Организация строительно-монтажной составляющей МТБС

Состав и структура материально-технической базы строительства

СТРОИТЕЛЬСТВА

Hibrid) OLAP-HOLAP.

Многомерные OLAP-системы

В многомерных СУБД данные организованы не в виде реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов, или гиперкубов, когда все хранимые данные должны иметь одинаковую размерность, что означает необходимость образовывать максимально полный базис измерений. Данные могут быть организованы в виде поликубов, в этом варианте значения каждого показателя хранятся с собственным набором измерений, обработка данных производится собственным инструментом системы.

Достоинствами MOLAP являются:

– более быстрое, чем при ROLAP, получение ответов на запросы – затрачиваемое время на один-два порядка меньше;

– из-за ограничений SQL затрудняется реализация многих встроенных функций.

К ограничениям MOLAP относятся:

– сравнительно небольшие размеры баз данных– десятки гигабайт;

– за счет денормализации и предварительной агрегации многомерные массивы используют в 2,5–100 раз больше памяти, чем исходные данные;

– отсутствуют стандарты на интерфейс и средства манипулирования данными;

– имеются ограничения при загрузке данных.

Исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе. Такой способ хранения обеспечивает высокую скорость выполнения OLAP-операций, но многомерная база в этом случае чаще всего будет избыточной. Куб, построенный на ее основе, будет сильно зависеть от числа измерений. При увеличении количества измерений объем куба будет экспоненциально расти. Иногда это может привести к «взрывному росту» объема данных, парализующему в результате запросы пользователей.

Реляционные OLAP-системы

В настоящее время в массовых средствах, обеспечивающих аналитическую работу, преобладает использование инструментов на основе реляционного подхода. В ROLAP-продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP-средства. При этом скорость построения куба будет сильно зависеть от типа источника данных, и поэтому время отклика системы порой становится неприемлемо большим.

Достоинствами ROLAP-систем являются:

– возможность оперативного анализа непосредственно содержащихся в хранилище данных, так как большинство исходных баз данных -реляционного типа;

– при переменной размерности задачи выигрывают ROLAP, так как не требуется физическая реорганизация базы данных;

– ROLAP-системы могут использовать менее мощные клиентские станции и серверы, причем на серверы ложится основная нагрузка по обработке сложных SQL-запросов;

– уровень защиты информации и разграничения прав доступа в реляционных СУБД намного выше, чем в многомерных.

Недостатком ROLAP-систем является меньшая производительность, необходимость тщательной проработки схем базы данных, специальная настройка индексов, анализ статистики запросов и учет выводов анализа при доработках схем баз данных, что приводит к значительным дополнительным трудозатратам. Выполнение же этих условий позволяет при использовании ROLAP-систем добиться схожих с MOLAP-системами показателей в отношении времени доступа и даже превзойти в экономии памяти.

Гибридные OLAP-системы

Представляют собой сочетание инструментов, реализующих реляционную и многомерную модели данных. При таком подходе используются достоинства первых двух подходов и компенсируются их недостатки. В наиболее развитых программных продуктах такого назначения реализован именно этот принцип. Использование гибридной архитектуры в OLAP-системах – это наиболее приемлемый путь решения проблем в применении программных инструментальных средств в многомерном анализе. В HOLAP-продуктах исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP-куба выполняется по запросу OLAP-средства на основе реляционных и многомерных данных. Такой подход позволяет избежать взрывного роста объема данных. При этом можно достичь оптимального времени исполнения клиентских запросов.

Сейчас на рынке представлено огромное многообразие OLAP-систем. Разработано несколько классификаций продуктов этого типа, например классификация по способу хранения данных, по месту нахождения OLAP-машины, по степени готовности к применению. Классификацию по способу хранения данных мы уже рассмотрели: MOLAP, ROLAP, HOLAP.

Следующая классификация – по месту размещения OLAP-машины. По этому признаку OLAP-продукты делятся на OLAP-серверы и OLAP-клиенты.

В серверных OLAP-средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным сервером. Клиентское приложение получает только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Некоторые OLAP-серверы поддерживают хранение данных только в реляционных базах, другие – только в многомерных. Многие современные OLAP-серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP, ROLAP и HOLAP. Одним из самых распространенных в настоящее время серверных решений является OLAP-сервер корпорации Microsoft. OLAP-клиент устроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP-вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера.

