Olap куб меры и измерения. Строим свой первый куб

Рис. 2. Срез OLAP-куба

Вращение (рисунок 3) - операция изменения расположения измерений, представленных в отчете или на отображаемой странице. Например, операция вращения может заключаться в перестановке местами строк и столбцов таблицы. Кроме того, вращением куба данных является перемещение внетабличных измерений на место измерений, представленных на отображаемой странице, и наоборот.

07.04.2011 Дерек Комингор

Если вам приходилось иметь дело с какой-либо областью, связанной с технологией, вы слышали, вероятно, термин «куб»; однако большинство обычных администраторов и разработчиков баз данных с этими объектами не работали. Кубы представляют собой действенную архитектуру данных для быстрого агрегирования многомерной информации. Если вашей организации требуется выполнить анализ больших объемов данных, то идеальным решением будет именно куб

Что такое куб?

Реляционные базы данных были спроектированы для осуществления тысяч параллельных транзакций, с сохранением производительности и целостности данных. По своей конструкции реляционные базы данных не дают эффективности в агрегировании и поиске при больших объемах данных. Чтобы агрегировать и возвратить большие объемы данных, реляционная база данных должна получить основанный на наборе запрос, информация для которого будет собрана и агрегирована «на лету». Такие реляционные запросы - очень затратные, поскольку опираются на множественные соединения и агрегатные функции; особенно малоэффективны агрегатные реляционные запросы при работе с большими массивами данных.

Кубы - это многомерные сущности, предназначенные для устранения указанного недостатка в реляционных базах данных. Применяя куб, вы можете предоставить пользователям структуру данных, которая обеспечивает быстрый отклик на запросы с большими объемами агрегации. Кубы выполняют это «волшебство агрегирования» путем предварительного агрегирования данных (измерений) по нескольким измерениям. Предварительная агрегация куба обычно осуществляется во время его обработки. При обработке куба вы порождаете вычисленные предварительно агрегаты данных, которые хранятся в бинарной форме на диске.

Куб - центральная конструкция данных в оперативной системе анализа данных OLAP аналитических служб SQL Server (SSAS). Кубы обычно строятся из основной реляционной базы данных, называемой моделью размерностей, но представляют собой отдельные технические сущности. Логически куб является складом данных, который составлен из размерностей (dimensions) и измерений (measures). Размерности содержат описательные признаки и иерархии, в то время как измерения - это факты, которые вы описываете в размерностях. Измерения объединены в логические сочетания, которые называются группами измерений. Вы привязываете размерности к группам измерений на основе признака - степени детализации.

В файловой системе куб реализован как последовательность связанных бинарных файлов. Бинарная архитектура куба облегчает быстрое извлечение больших объемов многомерных данных.

Я упомянул о том, что кубы построены из основной реляционной базы данных, называемой моделью размерностей. Модель размерностей содержит реляционные таблицы (факт и размерность), что связывает ее с сущностями куба. Таблицы фактов содержат измерения, такие как количество проданного продукта. Таблицы размерностей хранят описательные признаки, такие как названия продукта, даты и имена служащих. Как правило, таблицы фактов и таблицы размерностей связаны через ограничения первичного внешнего ключа, при том что внешние ключи находятся в таблице фактических данных (эта реляционная связь имеет отношение к признаку степени детализации куба, о котором говорилось выше). Когда таблицы размерности связаны непосредственно с таблицей фактов, формируется схема звезды. Когда таблицы размерности непосредственно не связаны с таблицей фактов, получается схема снежинки.

Обратите внимание, что модели размерностей классифицированы в зависимости от сферы применения. Витрина данных является моделью размерностей, которая предназначена для единичного бизнес-процесса, такого как продажи или управление запасами. Хранилище данных - модель размерностей, разработанная для того, чтобы охватить составные бизнес-процессы, так что она способствует перекрестной аналитике бизнес-процессов.

Требования к программному обеспечению

Теперь, когда у вас есть базовое понимание того, что такое кубы и почему они важны, я включу приборы и приглашу вас на пошаговый тур: построить свой первый куб, используя SSAS. Существуют некоторые основные компоненты программного обеспечения, которые вам понадобятся, поэтому, прежде чем приступать к строительству первого куба, убедитесь, что ваша система соответствует требованиям.

