Ideea din spatele bazelor de date multidimensionale - dummies

Bazele de date multidimensionale (MDDB) aruncă convențiile strămoșilor lor relaționali și organizează datele într-o manieră foarte favorabilă analizei multidimensionale. Pentru a înțelege bazele de date multidimensionale, trebuie să înțelegeți mai întâi elementele de bază ale funcțiilor analitice efectuate cu datele stocate în ele.

Analiza multidimensională este construită în jurul a câteva concepte simple de organizare a datelor - în special, fapte și dimensiuni:

A fapt reprezintă o instanță a unui anumit eveniment sau eveniment și a proprietăților evenimentului stocate într-o bază de date. V-ați vândut un ceas la un client ultima vineri după-amiază? Asta e un fapt. Ați primit magazinul dvs. de la un anumit furnizor, în ziua de ieri, un număr de 76 de inele de clasă? Acesta este un alt fapt. Dimensiuni:

Dimensiunea este un descriptor cheie, un index, prin care puteți accesa fapte în funcție de valoarea (sau valorile) dorită. De exemplu, puteți organiza datele dvs. de vânzări în funcție de aceste dimensiuni: timp, client și produs. În luna octombrie 2008 (dimensiunea de timp), clientul A (dimensiunea clientului) a cumpărat inele de clasă (dimensiunea produsului) - 79 dintre acestea pentru 8, 833 dolari.

În 2007 (dimensiunea de timp) multe produse diferite (dimensiunea produsului) - un total de 3, 333 de unități pentru $ 55, 905 (faptele).

• Observați subtilul diferit între modul în care dimensiunile sunt folosite în aceste două exemple. În prima, dimensiunea timpului se referă la o lună; dimensiunea clientului se referă la un anumit client; iar dimensiunea produsului este pentru un anumit produs.

• În al doilea exemplu, totuși, timpul este de un an, nu de o lună; clientul este în continuare același (un client individual); și produsul este pentru întreaga linie de produse.

  Analiza multidimensională acceptă noțiunea de

ierarhii

în dimensiuni. De exemplu, puteți organiza timpul într-o ierarhie de an → trimestru → lună. Puteți vedea faptele (sau consolidarea faptelor) în baza de date la oricare dintre aceste niveluri: după an, trimestru sau lună.

În mod similar, puteți organiza produsele într-o ierarhie a familiei de produse → tip de produs → produse specifice. Inelurile de clasă ar putea fi un tip de produs; "Inel de clasă, stil modern, piatră onix" ar putea fi un produs specific.În plus, inelele de clasă, ceasurile, alte inele și alte elemente ar fi rămas în familia de produse de bijuterii. Există o limită a numărului de dimensiuni? Teoretic, puteți avea cât mai multe dimensiuni în modelul dvs. multidimensional, după cum este necesar. Întrebarea există totuși dacă produsul dvs. de baze de date multidimensionale le poate sprijini. Dar aici este o întrebare mai importantă - chiar dacă un produs permite un anumit număr de dimensiuni (de exemplu, 15), este logic să creați un model de acea dimensiune?

Trebuie să lucrați îndeaproape cu utilizatorii dvs. pentru a determina dacă numărul de dimensiuni face ca soluția dvs. să fie prea complexă - și, prin urmare, să limitați populația utilizatorilor - sau să îmbunătățească ușurința utilizării - și, prin urmare, să extindeți populația utilizatorilor.

Puteți adăuga, de exemplu, geografie la lista de dimensiuni care conține timp, client și produs, astfel încât să puteți vedea și organiza fapte în funcție de teritoriile de vânzări, de state, de orașe și de magazine specifice.

Cum ar trebui să alegi nivelele într-o ierarhie?

Nivelurile dintr-o ierarhie vă permit să efectuați funcționalitatea

drill-down

. Și având mai multe niveluri în cadrul unei ierarhii, puteți obține rapid răspunsuri la întrebările dvs. din cauza informațiilor care au fost configurate la fiecare nivel specificat, astfel încât informațiile să aștepte doar întrebările dvs.

Dat fiind faptul că bazele de date multidimensionale au structuri destul de rigide, construite în jurul valorii de fapte pre -

(crearea și stocarea agregatelor în bază de date, în loc să efectueze agregarea și calcularea timpului de raportare); cu cât aveți mai multe dimensiuni și cu cât mai multe niveluri din fiecare dimensiune aveți, cu atât sunt mai mari cerințele de stocare și cu atât mai mult timp de construire sau încărcare. Structurile de baze fizice într-un MDDB Deși aproape toate produsele MDDB sunt construite în jurul conceptului de fapte, dimensiuni și ierarhii, nimeni nu a prezentat o definiție standard a MDDB. În lumea relațională, non-standardizarea a fost, de asemenea, oarecum o problemă, în special în ceea ce privește caracteristicile cu valoare adăugată, cum ar fi constrângerile și procedurile stocate. Structura bazei relaționale de tabel-rând-coloană a fost totuși destul de ușor de exportat sau descărcat într-un fișier plat de tip și apoi reîncărcat într-un alt produs RDBMS.

În lumea MDDB, vânzătorii au adoptat o varietate de abordări diferite față de reprezentările fizice ale datelor respective ale produselor respective. Ei caută toate căile de a depăși problemele de stocare și de complexitate cauzate de un număr mare de dimensiuni (de exemplu, mai mult de 15) și niveluri adânci de ierarhii (de exemplu, 20 de niveluri adânci).

Când evaluați produsele, nu vă îngrijorați de tehnicile de stocare fizică: Asigurați-vă că reprezentările logice care vin împreună cu produsele (cum ar fi ierarhiile, nivelurile și faptele) pot satisface nevoile dvs. de afaceri. Eliminați produsele care par necugetate sau care au, de exemplu, un model de ierarhie care nu pare potrivit pentru datele dvs.

Apoi, după ce găsiți produse care se potrivesc afacerii dvs., loviți puțin anvelopele (ca să zicem așa) pentru a vedea cum funcționează în interior.