Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе
Экспериментально исследован алгоритм фонового формирования OLAP итогов в БД, построенной на реляционном каркасе. Делается вывод о возможности использования подхода в единой каркасной БД и как оперативном, и как архивном хранилище. Приводятся результаты численного эксперимента доступа к данным. Експе...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84737 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе / Б.Е. Панченко, Е.В. Крючко // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860213468072771584 |
|---|---|
| author | Панченко, Б.Е. Крючко, Е.В. |
| author_facet | Панченко, Б.Е. Крючко, Е.В. |
| citation_txt | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе / Б.Е. Панченко, Е.В. Крючко // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Компьютерная математика |
| description | Экспериментально исследован алгоритм фонового формирования OLAP итогов в БД, построенной на реляционном каркасе. Делается вывод о возможности использования подхода в единой каркасной БД и как оперативном, и как архивном хранилище. Приводятся результаты численного эксперимента доступа к данным.
Експериментально досліджено алгоритм фонового формування OLAP підсумків у БД, побудованій на реляційному каркасі. Робиться висновок про можливість використання підходу в єдиній каркасній БД як оперативного та архівного сховища даних. Наведено результати чисельного експерименту доступу до даних.
An algorithm of background forming of OLAP results in DB built on a relational framework is experimentally investigated. A conclusion is made about the possibility of using the approach in a single framework DB of both OLAP and Data Warehouse. The results of a numerical experiment of data access are given.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:15:11Z |
| format | Article |
| fulltext |
Компьютерная математика. 2013, № 1 123
Экспериментально исследован ал-
горитм фонового формирования
OLAP итогов в БД, построенной
на реляционном каркасе. Делается
вывод о возможности использо-
вания подхода в единой каркасной
БД и как оперативном, и как ар-
хивном хранилище. Приводятся
результаты численного экспери-
мента доступа к данным.
© Б.Е. Панченко, Е.В. Крючко,
2013
УДК 004.652
Б.Е. ПАНЧЕНКО, Е.В. КРЮЧКО
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ
OLAP-РЕШЕНИЙ
НА РЕЛЯЦИОННОМ КАРКАСЕ
Вступление. Системы автоматизации совре-
менных предприятий содержат базы данных
(БД), позволяющие проводить комплексный
анализ информации, что, в конечном итоге,
дает возможность принимать оптимизиро-
ванные решения. Такие приложения получи-
ли название систем поддержки принятия
решений.
Для принятия корректного управленческо-
го решения необходима комплексная инфор-
мация. Однако подходы, развивающиеся для
ее формирования последнее время, основаны
на избыточности: на первом этапе создается
оперативная БД, которой позволено быть
«неочищенной». А на втором – создается
хранилище данных (ХД) [1], в котором осу-
ществляется отсеивание и рафинирование
данных для их использования для аналитиче-
ской работы и создания соответствующих
отчетов.
Ральф Кимбалл описал ХД как «место, где
имеется возможность получения доступа к
своим данным» [2]. Там же сформулированы
и основные требования к ХД: поддержка вы-
сокой скорости получения данных, поддерж-
ка внутренней непротиворечивости, возмож-
ность получения и сравнения срезов данных,
наличие удобных утилит просмотра данных,
полнота и достоверность хранимых данных и
поддержка качественного процесса пополне-
ния данных.
Очевидно, что этому перечню требований
может соответствовать единая и единст-
Б.Е. ПАНЧЕНКО, Е.В. КРЮЧКО
124 Компьютерная математика. 2013, № 1
венная БД, предоставляющая
пользователю
и оперативные, и историче-
ские данные.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ OLAP-РЕШЕНИЙ В РЕЛЯЦИОННОМ КАРКАСЕ
Компьютерная математика. 2013, № 1 125
Более того, потребность пользователей в таком объединении является общеизве-
стной. В работе [3] эта концепция описана в разделах «исчезновение отдельных
хранилищ данных» и «хранилища данных в режиме реального времени». А ра-
нее аналогичная потребность исследована и предложена в [4]. Дальнейшие вне-
дрения данного подхода разными пользователями подтвердили такой вывод.
