Обзор алгоритмов MOLAP


Iceberg-кубы


Многие ячейки кубов могут не представлять интереса для аналитиков, так как данные в них пренебрежимо малы. Подобная ситуация часто возникает, так как данные разреженно распределены в многомерном пространстве куба. К примеру, клиент покупает каждый раз лишь несколько товаров в одном магазине. Подобное событие будет отражено в виде набора ячеек с малыми показателями мер (объем покупки, количество предметов). В таких случаях полезно предвычислять лишь ячейки со значением меры, большим определенной границы. К примеру, нас будут интересовать лишь покупки на сумму свыше 500 рублей. Такой подход позволяет точнее сфокусировать анализ, не говоря о сокращении времени вычисления и времени отклика. Подобные частично вычисленные кубы называются кубами-айсбергами (англ. iceberg cubes), так как представляют собой вершину айсберга, большая часть которого скрыта под водой. Такие кубы создаются запросами типа Iceberg (см. ).

Простым представляется слежующий подход к вычислению кубов-айсбергов: сначала вычислить весь куб, затем применить условие и отрезать неудовлетворяющие ячейки. Однако это слишком расточительный подход, необходимо вычислять куб-айсберг, не вычисляя полный куб. Подробному анализу методов вычисления таких кубов посвящен раздел .

Однако даже использование ограничений на значение меры может приводить к ситуациям, требующим бессмысленных повторных вычислений. К примеру, в 100-мерном кубе существуют всего 2 ячейки, отличающиеся по значениям одного из измерений. Если меры в этих ячейках больше заданной границы, то будут порождены множество дублирующих эти суммы ячеек (суммы по всем 99 измерениям), при том, что в кубе вообще 3 различных ячейки. Для обработки подобных случаев используется концепция покрытий ячеек, см. .

Вперед: Общие стратегии вычисления кубов

Выше: Введение. Анализ задачи

Назад: Виды запросов к кубам

 




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин