEOMETRY (2001, -- Geometry Type: 2-D Point 8307, -- SRID, Datum: WGS84 SDO_POINT_TYPE (53.3498, -- Longitude for Dublin 6.2603, -- Latitude for Dublin NULL), NULL, NULL ) ) SELECT sdo_geom.sdo_distance(c1.locationm c2.location, 0.5, ‘unit=kilometer’) FROM customer c1, customer c2 WHERE c1.id = 1 AND c2.id = 2; External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema   Spa)al   &   Graph  
  59. 59.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Using  Oracle  Big  Data  SQL,  organiza)ons  can:   •  Combine  data  from  Oracle  Database,  Apache  Hadoop  and  NoSQL  in  a  single  SQL  query   •  Query  and  analyze  data  In  Apache  Hadoop  and  NoSQL   •  Maximize  query  performance  on  all  data  using  advanced  techniques  like  Smart  Scan,   Par))on  Pruning,  Storage  Indexes,  Bloom  Filters  and  Predicate  Push-­‐Down  in  a   distributed  architecture   •  Integrate  big  data  analyses  into  exis)ng  applica)ons  and  architectures     External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema   Spa)al   &   Graph   Oracle   NoSQL  
  60. 60.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema   Spa)al   &   Graph   Oracle   NoSQL   Accessing  data  on  Hadoop  or  an  Oracle  NoSQL  Database  requires  access  via  Hive/ HCatalog.       To  use  this  Hadoop  or  NoSQL  data   •  Crea)ng  a  NoSQL  Store  and  a  Table  (or  Hadoop  data)   •  Configuring  Hive/HCatalog  to  access  NoSQL  Table  or  other  data     •  Configuring  Oracle  Database  to  talk  to  HCatalog  via  an  external  table
  61. 61.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema   Spa)al   &   Graph   Oracle   NoSQL   CREATE TABLE movieapp_log_json ( custid INTEGER , movieid INTEGER , genreid INTEGER , time VARCHAR2 (20) , recommended VARCHAR2 (4) , activity NUMBER, rating INTEGER, price NUMBER ) ORGANIZATION EXTERNAL ( TYPE ORACLE_HIVE DEFAULT DIRECTORY DEFAULT_DIR ) REJECT LIMIT UNLIMITED; SELECT f.custid, m.title, m.year, m.gross, f.rating FROM movieapp_log_json f, movie m WHERE f.movieId = m.movie_id AND f.rating > 4 Selects Hadoop data and in-database data
  62. 62. Store   Access   Analyze   Protect  
  63. 63.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Data  Security   §  Can  apply  all  the  typical  data  security  that  comes  with  Oracle  on  all  our  data   –  Masking/Redac)on   –  Virtual  Private  Databases   –  Fine-­‐grained  access  control  
  64. 64.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Store   Access   Analyze   Protect   External   View   External   View   Conceptual  Schema   Physical  Schema   Spa)al   &   Graph   Oracle   NoSQL  
  65. 65.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  66. 66.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           SQL     One  Ring  to  rule  them  all,  One  Ring  to  find  them,   One  Ring  to  bring  them  all  and  in  the  darkness  bind  them     Sauron  –  Lord  of  the  Rings    
  67. 67.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           SQL     One  SQL    to  rule  them  all,  One    SQL  to  find  them,   One    SQL  to  bring  them  all  and  in  the  Database  bind  them     Sauron  –  Lord  of  the  Rings   Brendan  Tierney  
  68. 68.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           SQL     One  Language  to  rule  them  all,  One  Language  to  find  them,   One  Language  to  bring  them  all  and  in  the  Database  bind  them     Sauron  –  Lord  of  the  Rings   Brendan  Tierney  
  69. 69.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  70. 70.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com          
  71. 71.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com                                            brendan.)erney@oraly)cs.com                                  @brendan)erney                                www.oraly)cs.com                                  ie.linkedin.com/in/brendan)erney  
  72. 72.      www.oraly)cs.com  t  :  @brendan)erney  e  :  brendan.)erney@oraly)cs.com           Word  Cloud  of  the  Oracle  Advanced   Analy)cs  web-­‐pages     hdp://www.oraly)cs.com/2015/01/crea)ng-­‐word-­‐cloud-­‐of-­‐oracle-­‐oaa.html  

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