Постановка задачи. Большинство авторов утверждает, что удовлетворять
всем перечисленным требованиям в рамках одного и того же продукта зачастую
не удается [5, 6]. Поэтому для реализации ХД обычно используется несколько
продуктов, одни из которых представляют собой собственно средства хранения
данных, другие – средства их извлечения и просмотра, третьи – средства их по-
полнения и т. д.
Во-первых, оперативные БД предназначены для того, чтобы помочь пользо-
вателям выполнять повседневную работу, тогда как ХД предназначены для при-
нятия решений. Например, продажа товара и выписка счета производятся с ис-
пользованием БД, предназначенной для обработки транзакций, а анализ дина-
мики продаж за несколько лет, позволяющий спланировать работу с поставщи-
ками, – с помощью ХД.
Во-вторых, оперативные БД подвержены постоянным изменениям в процес-
се работы пользователей, а ХД относительно стабильно: данные в нем обычно
обновляются согласно расписанию (например, еженедельно, ежедневно или
ежечасно – в зависимости от потребностей). В идеале процесс пополнения пред-
ставляет собой просто добавление новых данных за определенный период вре-
мени без изменения прежней информации, уже находящейся в хранилище.
В-третьих, оперативные БД чаще всего являются источником данных, попа-
дающих в хранилище. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внеш-
них источников, например статистических отчетов.
Однако, приложения, построенные на каркасной модели данных, позволяют
решить все указанные задачи на единой БД. Цель настоящей работы – исследо-
вать основные OLAP-элементы в фоновом он-лайн режиме. И тем самым под-
твердить правильность выводов о том, что объединение свойств оперативной и
архивной БД в едином приложении не только возможно, но и более перспективно.
OLAP-подход на каркасе и механизм on-line-транзакций. При обслужи-
вании современных БД основным вопросом является скорость реакции системы.
Такие бизнес-приложения, как ретроспективный анализ деятельности компании,
анализ рынка, стратегическое планирование и прогнозирование и т. п. характе-
ризуются необходимостью извлекать большое число записей из очень больших
наборов данных и вычислять на их основе с максимально возможной скоростью
разнообразные итоговые показатели. Предоставление таких сервисов является
основным назначением всех OLAP-инструментов [6], работающих с ХД.
Международный комитет по стандартизации и международная электротех-
ническая комиссия ISO/IEC в 2001 году расширили известный стандарт SQL-
подобных языков. Был добавлен пакет специфических OLAP-функций. Как ос-
новные решения стандарт [7] задекларировал функции GROUPING SETS, CUBE
BY и ROLLUP BY. Каждая из них позволяет получать произвольные выборки
данных для ответов на запросы пользователей.
Б.Е. ПАНЧЕНКО, Е.В. КРЮЧКО
126 Компьютерная математика. 2013, № 1
Однако основной недостаток пост-запросного подхода – это плохое распа-
раллеливание вычислений на больших объемах данных и, как следствие, низкая
производительность системы в целом. Подавляющее большинство запросов не
является случайными, а предопределено спецификой ПрО. Но механизмы учета
данного факта используются не в полной мере.
Альтернативной является методика использования реального времени,
предложенная в [4] (в 1994 году), где в фоновых отношениях все необходимые
базовые агрегаты данных, такие как, например, итоги и подитоги, формируются
по факту ввода данных или редактирования. При этом процесс распараллелива-
ния осуществляется автоматически специализированной буферизацией транзак-
ций. А за счет механизма индексирования скорость формирования фоновых от-
ношений максимально возможная в рамках используемой операционной среды.
Важное свойство каркасной OLAP-методики – это более естественный меха-
низм отслеживания целостности данных, когда единицей атомарности является
каскад данных, сформированный по всей совокупности отношений. Протоколи-
рование таких транзакций значительно упрощается. И механизмы восстановления
потерянных групп при сбоях в системе сводятся к простому копированию.
Несложно показать, что при агрегировании значений шунтирующих атрибу-
тов «нижних» каркасных отношений и фиксации единственного агрегированно-
го значения в качестве шунтирующего атрибута в одном кортеже «верхнего»
каркасного отношения, появление в этом кортеже дополнительных, необуслов-
ленных ограничениями на домены и ключи, функциональных зависимостей (ФЗ)
между атрибутами невозможно.
