2015-04-30
367
Конечной целью использования хранилищ данных и OLAP являются анализ данных и представление результатов этого анализа в удобном для восприятия и принятия решений виде. Непосредственное обращение клиентского приложения, отвечающего за представление результатов анализа данных, к хранилищу данных в принципе возможно. Однако в этом случае в нем должны быть реализованы средства такого анализа, то есть по существу оно должно быть клиентским OLAP-средством. При всей простоте такого подхода к реализации OLAP он не лишен недостатков, связанных с ограничениями, налагаемыми на число измерений и количество членов в них. У серверных OLAP-средств таких недостатков нет. Поэтому более прогрессивным представляется подход, основанный на применении серверных OLAP-средств в качестве промежуточного звена между хранилищем данных в виде реляционной СУБД и клиентским приложением. В этом случае OLAP-сервер должен превращать данные из реляционного хранилища в форму, более удобную для создания аналитических отчетов, — в OLAP-кубы.
|
|
|
В качестве примера серверного OLAP-средства мы рассмотрим аналитические службы Microsoft (Microsoft Analysis Services), входящие в состав Microsoft SQL Server 2000 Enterprise Edition.
Основным компонентом аналитических служб является Analysis Server — сервис операционной системы Windows NT/2000. Этот сервер предназначен для создания OLAP-кубов на основе реляционных хранилищ данных, а также для предоставления доступа к ним из клиентских приложений. Ниже мы рассмотрим, какими именно объектами манипулирует этот сервер и с помощью каких механизмов это происходит.
Теоретически OLAP-куб, созданный с помощью аналитических служб Microsoft, может содержать все данные из таблицы фактов плюс агрегатные значения для тех групп записей из этой таблицы, которые соответствуют верхним уровням иерархии измерений. При необходимости можно производить динамическое обновление куба, если в таблицу фактов были добавлены новые записи, а также выбрать, будут ли данные с нижних уровней иерархии храниться в самом кубе, что соответствует способу хранения данных Multidimensional OLAP, или они будут считываться из таблицы фактов хранилища данных, что соответствует способам хранения данных Relational OLAP и Hybrid OLAP. С точки зрения пользователя различий между этими способами хранения нет, не считая разницы в производительности обращающихся к этим кубам приложений.
Аналитические службы сохраняют агрегатные данные только для простейших агрегатных функций (сумм, числа записей, максимальных и минимальных значений). Однако в случае необходимости можно создавать так называемые вычисляемые члены (calculated members) для получения других типов агрегатных значений (средних, средневзвешенных, смещенных и несмещенных дисперсий и т.д.). При этом, помимо применения встроенных средств создания агрегатных данных, Analysis Services позволяет использовать для вычисления агрегатных данных функции VBA или Excel, а также создавать собственные.
|
|
|
Так, для создания нескольких кубов, имеющих одинаковые измерения, можно сгруппировать их в одну многомерную базу данных, а сами эти измерения поместить в библиотеку (library), сделав их коллективными, то есть общедоступными для всех кубов, содержащихся в базе данных. Можно также создавать измерения, принадлежащие только одному кубу (private dimensions).
И наконец, аналитические службы Microsoft позволяют создавать так называемые виртуальные кубы (virtual cubes), которые в определенной степени являются аналогами представлений (view) реляционных СУБД. Виртуальные кубы не содержат данных, но позволяют представить в виде единого куба данные из нескольких кубов, имеющих хотя бы одно общее коллективное измерение.
Пользователей аналитических служб можно условно разделить на две группы: администраторов, создающих или модифицирующих OLAP-кубы, и обычных пользователей-аналитиков, читающих данные из OLAP-кубов с целью создания аналитических отчетов. Эти группы используют разные технологии доступа к OLAP-данным. Ниже мы выясним, какие технологии предназначены для этих двух категорий пользователей.
