Структура хранилищ данных

ИХ представляет собой базу обобщенной информации, формируемую из множества внешних и внутренних источников, на основе которой выполняются статистические группировки и интеллектуальный анализ данных.

В основе ИХ лежит понятие многомерного информационного пространства или гиперкуба, в ячейках которого хранятся анализируемые числовые показатели (например: объемы продаж, инвестиций, оборота и др.) Измерениями (осями) гиперкуба являются признаки анализа (например: время, группа продукции, регион и др.) При хранении признаки анализа отделяются от фактических данных.

Основными составляющими структуры хранилищ данных являются таблица фактов (fact table) и таблицы измерений (dimension tables).

Таблица фактов

Таблица фактов является основной таблицей хранилища данных. Как правило, она содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет в дальнейшем анализироваться. Обычно говорят о четырех наиболее часто встречающихся типах фактов. К ним относятся:

· факты, связанные с транзакциями (Transaction facts). Они основаны на отдельных событиях (типичными примерами которых являются телефонный звонок или снятие денег со счета с помощью банкомата);

· факты, связанные с «моментальными снимками» (Snapshot facts). Основаны на состоянии объекта (например, банковского счета) в определенные моменты времени, например на конец дня или месяца. Типичными примерами таких фактов являются объем продаж за день или дневная выручка;

· факты, связанные с элементами документа (Line-item facts). Основаны на том или ином документе (например, счете за товар или услуги) и содержат подробную информацию об элементах этого документа (например, количестве, цене, проценте скидки);

· факты, связанные с событиями или состоянием объекта (Event or state facts). Представляют возникновение события без подробностей о нем (например, просто факт продажи или факт отсутствия таковой без иных подробностей).

Таблица фактов, как правило, содержит уникальный составной ключ, объединяющий первичные ключи таблиц измерений. Чаще всего это целочисленные значения либо значения типа «дата/время» — ведь таблица фактов может содержать сотни тысяч или даже миллионы записей, и хранить в ней повторяющиеся текстовые описания, как правило, невыгодно — лучше поместить их в меньшие по объему таблицы измерений. При этом как ключевые, так и некоторые неключевые поля должны соответствовать будущим измерениям OLAP-куба. Помимо этого таблица фактов содержит одно или несколько числовых полей, на основании которых в дальнейшем будут получены агрегатные данные. Пример таблицы фактов, которая может быть построена на основе базы данных Northwind, приведен на рис. 3.

Рисунок 3. Пример таблицы фактов

В данном примере измерениям будущего куба соответствуют первые шесть полей, а агрегатным данным — последние четыре.

Отметим, что для многомерного анализа пригодны таблицы фактов, содержащие как можно более подробные данные (то есть соответствующие членам нижних уровней иерархии соответствующих измерений). В данном случае предпочтительнее взять за основу факты продажи товаров отдельным заказчикам, а не суммы продаж для разных стран — последние все равно будут вычислены OLAP-средством. Исключение можно сделать, пожалуй, только для клиентских OLAP-средств, поскольку в силу ряда ограничений они не могут манипулировать большими объемами данных.

Отметим, что в таблице фактов нет никаких сведений о том, как группировать записи при вычислении агрегатных данных. Например, в ней есть идентификаторы продуктов или клиентов, но отсутствует информация о том, к какой категории относится данный продукт или в каком городе находится данный клиент. Эти сведения, в дальнейшем используемые для построения иерархий в измерениях куба, содержатся в таблицах измерений.