MOLAP (Multidimensional OLAP)

Модели хранилища данных

Обеспечивая многомерное концептуальное представление со стороны пользовательского интерфейса к исходной базе данных, все продукты OLAP делятся на несколько классов по типу исходной БД. Многомерный гиперкуб, используемый в OLAP-технологии, может быть реализован в рамках реляционной модели или существовать как отдельная база данных специальной многомерной структуры. В зависимости от этого принято различать многомерный (MOLAP) и реляционный (ROLAP) подходы к построению хранилища данных.

В MOLAP-модели многомерное представление данных реализуется физически. В специализированных СУБД, основанных на многомерном представлении данных, данные организованы не в форме реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов:

1 гиперкубов (все хранимые в базе данных ячейки должны иметь одинаковую размерность, то есть находиться в максимально полном базисе измерений) и

2 поликубов (каждая переменная хранится с собственным набором измерений, и все связанные с этим cложности обработки перекладываются на внутренние механизмы системы).

Использование многомерных баз данных в системах оперативной аналитической обработки имеет следующие достоинства:

• Высокая производительность. В случае использования многомерных СУБД поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам.
• Многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

Недостатки MOLAP-модели:

• Многомерные СУБД не позволяют работать с большими базами данных.
• Многомерные СУБД по сравнению с реляционными очень неэффективно используют внешнюю память. В подавляющем большинстве случаев информационный гиперкуб является сильно разреженным, а поскольку данные хранятся в упорядоченном виде, неопределенные значения удаётся удалить только за счет выбора оптимального порядка сортировки, позволяющего организовать данные в максимально большие непрерывные группы. Но даже в этом случае проблема решается только частично. Кроме того, оптимальный с точки зрения хранения разреженных данных порядок сортировки скорее всего не будет совпадать с порядком, который чаще всего используется в запросах.

Следовательно, использование многомерных СУБД оправдано только при следующих условиях:

1. Объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), то есть уровень агрегации данных достаточно высок.
2. Набор информационных измерений стабилен (поскольку любое изменение в их структуре почти всегда требует полной перестройки гиперкуба).
3. Время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром.

Примеры OLAP-серверов, использующих MOLAP-архитектуру: Oracle Express Server фирмы Oracle, IBM Informix MetaCube, IBM DB2 OLAP, Arbor Essbase.

Дата добавления: 2015-05-09