10. Объектно-реляционная модель данных, ее достоинства и недостатки.

В связи со значительным усложнением приложений появилась новая модель - расширенная реляционная модель. Эта модель унаследовала простоту структуры реляционных моделей, и потому стала называться объектно-реляционной моделью данных. В отличие от объектно-ориентированной модели объектно-реляционная модель основана на стратегии реляционной модели. Модель наиболее приспособлена для бизнес-приложений.

Однако у объектно-реляционной и объектно-ориентированной моделей есть и ряд недостатков, основные из которых следующие:

• отсутствие унифицированной теории, которая есть в реляционных моделях;

• отсутствие формальной методологии проектирования баз данных, как нормализация в реляционных базах;

• отсутствие специальных средств создания запросов;

• отсутствие общих правил определения целостности и др.

10. Многомерная модель данных, ее базовые понятия (измерение, ячейка), достоинства и недостатки.

Одновременно с реляционной моделью данных появилась многомерная модель.

Информация в многомерной модели представляется в виде многомерных массивов, называемых гиперкубами. В одной базе данных, построенной на многомерной модели, может храниться множество таких кубов, на основе которых можно проводить совместный анализ показателей. Конечный пользователь в качестве внешней модели данных получает для анализа определенные срезы или проекции кубов, представляемые в виде обычных двумерных таблиц или графиков.

Основными понятиями для многомерной модели являются: агрегируемость, историчность, прогнозируемость.

Агрегируемость данных означает рассмотрение и возможность анализа данных на разных уровнях обобщения: для пользователя, аналитика, руководителя. Историчность данных обозначает привязку их ко времени и высокий уровень неизменности данных и их взаимосвязей. Временная привязка позволяет выполнять запросы, имеющие значения даты и времени. Прогнозируемость данных предполагает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам.

По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой информативностью.

В современных многомерных системах используется обычно два варианта (схемы) организации данных: гиперкубическая и поликубическая. В гиперкубической схеме все показатели определяются одним и тем же набором измерений. При поликубической организации в базе может быть определено несколько гиперкубов с различной размерностью и с различными измерениями в качестве граней.

Для многомерной модели применяются специальные операции: Срез, Сечение, Вращение, Агрегация, Детализация.

Срез - это подмножество гиперкуба, полученное в результате фиксации одного или нескольких измерений. Вращение изменяет порядок измерений при визуальном представлении данных. Вращение применяется обычно при двумерном представлении данных. Агрегация и Детализация означают соответственно переход к более общему и более детальному представлению данных.

Достоинством многомерной модели является удобство и эффективность анализа больших объемов данных, имеющих временную связь, а также быстрота реализации сложных нерегламентированных запросов. Недостаток этой модели в громоздкости в случае ее использования для решения стандартных задач оперативной обработки.