Мой пример куба «Продажи через Интернет» будет построен на основе тестовой базы данных AdventureWorksDW 2005. Я буду строить тестовый куб из подмножества таблиц, найденных в тестовой базе данных, которые будут полезны для анализа данных о сбыте через Интернет. На рисунке 1 представлена основная схема таблиц базы данных. Поскольку я использую версию 2005, вы можете следовать моим указаниям, применяя либо SQL Server 2005, либо SQL Server 2008.

Учебную базу данных Adventure WorksDW 2005 можно найти на сайте CodePlex: msftdbprodsamples.codeplex.com. Найдите ссылку «SQL Server 2005 product sample databases are still available» (http://codeplex.com/MSFTDBProdSamples/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=4004). Учебная база данных содержится в файле AdventureWorksBI.msi (http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/4004#DownloadId=11755).

Как уже упоминалось, необходимо иметь доступ к экземпляру SQL Server 2008 или 2005, в том числе SSAS и к компонентам Business Intelligence Development Studio (BIDS). Я буду использовать SQL Server 2008, так что вы можете увидеть некоторые тонкие различия, если используете SQL Server 2005.

Создание проекта SSAS

Первое, что вы должны сделать, - это создать проект SSAS, используя BIDS. Найдите BIDS в меню Start и далее в меню Microsoft SQL Server 2008/2005 подпункт SQL Server Business Intelligence Development Studio. При нажатии на эту кнопку запустится BIDS c экраном заставки по умолчанию. Создайте новый проект SSAS, выбрав File, New, Project. Вы увидите диалоговое окно New Project (новый проект), которое показано на экране 1. Выберите папку проекта Analysis Services Project и задайте описание этому проекту «SQLMAG_MyFirstCube». Нажмите кнопку ОК.

Когда проект будет создан, щелкните по нему правой кнопкой мыши в Solution Explorer и выберите в контекстном меню пункт свойств Properties. Теперь выберите раздел Deployment в левой части диалогового окна SQLMAG_MyFirstCube: Property Pages и проверьте установки значений для параметров Target Server и Database settings, как показано на экране 2. Если вы работаете в распределенной среде SQL Server, вам необходимо уточнить значение свойства Target Server именем сервера, на который вы собираетесь производить развертывание. Щелкните OK, когда вас устроят установленные значения параметров развертывания для данного проекта SSAS.

Определение источника данных

Первый объект, который нужно создать, - это источник данных. Объект источника данных обеспечивает схему и данные, используемые при построении связанных с кубом и расположенных в его основании объектов. Чтобы создать объект источника данных в BIDS, задействуйте мастер источников данных Data Source Wizard.

Начните работу мастера источника данных щелчком правой кнопкой мыши по папке Data Source на панели Solution Explorer, с выбора пункта New Data Source. Вы обнаружите, что создание объектов SSAS в BIDS имеет характер разработки. Сначала мастер проводит вас через процесс создания объекта и общие настройки. А затем вы открываете полученный объект SSAS в проектировщике и детально подстраиваете его, если нужно. Как только вы проходите экран приглашения, определите новое соединение с данными, нажимая кнопку New. Выберите и создайте новое соединение на основе Native OLEDB\SQL Server Native Client 10, указывающее на желательный для вас сервер SQL Server, который владеет нужным экземпляром базы данных. Вы можете использовать либо аутентификацию Windows, либо SQL Server, в зависимости от настроек окружающей среды SQL Server. Нажмите кнопку Test Connection, чтобы удостовериться, что вы правильно определили соединение с базой данных, а затем кнопку OK.

Далее следует Impersonation Infor­mation (информация о настрой­ке заимствования прав), которая, как и связь с данными, зависит от того, как устроена среда SQL Server. Заимствование прав - это контекст безопасности, на который полагается SSAS, обрабатывая свои объекты. Если вы управляете развертыванием на основном, единственном сервере (или ноутбуке), как, я полагаю, большинство читателей, вы можете просто выбрать вариант использования учетной записи службы Use the service account. Нажмите Next для завершения работы мастера источника данных и задайте AWDW2005 в качестве имени источника данных. Весьма удобно, что можно задействовать этот метод для целей тестирования, но в реальной производственной среде это не самая лучшая практика - использовать учетную запись службы. Лучше указать доменные учетные записи для заимствования прав подключения SSAS к источнику данных.

