Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

48 непрерывные группы. Но даже в этом случае проблема решается только частично. Кроме того, оптимальный с точки зрения хране- ния разреженных данных порядок сортировки, скорее всего, не будет совпадать с порядком, который чаще всего используется в запросах. Поэтому в реальных системах приходится искать ком- промисс между быстродействием и избыточностью дискового пространства; - многомерные БД чувствительны к изменениям в многомер- ной модели. Так, при добавлении нового измерения приходится изменять структуру всей БД, что влечет за собой большие затраты времени. На основании анализа достоинств и недостатков многомер- ных БД можно выделить следующие условия их эффективного ис- пользования: - объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), т.е. уровень агрегации данных дос- таточно высок; - набор информационных измерений стабилен; - время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром; - требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба. ROLAP . ROLAP-серверы используют реляционные БД. По словам Кодда, «реляционные БД были, есть и будут наиболее под- ходящей технологией для хранения данных. Необходимость суще- ствует не в новой технологии БД, а скорее в средствах анализа, до- полняющих функции существующих СУБД, и достаточно гибких, чтобы предусмотреть и автоматизировать разные виды интеллекту- ального анализа, присущие OLAP».