- •Базы данных
- •1. Введение в базы данных
- •1.1. Базы данных и информационные системы
- •1.2. Архигсюура информационной системы
- •1.3. Системы управления базами данных
- •1.4. Локальные информационные системы
- •1.5. Способы разработки и выполнения приложений
- •1.6. Схема обмена данными при работе с бд
- •2. Модели и типы данных
- •2.1. Иерархическая модель
- •Сотоудники
- •2.2. Сетевая модель
- •2.3. Реляционная модель
- •2.4. Постреляционная модель
- •2.5. Многомерная модель
- •1996 1994 Петров Смирнов Яковлев
- •2.6. Объектно-ориентированная модель
- •2.7. Типы данных
- •3. Реляционная модель данных
- •3.1. Определение реляционной модели
- •3.2. Индексирование
- •3.3. Связывание таблиц
- •3.4. Контроль целостности связей
- •3.5. Теоретические языки запросов
- •I аспределенное Удаленное Распределен- Удаленн! 1йдо- Распределен- предстаеление представление ная функция ступ к данным наяЬд
- •4.5. Информационные системы в Интернете и интранете
- •Часть 2. I Ъоектиросанн ? и использование бд
- •7. Средства автоматизации проектирования
- •7.1. Основные определения
- •7.8. Рекомендации по применению case-систем
- •9. Дополнительные вопросы применения баз данных
- •9.1. Программно-аппаратные платформы
- •9.2. Перспективы развития субд
- •9.3. Стандартизация баз данных
- •9.4. Характеристика технологии ado.Net
- •10.1. Общая характеристика
- •10.2. Новые возможности Microsoft Access 2002
- •10.3.Средства поддержки проектирования
- •10.4. Создание основных элементов бд
- •IQdbl mdb
- •Option Compare Database Public Function funl() beep End Function
- •10.5. Работа с гиперссылками
- •10.6. Использование языка sql
- •Аргументы макрокоманды ' Инструкция sQl. Select distinctrow tof
- •10.7. Защита баз данных
- •10.9. Обслуживание баз данный
- •10.10. Репликация баз данных
- •Реплицируемые объекты
- •Реплицируемые объекты
- •10.11. Работа с мультимедиа-данными
- •Тип объекта
- •Comic Chat Boom Microsoft Graph so Music Prop pry Page 2 1 Option f ropery Page21 Ры-ndox FableВидео-клип
- •10.12. Создание файлов приложений
- •10.13. Страницы доступа к данным
- •Краткая характеристика отличий сДд от форм и отчетом
- •10.14. Разработка проекта
- •Распределение атрибутов по вариантам
- •11.1. Пользовательский интерфейс
- •11.2. Характеристика проекта
- •11.3. Компиляция и выполнение проекта
- •11.4. Разработка приложения
- •11.5. Средства интегрированной среды разработки
- •Управление параметрами среды
- •11.6. Базы данных и средства работы с ними
- •Компоненты приложений для баз данных
- •11.7. Создание таблиц базы данных
- •11.8. Создание приложения bde
- •Значения свойств компонентов
- •11.9. Работа с отчетами
- •12. Субд Visual FoxPro 8.0
- •12.1. Общая характеристика
- •12.2. Новые возможности Visual FoxPro 8.0
- •12.3. Элементы проекта
- •12.4. Интерфейс Visual FoxPro
- •12.5. Средства автоматизации разработки
- •12.6. Создание баз данных
- •12.7. Таблицы и индексы
- •12.8. Организация межтабличных связей
- •12.9. Обеспечение ссылочной целостности
- •12.10. Создание запросов
- •Variables:
- •13. Microsoft sql Server 2000
- •13.1. Характеристика sql Server
- •13.2. Язык запросов Transact-sql
- •13.3. Системные базы данных и таблицы
- •13.4. Создание баз данных
- •13.5. Работа с таблицами
- •15.1. Принципы функционирования Web-приложений
- •15.2. Архитектура Web-приложений, публикующих бд
- •15.3. Обзор Web-серверов
- •15.4. Использование Personal Web-server
- •15.5. Использование Microsoft Internet Information Server
- •15.6. Использование Apache дляMicrosoft Windows 9х/2000
- •Вы видите это вместо ожидаемой страницы?