Представление источника данных

Для определенного вами источника данных на следующем шаге в процессе построения куба SSAS следует создать представление Data Source View (DSV). DSV обеспечивает возможность разделения схемы, которую ожидает ваш куб, от подобной схемы основной базы данных. В результате DSV можно использовать для того, чтобы расширить основную реляционную схему при построении куба. Некоторые из ключевых возможностей DSV для расширения схем источников данных включают именованные запросы, логические отношения между таблицами и именованные вычисляемые столбцы.

Пойдем дальше, щелкнем правой кнопкой мыши по папке DSV и выберем пункт New Data Source View, чтобы запустить мастер создания новых представлений DSV. В диалоговом окне, на шаге Select a Data Source, выберите соединение с реляционной базой данных и нажмите кнопку Next. Выберите таблицы FactInternetSales, DimProduct, DimTime, DimCustomer и щелкните кнопку с одиночной стрелкой направо, чтобы перенести эти таблицы в колонку Included. Наконец, кликните Next и завершите работу мастера, принимая имя по умолчанию и нажимая кнопку Finish.

На данном этапе у вас должно быть представление DSV, которое расположено под папкой Data Source Views в Solution Explorer. Выполните двойной щелчок по новому DSV, чтобы запустить конструктор DSV. Вы должны увидеть все четыре таблицы для данного DSV, как показано на рисунке 2.

Создание размерностей базы данных

Как я объяснил выше, размерности обеспечивают описательные признаки измерений и иерархий, которые используются для того, чтобы обеспечить агрегирование выше уровня деталей. Необходимо понять различие между размерностью базы данных и размерностью куба: размерности из базы данных предоставляют базовые объекты размерностей для нескольких размерностей куба, по которым его будут строить.

Размерности базы данных и куба обеспечивают изящное решение для концепции, известной как «ролевые размерности». Ролевые размерности применяются, когда вам необходимо использовать единственную размерность в кубе многократно. Дата - прекрасный пример в данном экземпляре куба: вы будете строить единственную размерность даты и ссылаться на нее один раз для каждой даты, для которой хотите анализировать продажи через Интернет. Календарная дата будет первой размерностью, которую вы создадите. Щелкните правой кнопкой мышки по папке Dimensions в Solution Explorer и выберите пункт New Dimension, чтобы запустить мастер размерностей Dimension Wizard. Выберите пункт Use an existing table и щелкните Next на шаге выбора метода создания Select Creation Method. На шаге определения источника информации Specify Source Information укажите таблицу DimTime в раскрывающемся списке Main table и нажмите кнопку Next. Теперь, на шаге выбора признака размерности Select Dimension Attributes, вам необходимо отобрать атрибуты размерности времени. Выберите каждый атрибут, как показано на экране 3.

Нажмите Next. На завершающем шаге введите Dim Date в поле Name и нажмите кнопку Finish для завершения работы мастера размерности. Теперь вы должны увидеть новую размерность даты Dim Date, расположенную под папкой Dimensions в Solution Explorer.

Затем используйте мастер размерности, чтобы создать размерности продукции и клиента. Выполните те же самые шаги для создания базовой размерности, что и прежде. Работая с мастером размерности, убедитесь, что вы выбираете все потенциальные признаки на шаге Select Dimension Attributes. Значения по умолчанию для других параметров настройки вполне подойдут для экземпляра тестового куба.

Создание куба продаж по Интернету

Теперь, подготовив размерности базы данных, вы можете приступить к строительству куба. В Solution Explorer щелкните правой кнопкой мыши на папке Cubes и выберите New Cube для запуска мастера создания кубов Cube Wizard. В окне Select Creation Method выберите вариант использования существующих таблиц Use existing tables. Выберите таблицу FactInternetSales для Measure Group на шаге выбора таблицы групп измерения Select Measure Group Tables. Удалите флажок рядом с измерениями Promotion Key, Currency Key, Sales Territory Key и Revision Number на шаге Select Measures и нажмите Next.

