Багатовимірна модель даних

Багатовимірна база даних – база даних, що підтримує багатовимірну модель даних на концептуальному рівні та призначена для інтерактивного аналітичного опрацювання аґреґованих історичних і проґнозованих даних.

Основними поняттями багатовимірної моделі даних є:

  • гіперкуб даних rel,
  • вимір V,
  • атрибут A,
  • комірка X,
  • значення rel(V,A).
  • Гіперкуб даних містить один або більше вимірів і є впорядкованим набором комірок. Кожна комірка визначається одним і лише одним набором значень вимірів – атрибутів. Комірка може містити дані – значення або бути порожньою.

    Під виміром розумітимемо множину атрибутів, що створюють одну з граней гіперкуба. Прикладом часового виміру є список днів, місяців, кварталів. Прикладом географічного виміру може бути перелік територіальних об'єктів: населених пунктів, районів, реґіонів, країн та ін.

    Для отримання доступу до даних користувачу необхідно вказати одну або декілька комірок шляхом вибору значень вимірів, яким відповідають необхідні комірки. Процес вибору значень вимірів називатимемо фіксацією атрибутів, а множину вибраних значень вимірів – множиною фіксованих атрибутів.

    Гіперкуб даних можна розглядати як множину відношень реляційної бази даних за значеннями кожного з вимірів. Отже, носієм багатовимірної моделі даних є відношення реляційної бази даних, зображені як зафіксовані виміри. Гіперкуб утворює багатовимірний простір даних, що складається з фіксованої кількості вимірів.

    Операція зрізу здійснюється з метою отримання необхідної підмножини комірок і відсікання «непотрібних» значень шляхом послідовної фіксації атрибутів. Зріз, як правило, є двовимірним масивом (таблицею).

    Зміна порядку подання (візуалізація) вимірів називається обертанням. Обертання забезпечує можливість візуалізації даних у формі, найбільш комфортній для їх сприйняття.

    Операції згортки і деталізації здійснюються завдяки наявності ієрархічної структури вимірів. Значення вимірів (атрибутів) можуть об'єднуватися в ієрархії, що складаються з одного або декількох рівнів.

    Багатовимірну модель даних (гіперкуб даних) можна подати за допомо-гою паралелотопу – геометричної фігури (множини точок), одержаної всіма можливими операціями згортки детальної точки, де значення міри в точках постійне. Паралелотоп є одним із підвидів моделі Версо.

    Багатовимірна модель підтримує такі типи даних: класифікаційні правила (у термінах видобування знань називають ще асоціативними правилами); залежності між аґреґатами; залежності між елементами ієрархії.

    Багатовимірна модель розширює реляційну: носій – вкладені (ненор-малізовані), залежні від часу дані, множина операцій, окрім традиційних реляційнх, містить операції зрізу, згортки, деталізації, обертання.

    © Інформаційні технології. Аналітика , Рідна Мережа