Предметом исследования является технология формирования многомерного представления данных с использованием раз-дельного задания размерностей и мер. Цель — обеспечение максимального уровня автоматизации работы пользователей при формировании новых кубов данных. В ходе проведенных изысканий решены следующие задачи: определена последовательность формирования промежуточных представлений данных; исследована корректность этих представлений; разработаны эффективные алгоритмы формирования представления и проверки корректности. Теоретической основой исследования являются методы межмодельных преобразований данных. При этом в качестве исходной модели данных используется классическая реляционная модель, в качестве целевой — расширенная модель многомерных данных с несбалансированными иерархиями в размерностях. В результате проведенной работы представлена технология формирования многомерных данных. Полученные результаты могут использоваться аналитическими службами различных предприятий в процессе об-работки значительных объемов данных. Предложенная технология формирования многомерных данных является развитием традиционных OLAP-технологий.
гиперкуб, реляционная база данных, OLAP.
Исследование OLAP (online analytical processing — аналитическая обработка в реальном времени) предполагает рассмотрение свойств моделей гиперкубов [1–3] и операций их преобразования [2, 4] с целью анализа данных. Особое внимание уделяется построению иерархий в размерностях [2, 3, 5–7], что позволяет гарантировать корректность операций агрегации данных. В работах [3, 5, 7] рассматриваются нормальные формы для многомерных моделей данных, которые позволяют контролировать неопределенные значения (NULL) в иерархиях размерностей.
В большинстве работ предполагается, что кубическое представление данных должно быть постоянно храни-мым и периодически обновляемым из операционной базы данных (MOLAP — многомерная OLAP) для минимального времени отклика системы на запросы пользователя. Другой подход заключается в динамическом формировании мно-гомерных данных с преобразованием схемы исходной операционной базы данных в «звезду» или «снежинку» (ROLAP — реляционная OLAP). Общий недостаток этих двух подходов — регламентированность предполагаемых операций анализа данных.
1. Vassiliadis, P. A survey of logical models for OLAP databases / P. Vassiliadis, T. Sellis // SIGMOD Record. -
2. Pedersen, T.-B. A foundation for capturing and querying complex multidimensional data / T.-B. Pedersen, C.-S. Jensen, C.-E. Dyreson // Information Systems Frontiers. - 2001. - Vol. 26, № 5. - P. 383-423.
3. Lechtenborger, J. Multidimensional normal forms for data warehouse design / J. Lechtenborger, G. Vossen // Information Systems Frontiers. - 2003. - Vol. 28, № 5. - P. 415-434.
4. Progressive ranking of range aggregates / H.-G. Li [et al.] // Data & Knowledge Engineering. - 2007. - Vol. 63, № 1. - P. 4-25.
5. Lehner, W. Normal forms for multidimensional databases / W. Lehner, J. Albrecht, H. Wedekind // Proceedings of the Tenth International Conference on Scientific and Statistical Database Management. - Los Alamitos, 1998. - P. 63-72.
6. Giorgini, P. Goal-oriented requirement analysis for data warehouse design / P. Giorgini, S. Rizzi, M. Garzetti // In Proceedings of the 8th ACM international Workshop on Data Warehousing and OLAP: DOLAP ´05. - Bremen, 200 - P. 47-56.
7. Mazon, J. Reconciling requirement-driven data warehouses with data sources via multidimensional normal forms / J. Mazon, J. Trujillo, J. Lechtenborger // Data & Knowledge Engineering. - 2007. - Vol. 63, № 3. - P. 725-751.
8. Ullman, J. Principles of database systems / J. Ullman. - Stanford : Computer Science Press, 1980. - 379 p.
9. Maier, D. The theory of relational databases / D. Maier. - Rockville : Computer Science Press, 1983. - 637 p.
10. Zykin, S. V. Formation of Hypercube Representation of Relational Database / S. V. Zykin // Programming and Computer Software. - 2006. - Vol. 32, № 6. - P. 348-354.
11. Зыкин, С. В. Динамические контексты базы данных реляционного типа / С. В. Зыкин // Информатика и ее применения. - 2014. - Т. 8, № 1. - С. 77-88.
12. Редреев, П. Г. Построение иерархий в многомерных моделях данных / П. Г. Редреев // Известия Саратовского университета. - 2009. - Т. 9, № 4, ч. 1. - С. 84-87. - (Математика. Механика. Информатика).
13. Casanova, M. Inclusion Dependencies and Their Interaction with Functional Dependencies / M. Casanova, R. Fagin, C. Papadimitriou // Journal of Computer and System Sciences. - 1984. - № 28 (1). - P. 29-59.
14. Missaoui, R. The Implication Problem for Inclusion Dependencies: A Graph Approach / R. Missaoui, R. Godin // SIGMOD Record. - 1990. - Vol. 19, № 1. - P. 36-40.
15. Levene, M. Justification for Inclusion Dependency Normal Form / M. Levene, M.-W. Vincent // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 2000. - Vol. 12, № 2. - P. 281-291.
16. Aho, A.-V. Data Structures and Algorithms / A.-V. Aho, J.-E. Hopcrof t, J.-D. Ullman. - Reading : Addison-Wesley, 1983. - 427 p.
17. Miller, L. Data Warehouse Modeler: A CASE Tool for Warehouse Design / L. Miller, S. Nila // Thirty-First Annual Hawaii International Conference on System Sciences. - 1998. - Vol. 6. - P 42-48.
18. Zykin, S. V. Automation of the interface formation between multidimensional and relational representation of the data / S. V. Zykin // Relational Databases and Open Source Software Development / Ed. J.-R. Taylor. - New York : Nova Science Publishers, 2010. - Chapter 2. - P. 43-66.
19.
