82.Обработка распределенных запросов. Преимущества и недостатки РаСубд.

Обработка распределенных запросов трактуется как возможность выполнения операций выборки над распределенной базой данных, сформулированных в рамках обычного запроса на языке SQL. Другими словами, операцию выборки из РаБД можно сформулировать с помощью тех же языковых средств, что и операцию над локальной базой данных.

Систему обработки РаБД можно рассматривать как слабосвязанную сетевую структуру, на узлах которой располагаются локальные базы данных. Они автономны, независимы и доступ к ним обеспечивается в общем случае различными СУБД. Узлы обмениваются между собой потоками данных.

Достоинства РаБД состоят в том, что они более полно отражают территориально распределенную структуру предприятия, обеспечивают большую живучесть информационной системы, так как в случае разрушения одной из локальных баз данных другие базы данных остаются работоспособными.

К недостаткам РаБД следует отнести повышенную сложность их практической реализации.

В настоящее время почти все крупнейшие производители СУБД предлагают решения в области управления РаБД. Однако следует отметить, что все эти решения лишь частично поддерживают правила построения РаБД, сформулированные К. Дейтом.

Среди многочисленных прототипов СУРБД следует упомянуть:

o систему SDD-1, созданную в конце 70-х - начале 80-х гг. XX в. в научно-исследовательском отделении фирмы Computer Corporation of America;

o систему System R*, созданную фирмой IBM в начале 1980-х гг.;

o систему Distributed INGRES, которая создана также в начале 1980-х гг. в Калифорнийском университете г. Беркли.

В настоящее время в большинстве сетевых СУБД предусмотрены отдельные виды поддержки РаБД с различным набором функций. Среди таких систем наиболее известны система INGRES/STAR фирмы The ASK Group Inc., система ORACLE фирмы Oracle Corp., а также модуль распределенной работы СУБД DB2 фирмы IBM.

83.Хранилища данных.Olap-технологии.

В 1992 г. "отец-основатель" хранилищ данных Уильям Ин-мон определил хранилище данных (data warehouse) как ориентированную на предметную область, интегрированную, статичную, не разрушаемую совокупность данных, предназначенную для поддержки принятия решений.

Предметная ориентированность означает, что хранилище данных предназначено для предоставления данных, связанных с одним организационным процессом.

Интегрированность (целостность и внутренняя взаимосвязь) означает применение единых законов именования, способов вычисления значений данных, полученных из различных источников.

Статичность (независимость от времени) означает, что хранилище данных содержит как исторические данные, так и данные, которые имели статус текущих при последнем погружении в хранилище данных. Временные рамки данных, содержащихся в хранилище данных, изменяются в широких пределах - от 15 месяцев до 5 лет.

Неразрушаемая совокупность данных означает, что в хранилище данных помещается большой объем данных, которые, будучи раз погруженными, уже никогда больше не подвергаются каким-либо изменениям. Это приводит к тому, что пользователи, выполняющие один и тот же запрос к хранилищу данных, получат один и тот же результат.Для хранилища данных создается репозитарий - специальное хранилище данных о данных (метаданных), в которое помещаются:

o описания структур данных, их взаимосвязей;

o информация о хранимых данных;

o информация об источниках данных и степени их достоверности. Одна и та же информация может погружаться в хранилище данных из разных источников. Пользователь должен иметь возможность узнать, какой источник был выбран при этом основным и каким образом производились согласование и очистка данных;

o информация о периодичности погружения данных;

o информация о владельцах данных. Пользователю может оказаться полезной информация о наличии в системе данных, к которым он не имеет доступа, о владельцах этих данных и о действиях, которые он должен предпринять, чтобы получить доступ к этим данным;

o статистические оценки времени обработки запросов. До выполнения запроса полезно хотя бы приблизительно оценить время, которое потребуется для получения ответа, и объем этого ответа.

В настоящее время кроме хранилищ данных разрабатываются витрины данных (data mark). Иногда их называют также киосками данных.

OLAP-системы являются дальнейшим развитием DSS- и OLTP-систем и позволяют аналитику динамически формировать класс вопросов, который требуется для решаемой им текущей аналитической задачи. Эти системы служат для анализа деятельности корпорации или ее структурных подразделений и прогнозирования их будущего состояния. Анализ проводится на основе накопленных многочисленных данных о деятельности корпорации в прошлом, а также внешних источников данных.

Взаимодействуя с OLAP-системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции агрегирования и детализации, сравнения во времени и т.д. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области.

OLAP-системы обладают отличительными особенностями:

o анализ в них осуществляется с помощью хранилищ данных;

o они предоставляют гибкие средства навигации по данным - так называемые OLAP-манипуляции;

o могут работать на базе киосков данных. Достоинства OLAP-систем:

o консолидация информации из разных баз данных;

o полнота аналитических данных;

o повышенная защита данных;

o полная и легкая настройка отчета без программиста;

o возможность детализировать отчет в процессе анализа данных;

o непротиворечивость данных между отчетами;

o простота использования и восприятия отчетов.

К недостаткам OLAP-систем следует отнести их сложность при разработке и внедрении.