На экране Select Existing Dimensions убедитесь, что все существующие размерности базы данных выбраны, чтобы использовать их далее как размерности куба. Поскольку мне хотелось бы сделать данный куб настолько простым, насколько это возможно, отмените выбор размерности FactInternetSales на шаге Select New Dimensions. Оставляя размерность FactInternetSales выбранной, вы создали бы то, что называется размерностью факта или вырожденной размерностью. Размерности факта - это размерности, которые были созданы с использованием основной таблицы фактов в противоположность традиционной таблице размерностей.

Нажмите кнопку Next, чтобы перей­ти к шагу Completing the Wizard, и введите «Мой первый куб» в поле имени куба. Нажмите кнопку Finish, чтобы завершить процесс работы мастера создания куба.

Развертывание и обработка куба

Теперь все готово к развертыванию и обработке первого куба. Щелкните правой кнопкой мыши по значку нового куба в Solution Explorer и выберите пункт Process. Вы увидите окно с сообщением о том, что содержание представляется устаревшим. Щелкните Yes для развертывания нового куба на целевом сервере SSAS. При развертывании куба вы посылаете файл XML for Analisis (XMLA) на целевой сервер SSAS, который создает куб на самом сервере. Как уже упоминалось, обработка куба заполняет его двоичные файлы на диске данными из основного источника, а также дополнительными метаданными, которые вы добавили (размерности, измерения и настройки куба).

Как только процесс развертывания будет завершен, появляется новое диалоговое окно Process Cube. Нажмите кнопку Run, чтобы начать процесс обработки куба, который открывается окном Process Progress. При завершении обработки нажмите кнопку Close (два раза, чтобы закрыть оба диалоговых окна) для завершения процессов развертывания и обработки куба.

Теперь вы построили, развернули и обработали свой первый куб. Вы можете просматривать этот новый куб, щелкая по нему правой кнопкой мыши в окне Solution Explorer и выбирая пункт Browse. Перетащите измерения в центр сводной таблицы, а атрибуты размерностей на строки и столбцы, чтобы исследовать свой новый куб. Обратите внимание, как быстро куб отрабатывает различные запросы с агрегированием. Теперь вы можете оценить неограниченную мощь и, значит, ценность для бизнеса, куба OLAP.

Дерек Комингор ([email protected]) - старший архитектор в компании B. I. Voyage, имеющей статус Microsoft Partner в области бизнес-аналитики. Имеет звание SQL Server MVP и несколько сертификатов Microsoft

В цикле статей «Введение в базы данных», публиковавшемся в последнее время (см. КомпьютерПресс №3’2000 - 3’2001), мы обсуждали различные технологии и программные средства, применяемые при создании информационных систем - настольные и серверные СУБД, средства проектирования данных, средства разработки приложений, а также Business Intelligence - средства анализа и обработки данных масштаба предприятия, которые в настоящее время становятся все более популярными в мире, в том числе и в нашей стране. Отметим, однако, что вопросы применения средств Business Intelligence и технологии, используемые при создании приложений такого класса, в отечественной литературе пока еще освещены недостаточно. В новом цикле статей мы попробуем восполнить этот пробел и рассказать о том, что представляют собой технологии, лежащие в основе подобных приложений. В качестве примеров реализации мы будем использовать в основном OLAP-технологии фирмы Microsoft (главным образом Analysis Services в Microsoft SQL Server 2000), но надеемся, что основная часть материала будет полезна и пользователям других средств.

Первая статья в данном цикле посвящена основам OLAP (On-Line Analytical Processing) - технологии многомерного анализа данных. В ней мы рассмотрим концепции хранилищ данных и OLAP, требования к хранилищам данных и OLAP-средствам, логическую организацию OLAP-данных, а также основные термины и понятия, применяемые при обсуждении многомерного анализа.

Что такое хранилище данных

Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.п. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются - системы поддержки принятия решений.

Принять любое управленческое решение невозможно не обладая необходимой для этого информацией, обычно количественной. Для этого необходимо создание хранилищ данных (Data warehouses), то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа (а нередко и создания аналитических отчетов).

Ральф Кимбалл (Ralph Kimball), один из авторов концепции хранилищ данных, описывал хранилище данных как «место, где люди могут получить доступ к своим данным» (см., например, Ralph Kimball, «The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses», John Wiley & Sons, 1996 и «The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse», John Wiley & Sons, 2000). Он же сформулировал и основные требования к хранилищам данных:

• поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;
• поддержка внутренней непротиворечивости данных;
• возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice);
• наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;
• полнота и достоверность хранимых данных;
• поддержка качественного процесса пополнения данных.

