Многомерная модель

Многомерный подход к представлению данных в базе появился практически одновременно с реляционным, но реально работающих многомерных СУБД (МСУБД) до настоящего времени было очень мало. С середины 90-х годов интерес к ним стал приобретать массовый характер.

Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и принятия решения.

В развитии концепций ИС можно выделить следующие два направления:

· системы оперативной (транзакционной) обработки;

· системы аналитической обработки (системы поддержки принятия решений).

Реляционные СУБД предназначались для информационных систем опе­ративной обработки информации и в этой области были весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько не­поворотливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД (МСУБД).

Многомерные СУБДявляются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. Раскроем основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость, историчность и прогнозируемость данных.

Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень деталь­ности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь-оператор, управляющий, руководитель.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности (неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирова-ния и применение их к различным временным интервалам.

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализа­ции цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными. По сравнению с реляционной моделью многомерная организация дан­ных обладает более высокой наглядностью и информативностью. Для иллюстрации на рис. 2.8 приведены реляционное (а)и многомерное (б)пред­ставления одних и тех же данных об объемах продаж автомобилей.

а)

6)

Рис. 2.8. Реляционное и многомерное представление данных.

В примере на рис. 2.86 каждое значение ячейки Объем продаж однозначно определяется комбинацией временного измерения (Месяц продаж) и модели автомобиля. На практике зачастую требуется большее количество измерений. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.9.

Рис. 2.9. Пример трехмерной модели

Основным достоинствоммногомерной модели данных является удоб­ство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. При организации обработки аналогичных данных на основе реляционной модели происходит нелинейный рост трудоемкос­ти операций в зависимости от размерности БД и существенное увеличение затрат оперативной памяти на индексацию.

Недостаткоммногомерной модели данных является ее громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации.

Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных,явля­ются Essbase (Arbor Software), Media Multi-matrix (Speedware), Oracle ExpressServer (Oracle) и Cache (InterSystems). Некоторые программные продукты, напри­мер Media/MR (Speedwarc), позволяют одновременно работать с многомерными и с реляционными БД. В СУБД Cache, в которой внутренней моделью данных является многомерная модель, реализованы три способа доступа к данным: пря­мой (на уровне узлов многомерных массивов), объектный и реляционный.