К моделированию схем измерений

Моделирование схемы измерений обеспечивает представление данных и операций, специально направленных на процесс поддержки принятия решений в хранилищах данных.

Как известно, реляционная модель была впервые предложена Эдгаром Коддом, сотрудником исследовательской лаборатории корпорации IBM, в 1970 году. В настоящее время реляционная модель является доминирующей для приложений коммерческой обработки данных. Но тот же Э. Кодд позже отмечал недостатки реляционной модели в отношении систем поддержки принятия решений, в особенности для многомерных представлений данных.

В качестве примера рассмотрим компанию, которая продает колу в разных регионах страны. В частности, компания продает 4 разновидности колы (кола, диетическая кола, лимонная кола и апельсиновая кола) в 5 разных регионах страны (Северо-востоке, Среднем западе, Западе, Юго-западе и Юго-востоке). Каждый регион состоит из нескольких штатов, а каждый штат из нескольких городов. Для того чтобы хранить данные по продажам за день по каждому продукту и региону в реляционной базе данных, необходима таблица, состоящая из 3 полей (Продукт, Регион, Продажи) и 20 записей.

Такое представление данных может быть комплексным. Допустим, что компания решила добавить пятый продукт. Для того чтобы отслеживать продажи нового продукта по регионам, необходимо добавить 5 новых рядов в таблицу (каждый ряд для каждого региона). Во-вторых, данные в табл. 2 представляют данные по продажам за один день (допустим 1 Января). Для того чтобы получить данные за все 365 дней 2003 года, необходимо добавить четвертую колонку к данным по продаже и умножить 20 строк на 365, получив в итоге 7300 строк.

Таблица 2

ПРОДУКТ	РЕГИОН	ПРОДАЖИ
Кола	Северо-восток
Кола	Средний запад
Кола	Запад
Кола	Юго-запад
Кола	Юго-восток
Диетическая кола	Северо-восток
Диетическая кола	Средний запад
Диетическая кола	Запад
Диетическая кола	Юго-запад
Диетическая кола	Юго-восток
Лимонная кола	Северо-восток
Лимонная кола	Средний запад
Лимонная кола	Запад
Лимонная кола	Юго-запад
Лимонная кола	Юго-восток
Апельсиновая кола	Северо-восток
Апельсиновая кола	Средний запад
Апельсиновая кола	Запад
Апельсиновая кола	Юго-запад
Апельсиновая кола	Юго-восток

В упомянутом выше примере размер реляционной базы данных очень сильно увеличивается, что значительно затрудняет понимание и управление такой базой данных.

Исследование данных в табл. 3 показывает, что в ней существует два основных измерения, а именно ПРОДУКТ и РЕГИОН. Данная таблица может быть значительно упрощена за счет четкого описания этих измерений в многомерной таблице.

Таблица 3

ПРОДУКТ
Регион	Кола	Диетическая кола	Лимонная кола	Апельсиновая кола
Северо-восток
Средний запад
Запад
Юго-запад
Юго-восток

Многомерное представление данных более понятно для понимания и расширения. Например, для добавления дополнительного пятого продукта требуется просто добавить колонку к табл. 3. Добавление третьего измерения “ВРЕМЯ” представлено в виде трехмерного куба, показанного на рис. 2.9.

Также можно представить трехмерную модель как книгу, состоящую из 365 страниц, где каждая страница содержит данные по продажам продукта в регионах за определенный день года. К тому же такая модель более компактна, и требует меньше дискового пространства, так как общие поля не дублируются, как в табл. 2.

Совершенно очевидно, что многомерное представление данных также обеспечивает наиболее эффективный процесс обработки аналитических запросов, по сравнению с реляционным представлением.

Рис. 2.9.Представление трехмерного куба

В заключение необходимо отметить, что многомерная база данных имеет два преимущества над традиционными базами данных. Во-первых, она легка для понимания и представления. Во-вторых, многомерная структура предлагает значительные улучшения представления процессов выполнения запросов, особенно когда число и размер измерений увеличивается, с чем сталкиваются разработчики хранилищ данных.