Удовлетворять всем перечисленным требованиям в рамках одного и того же продукта зачастую не удается. Поэтому для реализации хранилищ данных обычно используется несколько продуктов, одни их которых представляют собой собственно средства хранения данных, другие - средства их извлечения и просмотра, третьи - средства их пополнения и т.д.

Типичное хранилище данных, как правило, отличается от обычной реляционной базы данных. Во-первых, обычные базы данных предназначены для того, чтобы помочь пользователям выполнять повседневную работу, тогда как хранилища данных предназначены для принятия решений. Например, продажа товара и выписка счета производятся с использованием базы данных, предназначенной для обработки транзакций, а анализ динамики продаж за несколько лет, позволяющий спланировать работу с поставщиками, - с помощью хранилища данных.

Во-вторых, обычные базы данных подвержены постоянным изменениям в процессе работы пользователей, а хранилище данных относительно стабильно: данные в нем обычно обновляются согласно расписанию (например, еженедельно, ежедневно или ежечасно - в зависимости от потребностей). В идеале процесс пополнения представляет собой просто добавление новых данных за определенный период времени без изменения прежней информации, уже находящейся в хранилище.

И в-третьих, обычные базы данных чаще всего являются источником данных, попадающих в хранилище. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Что такое OLAP

Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Как правило, такие агрегатные функции образуют многомерный (и, следовательно, нереляционный) набор данных (нередко называемый гиперкубом или метакубом), оси которого содержат параметры, а ячейки - зависящие от них агрегатные данные . Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных.

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing). OLAP - это ключевой компонент организации хранилищ данных. Концепция OLAP была описана в 1993 году Эдгаром Коддом, известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных (см. E.F. Codd, S.B. Codd, and C.T.Salley, Providing OLAP (on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate. Technical report, 1993). В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - быстрый анализ разделяемой многомерной информации), включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа:

• предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время (обычно не более 5 с), пусть даже ценой менее детального анализа;
• возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде;
• многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа;
• многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий (это - ключевое требование OLAP);
• возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения.

Следует отметить, что OLAP-функциональность может быть реализована различными способами, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая распределенными аналитическими системами, основанными на серверных продуктах. Но прежде чем говорить о различных реализациях этой функциональности, давайте рассмотрим, что же представляют собой кубы OLAP с логической точки зрения.

Многомерные кубы

В данном разделе мы более подробно рассмотрим концепцию OLAP и многомерных кубов. В качестве примера реляционной базы данных, который мы будем использовать для иллюстрации принципов OLAP, воспользуемся базой данных Northwind, входящей в комплекты поставки Microsoft SQL Server или Microsoft Access и представляющей собой типичную базу данных, хранящую сведения о торговых операциях компании, занимающейся оптовыми поставками продовольствия. К таким данным относятся сведения о поставщиках, клиентах, компаниях, осуществляющих доставку, список поставляемых товаров и их категорий, данные о заказах и заказанных товарах, список сотрудников компании. Подробное описание базы данных Northwind можно найти в справочных системах Microsoft SQL Server или Microsoft Access - здесь за недостатком места мы его не приводим.

Для рассмотрения концепции OLAP воспользуемся представлением Invoices и таблицами Products и Categories из базы данных Northwind, создав запрос, в результате которого получим подробные сведения о всех заказанных товарах и выписанных счетах:

SELECT dbo.Invoices.Country, dbo.Invoices.City, dbo.Invoices.CustomerName, dbo.Invoices.Salesperson, dbo.Invoices.OrderDate, dbo.Categories.CategoryName, dbo.Invoices.ProductName, dbo.Invoices.ShipperName, dbo.Invoices.ExtendedPrice FROM dbo.Products INNER JOIN dbo.Categories ON dbo.Products.CategoryID = dbo.Categories.CategoryID INNER JOIN dbo.Invoices ON dbo.Products.ProductID = dbo.Invoices.ProductID

В Access 2000 аналогичный запрос имеет вид:

