Типичная структура хранилищ данных

Типичная структура хранилищ данных. Как мы уже знаем, конечной целью использования OLAP является анализ данных и представление результатов этого анализа в виде, удобном для восприятия и принятия решений.

Основная идея OLAP заключается в построении многомерных кубов, которые будут доступны для пользовательских запросов. Однако исходные данные для построения OLAP-кубов обычно хранятся в реляционных базах данных. Нередко это специализированные реляционные базы данных, называемые также хранилищами данных (Data Warehouse). В отличие от так называемых оперативных баз данных, с которыми работают приложения, модифицирующие данные, хранилища данных предназначены исключительно для обработки и анализа информации, поэтому проектируются они таким образом, чтобы время выполнения запросов к ним было минимальным.

Обычно данные копируются в хранилище из оперативных баз данных согласно определенному расписанию. Типичная структура хранилища данных существенно отличается от структуры обычной реляционной СУБД. Как правило, эта структура денормализована (это позволяет повысить скорость выполнения запросов), поэтому может допускать избыточность данных.

Для дальнейших примеров мы снова воспользуемся базой данных Northwind, входящей в комплекты поставки Microsoft SQL Server и Microsoft Access. Ее структура данных приведена на рис. 2. Рисунок 2. Структура базы данных Northwind Основными составляющими структуры хранилищ данных являются таблица фактов (fact table) и таблицы измерений (dimension tables). 2.2.1 Таблица фактов Таблица фактов является основной таблицей хранилища данных. Как правило, она содержит сведения об объектах или событиях, совокупность которых будет в дальнейшем анализироваться.

Обычно говорят о четырех наиболее часто встречающихся типах фактов. К ним относятся: • факты, связанные с транзакциями (Transaction facts). Они основаны на отдельных событиях (типичными примерами которых являются телефонный звонок или снятие денег со счета с помощью банкомата); • факты, связанные с «моментальными снимками» (Snapshot facts). Основаны на состоянии объекта (например, банковского счета) в определенные моменты времени, например на конец дня, или месяца.

Типичными примерами таких фактов являются объем продаж за день или дневная выручка; • факты, связанные с элементами документа (Line-item facts). Основаны на том или ином документе (например, счете за товар или услуги) и содержат подробную информацию об элементах этого документа (например, количестве, цене, проценте скидки); • факты, связанные с событиями или состоянием объекта (Event or state facts). Представляют возникновение события без подробностей о нем (например, просто факт продажи или факт отсутствия таковой без иных подробностей). Для примера рассмотрим факты, связанные с элементами документа (в данном случае счета, выставленного за товар). Таблица фактов, как правило, содержит уникальный составной ключ, объединяющий первичные ключи таблиц измерений.

Чаще всего это целочисленные значения либо значения типа «дата/время» — ведь таблица фактов может содержать сотни тысяч или даже миллионы записей, и хранить в ней повторяющиеся текстовые описания, как правило, невыгодно — лучше поместить их в меньшие по объему таблицы измерений.

При этом как ключевые, так и некоторые неключевые поля должны соответствовать будущим измерениям OLAP-куба. Помимо этого таблица фактов содержит одно или несколько числовых полей, на основании которых в дальнейшем будут получены агрегатные данные. Пример таблицы фактов, которая может быть построена на основе базы данных Northwind, приведен на рис. 3. Рисунок 3. Пример таблицы фактов В данном примере измерениям будущего куба соответствуют первые шесть полей, а агрегатным данным — последние четыре.

Отметим, что для многомерного анализа пригодны таблицы фактов, содержащие как можно более подробные данные (то есть соответствующие членам нижних уровней иерархии соответствующих измерений). В данном случае предпочтительнее взять за основу факты продажи товаров отдельным заказчикам, а не суммы продаж для разных стран — последние все равно будут вычислены OLAP-средством.

Исключение можно сделать, пожалуй, только для клиентских OLAP-средств (о них мы поговорим чуть позже), поскольку в силу ряда ограничений они не могут манипулировать большими объемами данных. Отметим, что в таблице фактов нет никаких сведений о том, как группировать записи при вычислении агрегатных данных. Например, в ней есть идентификаторы продуктов или клиентов, но отсутствует информация о том, к какой категории относится данный продукт или в каком городе находится данный клиент.

