Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
Топ:
Оснащения врачебно-сестринской бригады.
Процедура выполнения команд. Рабочий цикл процессора: Функционирование процессора в основном состоит из повторяющихся рабочих циклов, каждый из которых соответствует...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Интересное:
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Дисциплины:
2017-08-07 | 685 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Дизайн хранилищ данных
Существуют два архитектурных направления — нормализованные хранилища данных и хранилища с измерениями.
В нормализованных хранилищах, данные находятся в предметно ориентированных таблицах третьей нормальной формы. Нормализованные хранилища характеризуются как простые в создании и управлении, недостатки нормализованных хранилищ — большое количество таблиц как следствие нормализации, из-за чего для получения какой-либо информации нужно делать выборку из многих таблиц одновременно, что приводит к ухудшению производительности системы. Для решения этой проблемы используются денормализованные таблицы — витрины данных, на основе которых уже выводятся отчетные формы. При громадных объемах данных могут использовать несколько уровней «витрин»/«хранилищ».
Хранилища с измерениями используют схему «звезда» или схему «снежинка». При этом в центре «звезды» находятся данные (таблица фактов), а измерения образуют лучи звезды. Различные таблицы фактов совместно используют таблицы измерений, что значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных таблиц фактов (пример — факты продаж и поставок товара). Таблицы данных и соответствующие измерения образуют архитектуру «шина». Измерения часто создаются в третьей нормальной форме, в том числе, для протоколирования изменения в измерениях. Основным достоинством хранилищ с измерениями является простота и понятность для разработчиков и пользователей, также, благодаря более эффективному хранению данных и формализованным измерениям, облегчается и ускоряется доступ к данным, особенно при сложных анализах. Основным недостатком является более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, а также управление и изменение измерений данных.
|
При достаточно большом объеме данных схемы «звезда» и «снежинка» также дают снижение производительности при соединениях с измерениями.
Вся эта информация используется в словаре метаданных. В словарь метаданных автоматически включаются словари источников данных. Здесь же описаны форматы данных для их последующего согласования, периодичность пополнения данных, согласованность во времени.Задача словаря метаданных состоит в том, чтобы освободить разработчика от необходимости стандартизировать источники данных.Создание хранилищ данных не должно противоречить действующим системам сбора и обработки информации.Специальные компоненты словарей должны обеспечивать своевременное извлечение данных из них и обеспечить преобразование данных к единому формату на основе словаря метаданных.
Логическая структура данных хранилища данных существенно отличается от структуры данных источников данных. Для разработки эффективного процесса преобразования необходима хорошо проработанная модель корпоративных данных и модель технологии принятия решений.Данные для пользователя удобно представлять в многоразмерных БД, где в качестве измерений могут выступать время, цена или географический регион.
|
Кроме извлечения данных из БД, для принятия решений важен процесс извлечения знаний, в соответствии с информационными потребностями пользователя. С точки зрения пользователя в процессе извлечения знаний из БД должны решаться следующие преобразования: данные → информация → знания → полученные решения.
Витрина данных (англ. Data Mart; другие варианты перевода: хранилище данных специализированное, киоск данных, рынок данных) — срез хранилища данных, представляющий собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированный, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента.
Концепция витрин данных
Концепция витрин данных была предложена Forrester Research ещё в 1991 году. По мысли авторов, витрины данных — множество тематических баз данных (БД), содержащих информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности организации.
Концепция имеет ряд несомненных достоинств:
Но концепция витрин данных имеет и очень серьёзные пробелы. По существу, здесь предполагается реализация территориально распределённой информационной системы с мало контролируемой избыточностью, но не предлагается способов, как обеспечить целостность и непротиворечивость хранимых в ней данных.
Смешанная концепция витрин данных и хранилищ данных
Идея соединить две концепции — хранилищ данных и витрин данных, по-видимому, принадлежит М. Демаресту (M. Demarest), который в 1994 году предложил объединить две концепции и использовать хранилище данных в качестве единого интегрированного источника данных для витрин данных.
И сегодня именно такое многоуровневое решение:
постепенно становится стандартом де-факто, позволяя наиболее полно реализовать и использовать достоинства каждого из подходов:
|
Реляционная форма представления данных, используемая в центральной общекорпоративной БД, обеспечивает наиболее компактный способ хранения данных. Современные реляционные СУБД уже умеют работать с БД имеющими размер порядка нескольких терабайт. Хотя такая центральная система обычно не сможет обеспечить оперативного режима обработки аналитических запросов, при использовании новых способов индексации и хранения данных, а также частичной денормализации таблиц, время обработки заранее регламентированных запросов (а в качестве таких, можно рассматривать и регламентированные процедуры выгрузки данных в многомерные БД) оказывается вполне приемлемым.
В свою очередь, использование многомерных СУБД в узлах нижнего уровня обеспечивает минимальные времена обработки и ответа на нерегламентированные запросы пользователя. Кроме того, в некоторых многомерных СУБД имеется возможность хранить данные как на постоянной основе (непосредственно в многомерной БД), так и динамически (на время сеанса) загрузить данные из реляционных БД (на основе регламентированных запросов).
Таким образом, имеется возможность хранить на постоянной основе только те данные, которые наиболее часто запрашиваются в данном узле. Для всех остальных хранятся только описания их структуры и программы их выгрузки из центральной БД. И хотя при первичном обращении к таким виртуальным данным время отклика может оказаться достаточно продолжительным, такое решение обеспечивает высокую гибкость и требует менее дорогих аппаратных средств
|
|
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!