Обзор алгоритмов MOLAP


Измерения


Измерения куба — набор доменов, по которым создается многомерное пространство. Важной особенностью OLAP-моделей является разделение измерений на локаторы (задающие точки) и меры (задающие значение). Как отмечается в [23], данное разделение может носить как условный, так и жесткий характер. В случае условного разделения измерения можно ''разворачивать'' как данные и как аналитику, создавая новую аналитику куба по продажам — ''количество продаж''. Таким образом, возрастает гибкость моделей и уровень абстракции. Однако данный подход, несмотря на свою привлекательность, сложен в реализации (для примера отметим необходимость создания оптимальных алгоритмов хранения абстрактных типов данных) и, насколько нам известно, нигде промышленно не реализован. Теоретически, вкупе с моделированием решеток кубов логикой предикатов первого порядка, абстрагирование понятия ''измерение'' дает очень интересные результаты.

Локаторы куба отличаются иерархической структурой, и для получения значений мер на каждом уровне агрегирования вводятся агрегирующие функции.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин