Характеристика етапів інфологічного проектування.

Етапи проектування відповідають рівням подання даних у БД. тобто виконуються певні роботи з проектування на зовнішньому, інфологічному, даталогічному (логічному) і внутрішньому рівнях.

Метою проектування на зовнішньому рівні є розробка позамашипного інформаційного забезпечення, яке вміщує систему вхідної (первинної) документації, що характеризує певну ПО, систему класифікації та кодуван­ня техніко-економічної інформації, а також перелік відповідних вихідних повідомлень, які потрібно формувати за допомогою АБД.

Існує два підходи до проектування баз даних на зовнішньому рівні: «від предметної області» і «від запиту». Підхід «від предметної області» полягає в тому, що формується зовнішнє інформаційне забезпечення всієї предмет­ної області без урахування потреб користувачів і прикладних програм. Іноді цей підхід називають іще об'єктним, чи непроцесним.

Функціональний підхід орієнтований на реалізацію поточних вимог користувачів і прикладних програм без урахування перспектив розвитку системи. При його використанні можуть виникнути складності в агрегації

вимог різних користувачів і прикладних програм. Проте за такого підходу значно зменшується трудомісткість проектування, а отже, є можливість створити систему з високими експлуатаційними характеристиками.

Однак узятий окремо кожний із цих методів не може дати достатньо інформації для проектування раціональної структури БД. Тому при проектуванні БД доцільно спільно використовувати ці два підходи.

4. Характеристика багатовимірної моделі сховища даних.

Сховища повинні надавати можливість параметризації даних за різними ознаками, тобто дані мають бути представлені таким чином, щоб надавати можливість їх багатовимірного анлізу. Основи багатовимірного анілізу були започатковані Коддом в 1993р. Найбільш вдалою формою представлення даних, враховуючи параметризацію, є подання даних у вигляді багатовимірної моделі. В основу OLAP-систем покладено поняття гіперкуба, тобто багатовимірного куба, у комірках якого зберігаються необхідні для аналізу дані. Подальше ускладнення моделі даних може виконуватись у декількох напрямах:

· збільшення числа вимірювань. Збільшення кількості вимірювань дасть N-вимірну модель;

· ускладнення вмісту комірки. У цьому випадку в комірці буде декілька значень.

Таким чином, основними поняттями багатовимірної моделі є: вимір (Demensions), відношення вимірів та комірка (Cell), в якій зберігаються певні показники. Іноді замість терміна комірка використовується термін показник (Measure).

Показник – це поле (переважно цифрове), значення якого однозначно визначаються фіксованим набором вимірів.

Показники складають, як правило, основний вміст сховища даних.

Вимір – це множина однотипних даних, що утворюють одну із граней куба і характеризують якусь ознаку показників, що знаходяться в комірці. Наприклад, день, місяць, квартал, рік –це виміри часу; район, область, країна – це географічні виміри. По виміру виконується індексація даних в багатовимірній базі даних (ББД). Сокупність вимірів визначають параметри простору, в якому можна буде виконувати бізнес-аналіз.

Відношення – це зв"язки між різними вимірами моделі, та між окремими значеннями всередині певного виміру. Між окремими значення всередині певного виміру повинна бути певна ієрархія, яка, як правило, характеризує тип відношення "один до багатьох", наприклад, населений пункт, район, область. Відношення можуть також визначати зв"язки між двома різними вимірами.

OLAP (On-Line Analytical Processing) – інтерактивна аналітична обробка. OLAP фактично означає тех-гію багатовим-го ан-зу даних. Вимоги до OLAP-с-ми розбито на 4 гр:

1) Базові х-ки: багатовимірність моделі даних; інтуїтивні х-ки маніп-ня даними; доступ-ть; пакетне отримання даних; клієнт-серверна арх-ра; прозорість д/кор-чів; багатокор-ка робота.

2) Спеціальні х-ки: обробка неформаліз-х даних; зберіг-ня рез-тів окремо від вхід. даних; виокрем-ня відсутніх даних; обробка відсутніх даних.

3) Х-ки побудови звітів: гнучкі можл-ті одер-ня звітів; стабільна прод-ть при підготовці звітів; автоматиз-ція рег-ня фіз-го рівня.

4) Керування розмірністю: заг. функц-ть, необмежене число вимірностей і рівнів агрегування; необм-ні оп-ції між даними різних рівнів.

OLAP-тех-гія дозволяє на основі багатовимірної моделі даних модел-ти реальні стр-ри і зв-ки, що є можливими д/аналітичних с-м.

Всі OLAP-с-ми побуд-ні на 2-х принципах:

1. Всі дані, необ-ні д/ПР попередньо агреговані на всіх рівнях і орг-ні так, щоб забез-ти максим-но швидкий доступ до них.

2.Мова маніп-ня даними основана на бізнес-поняттях.

В багатовимірних СУБД (БСУДБ) використовуються два основних варіанти організації даних:

Гіперкубічна модель – це модель показники якої визначатися одинаковим же наборами вимірювань.

Полікубічна модель – це модель, що підтримує декілька гіперкубів різної розмірності з різними вимірами їх граней.

Над вимірами можна проводити операції. В межах одного виміру може вводить певна ієрархія значень, так наприклад, рік складається з кварталів, квартал з місяців і т.д.

Показники, що знаходяться в комірках багатовимірної моделі можна відшукувати по будь-якому вимірюванню чи їх комбінації.