С помощью OLAP-сервера может быть организовано физическое хранение обработанной многомерной информации, что позволяет быстро выдавать ответы на запросы пользователя. Кроме того, предусматривается преобразование данных из реляционных и других баз в многомерные структуры в режиме реального времени.

Схема звезды

Таблица фактов обычно содержит одну или несколько колонок типа DECIMAL, дающих числовую характеристику какому-то аспекту предметной области (например, объём продаж для торговой компании или сумма платежей для банка), и несколько целочисленных колонок-ключей для доступа к таблицам измерений.

Таблицы измерений расшифровывают ключи, на которые ссылается таблица фактов; например, таблица «products» измерения «товары» базы данных торговой компании может содержать сведения о названии товара, его производителе, типе товара. За счёт использования специальной структуры таблицы измерений реализуется иерархия измерений, в том числе ветвящаяся.

Обычно данные в таблицах-измерениях денормализованы: ценой несколько неэффективного использования дискового пространства удается уменьшить число участвующих в операции соединения таблиц, что обычно приводит к сильному уменьшению времени выполнения запроса. Иногда, тем не менее, требуется произвести нормализацию таблиц-измерений; такая схема носит название «снежинка» (snowflake schema).

SQL-запрос к схеме «звезда» обычно содержит в себе:

· одно или несколько соединений таблицы фактов с таблицами измерений;

· несколько фильтров (SQL-оператор WHERE), применяемых к таблице фактов или таблицам измерений;

· группировку и агрегирование по требуемым элементам иерархии измерений (dimension elements).

Схема снежинки получила свое название за свою форму, в виде которой отображается логическая схема таблиц в многомерной базе данных. Так же как и в схеме звезды, схема снежинки представлена централизованной таблицей фактов, соединенной с таблицами измерений. Отличием является то, что здесь таблицы измерений нормализованы с рядом других связанных измерительных таблиц, — в то время как в схеме звезды таблицы измерений полностью денормализованы, с каждым измерением представленным в виде единой таблицы, без соединений на связанные таблицы в схеме снежинки. Чем больше степень нормализации таблиц измерений, тем сложнее выглядит структура схемы снежинки. Создаваемый «эффект снежинки» затрагивает только таблицы измерений, и не применим к таблицам фактов.

Под материально-технической базой строительства (МТБС) понимается система предприятий и организаций, осуществляющих строительно-монтажные работы и сдачу построенных строительных объектов в эксплуатацию, производство строительных конструкций, изделий и материалов, а также предприятий занятых в сфере производственного обслуживания строительства. В составе МТБС выделяют три составляющие:

1) строительно-монтажная;

2) промышленно-производственная;

3) производственно-инфраструктурная.

Строительно-монтажная составляющая МТБС включает самостоятельные строительные и монтажные организации всех форм собственности, а также предприятия входящие в состав крупных производственных объединений.

Промышленно-производственная составляющая МТБС включает в себя систему промышленных организаций по производству строительных конструкций, изделий, материалов, полуфабрикатов.

Производственно-инфраструктурная составляющая - это совокупность предприятии и организации, работающих сфере производственного обслуживания строительных организаций. К ним относятся предприятия по эксплуатации строительных машин, строительного транспорта, ремонта строительной техники, и т.д. Эти предприятия могут быть и хозяйственно самостоятельными структурами, и внутренними производственными структурами строительно-монтажных организаций.

Прежде всего к этой составляющей относятся строительно-монтажные организации осуществляющие строительство объектов по договорам подряда, которые они заключают с застройщиками. Их относят к категории подрядных строительно-монтажных организаций, а сам способ осуществления строительства объектов с помощью таких организаций - подрядным.

Строительство объектов могут осуществляться также и силами внутренних строительных подразделений застройщика. В этом случае договоры подряда не заключаются, и сам способ осуществления строительства называют хозяйственным.

- По характеру деятельности организации подразделяются: на общестроительные; специализированные.

Как правило, общестроительные организации, выступают в качестве генеральных подрядчиков по строительству.

Специализированные строительные организации или осуществляют строительство специальных объектов, например стро­ительство мостов, туннелей, магистральных трубопроводов, или выполняют какие-либо виды специальных работ, например санитарно-технические, электромонтажные, работы по монтажу оборудования. Первые выступают в качестве генеральных подрядчиков, а вторые - в большей мере в качестве субподрядных организаций.

Дата добавления: 2014-01-20