Тема 5. Oltp-системы

Это системы работы с БД и способ организ-ии БД, при котором сис-ма работает в режиме реального времени с небольшими по размерам транзакциями, но идущие большим потоком. При этом пользователям требуется от сис-мы max быстрое время ответа.

Такие сис-мы автоматизируют структурированные повтаряющиеся задачи обработки данных. Показат-м эф-ти является количество транзакций, выполняемых за 1 секунду. Аналитические возможности таких систем ограничены или вообще отсутствуют.

OLTP системы исп-т для того, чтобы оеспечивать повседневную деятельность п/п и опираются на актуальные для текущего момента данные.

Такие сис-мы обеспечивают сбор и регистрацию исходных данных, их хранение, поиск, выдачу справок и отчётных материалов. Они обрабатывают запросы типа сколько? Где? И т.п.

Такие системы из постоянно обновляемых бах данных. Обычно такие системы распространяются как автономные программные продукты и могут иметь средства информ-го обмена с внешними БД.

OLTP-системы характериз-ся след-ми особенностями:

1. Алгоритмическая простота

2. Высокие адаптационные возможности

3. Ориентация на большое количество и территориальную распределённость мест сбора исходных данных

4. Поддержка большого кол-ва пользователей

5. Высокие требования, достоверность вводимых данных.

6. Невысокий уровень требований, предъявляемых к компьют. классификации пользователей

7. Малое время отклика на запрос

8. Ориентация на короткие запросы

9. Участие в запросах небольшого колич-ва элементов БД

Тема 6. Хранилище данных

Хранилище данных – это предметно-ориентированная информационная корпоративная база большого объема, специально разработанная и предназначенная для сбора и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей инф-ии пользователям для подготовки отчётов, статистического анализа.

Строится на базе архитектуры клиент-сервер и программ ППР(поддержки принятия решений). Хранилища данных создаются для решения задач, анализа, прогнозирования и планирования, связанных с поддержкой принятия решений. Данные в хранилище представляют собой пополняемый набор единой для всего п/п и позволяющий восстановить картину его деят-ти на любой момент времени.

Структура данных проектируется таким образом, чтобы выполнение запросов выполнялось максимально эффективно.

К хранилищам данных предъявляют след-е требования:

1. Поддержка высокой скорости получения данных из хранилища

2. Возможность получения “срезов” данных

3. Наличие удобных утилит просмотра данных

4. Поддержка внутренней непротиворечивости данных

5. Полнота и достоверность данных

6. Поддержка процессов пополнения данных

Для реализации хранилища данных обычно исп-т неск-ко компонент. Один из которых предст-т собой средства хранения данных, другие-средства их извлечения и просмотра, третьи-средства их пополнения

Хранилище данных отличается от обычной БД след-ми особенностями:

1) данные, поступающие в хранилище данных становится доступным только для чтения

2) …изменениям в процессе работы пользователей, а хранилище данных относительно стабильно. Данные в нём обновляются согласно расписанию.

3) данные находящиеся в хранилище предназначены не для повседневной работе как в обычных БД, а для обеспечения принятия решений

Источниками данных могут быть традиционные сис-мы сбора и регистрации данных, отдельные документы, наборы данных и др.

Принципы организации хранилища:

1. Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями которые они описывают, а не с приложениями которые их используют

2. Интегрированность. Данные объединяются так чтобы они удовлетворяли всем требованиям п/п в целом, а не какой либо функции бизнеса или какого либо БП

3. Некорректируемость. Данные в хранилище не создаются, они поступают из различных источников, не корректируются и не удаляются

4. Зависимость от времени. Данные в хранилище точны и корректны только в том случае, когда они привязаны к какому либо промежутку или моменту времени

Основными процессами работы с данными в хранилище является:

1. Загрузка (размещение данных в хр. д. путём добавления новых фактов)

2. Преобразование (подготовка инф-ии к хранилищу … форме для реализации запросов в будущем)

3. Извлечение (перемещение инф-ии от источников данных в отдельную инф базу и приведение их к единому формату)

4. Анализ (OLAP, DataMining)

5. Предоставление результатов анализа