3.3 Построение срезов куба
Итак, мы описали способ хранения данных в виде гиперкуба. Он позволяет сформировать набор точек в многомерном пространстве на основе информации, находящейся в хранилище данных. Для того, чтобы человек мог иметь возможность работы с этими данными, их необходимо представить в виде, удобном для обработки. При этом в качестве основных видов представления данных используются сводная таблица и графики. Причем оба этих способа фактически представляют собой проекции гиперкуба. Для того, чтобы обеспечить максимальную эффективность при построения представлений, будем отталкиваться от того, что представляют собой эти проекции. Начнем рассмотрение со сводной таблицы, как с наиболее важной для анализа данных.
Найдем способы реализации такой структуры. Можно выделить три части, из которых состоит сводная таблица: это заголовки строк, заголовки столбцов и собственно таблица агрегированных значений фактов. Самым простым способом представления таблицы фактов будет использование двумерного массива, размерность которого можно определить, построив заголовки. К сожалению, самый простой способ будет самым неэффективным, потому что таблица будет сильно разреженной, и память будет расходоваться крайне неэффективно, в результате чего можно будет строить только очень малые кубы, так как иначе памяти может не хватить. Таким образом, нам необходимо подобрать для хранения информации такую структуру данных, которая обеспечит максимальную скорость поиска/добавления нового элемента и в то же время минимальный расход оперативной памяти. Этой структурой будут являться так называемые разреженные матрицы, про которые более подробно можно прочесть у Кнута. Возможны различные способы организации матрицы. Для того, чтобы выбрать подходящий нам вариант, рассмотрим изначально структуру заголовков таблицы.
- Введение
- Глава 1. Описание OLAP систем
- 1.1 OLAP: что это и для чего
- 1.2 Универсальные критерии определения OLAP
- 1.3 Классификация OLAP-продуктов
- Глава 2. OLAP-клиент - OLAP-сервер: "за" и "против".
- 2.1 Объем обрабатываемых данных
- 2.2 Производительность системы
- 2.3 Мощность ПК пользователей
- 2.4 Сетевой трафик
- 2.5 Затраты на внедрение и сопровождение
- 2.6 Принципы работы OLAP-клиентов
- Глава 3. Ядро OLAP системы
- 3.1 Принципы построения
- 3.1.1 Подготовка данных
- 3.1.2Библиотека компонентов CubeBase
- 3.2 Внутри гиперкуба
- 3.2.1 Загрузка данных в гиперкуб
- 3.2.2 Реализация гиперкуба
- 3.3 Построение срезов куба
- Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
- 1 Оперативная обработка данных (olap)
- Технологии оперативной обработки данных olap.
- 17. Хранилища данных и olap-технология.
- 1. Интерактивная аналитическая обработка данных (olap)
- Интерактивная аналитическая обработка данных (olap)
- 5.3 Многомерный анализ данных на основе olap
- 10.1. Оперативная аналитическая обработка данных (olap)
- Оперативная аналитическая обработка данных (olap)