- •15.7. Варианты создания Web-узла
- •16. Интерфейсы программирования Web-приложений
- •16.1. Общий интерфейс взаимодействия cgi
- •18. Публикация бд средствами Microsoft Access
- •18.1. Характеристика вариантов публикации
2.5. Многомерная модель
Многомерный подход к представлению данных в базе появился практически одновременно с реляционным, но реально работающих многомерных СУБД (МСУБД) до настоящего времени было очень мало. С середины 90-х годовинтерес к ним ста." приобрел ать массовый характер.
Толчком послужила в 1993 году программная статья одного из основоположников реляционного полхода Э. Кодда. В ней сформулированы 12 основ ных требований к системам класса OLAP (OnLine Analviical Processing — оперативная аналитическая обработка), важнейшие из которых связаны с возможностями концептуального представления и обработки многомерных данных. Многомерные системы позволяют оперативно обрабатывать информацию для проведения анализа и приня гия решения.
В развитии концепций ИС можно выделить следующие два направления:
системы оперативной (транзакционной) обработки;
системы аналитической обработки (системы поддержки принятия решений).
Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативнойобрабо тки информации ив этой области были весьма эффектив нь/ В системах ана литической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД (МСУБД).
МногомерныеСУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными ю>я интеракт ивной аналитической обработки информации. Раскроем основные понятия, используемые и этих СУБД, агрегируемость, историчность и прогнозируемость данных
Агрегируемостьданных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользовате. (Я зависит от его уроьня: аналитик, пользователь-оператор, управляющий, руководитель.
Историчность данныхпредполагает обеспечение высокого уровня стат ичности (неизменности) собственно данных и их взаимосвязей, а гакже обязательность привязки данных ко времени.
Статичность данных позво. шет испо 1Ьзовать при их обработке специализированные методы загрузки, хранения, индексации и выборки.
Еременнбя привязка данных необходима для частого выполнения запросов. имеющих значения времени и даты в состаье выборки. Необходимость упорядочения данных по времени в процессе обработ ки и преде гав ления данных пользователю накладывает требования на механизмы хранения и доступа к информации Так, для уменьшения времени обработки запросов желательно, ч гобы данные всегда были отсортированы в том порядке, в котором они наиболее часто запрашиваются.
Прогнозируемостьданных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интерва лам.
Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представ, гение структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными.
По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наг 1ядностпъюи информативностью.Для иллюст рации на рис. 2.8 приведены реляционное (а)и многомерное (б) представления одних и тех же данных об объемах продаж автомобилей.
а)
Модель |
Мегяц |
О^ъем |
«Жигули» |
июнь |
12 |
«Жигули» |
июль |
24 |
«Жи1 ули» |
август |
5 |
«Москвич» |
июнь |
2 |
«Москвич» |
июль |
18 |
«Волга» |
июль |
19 |
б)
Молель
WlOHb
Июль
Август
«Жигули»
12
24
5
«Москвич»
2
18
No
«Волга»
No
19
No
Рис
2.8. Реляционное и многомерное представление
данных
Если речь идет о многомерной модели с мерностью бо ibuie двух, то не обя зателы.о визуально инфорл ация представляется в виде многомерных обьек тов (трех-, четырех и более мерных гиперкубов). По. [ьзователю и в этих случаях более удобно иметь дело с двухмерными таблицами или графиками. Данные при этом пред< тавлчют собой «вырезки» (точнее, «срезы») из многомерного хранилища данных, выполненные с разной степенью детачизациг
Рассмотрим основные понятия многомерных моделей данных, к числу которых относятся измерение и ячейка.
Измерение(Dimension) - это множество однотипных данных, образующих одну из фаней гиперкуба. Примерами наиболее часто используемых временных измерений яв тяются Дни, Месяцы, Кварталы и Годы. В качестве геогра
фических измерений широко употребляются Города, Районы. Регионы и Ст раны. В многомерной модели данных измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба
Ячейка(Cell) или показатель — это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, обычно она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронных таблиц, вычисляются по заранее заданным формулам)
В примере на рис. 2.8, б каждое значение ячейки Объем продаж однознач но определяется комбинацией временною измерения (Месяц продаж) и модели автомобиля. На практике зачастую требуется большее количество измерений. Пример трехмерной модели данных приведен на рис. 2.9.
9 |
4 |
9 |
4 |
9 |
7 - |
7 |
7 |
4 |