VBA в Excel Объект Excel.PivotTable и работа со сводными таблицами и кубами OLAP в Excel

10.8 Работа со сводными таблицами (объект PivotTable)

Объект Excel.PivotTable, программная работа со сводными таблицами и кубами OLAP в Excel средствами VBA, объект PivotCache, создание макета сводной таблицы

В процессе работы большинства предприятий накапливаются так называемые необработанные данные (raw data) о деятельности. Например, для торгового предприятия могут накапливаться данные о продажах товаров — по каждой покупке отдельно, для предприятий сотовой связи — статистика нагрузки на базовые станции и т.п. Очень часто менеджменту предприятия необходима аналитическая информация, которая генерируется на основе необработанной — например, посчитать вклад каждого вида товара в доходы предприятия или качество обслуживания в зоне данной станции. Из необработанной информации такие сведения извлечь очень тяжело: нужно выполнять очень сложные SQL-запросы, которые выполняются долго и часто мешают текущей работе. Поэтому все чаще в настоящее время необработанные данные сводятся вначале в хранилище архивных данных — Data Warehouse, а затем — в кубы OLAP, которые очень удобны для интерактивного анализа. Проще всего представить себе кубы OLAP как многомерные таблицы, в которых вместо стандартных двух измерений (столбцы и строки, как в обычных таблицах), измерений может быть очень много. Обычно для описания измерений в кубе используется термин "в разрезе". Например, отделу маркетинга может быть нужна информация во временном разрезе, в региональном разрезе, в разрезе типов продукта, в разрезе каналов продаж и т.п. При помощи кубов (в отличие от стандартных SQL-запросов) очень просто получать ответы на вопросы типа "сколько товаров такого-то типа было продано в четвертом квартале прошлого года в Северо-Западном регионе через региональных дистрибьюторов.

Конечно же, в обычных базах данных такие кубы не создать. Для работы с кубами OLAP требуются специализированные программные продукты. Вместе с SQL Server поставляется база данных OLAP от Microsoft, которая называется Analysis Services. Есть OLAP-решения от Oracle, IBM, Sybase и т.п.

Для работы с такими кубами в Excel встроен специальный клиент. По-русски он называется Сводная таблица (на графическом экране он доступен через меню Данные -> Сводная таблица), а по-английски — Pivot Table. Соответственно, объект, который представляет этот клиент, называется PivotTable. Необходимо отметить, что он умеет работать не только с кубами OLAP, но и с обычными данными в таблицах Excel или баз данных, но многие возможности при этом теряются.

Сводная таблица и объект PivotTable — это программные продукты фирмы Panorama Software, которые были приобретены Microsoft и интегрированы в Excel. Поэтому работа с объектом PivotTable несколько отличается от работы с другими объектами Excel. Догадаться, что нужно сделать, часто бывает непросто. Поэтому рекомендуется для получения подсказок активно использовать макрорекордер. В то же время при работе со сводными таблицами пользователям часто приходится выполнять одни и те же повторяющиеся операции, поэтому автоматизация во многих ситуациях необходима.

Как выглядит программная работа со сводной таблицей?

Первое, что нам потребуется сделать — создать объект PivotCache, который будет представлять набор записей, полученных с источника OLAP. Очень условно этот объект PivotCache можно сравнить с QueryTable. Для каждого объекта PivotTable можно использовать только один объект PivotCache. Создание объекта PivotCache производится при помощи метода Add() коллекции PivotCaches:

Dim PC1 As PivotCache

Set PC1 = ActiveWorkbook.PivotCaches.Add(xlExternal)

PivotCaches — стандартная коллекция, и из методов, которые заслуживают подробного рассмотрения, в ней можно назвать только метод Add(). Этот метод принимает два параметра:

• SourceType — обязательный, определяет тип источника данных для сводной таблицы. Можно указать создание PivotTable на основе диапазона в Excel, данных из базы данных, во внешнем источнике данных, другой PivotTable и т.п. На практике обычно OLAP есть смысл использовать только тогда, когда данных много — соответственно нужно специализированное внешнее хранилище (например, Microsoft Analysis Services). В этой ситуации выбирается значение xlExternal.
• SourceData — обязательный во всех случаях, кроме тех, когда значение первого параметра — xlExternal. Собственно говоря, определяет тот диапазон данных, на основе которого и будет создаваться PivotTable. Обычно принимает объект Range.

