|
123 Методы моделирования структуры хранилища данных В настоящее время существует два основных подхода к моделированию структур ХД: многомерное моделирование (на основе схемы звезда) [100] и моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных [98]. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, и, следовательно, имеет свою область применения. Моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных это попытка применить старый подход к системам совершенно нового класса, какими являются ХД. Структура ХД представляется в виде совокупности взаимосвязанных таблиц, нормализованных до формы не ниже третьей. Обычно для этого применяются диаграммы типа «сущность связь» (ER-диаграммы). К преимуществам этого подхода можно отнести: • возможность хранения данных, с привязкой к конкретным транзакциям, с которыми данные были связаны в оперативных системах обработки информации; • поддержка истории изменения справочников. Если значения какоголибо атрибута, описывающий объект исследования и хранящийся в отдельной таблице-справочнике, изменяется со временем, то это не ведет к потере старой информации о предыдущем значении атрибута. В таблице-справочнике просто создается новая запись с актуализированной информацией и новой временной меткой, а в «главной», таблице просто меняется ссылка; • возможность гибкого конструирования из исходной модели структур типа «звезда». Обратное преобразование является более трудоемким. Недостатки обсуждаемого подхода оказываются следствием тех его особенностей, которые ранее рассматривались как преимущества: • уменьшения избыточности данных. Строгое следование третьей нормальной форме и выделение данных, на которые имеется множество ссылок, в отдельные таблицы приводит к уменьшению избыточности, однако, при этом увеличивается время доступа к |
ХД изменяться, то данные в ХД всегда должны оставаться 85 неизменными; максимально возможный уровень детализации данных. Сильная детализация данных в ХД является основой гибкости при выполнении различного рода запросов к данным. Меньшая детализация и, соответственно, большая агрегация данных не позволяют более детально исследовать интересующие объекты, а, следовательно, снижают эффективность работы СППР. Перечисленные выше требования являются обязательными при создании СППР, основанных на ХД. Однако, приоритеты данных требований и степень их реализации в рамках конкретного ХД, определяются конкретными производственными условиями. 3.2. Моделирование структуры хранилища данных 3.2.1. Методы моделирования В настоящее время существует два основных подхода к моделированию структур ХД: многомерное моделирование (на основе схемы звезда) [77] и моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных [71]. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, и, следовательно, имеет свою область применения. Моделирование с применением ER-диаграмм и нормализованного представления данных это попытка применить старый подход к системам совершенно нового класса, какими являются ХД. Структура ХД представляется в виде совокупности взаимосвязанных таблиц, нормализованных до формы не ниже третьей. Обычно для этого применяются диаграммы типа «сущность связь» (ER-диаграммы). К преимуществам этого подхода можно отнести: 86 возможность хранения данных, с привязкой к конкретным транзакциям, с которыми данные были связаны в оперативных системах обработки информации; поддержка истории изменения справочников. Если значения какого-либо атрибута, описывающий объект исследования и хранящийся в отдельной таблице-справочнике, изменяется со временем, то это не ведет к потере старой информации о предыдущем значении атрибута. В таблице-справочнике просто создается новая запись с актуализированной информацией и новой временной меткой, а в «главной», таблице просто меняется ссылка; возможность гибкого конструирования из исходной модели структур типа «звезда». Обратное преобразование является более трудоемким. Недостатки обсуждаемого подхода оказываются следствием тех его особенностей, которые ранее рассматривались как преимущества: уменьшения избыточности данных. Строгое следование третьей нормальной форме и выделение данных, на которые имеется множество ссылок, в отдельные таблицы приводит к уменьшению избыточности, однако, при этом увеличивается время доступа к данным, что допустимо далеко не всегда, учитывая огромные объемы ХД; уменьшение объема, занимаемого ХД. Этот недостаток также является следствием попытки уменьшить избыточность данных. Уменьшение избыточности данных приводит к уменьшению объема ХД. При этом нужно учитывать, что такая экономя снова приводит к уменьшению скорости доступа, которая является одним из самых критичных параметров при организации ХД; эффективная поддержка обновлений. Эта особенность полностью потеряла актуальность, поскольку обновление данных |