Logo Море(!) аналитической информации!
IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware
Скидка до 20% на услуги дата-центра. Аренда серверной стойки. Colocation от 1U!

Миграция в облако #SotelCloud. Виртуальный сервер в облаке. Выбрать конфигурацию на сайте!

Виртуальная АТС для вашего бизнеса. Приветственные бонусы для новых клиентов!

Виртуальные VPS серверы в РФ и ЕС

Dedicated серверы в РФ и ЕС

По промокоду CITFORUM скидка 30% на заказ VPS\VDS

VPS/VDS серверы. 30 локаций на выбор

Серверы VPS/VDS с большим диском

Хорошие условия для реселлеров

4VPS.SU - VPS в 17-ти странах

2Gbit/s безлимит

Современное железо!

2008 г.

Обзор алгоритмов MOLAP

Юрий Кудрявцев, факультет ВМиК МГУ

Вперед: Многомерные кубы, определение и свойства Выше: Введение. Анализ задачи Назад: Введение. Анализ задачи   Содержание

Подразделы


История Задачи

Термин OLAP был введен в 1993 Эдгаром Коддом [5]. Цель систем OLAP — облегчение решения задач анализа данных. Кодд сформулировал 12 признаков OLAP-данных, и большинство современных средств OLAP отвечает этим постулатам. Перечислим их:

12 Признаков OLAP Данных

Многомерная концепция данных.
OLAP оперирует данными CUBE (см. далее описание работ Грея [8]), которые являются многомерными массивами. Число измерений OLAP-кубов не ограничено.
Прозрачность.
OLAP системы должны опираться на открытые системы, поддерживающие гетерогенные источники данных.
Доступность.
OLAP системы должны представлять пользователю единую логическую схему данных.
Постоянная скорость выполнения запросов.
Производительность не должна падать при росте числа измерений.
Клиент/сервер архитектура.
Системы должны базироваться на открытых интерфейсах и иметь модульную структуру.
Различное число измерений.
Системы не должны ограничиваться трехмерной моделью представления данных. Измерения должны быть эквивалентны по применению любых функций.
Динамическое представление разреженных матриц.
Под разреженной матрицей понимается такая матрица, не каждая ячейка которой содержит данные. OLAP-системы должны содержать средства хранении и обработки разреженных матриц больших объемов.
Многопользовательская поддержка.
OLAP-системы должны поддерживать многопользовательский режим работы.
Неограниченные многомерные операции.
Аналогично требованию о различном числе измерений: все измерения считаются равными, и многомерные операции не должны накладывать ограничения на отношения между ячейками.
Интуитивно понятные инструменты манипулирования данными.
Для формулировки многомерных запросов пользователи не должны работать со усложненными меню.
Гибкая настройка конечных отчетов.
Пользователи должны иметь возможность видеть только то, что им необходимо, причем все изменения данных должны немедленно отображаться в отчетах.
Отсутствие ограничений.
Не должны иметься какие-либо ограничения на количество измерений и уровней агрегации данных.

FASMI тест

В дальнейшем Найджел Пендс переформулировал 12 правил Кодда (см. [18]) в более емкий тест FASMI (Fast Shared Multidimensional Information). По определению Пендса, OLAP-система должна быть:
  • Fast — быстрой, обеспечивать почти мгновенный отклик на большинство запросов;
  • Shared — многопользовательской; должен существовать механизм контроля доступа к данным, а также возможность одновременной работы многих пользователей;
  • Multidimensional — многомерной; данные должны представляться в виде многомерных кубов;
  • Information — данные должны быть полны с точки зрения аналитика, т.е. содержать всю необходимую информацию.

Большинство существующих OLAP-средств удовлетворяет всем этим признакам. Однако в реализации подобных приложений возникает ряд проблем, прежде всего связанных с увеличением объема данных, которые необходимо хранить.

В 1995 группа исследователей во главе с Джимом Греем [8], проанализировав создаваемые тогда пользовательские приложения баз данных, предложила расширение языка SQL — оператор CUBE. Данный оператор отвечает за создание многомерных кубов в SQL. Концепция многомерного представления данных является, наряду с моделью транзакций, одной из самых известных идей Грея. В этой работе исследователи указали ряд эвристических рекомендаций по реализации новой структуры данных.

CUBE представляет собой обобщение операторов выборки с разделом GROUP BY по всем возможным комбинациям измерений с разными уровнями агрегации данных. Каждая сгруппированная таблица относится к группе ячеек, описываемых кортежами из измерений, по которым формируется сгруппированная таблица. Оператор, расширяющий SQL, называется CUBE BY (синтаксис такой же, как и у GROUP BY).

В стандарт SQL'99 включен набор операторов для работы с OLAP-данными (запросы grouping set, rollup by, cube by, window by, rank, rownum и пр).

Вперед: Многомерные кубы, определение и свойства Выше: Введение. Анализ задачи Назад: Введение. Анализ задачи   Содержание

Бесплатный конструктор сайтов и Landing Page

Хостинг с DDoS защитой от 2.5$ + Бесплатный SSL и Домен

SSD VPS в Нидерландах под различные задачи от 2.6$

✅ Дешевый VPS-хостинг на AMD EPYC: 1vCore, 3GB DDR4, 15GB NVMe всего за €3,50!

🔥 Anti-DDoS защита 12 Тбит/с!

VPS в 21 локации

От 104 рублей в месяц

Безлимитный трафик. Защита от ДДоС.

🔥 VPS до 5.7 ГГц под любые задачи с AntiDDoS в 7 локациях

💸 Гифткод CITFORUM (250р на баланс) и попробуйте уже сейчас!

🛒 Скидка 15% на первый платеж (в течение 24ч)

Новости мира IT:

Архив новостей

IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware

Информация для рекламодателей PR-акции, размещение рекламы — adv@citforum.ru,
тел. +7 495 7861149
Пресс-релизы — pr@citforum.ru
Обратная связь
Информация для авторов
Rambler's Top100 TopList liveinternet.ru: показано число просмотров за 24 часа, посетителей за 24 часа и за сегодня This Web server launched on February 24, 1997
Copyright © 1997-2000 CIT, © 2001-2019 CIT Forum
Внимание! Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Подробнее...