SELECT Invoices.Country, Invoices.City, Invoices.Customers.CompanyName AS CustomerName, Invoices.Salesperson, Invoices.OrderDate, Categories.CategoryName, Invoices.ProductName, Invoices.Shippers.CompanyName AS ShipperName, Invoices.ExtendedPrice FROM Categories INNER JOIN (Invoices INNER JOIN Products ON Invoices.ProductID = Products.ProductID) ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;

Этот запрос обращается к представлению Invoices, содержащему сведения обо всех выписанных счетах, а также к таблицам Categories и Products, содержащим сведения о категориях продуктов, которые заказывались, и о самих продуктах соответственно. В результате этого запроса мы получим набор данных о заказах, включающий категорию и наименование заказанного товара, дату размещения заказа, имя сотрудника, выписавшего счет, город, страну и название компании-заказчика, а также наименование компании, отвечающей за доставку.

Для удобства сохраним этот запрос в виде представления, назвав его Invoices1. Результат обращения к этому представлению приведен на рис. 1 .

Какие агрегатные данные мы можем получить на основе этого представления? Обычно это ответы на вопросы типа:

• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции?
• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции и доставленных компанией Speedy Express?
• Какова суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами из Франции в 1997 году и доставленных компанией Speedy Express?

Переведем эти вопросы в запросы на языке SQL (табл. 1).

Результатом любого из перечисленных выше запросов является число. Если в первом из запросов заменить параметр ‘France’ на ‘Austria’ или на название иной страны, можно снова выполнить этот запрос и получить другое число. Выполнив эту процедуру со всеми странами, мы получим следующий набор данных (ниже показан фрагмент):

Полученный набор агрегатных значений (в данном случае - сумм) может быть интерпретирован как одномерный набор данных. Этот же набор данных можно получить и в результате запроса с предложением GROUP BY следующего вида:

SELECT Country, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 GROUP BY Country

Теперь обратимся ко второму из приведенных выше запросов, который содержит два условия в предложении WHERE. Если выполнять этот запрос, подставляя в него все возможные значения параметров Country и ShipperName, мы получим двухмерный набор данных следующего вида (ниже показан фрагмент):

Такой набор данных называется сводной таблицей (pivot table) или кросс-таблицей (cross table, crosstab). Создавать подобные таблицы позволяют многие электронные таблицы и настольные СУБД - от Paradox для DOS до Microsoft Excel 2000. Вот так, например, выглядит подобный запрос в Microsoft Access 2000:

TRANSFORM Sum(Invoices1.ExtendedPrice) AS SumOfExtendedPrice SELECT Invoices1.Country FROM Invoices1 GROUP BY Invoices1.Country PIVOT Invoices1.ShipperName;

Агрегатные данные для подобной сводной таблицы можно получить и с помощью обычного запроса GROUP BY:

SELECT Country,ShipperName, SUM (ExtendedPrice) FROM invoices1 GROUP BY COUNTRY,ShipperName Отметим, однако, что результатом этого запроса будет не сама сводная таблица, а лишь набор агрегатных данных для ее построения (ниже показан фрагмент):

Третий из рассмотренных выше запросов имеет уже три параметра в условии WHERE. Варьируя их, мы получим трехмерный набор данных (рис. 2).

Ячейки куба, показанного на рис. 2 , содержат агрегатные данные, соответствующие находящимся на осях куба значениям параметров запроса в предложении WHERE.

Можно получить набор двухмерных таблиц с помощью сечения куба плоскостями, параллельными его граням (для их обозначения используют термины cross-sections и slices).

Очевидно, что данные, содержащиеся в ячейках куба, можно получить и с помощью соответствующего запроса с предложением GROUP BY. Кроме того, некоторые электронные таблицы (в частности, Microsoft Excel 2000) также позволяют построить трехмерный набор данных и просматривать различные сечения куба, параллельные его грани, изображенной на листе рабочей книги (workbook).

Если в предложении WHERE содержится четыре или более параметров, результирующий набор значений (также называемый OLAP-кубом) может быть 4-мерным, 5-мерным и т.д.

Рассмотрев, что представляют собой многомерные OLAP-кубы, перейдем к некоторым ключевым терминам и понятиям, используемым при многомерном анализе данных.