Эти сведения, в дальнейшем используемые для построения иерархий в измерениях куба, содержатся в таблицах измерений. 2.2.2 Таблицы измерений Таблицы измерений содержат неизменяемые либо редко изменяемые данные. В подавляющем большинстве случаев эти данные представляют собой по одной записи для каждого члена нижнего уровня иерархии в измерении. Таблицы измерений также содержат как минимум одно описательное поле (обычно с именем члена измерения) и, как правило, целочисленное ключевое поле (обычно это суррогатный ключ) для однозначной идентификации члена измерения.

Если будущее измерение, основанное на данной таблице измерений, содержит иерархию, то таблица измерений также может содержать поля, указывающие на «родителя» данного члена в этой иерархии. Нередко (но не всегда) таблица измерений может содержать и поля, указывающие на «прародителей», и иных «предков» в данной иерархии (это обычно характерно для сбалансированных иерархий), а также дополнительные атрибуты членов измерений, содержавшиеся в исходной оперативной базе данных (например, адреса и телефоны клиентов). Каждая таблица измерений должна находиться в отношении «один ко многим» с таблицей фактов.

Отметим, что скорость роста таблиц измерений должна быть незначительной по сравнению со скоростью роста таблицы фактов; например, добавление новой записи в таблицу измерений, характеризующую товары, производится только при появлении нового товара, не продававшегося ранее. Пример таблицы измерений приведен на рис. 4. Рисунок 4. Пример таблицы измерений Одно измерение куба может содержаться как в одной таблице (в том числе и при наличии нескольких уровней иерархии), так и в нескольких связанных таблицах, соответствующих различным уровням иерархии в измерении.

Если каждое измерение содержится в одной таблице, такая схема хранилища данных носит название «звезда» (star schema). Пример такой схемы приведен на рис. 5. Рисунок 5. Пример схемы "звезда" Если же хотя бы одно измерение содержится в нескольких связанных таблицах, такая схема хранилища данных носит название «снежинка» (snowflake schema). Дополнительные таблицы измерений в такой схеме, обычно соответствующие верхним уровням иерархии измерения и находящиеся в соотношении «один ко многим» в главной таблице измерений, соответствующей нижнему уровню иерархии, иногда называют консольными таблицами (outrigger table). Пример схемы «снежинка» приведен на рис. 6. Рисунок 6. Пример схемы "снежинка" Отметим, что даже при наличии иерархических измерений с целью повышения скорости выполнения запросов к хранилищу данных нередко предпочтение отдается схеме «звезда». Однако не все хранилища данных проектируются по двум приведенным выше схемам.

Так, довольно часто вместо ключевого поля для измерения, содержащего данные типа «дата», и соответствующей таблицы измерений сама таблица фактов может содержать ключевое поле типа «дата». В этом случае соответствующая таблица измерений просто отсутствует.

В случае несбалансированной иерархии (например, такой, которая может быть основана на таблице Employees базы данных Northwind, имеющей поле Employee ID, которое одновременно является и первичным, и внешним ключом и отражает подчиненность одних сотрудников другим (см. рис. 6) в схему «снежинка» также следует вносить коррективы.

В этом случае обычно в таблице измерений присутствует связь, аналогичная соответствующей связи в оперативной базе данных. Еще один пример отступления от правил — наличие нескольких разных иерархий для одного и того же измерения.

Типичные примеры таких иерархий — иерархии для календарного и финансового года (при условии, что финансовый год начинается не с 1 января), или с различными способами группировки членов измерения (например, группировать товары можно по категориям, а можно и по компаниям-поставщикам). В этом случае таблица измерений содержит поля для всех возможных иерархий с одними и теми же членами нижнего уровня, но с разными членами верхних уровней (пример такой таблицы приведен на рис. 3). Как мы уже отмечали выше, таблица измерений может содержать поля, не имеющие отношения к иерархиям и представляющие собой просто дополнительные атрибуты членов измерений (member properties). Иногда такие атрибуты могут быть использованы при анализе данных.

Следует сказать, что для создания реляционных хранилищ данных нередко применяются специализированные СУБД, хранение данных в которых оптимизировано с точки зрения скорости выполнения запросов. Примером такого продукта является Sybase Adaptive Server IQ, реализующий нетрадиционный способ хранения данных в таблицах (не по строкам, а по столбцам). Однако создавать хранилища можно и в обычных реляционных СУБД. 2.3