Обзор алгоритмов MOLAP


Требования к многомерным моделям данных - часть 2


Модель должна позволять использовать измерения, как меры, и, наоборот, меры, как измерения. Например, возраст пациента служит мерой, но для анализа полезно создать разные группы пациентов по возрасту.

  • Отношения многие-к-многим между фактами и измерениями. Отношение между фактами и измерениями может быть нестрогим. К примеру, у одного пациента может быть несколько диагнозов.
  • Поддержка изменений и времени. Несмотря на то, что данные меняются с течением времени, должно быть возможно анализировать данные на временном горизонте, включающем эти изменения. Концепция "медленно меняющихся измерений" (Slowly Changing Dimensions, SCD) является частью этой проблемы. Эта же проблема касается "темпоральных баз данных" в более широком смысле. Подобные исследования обычно посвящены подержке временных срезов в контексте реляционных моделей данных.
  • Обработка разных уровней гранулированности. Фактические данные могут регистрироваться на разных уровнях гранулированности, например продажи в регионе, а не в конкретной кассе. В этих случаях данные должны корректно отображатся и позволять проводить анализ. Очень похоже на непокрывающие/несбалансированные иерархии.
  • Обработка неточных значений. Необходимо иметь возможность вводить данные с некоторым уровнем точности (часто точное число неизвестно) и на основе этих данных получать корректные результаты запросов. Этой теме посвящены работы [14] и [6].
  • Вперед: Синтаксические алгоритмы

    Выше: Введение. Анализ задачи

    Назад: OLAP и статистические базы данных

     




    Начало  Назад  Вперед