|
124 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 экономия снова приводит к уменьшению скорости доступа, которая является одним из самых критичных параметров при организации ХД; • сохранение ссылочной целостности данных. Таблицы в третьей нормальной форме связаны между собой отношениями ссылочной целостности. Данные, загружаемые в ХД из внешних источников, могут быть несогласованными, что в некоторых случаях может не позволить поместить их в нормализованную структуру. Тем самым из процесса поддержки принятия решений будет произвольно исключаться информация, которая может повлиять на принятие решения; • преимущества описания окружающего мира. ER-моделирование по сути является просто еще одним способом описания явлений и объектов окружающего мира на основе выделения сущностей, обладающих определенными атрибутами, и установления связей между ними. Такой подход позволяет в какой-то мере упорядочить данные, но не является оптимальным для применения методов поддержки принятия решений. Альтернативой ER-моделированию является многомерное моделирование данных. Многомерная модель данных также представляет собой совокупность взаимосвязанных таблиц, однако, они не обязательно находятся в третьей нормальной форме. К преимуществам многомерного моделирования можно отнести следующие характерные особенности подхода: • аналитическая гибкость. Это свойство объясняется тем, что исследуемый объект или явление может быть проанализирован в |
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 неприменимо к ХД. Данные, помещенные в него, остаются неизменными. В дополнение к этому, загрузка новых данных в структуры типа «звезда» может быть выполнена гораздо быстрее и проще, чем в длинную цепочку таблиц, связанных между собою отношениями ссылочной целостности; сохранение ссылочной целостности данных. Таблицы в третьей нормальной форме связаны между собой отношениями 87 ссылочной целостности. Данные, загружаемые в ХД из внешних источников, могут быть несогласованными , что в некоторых случаях может не позволить поместить их в нормализованную структуру. Тем самым из процесса поддержки принятия решений будет произвольно исключаться информация, которая может повлиять на принятие решения; преимущества описания окружающего мира. ER-моделирование по сути является просто еще одним способом описания явлений и объектов окружающего мира на основе выделения сущностей, обладающих определенными атрибутами, и установления связей между ними. Такой подход позволяет в какой-то мере упорядочить данные, но не является оптимальным для применения методов поддержки принятия решений. Альтернативой ER-моделированию является многомерное моделирование данных. Многомерная модель данных также представляет собой совокупность взаимосвязанных таблиц, однако, они не обязательно находятся в третьей нормальной форме. Эти таблицы в рамках ХД объединяются в схемы типа «звезда», описанные в главе I. К преимуществам многомерного моделирования можно отнести следующие характерные особенности подхода: аналитическая гибкость. Это свойство объясняется тем, что исследуемый объект или явление может быть проанализирован в зависимости от широкого спектра факторов, отражаемых в |