OLAP технологии

подробнее.

Рисунок 7. Пример куба

3.3.1 “Разрезание” куба

Даже трехмерный куб сложно отобразить на экране компьютера так, чтобы были видны значения интересующих мер. Что уж говорить о кубах с количеством измерений, большим трех? Для визуализации данных, хранящихся в кубе, применяются, как правило, привычные двумерные, т. е. табличные, представления, имеющие сложные иерархические заголовки строк и столбцов.

Двумерное представление куба можно получить, “разрезав” его поперек одной или нескольких осей (измерений): мы фиксируем значения всех измерений, кроме двух, - и получаем обычную двумерную таблицу. В горизонтальной оси таблицы (заголовки столбцов) представлено одно измерение, в вертикальной (заголовки строк) - другое, а в ячейках таблицы - значения мер. При этом набор мер фактически рассматривается как одно из измерений - мы либо выбираем для показа одну меру (и тогда можем разместить в заголовках строк и столбцов два измерения), либо показываем несколько мер (и тогда одну из осей таблицы займут названия мер, а другую - значения единственного “неразрезанного” измерения).

Взгляните на рис. 8 - здесь изображен двумерный срез куба для одной меры - Unit Sales (продано штук) и двух “неразрезанных” измерений - Store (Магазин) и Время (Time).

Рисунок 8. Двумерный срез куба для одной меры

На рис. 9 представлено лишь одно “неразрезанное” измерение - Store, но зато здесь отображаются значения нескольких мер - Unit Sales (продано штук), Store Sales (сумма продажи) и Store Cost (расходы магазина).

Рисунок 9. Двумерный срез куба для нескольких мер

Двумерное представление куба возможно и тогда, когда “неразрезанными” остаются и более двух измерений. При этом на осях среза (строках и столбцах) будут размещены два или более измерений “разрезаемого” куба - см. рис. 10.

Рисунок 10. Двумерный срез куба с несколькими измерениями на одной оси

3.3.2 Метки

Значения, “откладываемые” вдоль измерений, называются членами или метками (members). Метки используются как для “разрезания” куба, так и для ограничения (фильтрации) выбираемых данных - когда в измерении, остающемся “неразрезанным”, нас интересуют не все значения, а их подмножество, например три города из нескольких десятков. Значения меток отображаются в двумерном представлении куба как заголовки строк и столбцов.

3.3.3 Иерархии и уровни

Метки могут объединяться в иерархии, состоящие из одного или нескольких уровней (levels). Например, метки измерения “Магазин” (Store) естественно объединяются в иерархию с уровнями:

All (Мир)

Country (Страна)

State (Штат)

City (Город)

Store (Магазин).

В соответствии с уровнями иерархии вычисляются агрегатные значения, например объем продаж для USA (уровень “Country”) или для штата California (уровень “State”). В одном измерении можно реализовать более одной иерархии - скажем, для времени: {Год, Квартал, Месяц, День} и {Год, Неделя, День}.

Отметим, что иерархии могут быть сбалансированными (balanced), как, например, иерархия, представленная на рис. 11, а также иерархии, основанные на данных типа "дата—время", и несбалансированными (unbalanced). Типичный пример несбалансированной иерархии — иерархия типа "начальник—подчиненный" (ее можно построить, например, используя значения поля Salesperson исходного набора данных из рассмотренного выше примера), представлен на рис. 12

Рисунок 11. Иерархия в измерении, связанном с географическим положением клиентов

Рисунок 12. Несбалансированная иерархия

Иногда для таких иерархий используется термин Parent-child hierarchy.

Существуют также иерархии, занимающие промежуточное положение между сбалансированными и несбалансированными (они обозначаются термином ragged — "неровный"). Обычно они содержат такие члены, логические "родители" которых находятся не на непосредственно вышестоящем уровне (например, в географической иерархии есть уровни Country, City и State, но при этом в наборе данных имеются страны, не имеющие штатов или регионов между уровнями Country и City; (рис. 13).

