Многомерная модель данных

OLAP, определение OLAP (On-Line Analytical Processing) - технология оперативной аналитической обработки данных, использующая методы и средства для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки процессов принятия решений.

ОLАР-системы Многомерная модель данных Измерение - это последовательность значений одного из анализируемых параметров. Например, для параметра "время" это последовательность календарных дней, для параметра "реrион" это может быть список городов. По Кодду, многомерное концептуальное представление (multidimensional conceptual view) - это множественная перспектива, состоящая из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ.

Гиперкуб

Операция среза (slice)

Операция вращения (rotate)

Двенадцать правил Кодда 1. Многомерность. 2. Прозрачность. 3. Доступность. 4. Постоянная производительность при разработке отчетов. 5. Клиент-серверная архитектура. 6. Равноправие измерений. 7. Динамическое управление разреженными матрицами. 8. Поддержка многопользовательского режима. 9. Неограниченные перекрестные операции. 10. Интуитивная манипуляция данными. 11. Гибкие возможности получения отчетов. 12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Дополнительные правила Кодда 1. Пакетное извлечение против интерпретации. 2. Поддержка всех моделей ОLАР-анализа. 3. Обработка ненормализованных данных. 4. Сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных. 5. Исключение отсутствующих значений. 6. Обработка отсутствующих значений.

Тест FASMI F AST (Быстрый) ANALYSIS (Анализ) SHARED (Разделяемой) МULТIDIМЕNSIONАL (Mногомерной) INFORMAТION (Информации)

OLAP-серверы MOLAP - многомерный (multivаriаtе) ОLАР. Для реализации многомерной модели используют многомерные БД. ROLAP - реляционный (relаtiоnаl) OLAP. Для реализации многомерной модели используют реляционные БД. HOLAP - гибридный (hybrid) OLAP. Для реализации многомерной модели используют и многомерные, и реляционные БД.

MOLAP Каждый «кубик» представляет собой отдельную строку таблицы:

MOLAP Преимущества: поиск и выборка данных осуществляются значительно быстрее, легко включить в информационную модель разнообразные встроенные функции. Недостатки: большой объем, сложно хранить разреженные данные, чувствительны к изменениям структуры многомерной модели.

MOLAP – когда использовать? объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), т. е. уровень агрегации данных достаточно высок; набор информационных измерений стабилен; время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром; требуется широкое использование сложных встроенных функций.

ROLAP – схема «звезда» В центре – таблица фактов, по краям – таблицы измерений

ROLAP – схема «снежинка»

ROLAP Плюсы: В большинстве случаев корпоративные хранилища данных реализуются средствами реляционных СУБД и инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над ними. В случае переменной размерности задачи, когда изменения в структуру измерений приходится вносить достаточно часто, RОLАР системы с динамическим представлением размерности являются оптимальным решением, т. к. В них такие модификации не требуют физической реорганизации БД. Реляционные СУБД обеспечивают значительно более высокий уровень защиты данных и хорошие возможности разграничения прав доступа. Минусы: низкая скорость работы!

Вопросы Какие операции можно производить над гиперкубом? Поясните все составные части теста FASMI. Приведите плюсы и минусы MOLAP. Приведите плюсы и минусы ROLAP.