89. Какие существуют альтернативные стратегии размещения данных в системе (с точки зрения сурбд)?

Существуют четыре альтернативные стратегии размещения данных в системе: централизованное, раздельное (фрагментированное), размещение с полной реплика-цией и с выборочной репликацией. Централизованное размещение. Данная стратегия предусматривает создание на одном из сайтов единственной базы данных под управлением СУБД, доступ к которой будут иметь все пользователи сети (эта стратегия под названием "распределенная обработка" уже рассматривалась нами выше). Раздельное (фрагментированное) раз­мещение. В этом случае база данных разбивается на непересекающиеся фрагменты, каждый из которых размещается на одном из сай­тов системы. Если элемент данных будет размещен на том сайте, на котором он чаще всего используется, полученный уровень локаль­ности ссылок будет высок. При отсутствии репликации стоимость хранения данных будет минимальна, но при этом будет невысок также уровень надежности и доступности данных в системе. Размещение с полной репликацией. Эта стратегия предусматривает размещение полной копии всей базы данных на каждом из сайтов системы. Следовательно, локальность ссылок, надежность и доступ­ность данных, а также уровень производительности системы будут максимальны. Однако стоимость устройств хранения данных и уро­вень затрат на передачу данных в этом случае также будут самыми высокими. Размещение с выборочной репликацией. Данная стра­тегия представляет собой комбинацию методов фрагментации, репликации и централизации. Одни массивы данных разделяются на фрагменты, что позволяет добиться для них высокой локальности ссылок, тогда как другие, используемые на многих сайтах, но не подверженные частым обновлениям, подвергаются репликации. Все остальные данные хранятся централизованно. Целью применения данной стратегии является объединение всех преимуществ, существующих в остальных моделях, с одновременным исключением свой­ственных им недостатков. Благодаря своей гибкости именно эта стратегия используется чаще всего.

90. Произведите сравнение oltp-систем и хранилищ данных.

С появлением компьютерных систем организаций накопили огромное количество информации, сохраняется в их оперативных базах данных. Для использования этой информации с целью повышения конкурентоспособности, возникла необходимость преобразования обычных OLTP-систем в системы поддержки принятия решений, что оказалось чрезвычайно сложной задачей. В связи с этим была разработана концепция хранилища данных технология, способная удовлетворить требования систем поддержки принятия решений и базирующаяся на информации, поступающей из нескольких различных источников оперативных данных.

Хранилище данных – предметно-ориентированный, интегрированный, привязанный ко времени и неизменяемый набор данных, пред­назначенный для поддержки принятия решений.

91. В чем заключается технология olap?

Основной вопрос при обработке информации заключается в том, как обрабатывать все более и более крупные базы данных, содержа­щие данные с постоянно усложняющейся структурой, сохранив при этом приемлемое время реакции системы на запрос. Архитектура “клиент/сервер” позволяет организациям устанавливать специализированные серверы, оптимизированные для решения задач специфи­ческого управления данными. Для таких бизнес-приложений, как анализ рынка и финансовое прогнозирование, требуется использовать запросо-центрированные схемы баз данных, которые имеют вид многомерных массивов (ММ). Эти приложения характеризуются необ­ходимостью извлекать большое количество записей из очень больших наборов данных и мгновенно вычислять на их основе итоговые значения. Предоставление поддержки для таких приложений является основным назначением всех OLAP-инструментов.