Гібридна модель

Реляційна модель

Реляційна модель сховища даних ROLAP (Relational OLAP) передбачає зберігання і детальних, і агрегованих (підсумкових) даних у реляційній базі даних, але агреговані дані розміщуються у спеціально створених службових таблицях.

ROLAP-модель підтримують MetaCube (корпорація Informix), Business-Objects (корпорація BusinessObjects) та ін.

Гібридна модель сховища даних HOLAP (Hybrid OLAP) - це спеціалізований механізм, який дає змогу зберігати дані у власних форматах - масивах, що відповідають зручному для ко­ристувачів представленню даних. Основною ознакою цієї моделі є те, що детальні дані залишаються на своєму звичайному місці - у ре­ляційній базі даних, а агреговані (підсумкові) дані зберігають­ся в багатовимірній базі даних.

Висока швидкість оброблення запитів у багатовимірній базі даних забезпечується завдяки попередньму обчисленню агрегованих показників. Швидкість оброблення запитів значно підвищується за рахунок того, що можливо отримати відповідь на запитання на підставі резуль­татів попередніх обчислень, а не виконуючи їх «на льоту». HOLAP-архітектура зазвичай ви­користовується при побудові багаторівневих сховищ даних, що створюються на різних рівнях корпоративних ІС, і особливо ефективна в разі об­роблення надто великих обсягів даних.

Інструментальним засобом, що підтримує HOLAP-модель, є SAS System (компанія SAS Institute).

29. Технологічні засоби оперативного аналітичного оброблення даних OLAP. Правила Кодда.

Технологія оперативного аналітичного оброблення даних OLAP (OnLine Analytical Processing) була виокремлена як особливий підхід до обробки даних у зв’язку з появою спеціальних засобів для збереження та аналізу накопичених облікових даних - сховищ даних. OLAP-програми являють собою сукупність засобів багатовимірного аналізу даних, накопичених у сховищі даних. Користувачу OLAP надається інтуїтивно зрозуміла модель даних, організована у вигляді багатовимірних кубів (Cubes). Осями - вимірами (Dimensions) багатовимірної системи координат слугують основні атрибути аналізованого бізнес-процесу (наприклад, для процесу продажів - товар, регіон, тип покупця). Значення, що відкладаються на осях кубу, називаються членами виміру, або мітками (members). Члени виміру можуть утворювати ієрархії, що складаються з декількох рівнів. Наприклад, для виміру «Час» ієрархією може бути «Роки ® квартали ® місяці ® тижні ® дні». У комірках кубу на перетинаннях вимірів знаходяться дані, що кількісно характеризують процес - міри, або показники (Measures) (наприклад, обсяги продажів, витрати).

Системи на основі OLAP дають змогу аналітикам і менеджерам, які потребують оперативного прийняття рішень, досягти розуміння процесів, що відбуваються на підприємстві, шляхом швидкого інтерактивного доступу до даних у сховищі і виконання над ними різноманітних аналітичних операцій: перетину, обертання, згортання, розгортання, проекції, агрегування, розрахункових операцій тощо. OLAP-операції над даними організовані так, щоб відобразити різні аспекти діяльності підприємства, надаючи:

· базовий рівень або зведення даних, наприклад, загальну суму продажів по регіону за певний період;

· зрізи даних, що відносяться до певного періоду в минулому і в поточний час;

· агрегування даних за певною ознакою (наприклад, за видами товарів) і можливість у режимі діалогу пересуватись по рівнях агрегації;

· похідні дані, що підраховуються на базі збережуваних даних, наприклад, різниця між фактичним і запланованим показником тощо.

Термін OLAP був вперше запропонований у 1993 р. Е.Ф.Коддом, відомим дослідником в області баз даних, коли він разом із партнерами опублікували статтю «Забезпечення OLAP (оперативного аналітичного оброблення) для користувачів-аналітиків», у якій виклали основні положення нової OLAP-технології. Ця стаття включала 12 правил, що визначали принципи технології OLAP. У 1995 році до них були додані ще шість. Доктор Кодд розбив всі правила на чотири групи:

1. Базові особливості (багатовимірне подання даних, інтуїтивне маніпулювання даними, доступність, пакетне отримання даних, моделі аналізу OLAP, архітектура клієнт-сервер, прозорість, багатокористувацька підтримка).

2. Спеціальні особливості (обробка ненормалізованих даних, зберігання результатів OLAP, виокремлення відсутніх значень, ігнорування відсутніх значень при аналізі).

3. Особливості подання звітів (гнучкість формування звітів, стандартна продуктивність, автоматичне налаштовування фізичного рівня).

4. Управління вимірами (універсальність вимірів, необмежена кількість вимірів і рівнів агрегації, необмежені операції між даними вимірів).

Дата добавления: 2015-05-08