Хранилища данных. Многомерные хранилища данных

Комбинация многомерного и реляционного подхода: киоск данных

Каждая из описанных моделей имеет как достоинства, так и недостатки.

Многомерная модель позволяет производить быстрый анализ данных, не позволяет хранить большие массивы информации.

Реляционная модель практически не имеет ограничений по объему накапливаемых данных, однако имеет низкую скорость выполнения аналитических запросов.

Можно ли совместить эти два подхода?

Во-первых редко возникает операция когда для анализа необходима вся информация, хранящая в хранилище. Обычно каждый аналитик обслуживает одно из направлений деятельности организации.

Реальный объем этих данных позволяет вместить их в многомерные хранилища. Источником данных для них должен быть центральное хранилище организации. Многомерные хранилища данных выполняют роль мелких складов.

Киоск данных - это специализированное многомерное хранилище, обслуживающее одно из направлений деятельности предприятия.

Комбинация будет выглядеть следующим образом.

Системы, использующие хранилища данных строятся на основе архитектуры клиент-сервер. Хранилище размещается на специализированном сервере для него используют мощные многопроцессорные вычислительные системы. В качестве СУБД используют СУБД, поддерживающие параллельную обработку запросов:

1. TERADATA,NCD

2. DB\2, IBM

3. Oracle

4. INFORMIK

Киоски данных реализуются с использованием серверов многомерных баз данных:

1. Essbase (Arbor Soft ware)

2. Oracle Express (Oracle)

3. Centium (Planning Sciences)

Хранилища данных принято делить:

В таблице приведен полезный объем, использованый для анализа. Дисковое пространство обычно в несколько раз больше за счет того, что необходимо поддерживать систему индексов, обычно в 5-10 раз.