Многомерная база данных

определение, сформулированное "отцом-основателем" хранилищ данных Биллом Инмоном: "Хранилище данных -

это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений".
Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том

числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД (что бывает крайне редко), аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах.
Задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре. Как считает Р. Кимбалл читатель должен понять одну вещь, а именно: структура хранилища должна быть простой.
Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.
Под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа. Вообще говоря, для маленьких хранилищ предназначается отдельный термин - Data Marts (киоски данных), но в нашей российской практике его не часто услышишь.

данных. 12 определяющих принципов OLAP сформулировал в 1993 г. Е.

Ф. Кодд - "изобретатель" реляционных БД. Позже его определение было переработано в так называемый тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации (подробнее).
Тест FASMI
Fast (Быстрый) - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика - 5 с или менее.
Analysis (Анализ) - должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.
Shared (Разделяемой) - множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации.
Multidimensional (Многомерной) - это основная, наиболее существенная характеристика OLAP.
Information (Информации) - приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.
OLAP = многомерное представление = Куб

Unit Sales (продано штук) и двух "неразрезанных" измерений - Store

(Магазин) и Время (Time).

представлено лишь одно "неразрезанное" измерение - Store, но зато здесь отображаются значения нескольких мер - Unit Sales (продано штук), Store Sales (сумма продажи) и Store Cost (расходы магазина).

остаются и более двух измерений. При этом на осях среза

(строках и столбцах) будут размещены два или более измерений "разрезаемого" куба

или нескольких уровней (levels). Например, метки измерения "Магазин" (Store) естественно

объединяются в иерархию с уровнями:
   All (Мир)
    Country (Страна)
         State (Штат)
           City (Город)
               Store (Магазин).
В соответствии с уровнями иерархии вычисляются агрегатные значения, например объем продаж для USA (уровень "Country") или для штата California (уровень "State"). В одном измерении можно реализовать более одной иерархии - скажем, для времени: {Год, Квартал, Месяц, День} и {Год, Неделя, День}.

* Многомерное представление данных - средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную

визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагирован от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.     * Многомерная обработка - средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, умеющий обработать и выполнить такой запрос.     * Многомерное хранение - средства физической организации данных, обеспечивающие эффективное выполнение многомерных запросов.

данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. В этом случае

получается наибольшая избыточность, так как многомерные данные полностью содержат реляционные.     * ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные остаются там, где они "жили" изначально - в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах.     * HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД.

Objects.

Hyperion Essbase Spreadsheet Add-in.