Многомерная база данных - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Многомерная база данных. Доклад-сообщение содержит 15 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Технология OLAP Билет 7.2 Многомерная база данных. Догадкин А.В. 5к3гр(ИТ)

Слайд 2

Описание слайда:

OLAP Термин "OLAP" неразрывно связан с термином "хранилище данных" (Data Warehouse). Дадим определение, сформулированное "отцом-основателем" хранилищ данных Биллом Инмоном: "Хранилище данных - это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений". Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Слайд 3

Описание слайда:

Зачем нужно хранилище данных? Ответ краткий: анализировать данные оперативных систем напрямую невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД (что бывает крайне редко), аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах. Задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре. Как считает Р. Кимбалл читатель должен понять одну вещь, а именно: структура хранилища должна быть простой. Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера. Под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа. Вообще говоря, для маленьких хранилищ предназначается отдельный термин - Data Marts (киоски данных), но в нашей российской практике его не часто услышишь.

Слайд 4

Описание слайда:

OLAP - удобный инструмент анализа

Слайд 5

Описание слайда:

Определения OLAP - это Online Analytical Processing, т. е. оперативный анализ данных. 12 определяющих принципов OLAP сформулировал в 1993 г. Е. Ф. Кодд - "изобретатель" реляционных БД. Позже его определение было переработано в так называемый тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации (подробнее). Тест FASMI Fast (Быстрый) - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика - 5 с или менее. Analysis (Анализ) - должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем. Shared (Разделяемой) - множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации. Multidimensional (Многомерной) - это основная, наиболее существенная характеристика OLAP. Information (Информации) - приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения. OLAP = многомерное представление = Куб

Слайд 6

Описание слайда:

Пример куба

Слайд 7

Описание слайда:

Двухмерное представление куба

Слайд 8

Описание слайда:

Двухмерное представление куба 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

Слайд 9

Описание слайда:

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}.

Слайд 10

Описание слайда:

Архитектура OLAP-приложений 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.

Слайд 11

Описание слайда:

Варианты хранения данных * MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. В этом случае получается наибольшая избыточность, так как многомерные данные полностью содержат реляционные. * ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные остаются там, где они "жили" изначально - в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. * HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД.