регистрация /  вход

Эволюция корпоративных информационных систем 4 (стр. 12 из 12)

· ROLAP (Relational OLAP) — исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально и находились. Агрегатные же данные помещают в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же базе данных.

· HOLAP (Hybrid OLAP) — исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

Некоторые OLAP-средства поддерживают хранение данных только в реляционных структурах, некоторые — только в многомерных. Однако большинство современных серверных OLAP-средств поддерживают все три способа хранения данных. Выбор способа хранения зависит от объема и структуры исходных данных, требований к скорости выполнения запросов и частоты обновления OLAP-кубов.

Отметим также, что подавляющее большинство современных OLAP-средств не хранит «пустых» значений (примером «пустого» значения может быть отсутствие продаж сезонного товара вне сезона).

Заключение

В данном разделе мы рассмотрели типичную структуру реляционных хранилищ данных. Итак, теперь мы знаем, что:

· типичная структура хранилища данных существенно отличается от структуры обычной реляционной СУБД — как правило, она денормализована;

· основными составляющими структуры хранилищ данных являются таблица фактов (fact table) и таблицы измерений (dimension tables);

· таблица фактов является основной таблицей хранилища данных. Обычно она содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет в дальнейшем анализироваться; таблица фактов, как правило, содержит уникальный составной ключ, состоящий из первичных ключей таблиц измерений. При этом как ключевые, так и некоторые неключевые ее поля должны соответствовать будущим измерениям OLAP-куба. Помимо этого таблица фактов содержит одно или несколько числовых полей, на основании которых в дальнейшем вычисляются агрегатные данные; таблицы измерений содержат неизменяемые либо редко изменяемые данные — как правило, по одной записи для каждого члена нижнего уровня иерархии в измерении;

· таблицы измерений содержат как минимум одно описательное поле и, как правило, целочисленное ключевое поле для однозначной идентификации члена измерения;

· каждая таблица измерений должна находиться в отношении «один ко многим» с таблицей фактов;

· если каждое измерение содержится в одной таблице измерений, такая схема хранилища данных носит название «звезда». Если же хотя бы одно измерение содержится в нескольких связанных таблицах, такая схема хранилища данных носит название «снежинка».

Далее мы обсудили особенности клиентских и серверных OLAP-средств. Мы узнали, что:

· клиентские OLAP-средства представляют собой приложения, осуществляющие вычисление агрегатных данных (сумм, средних величин, максимальных или минимальных значений) и их отображение, при этом сами агрегатные данные содержатся в КЭШе внутри адресного пространства такого OLAP-средства;

· в серверных OLAP-средствах сохранение и изменение агрегатных данных, а также поддержка содержащего их хранилища осуществляются отдельным приложением или процессом, называемым OLAP-сервером;

· в случае применения серверных средств вычисление и хранение агрегатных данных происходят на сервере, что позволяет в общем случае снизить требования к ресурсам, потребляемым клиентским приложением, а также сетевой трафик и время выполнения запросов.

· наконец, мы рассмотрели различные технические аспекты многомерного хранения данных. Мы узнали, что в настоящее время применяются три способа хранения данных:

o MOLAP (Multidimensional OLAP) — и детальные, и агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных. В этом случае многомерные данные полностью содержат исходные детальные данные;

o ROLAP (Relational OLAP) — детальные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они находились изначально. Агрегатные же данные помещаются в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же самой базе данных;

o HOLAP (Hybrid OLAP) — детальные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они и находились изначально, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

Мы также узнали, что подавляющее большинство современных OLAP-средств не хранит «пустых» значений.

Условные сокращения и обозначения

Усл.сокр. Обозначения
ИС Информационная система
ЗИВС Защищенная информационно-вычислительная сеть
ХД Хранилище данных
ПО Программное обеспечение
ТЗ Техническое задание
БД База данных
МБД Многомерная БД
СУБД Система управления базой данных
АБД Администратор БД
СППР Система Поддержки Принятия Решений
OLAP On-LineAnalyticalProcess (технология Оперативной Обработки Данных)
OLTP On-Line Transactional Process
ODS Operational Data Store (Оперативный склад данных)
SQL Structured Query Language
PL/SQL Процедурный язык Oracle
OWB Oracle Warehouse Builder
OEM Oracle Enterprise Manager
MOLAP Технология многомерной интерактивной аналитической обработки
ROLAP Реляционная OLAP
HOLAP Гибрид MOLAP иROLAP

Словарь

Склад данных (СД, data warehouse, DWH): база данных, содержащая предварительно обработанные исходные ("сырые", "операционные" и т. д.) данные. Цель обработки состоит в том, чтобы сделать данные пригодными и удобными для аналитического использования разными классами пользователей, сохранив при этом информативность исходных данных. На практике склад данных обычно имеет структуру специфичного вида (типа "звезда" или "хлопьев"), в которой в целом не выполняется требование реляционной нормализации.

