1. Инструментальные способы и средства разработки ис.

. Поясните предназначение OLAP-клиента и OLАР-сервера?;

О. OLAP-клиент — представляет пользователю интерфейс к многомерной модели данных, обеспечивая его возможностью удобно манипулировать данными для выполнения задач анализа.

OLАР-серверы скрывают от конечного пользователя способ реализации многомерной модели. Они формируют гиперкуб, с которым пользователи посредством OLAP-клиента выполняют все необходимые манипуляции, анализируя данные.

2) В. Какие способы реализации гиперкуба вы знаете, какие у них характеристики?

О. Выделяют три основных способа реализации:

MOLAP— для реализации многомерной модели используют многомер­ные БД;

DOLAP— для реализации многомерной модели используют реляцион­ные БД;

DOLAP — для реализации многомерной модели используют и многомер­ные и реляционные БД.

Также можно встретить аббревиатуры I DOLAP и JOLAP.

DOLAP— настольный (desktop) OLAP. Является недорогой и простой в ис­пользовании OLAP-системой, предназначенной для локального анализа и представления данных, которые загружаются из реляционной или многомер­ной БД на машину клиента.

JOLAP— новая, основанная на Java, коллективная OLAP-APf-инициатива, предназначенная для создания и управления данными и метаданными на серверах OLAP. Основной разработчик — Hyperion Solutions. Другими членами группы, определяющей предложенный API, являются компании IBM, Oracle и др.

Общий анализ состояния OLAP средств.

SQL Server 2000 Analysis Services поддерживает много новых архитектурных и административных возможностей для OLAP, включающих связанные кубы, вычисляемые ячейки, именованные наборы, распределенные секционированные кубы. Кроме того, Analysis Services содержит несколько дополнительных функций для разработчиков, таких как возможность видеть строки деталей с помощью сквозной детализации и разрядности, чтобы пользователи могли работать с ячейками, расположенными внутри куба, используя действия. В обоих случаях эти функции позволяют совершать операции, которые раньше были трудновыполнимы или даже невозможны.

 

Сквозная детализация (Drillthrough)

После того как Microsoft выпустила Server 7.0 OLAP Services, одной из наиболее часто используемых качественных возможностей была способность находить глубоко лежащие данные, используемые для вычисления значения отдельной ячейки. Это очень удобно, если необходимо знать, например, данные о каких клиентах или каких продуктах содержатся в тех или иных ячейках. Возможность OLAP агрегировать строки таблицы фактов – ключевое достоинство продукта. И из-за этих достоинств (по самой своей природе) OLAP абстрагируется от подробностей, вследствие чего детализированные данные становится трудно найти.

 

До появления Analysis Services разработчики сталкивались с проблемой обязательного построения уровня, содержащего метаданные, как уровень между данными, содержащимися в кубе, и реляционной базой данных (может быть построен по схеме «звезда» или «снежинка»). Чтобы получить доступ к ячейке, программный код должен был читать как информацию элемента куба, так и какой-нибудь программный фильтр для обработки запроса. Затем программный код должен был создать SQL-запрос для объединения множества таблиц из реляционных баз данных, выполнить запрос и вернуть набор из результатов запроса. Создать подобный код нелегко. Однако при наличии Analysis Services писать и обслуживать этот программный код не придется вообще. 

Analysis Services содержит программу для выполнения сквозной детализации. Из приложения пользователя посылается MDX-сообщение, которое затем передается из службы Pivot Table Service в OLAP сервер. Следует помнить, что служба Pivot Table Service является провайдером OLE DB. С ее помощью обеспечивается кэширование, обработка данных локальных кубов и связывание службы Analysis Services с OLAP-сервером. Затем OLAP сервер в зависимости от того, как его настроили, в том числе и с точки зрения безопасности, создает SQL-сообщение и отсылает его к реляционным базам данных, в которых находятся детализированные данные. SQL-предложение посылает возвращаемый набор строк OLE DB через OLAP-сервер и службу Pivot Table Services обратно в приложение пользователя. Обычно пользователь получает доступ к данным через объект ADO Recordset. 

Чтобы воспользоваться сквозной детализацией, нужно первоначально решить как административную, так и прикладную задачи. С точки зрения задач администратора в первую очередь необходимо обеспечить возможность использования метода сквозной детализации в конкретном кубе данных. Разрешая применять метод сквозной детализации к кубу с данными, надо быть очень осторожным, так как ячейки могут содержать данные из тысяч или миллионов строк, и предоставленная всем пользователям возможность неограниченно запрашивать эти данные способна привести к затору в сети. Чтобы сделать куб доступным для сквозной детализации, нужно запустить Cube Editor и далее выбрать Tools и Drillthrough Options.В результате пользователь попадает в диалоговое окно Cube Drillthrough Options, в котором выбирается Enable drillthrough. 

Перечень столбцов содержит все столбцы из таблицы фактов и таблицы размерностей в схеме. В данном примере название куба Enrolment. В кубе находятся данные о зарегистрированных студентах, обучающихся на технических образовательных курсах Quilogy. В зависимости от того, какие столбцы будут выбраны в диалоговом окне, Analysis Services будут связывать соответствующие таблицы, когда встретится запрос к данным нижележащего уровня.  

Для кубов, содержащих более чем одну секцию, можно модифицировать настройки метода сквозной детализации для каждой секции индивидуально. Имеется возможность получить доступ к диалоговому окну, с помощью мастера секционирования Partition Master, выбрав Advanced Settings, и далее Drillthrough Options. Чтобы запустить мастер, надо из контекстного меню секции выбрать Edit. Результирующее диалоговое окно Partition Drillthrough Options позволяет менять столбцы и фильтры, которые используются для получения данных при сквозной детализации этой секции. Возможность установить параметры сквозной детализации для каждой отдельной секции означает следующее: при выполнении сквозной детализации операций в ячейке, которая агрегирует данные из более чем одной секции, каждая секция возвращает свой собственный набор данных с результатами и столбцы в этих наборах могут отличаться друг от друга. Разработчики приложений должны знать о таком поведении. Следующей задачей администратора является настройка системы безопасности для сквозной детализации, для чего используется диалоговое окно Cube Role Manager, где требуется указать параметр Drillthrough для роли, которой требуется доступ к сквозной детализации. Каждая роль имеет настройку безопасности, Allow Drillthrough, которая позволяет владельцу роли обработать запросы, выполняемые при операции сквозной детализации.