Некоторые термины и понятия

Наряду с суммами в ячейках OLAP-куба могут содержаться результаты выполнения иных агрегатных функций языка SQL, таких как MIN, MAX, AVG, COUNT, а в некоторых случаях - и других (дисперсии, среднеквадратичного отклонения и т.д.). Для описания значений данных в ячейках используется термин summary (в общем случае в одном кубе их может быть несколько), для обозначения исходных данных, на основе которых они вычисляются, - термин measure, а для обозначения параметров запросов - термин dimension (переводимый на русский язык обычно как «измерение», когда речь идет об OLAP-кубах, и как «размерность», когда речь идет о хранилищах данных). Значения, откладываемые на осях, называются членами измерений (members).

Говоря об измерениях, следует упомянуть о том, что значения, наносимые на оси, могут иметь различные уровни детализации. Например, нас может интересовать суммарная стоимость заказов, сделанных клиентами в разных странах, либо суммарная стоимость заказов, сделанных иногородними клиентами или даже отдельными клиентами. Естественно, результирующий набор агрегатных данных во втором и третьем случаях будет более детальным, чем в первом. Заметим, что возможность получения агрегатных данных с различной степенью детализации соответствует одному из требований, предъявляемых к хранилищам данных, - требованию доступности различных срезов данных для сравнения и анализа.

Поскольку в рассмотренном примере в общем случае в каждой стране может быть несколько городов, а в городе - несколько клиентов, можно говорить об иерархиях значений в измерениях. В этом случае на первом уровне иерархии располагаются страны, на втором - города, а на третьем - клиенты (рис. 3).

Отметим, что иерархии могут быть сбалансированными (balanced), как, например, иерархия, представленная на рис. 3 , а также иерархии, основанные на данных типа «дата-время», и несбалансированными (unbalanced). Типичный пример несбалансированной иерархии - иерархия типа «начальник-подчиненный» (ее можно построить, например, используя значения поля Salesperson исходного набора данных из рассмотренного выше примера), представлен на рис. 4 .

Иногда для таких иерархий используется термин Parent-child hierarchy.

Существуют также иерархии, занимающие промежуточное положение между сбалансированными и несбалансированными (они обозначаются термином ragged - «неровный»). Обычно они содержат такие члены, логические «родители» которых находятся не на непосредственно вышестоящем уровне (например, в географической иерархии есть уровни Country, City и State, но при этом в наборе данных имеются страны, не имеющие штатов или регионов между уровнями Country и City; рис. 5).

Отметим, что несбалансированные и «неровные» иерархии поддерживаются далеко не всеми OLAP-средствами. Например, в Microsoft Analysis Services 2000 поддерживаются оба типа иерархии, а в Microsoft OLAP Services 7.0 - только сбалансированные. Различным в разных OLAP-средствах может быть и число уровней иерархии, и максимально допустимое число членов одного уровня, и максимально возможное число самих измерений.

Заключение

В данной статье мы ознакомились с основами OLAP. Мы узнали следующее:

• Назначение хранилищ данных - предоставление пользователям информации для статистического анализа и принятия управленческих решений.
• Хранилища данных должны обеспечивать высокую скорость получения данных, возможность получения и сравнения так называемых срезов данных, а также непротиворечивость, полноту и достоверность данных.
• OLAP (On-Line Analytical Processing) является ключевым компонентом построения и применения хранилищ данных. Эта технология основана на построении многомерных наборов данных - OLAP-кубов, оси которого содержат параметры, а ячейки - зависящие от них агрегатные данные.
• Приложения с OLAP-функциональностью должны предоставлять пользователю результаты анализа за приемлемое время, осуществлять логический и статистический анализ, поддерживать многопользовательский доступ к данным, осуществлять многомерное концептуальное представление данных и иметь возможность обращаться к любой нужной информации.

Кроме того, мы рассмотрели основные принципы логической организации OLAP-кубов, а также узнали основные термины и понятия, применяемые при многомерном анализе. И наконец, мы выяснили, что представляют собой различные типы иерархий в измерениях OLAP-кубов.

В следующей статье данного цикла мы рассмотрим типичную структуру хранилищ данных, поговорим о том, что представляет собой клиентский и серверный OLAP, а также остановимся на некоторых технических аспектах многомерного хранения данных.

КомпьютерПресс 4"2001