82.Оперативная и аналитическая обработка данных

Классификация продуктов OLAP по способу представления данных

1) Самые первые системы оперативной аналитической обработки ( Essbase Oracle) относились к классу MOLAP, то есть могли работать только со своими собственными многомерными базами данных. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки.

2) Системы оперативной аналитической обработки реляционных данных (ROLAP) позволяют представлять данные, хранимые в реляционной базе, в многомерной форме, обеспечивая преобразование информации в многомерную модель через промежуточный слой метаданных.

3) Наконец, гибридные системы (Hybrid OLAP, HOLAP) разработаны с целью совмещения достоинств и минимизации недостатков, присущих предыдущим классам. . По утверждению разработчиков, он объединяет аналитическую гибкость и скорость ответа MOLAP с постоянным доступом к реальным данным, свойственным ROLAP.

83.Многомерная модель данных

Использование многомерных БД в системах оперативной аналитической обработки имеет следующие достоинства.

В случае использования многомерных СУБД поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам.

Многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

С другой стороны, имеются существенные ограничения.

Многомерные СУБД не позволяют работать с большими БД. К тому же за счет денормализации и предварительно выполненной агрегации объем данных в многомерной базе, как правило, соответствует (по оценке Кодда) в 2.5-100 раз меньшему объему исходных детализированных данных.

Многомерные СУБД по сравнению с реляционными очень неэффективно используют внешнюю память.

84.Гиперкубическая и поликубическая модели данных

Многомерный OLAP (MOLAP)

В специализированных СУБД, основанных на многомерном представлении данных, данные организованы не в форме реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов:

1) гиперкубов (один куб на всех и в одной ячейке может быть несколько цифр или формул) или

2) поликубов (можно с помощью нашей СУБД на одном хранилище построить много кубов)

85. Проектирование многомерной бд

Этапы:

1) Анализ – опр кто явл. Пользователем системы,круг вопросов, виды запросов

2)Проектирование три вида инструментов для проектирования OLAP:

- MOLAP – многомерный куб в чистом виде,простота,но расточительность по памяти

- POLAP – имитация куба.Куб хранится в объединенной реляционной базе

- HOLAP – смесь.

3) Реализация

4) Внедрение

86. Ипс и их отличия от банков данных ( информационно-поисковые системы)

Это особый класс систем, которые работают со слабо структурированной моделью данных.

Релевантность – это свойство документа соответствовать смыслу запроса.Определит релевантность может только эксперт.

Поиск происходит не по словам , а по корням. Т.е нам нужно слова преобразовывать к корням. Существуют «шумовые слова» - это в, на , из.

Для поиска нужно отбрасывать шумовые слова и оконочания.Для лучшего поиска нужно еще иметь и синонимы : человек – люди. Все ключевые слова соединены логической связкой «и»