Создание многомерного хранилища данных

    Процесс создания куба на этом не завершен – было создано только его определение. В настоящее время применяются три способа хранения исходных и агрегатных данных:

· MOLAP (Multidimensional OLAP) - исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных. Хранение данных в многомерных структурах позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, благодаря чему скорость вычисления агрегатных значений одинакова для любого из измерений. Однако в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, так как многомерные данные полностью содержат исходные реляционные данные.

· ROLAP (Relational OLAP) - исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально и находились. Агрегатные же данные помещают в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же базе данных.

· HOLAP (Hybrid OLAP) - исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

    Некоторые OLAP-средства поддерживают хранение данных только в реляционных структурах, некоторые - только в многомерных. Однако большинство современных серверных OLAP-средств поддерживают все три способа хранения данных. Выбор способа хранения зависит от объема и структуры исходных данных, требований к скорости выполнения запросов и частоты обновления OLAP-кубов.

    Для данного примера вполне подойдет хранение всех данных в многомерной базе данных (MOLAP), так как объем исходных данных невелик. Однако в других случаях следует оценить, какой способ хранения наиболее выгоден для данной задачи. Еще один вопрос, который следует решить при создании многомерного хранилища данных – сколько агрегатов следует хранить? Агрегаты – это заранее вычисленные агрегатные данные, соответствующие ячейкам куба. Чем их больше, тем быстрее выполняются запросы к многомерному хранилищу и тем больше объем самого хранилища. Поэтому в общем случае требуется некое их количество, позволяющее осуществить разумный баланс между компактностью и производительностью.

    Для определения количества агрегатов и их вычисления следует запустить StorageDesignwizard – мастер создания многомерного хранилища. Для этого в редакторе кубов следует выбрать пункт меню Tools/DesignStorage. В начале следует указать способ хранения данных – MOLAP, ROLAP или HOLAP (в нашем примере MOLAP). Затем выбрать, какова должна быть производительность при выполнении запросов (либо будущий максимальный объем хранилища). После этого можно нажать на кнопку Start и получить зависимость производительности от объема хранилища.

    На последнем шаге мастера, необходимо вычислить агрегатные данные, выбрав опцию Processnow (или в редакторе кубов команду Tools/ProcessCube). Просмотр готового куба осуществляется в редакторе на закладке Data. В результате можно получить различные двухмерные сечения куба, перемещая имена измерений на горизонтальную и вертикальную оси, а также скрывая и раскрывая уровни.

Й учебный вопрос: выполнить анализ данных корпоративной базы данных с помощью средств MS Excel: создать сводную таблицу с данными OLAP-куба; провести графический анализ данных; сформировать локальные OLAP-кубы.

Первым из компонентов MS Office, предназначенных для создания OLAP-клиентов, является набор библиотек PivotTableService. С одной стороны, он является составной частью AnalysisServices и выполняет роль связующего звена между AnalysisServices и их клиентами (не обязательно имеющими отношение к MS Office). PivotTableService может быть установлен отдельно на компьютер, на котором эксплуатируются какие-либо клиенты AnalysisServices. Для его установки в состав AnalysisServices входит отдельный дистрибутив. С другой стороны, PivotTableService входит и в состав MS Office и при этом может быть использован не только для работы с данными AnalysisServices, но и для создания и чтения локальных OLAP-кубов.

    Вторым компонентом, который может быть использован для просмотра OLAP-кубов, является служба, называемая PivotTableReports, – средство создания сводных таблиц MS Excel. Это средство позволяет получать, сохранять в кэше в оперативной памяти и отображать на листах рабочих книг двухмерные и трехмерные наборы агрегатных данных на основе данных из реляционных СУБД и рабочих книг Excel. PivotTableReportsвходит в Excel начиная с версии 5.0, но возможность считывать данные из OLAP-кубов AnalysisServices, равно как и создавать локальные OLAP-кубы, впервые появилась в Excel. Средство создания сводных таблиц Excel использует библиотеки PivotTableServices.

    И, наконец, третьим компонентом, применяемым при создании OLAP-клиентов, является PivotTableList – элемент управления ActiveX, входящий в состав MS OfficeWebComponents и предназначенный для просмотра сечений OLAP-кубов. Применяется он главным образом на Web-страницах, а иногда и в обычныхWindows-приложениях.