Следующая задача — настроить параметры объекта PivotCache. Как уже говорилось, этот объект очень напоминает QueryTable, и набор свойств и методов у него очень похожий. Некоторые наиболее важные свойства и методы:

• ADOConnection — возможность возвратить объект ADO Connection, который автоматически создается для подключения к внешнему источнику данных. Используется для дополнительной настройки свойств подключения.
• Connection — работает точно так же, как и одноименное свойство объекта QueryTable. Может принимать строку подключения, готовый объект Recordset, текстовый файл, Web-запрос. файл Microsoft Query. Чаще всего при работе с OLAP прописывается строка подключения напрямую (поскольку получать объект Recordset, например для изменения данных, большого смысла нет — источники данных OLAP практически всегда доступны только на чтение). Например, настройка этого свойства для подключения к базе данных Foodmart (учебная база данных Analysis Services) на сервере LONDON может выглядеть так:

PC1.Connection = "OLEDB;Provider=MSOLAP.2;Data Source=LONDON1;Initial Catalog = FoodMart 2000"

• свойства CommandType и CommandText точно так же описывают тип команды, которая передается на сервер баз данных, и текст самой команды. Например, чтобы обратиться на куб Sales и получить его целиком в кэш на клиенте, можно использовать код вида

PC1.CommandType = xlCmdCube

PC1.CommandText = Array("Sales")

• свойство LocalConnection позволяет подключиться к локальному кубу (файлу *.cub), созданному средствами Excel. Конечно, такие файлы для работы с "производственными" объемами данных использовать очень не рекомендуется — только для целей создания макетов и т.п.
• свойство MemoryUsed возвращает количество оперативной памяти, используемой PivotCache. Если PivotTable на основе этого PivotCache еще не создана и не открыта, возвращает 0. Можно использовать для проверок, если ваше приложение будет работать на слабых клиентах.
• свойство OLAP возвращает True, если PivotCache подключен к серверу OLAP.
• OptimizeCache — возможность оптимизировать структуру кэша. Изначальная загрузка данных будет производиться дольше, но потом скорость работы может возрасти. Для источников OLE DB не работает.

Остальные свойства объекта PivotCache совпадают с аналогичными свойствами объекта QueryTable, и поэтому здесь рассматриваться не будут.

Главный метод объекта PivotCache — это метод CreatePivotTable(). При помощи этого метода и производится следующий этап — создание сводной таблицы (объекта PivotTable). Этот метод принимает четыре параметра:

• TableDestination — единственный обязательный параметр. Принимает объект Range, в верхний левый угол которого будет помещена сводная таблица.
• TableName — имя сводной таблицы. Если не указано, то автоматически сгенерируется имя вида "СводнаяТаблица1".
• ReadData — если установить в True, то все содержимое куба будет автоматически помещено в кэш. С этим параметром нужно быть очень осторожным, поскольку неправильное его применение может резко увеличить нагрузку на клиента.
• DefaultVersion — это свойство обычно не указывается. Позволяет определить версию создаваемой сводной таблицы. По умолчанию используется наиболее свежая версия.

Создание сводной таблицы в первой ячейке первого листа книги может выглядеть так:

PC1.CreatePivotTable Range ("A1")

Сводная таблица у нас создана, однако сразу же после создания она пуста. В ней предусмотрено четыре области, в которые можно размещать поля из источника (на графическом экране все это можно настроить либо при помощи окна Список полей сводной таблицы — оно открывается автоматически, либо при помощи кнопки Макет на последнем экране мастера создания сводных таблиц):

• область столбцов — в нее помещаются те измерения ("разрез", в котором будут анализироваться данные), членов которых меньше;
• область строк — те измерения, членов которых больше;
• область страницы — те измерения, по которым нужно только проводить фильтрацию (например, показать данные только по такому-то региону или только за такой-то год);
• область данных — собственно говоря, центральная часть таблицы. Те числовые данные (например, сумма продаж), которые мы и анализируем.

Полагаться на пользователя в том, что он правильно разместит элементы во всех четырех областях, трудно. Кроме того, это может занять определенное время. Поэтому часто требуется расположить данные в сводной таблице программным образом. Эта операция производится при помощи объекта CubeField. Главное свойство этого объекта — Orientation, оно определяет, где будет находиться то или иное поле. Например, помещаем измерение Customers в область столбцов:

PT1.CubeFields ("[Customers]").Orientation = xlColumnField

Затем — измерение Time в область строк:

PT1.CubeFields ("[Time]").Orientation = xlRowField

Затем — измерение Product в область страницы:

PT1.CubeFields ("[Product]").Orientation = xlPageField

И наконец, показатель (числовые данные для анализа) Unit Sales:

PT1.CubeFields("[Measures].[Unit Sales]").Orientation = xlDataField

Теперь сводная таблица создана и с ней вполне можно работать. Однако часто необходимо выполнить еще одну операцию — раскрыть нужный уровень иерархии измерения. Например, если нас интересует поквартальный анализ, то нужно раскрыть уровень Quarter измерения Time (по умолчанию показывается только самый верхний уровень). Конечно, пользователь может сделать это самостоятельно, но не всегда можно рассчитывать, что он догадается, куда щелкнуть мышью. Программным образом раскрыть, например, иерархию измерения Time на уровень кварталов для 1997 года можно при помощи объектов PivotField и PivotItem:

PT1.PivotFields("[Time].[Year]").PivotItems("[Time].[1997]").DrilledDown = True