Модели и алгоритмы автоматизации проектирования структур хранилищ данных для аналитической обработки числовых показателей

• Автор: Бакулева, Марина Алексеевна
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 147 с. : ил.

Список применяемых сокращений

1 Анализ проблемы проектирования хранилищ данных

1.1 Роль хранилища данных в системах поддержки принятия решений

1.2 Модели хранилищ данных

1.3 Методология проектирования хранилищ данных

1.4 Структура данных хранилища данных

1.5 Обоснование выбора инструментария для решения

поставленных задач

2 Математическая модель структуры

хранилища данных

2.1 Тензорная модель реляционного хранилища данных

2.1.1 Тензорная модель структуры реляционной базы данных
2.1.2 Тензорная модель запросов к реляционной базе данных
2.1.3 Тензорная модель реляционного хранилища данных
2.1.4 Тензорная модель КОЬАР
2.2 Тензорная модель многомерного хранилища данных
2.2.1 Модель операций над многомерным хранилищем данных
2.3 Алгоритм автоматизации проектирования хранилищ данных на основе разработанных моделей
3 Алгоритмы повышения производительности систем оперативного анализа на основе кратномасштабного представления данных
3.1 Анализ структуры реляционного хранилища данных
3.2 Основная идея кратномасштабного анализа
3.3 Обоснование выбора базиса Хаара
3.4 Кратномасштабное представление данных хранилища на
основе вейвлет разложения в базисе Хаара

3.5 Агрегация данных масштабированного хранилища данных
3.6 Расчет аналитических показателей
3.6.1 Выделение тренда
3.6.2 Периодичность
3.6.3 Кратномасштабный анализ
3.6.4 Ретроспективный анализ
4 Экспериментальная часть
4.1 Реализация алгоритма автоматизации
4.2 Реализация алгоритмов агрегации и ROLAP
4.3 Результаты проводимых экспериментов
Заключение
Библиографический список
Приложение 1. Кратномасштабный анализ
Приложение 2. Тензорные методы
Приложение 3. Акты внедрения
СПИСОК ПРИМЕНЯЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
БД - база данных
EER-модель - расширенная реляционная модель
ИОД - источник оперативных данных
МД - модель данных
ММФ - многомерная модель фактов
МХД - масштабированное хранилище данных
OLAP-система (On-line analytical processing system) - система оперативной аналитической обработки
OLTP-система (On-line transaction processing system) - система оперативной обработки транзакций
ОМД - обобщенная многомерная модель CI 11 IP - система поддержки принятия решений СУБД - система управления базой данных ТБД - таблица базы данных ХД - хранилище данных

ВП{1кАт) = 2%ц
(детализация по сотрудникам), где Л = {а1,а2,а}„„„ап}, 0 = {с/,,с/2,с/3„„„с/т},
п т
X,—ПетровВ.Ф., К, = £|>яА1 ■
а-1 <
Результаты, представленные в главе 2.2, опубликованы в статье [5].
Таким образом, тензорная модель позволяет описывать проектирование аналитической системы от этапа формализации реляционной БД до многомерного ХД, включая операции манипулирования данными. При этом учитываются особенности многомерных структур и обеспечиваются требования наглядности и гибкости к дополнениям и перепроектированию модели с возможностью реализации различных подходов к построению ОЬАР-кубов.
Однако формализация логического проектирования ХД является начальным этапом процесса оптимизации работы оперативных аналитических подсистем. Развитием этого процесса является тщательная проработка и пересмотр структуры данных хранилища.
2.3 Алгоритм автоматизации проектирования хранилищ данных на основе разработанных моделей
Представленные математические модели позволяют описывать исходные данные для проектирования ХД и моделировать отображения сущностей и связей исходной БД в ХД.
Для автоматизации этого процесса необходимо разработать алгоритм, основанный на описанных выше математических моделях.
Результатом работы алгоритма должны быть возможные структуры ХД, получаемые из исходной БД. Таким образом, исходные данные представляют собой структуру БД и атрибуты, соответствующие количественным показателям процессов, отраженных в БД. Исходная БД задается тензорной моделью, атрибуты - последовательностью контравариантных индексов.
Для удобства интерпретации в качестве входных данных принимается тензорная модель БД (рисунок 2.2), описанная в разделе 2.1.1.