Многомерная модель данных, ее базовые понятия, достоинства и недостатки

Многомерные модели:

информация представляется в виде многомерных массивов-гиперкубах;

в одной БД, построенной на многомерной модели, может храниться множество кубов разной размерности, на основе которых можно проводить совместный анализ показателей (поликубическая);

конечный пользователь получает для анализа определенные срезы (проекции кубов), представлен в виде обычных двумерных табл. или графиков.

Измерение – множество однотипных данных, образующих одну из границ гиперкуба. Наиболее часто используемые в анализе измерения:

временные: день, месяц, год;

географич: город, район, регион.

Ячейка – часть данных, которая определяется путем определения одного элемента в каждом измерении многомерного массива. Ячейки гиперкуба могут быть пусты или полны. Когда значительное число ячеек куба не содержит данных – разреженный куб. Для многомер. модели применяются след операции:

•срез – подмножество гиперкуба, полученное путем фиксации одного или нескольких измерений.

•вращение - изменение порядка измерений при визуализации данных;

•агрегация – более общее представление данных;

•детализация – более детальное представление данных.

Достоинства:

удобство;

эффективность анализа больших объемов данных, имеющих временную связь;

быстрота реализации сложных нерегламентированных запросов.

Недостаток – громоздкость.

Многомерн модели поддерживают: Essbare, Media Multi-matrix, Orade Express Server, Cache. Некоторые системы поддерживают одновременно реляционные и многомерные модели, например, Media MR.

Тема 3. Проектирование базы данных