Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Многомерная и реляционная модель хранилища. Кубы фактов
Содержание
- 1. Многомерная и реляционная модель хранилища. Кубы фактов
- 2. Основные терминыOLAP (Online Analytical Processing) - автоматизированные
- 3. Базовые понятия OLAPФакт (например, сданный экзамен)Параметр (например, оценка)Измерение (например, ФИО студента, семестр, дисциплина)
- 4. OLAP-куб (на примере задачи «Сессия»)
- 5. Способы хранения многомерных данныхРеляционный (Relational OLAP –
- 6. Relational OLAP (ROLAP)Данные и их представление -
- 7. R-ROLAP (Real-time ROLAP)Перед обработкой запроса делается «снимок» реляционной базы данных.Данные структурируются и представляются в виде OLAP-куба.
- 8. Multidimensional OLAP (ROLAP)Данные и их многомерное представление
- 9. Hybrid OLAP (ROLAP)Хранение данных в реляционной базе
- 10. Схема «звезда» (на примере задачи «Сессия»)
- 11. Схема «снежинка» (на примере задачи «Сессия»)
- 12. Виды запросов к многомерной базе данныхSlice-and-dice. Выбор,
- 13. Скачать презентанцию
Основные терминыOLAP (Online Analytical Processing) - автоматизированные технологии сложного (многомерного) анализа данныхData mining - извлечение данных, интеллектуальный анализ данных
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Лекция 24 Многомерная и реляционная модель хранилища. Кубы фактов. Схемы «звезда»,
«снежинка».
Слайд 2Основные термины
OLAP (Online Analytical Processing) - автоматизированные технологии сложного (многомерного)
анализа данных
Data mining - извлечение данных, интеллектуальный анализ данных
Слайд 3Базовые понятия OLAP
Факт (например, сданный экзамен)
Параметр (например, оценка)
Измерение (например, ФИО
студента, семестр, дисциплина)
Слайд 5Способы хранения многомерных данных
Реляционный (Relational OLAP – ROLAP)
Многомерный (Multidimensional OLAP
– MOLAP)
Гибридный (Hybrid OLAP – HOLAP)
Частный случай ROLAP – оперативный
R-ROLAP (Relational ROLAP)
Слайд 6Relational OLAP (ROLAP)
Данные и их представление - в реляционной БД.
Ее структуру необходимо специально проектировать. Обработке запроса предшествует подготовка данных
(в оперативном или в «регулярном» режиме).Масштабируемое решение.
Сложность проектирования структуры, низкая эффективность SQL-запросов.
Слайд 7R-ROLAP (Real-time ROLAP)
Перед обработкой запроса делается «снимок» реляционной базы данных.
Данные
структурируются и представляются в виде OLAP-куба.
Слайд 8Multidimensional OLAP (ROLAP)
Данные и их многомерное представление хранятся в специальной
многомерной базе данных в оптимизированном многомерном формате.
Хорош в условиях небольшого
набора данных.Дороговизна решения и возможная неэффективность выполнения «обычных» запросов к базе данных.
Слайд 9Hybrid OLAP (ROLAP)
Хранение данных в реляционной базе данных, а их
многомерное представление – в многомерной базе данных.
Промежуточное положение между ROLAP
и MOLAP.Необходимость синхронизации обеих баз.
Слайд 12Виды запросов к многомерной базе данных
Slice-and-dice. Выбор, сокращающий OLAP-куб (например,
сечение).
Drill-down. Декомпозиция на основе иерархии измерения.
Roll-up. Свертка на основе иерархии
измерения.Drill-across. Комбинирование (соединение) OLAP-кубов, имеющих общие измерения.
Ranking. Выбор ячеек, появляющихся в верхней или, наоборот, нижней части отсортированного списка.
Rotating. «Поворот» OLAP-куба, чтобы увидеть данные, сгруппированные по другим измерениям.