Рисунок 13. "Неровная" иерархия

Отметим, что несбалансированные и "неровные" иерархии поддерживаются далеко не всеми OLAP-средствами. Например, в Microsoft Analysis Services 2000 поддерживаются оба типа иерархии, а в Microsoft OLAP Services 7.0 — только сбалансированные. Различным в разных OLAP-средствах может быть и число уровней иерархии, и максимально допустимое число членов одного уровня, и максимально возможное число самих измерений.

3.3.4 Архитектура OLAP приложений

Все, что говорилось выше про OLAP, по сути, относилось к многомерному представлению данных. То, как данные хранятся, грубо говоря, не волнует ни конечного пользователя, ни разработчиков инструмента, которым клиент пользуется.

Многомерность в OLAP-приложениях может быть разделена на три уровня:

 Многомерное представление данных - средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагирован от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.

 Многомерная обработка - средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, умеющий обработать и выполнить такой запрос.

 Многомерное хранение - средства физической организации данных, обеспечивающие эффективное выполнение многомерных запросов.

Первые два уровня в обязательном порядке присутствуют во всех OLAP-средствах. Третий уровень, хотя и является широко распространенным, не обязателен, так как данные для многомерного представления могут извлекаться и из обычных реляционных структур; процессор многомерных запросов в этом случае транслирует многомерные запросы в SQL-запросы, которые выполняются реляционной СУБД.

Конкретные OLAP-продукты, как правило, представляют собой либо средство многомерного представления данных, OLAP-клиент (например, Pivot Tables в Excel 2000 фирмы Microsoft или ProClarity фирмы Knosys), либо многомерную серверную СУБД, OLAP-сервер (например, Oracle Express Server или Microsoft OLAP Services).

Слой многомерной обработки обычно бывает встроен в OLAP-клиент и/или в OLAP-сервер, но может быть выделен в чистом виде, как, например, компонент Pivot Table Service фирмы Microsoft.

4 Заключение

В данной работе мы ознакомились с основами OLAP. Мы узнали следующее:

• Назначение хранилищ данных — предоставление пользователям информации для статистического анализа и принятия управленческих решений.

• Хранилища данных должны обеспечивать высокую скорость получения данных, возможность получения и сравнения, так называемых срезов данных, а также непротиворечивость, полноту и достоверность данных.

• OLAP (On-Line Analytical Processing) является ключевым компонентом построения и применения хранилищ данных. Эта технология основана на построении многомерных наборов данных — OLAP-кубов, оси которого содержат параметры, а ячейки — зависящие от них агрегатные данные.

• Приложения с OLAP-функциональностью должны предоставлять пользователю результаты анализа за приемлемое время, осуществлять логический и статистический анализ, поддерживать многопользовательский доступ к данным, осуществлять многомерное концептуальное представление данных и иметь возможность обращаться к любой нужной информации.

Кроме того, мы рассмотрели основные принципы логической организации OLAP-кубов, а также узнали основные термины и понятия, применяемые при многомерном анализе. И наконец, мы выяснили, что представляют собой различные типы иерархий в измерениях OLAP-кубов.

5 Список использованной литературы

1. Материалы сайта http://www.softkey.info

2. Материалы сайта http://www.iemag.ru

3. Материалы сайта http://www.compress.ru

4. Материалы сайта www.olap.ru

5. Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. — СПб: Питер, 1997.

6 Список иллюстраций

Рисунок 1. Структура хранилища данных 4

Рисунок 2. Структура базы данных Northwind 7

Рисунок 3. Пример таблицы фактов 8

Рисунок 4. Пример таблицы измерений 10

Рисунок 5. Пример схемы "звезда" 11

Рисунок 6. Пример схемы "снежинка" 12

Рисунок 7. Пример куба 17

Рисунок 8. Двумерный срез куба для одной меры 17

Рисунок 9. Двумерный срез куба для нескольких мер 17

Рисунок 10. Двумерный срез куба с несколькими измерениями на одной оси 18

Рисунок 11. Иерархия в измерении, связанном с географическим положением клиентов 18

Рисунок 12. Несбалансированная иерархия 19

Рисунок 13. "Неровная" иерархия 19