Секция данных (data mart): относительно небольшой склад данных или же часть более общего склада данных, специфицированная для использования конкретным подразделением в организации и/или определенной группой пользователей. Если в корпоративной системе имеется две "секции данных", то общие данные, имеющиеся в обеих секциях одновременно, должны быть представлены в секциях идентично. Термин, неустоявшийся в русском языке.

Исследование данных (data mining): метод поиска информации в данных, подразумевающий использование статистических, оптимизационных и других математических алгоритмов, позволяющих находить взаимозависимости данных (корреляция, классификация и т. д.) и синтезировать дедуктивную информацию.

Первичная обработка данных (data cleansing and scrubbing): процедура "очистки" исходных данных, заключающаяся в устранении избыточности и противоречивости и в очищении от шума перед помещением в склад данных. Более сложная обработка может включать восстановление пропущенных в исходных данных значений.

Администратор данных (data steward): новый вид специалиста, отвечающего за полноту и качество данных, помещаемых в склад данных.

Информационная система руководителя (ИСР, executive information system, EIS): компьютерная система, позволяющая получать информацию, создавать ее и предоставлять в распоряжение старшего управляющего персонала с ограниченным опытом обращения с ЭВМ. Должна предоставляться имеющаяся информация по конкретным возникающим запросам с любой допустимой степенью детализации. Также играет важную роль в стратегическом управлении организацией.

Огромная база данных (точнее всего - сверхбольшая; огромный, или сверхбольшой, склад данных, very large database, VLDB): термин для обозначения БД объемов, близких к технологически возможным максимальным границам. В настоящее время таким объемом условно может считаться объем порядка 1 Тбайт. Сверхбольшие базы и склады данных требуют особых подходов к логическому и системно-техническому проектированию, обычно выполняемому в рамках самостоятельного проекта. В сочетании с математическими средствами обработки данных они дают новое качество работы с данными, являясь в то же время весьма дорогостоящими проектами.

Система поддержки принятия решений (СППР, decision support system, DSS): система, обеспечивающая на базе имеющихся данных получение средним управляющим звеном информации, необходимой для тактического планирования и деятельности. Опирается в значительной степени на анализ данных в БД (по современным представлениям - в складе данных) визуальными средствами (графики) и средней сложности статистическими или иными математическими методами. Системы поддержки принятия решений появились давно, однако получили новый импульс к развитию с возникновением складов данных.

Сложный анализ данных (intelligent data analysis): общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов, таких как методы оптимизации, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистические методы и т. д., а также использующих результаты их применения методов визуального представления данных. Образно смысл использования сложного анализа данных может быть сведен к формулировке "получения информации из [исходных] данных".

Список использованных источников

1. Архипенков С., Голубев Д., Максименко О. ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ. От концепции до внедрения - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.

2. Спирли, Эрик. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том 1. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2001.

3. M.Lea Shaw Data Warehouse Database Design. Student guide - Oracle Corporaton, 2001

4. Richard A.Green Oracle iDS Implement Warehouse Builder. Student guide - Oracle Corporaton, 2001 .

5. Материалы Web-сервера http://www.oracle.ru/ .

6. Материалы Web-сервера http://www.olap.ru/ .

7. Материалы Web-сервера http://www.sybase.ru/ .

8. Материалы Web-сервера http://www.interface.ru/ .

9. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. Эволюция и стандарты. Инфраструктура. Терминология. – Москва: "Финансы и статистика", 2002.

10. Шпеник М., Следж О. и др. Руководство администратора баз данных. Microsoft SQL Server 7.0. – Москва-Санкт-петербург-Киев: "Вильямс", 1999.

11. IDC: Data Warehousing Tools: Market Forecast and Analysis, 2000-2004.

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ  [можно без регистрации]
перед публикацией все комментарии рассматриваются модератором сайта - спам опубликован не будет

Ваше имя:

Комментарий

Хотите опубликовать свою статью или создать цикл из статей и лекций?
Это очень просто – нужна только регистрация на сайте.