Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

18 1.4. Многомерная модель хранилища данных Многомерная модель БД появилась довольно давно, однако в силу присущих ей ограничений применение получила лишь в по- следнее время. При использовании этой модели данные хранятся не в виде плоских таблиц, как в реляционных БД, а в виде гиперку- бов – упорядоченных многомерных массивов, т.е. многомерное представление данных здесь реализуется физически. Конечно, та- кой подход требует большего объема памяти для хранения данных, при его использовании сложно модифицировать структуру данных. Например, добавление еще одного измерения приводит к необхо- димости полной перестройки гиперкуба. Однако многомерные сис- темы управления базами данных (СУБД) обеспечивают более бы- стрый по сравнению с реляционными системами поиск и чтение данных, избавляют от необходимости многократно соединять таб- лицы. Среднее время ответа на сложный аналитический запрос при использовании многомерных СУБД обычно в 10-100 раз меньше, чем в случае реляционной СУБД с нормализованной структурой. Основные понятия многомерной модели – измерение и зна- чение (ячейка). Измерение – это множество, образующее одну из граней гиперкуба (аналог домена в реляционной модели). Измере- ния играют роль индексов, используемых для идентификации кон- кретных значений в ячейках гиперкуба. Значения – это подвергае- мые анализу количественные или качественные данные, которые находятся в ячейках гиперкуба (см. рис. 1.5). Основное назначение СУБД, поддерживающих многомерную модель, – реализация систем, ориентированных на аналитическую обработку. Многомерные СУБД лучше других справляются с зада- чами выполнения сложных нерегламентированных запросов. Однако у многомерных БД имеются серьезные недостатки, сдерживающие их применение. Многомерные СУБД неэффективно