В работе [8] для монотонного агрегирования данное утверждение доказано в
виде леммы. Атрибут S каркасного отношения со схемой R(X, S), где X – ключ,
полученный произвольной монотонной функцией F(Ri (Xi, Aij)) от произвольной
совокупности Ai,j неключевых атрибутов иных каркасных отношений Ri, каждое
из которых удовлетворяет только особым ограничениям [9], не является детер-
минантом отношения R.
Необходимо отметить, что использование в одном кортеже нескольких агре-
гированных атрибутов от разных аргументов агрегирования не приводит отно-
шения к денормализации, так как никаких «паразитных» ФЗ между агрегатами
не возникает. Но следует также и то, что использование в одном кортеже не-
скольких агрегированных атрибутов от одного аргумента агрегирования может
приводить к денормализации. В зависимости от специфики функций агрегиро-
вания в таком отношении могут появиться транзитивные ФЗ в неключевых шун-
тирующих агрегированных атрибутах.
С одной стороны, транзитивные ФЗ, появляющиеся между несколькими аг-
регированными шунтирующими атрибутами от общего аргумента агрегирова-
ния, не являются критическими, так как устраняются обычной декомпозицией
на несколько каркасных отношений, каждое из которых может хранить необхо-
димый единственный агрегат. Но с другой стороны, хранение значительного
числа результатов агрегирования от громоздких функций может привести к зна-
чительным временным затратам на операции по отслеживанию целостности
этих данных. Поэтому решение проектировщик принимает исходя из статистики
запросов.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ OLAP-РЕШЕНИЙ В РЕЛЯЦИОННОМ КАРКАСЕ
Компьютерная математика. 2013, № 1 127
Для выполнения основных OLAP-функций в каркасной модели использован
механизм пошаговых параллельных транзакций, построенный на каскадных
функциях, аналогичных перечню стандартизованных [7].
Благодаря интеграции рабочих станций в распределенную среду становится
возможным более эффективное распределение функций в ней, когда приклад-
ные программы выполняются на рабочих станциях, называемых серверами при-
ложений, а БД обслуживаются выделенными компьютерами, называемыми их
серверами. Это служит источником развития таких распределенных архитектур,
где в роли узлов выступают не просто компьютеры общего назначения, а спе-
циализированные серверы.
Параллельный компьютер (мультипроцессор) сам по себе является распре-
деленной системой, составленной из узлов (процессоров, компонентов памяти),
соединенных быстрой сетью внутри общего корпуса. Технология распределен-
ных БД может быть естественным образом пересмотрена и распространена на
системы параллельных компьютеров [10].
Данная методика позволяет значительно усовершенствовать известный ме-
ханизм унификации часто повторяющихся запросов. И «он-лайн»-формирование
фоновых OLAP-итогов осуществлять на автоматизировано расширяющемся по-
ле фоновых таблиц, учитывающих появляющиеся в системе запросы.
При классическом OLAP-подходе может быть выбрана, например, схема
«снежинка» [2], где отношения-«факты» содержат оперативные данные, а мно-
жественные отношения с «измерениями», присоединенные к «фактам», показы-
вают, как оперативные данные могут агрегироваться. Такой OLAP-механизм
вынуждает пользователя тратить достаточно большой промежуток времени на
ожидание ответа на запрос – от нескольких часов до нескольких суток. Но спе-
цифика работы современной ПрО чаще всего требует мгновенного анализа.
Иной результат дает OLAP-подход, основанный на режиме реального вре-
мени в каркасной схеме БД, при котором скорость получения данных сравнима
со скоростью индексной выборки из одной таблицы по составному ключевому
полю – менее 1 секунды.
Как показала практика внедрений CASE-оболочки SWS [11], значительное
число пользователей расчетные данные формирует посредством заполнения
списка суммирующих полей.
Алгоритм этой унифицированной процедуры такой.
1. Агрегирование может быть произведено только в поля либо текущего от-
ношения, для которого описывается обращение, либо в поля иерархически
«верхних» отношений, объявленных как фоновые главные. Очевидно, что в поля
кортежей иерархически подчиненных отношений производить суммирование
бессмысленно.
2. При каждом вводе данных в любое поле (или редактировании любого
поля) текущего кортежа активизируется описываемая процедура инициализации
суммирующих полей.
Б.Е. ПАНЧЕНКО, Е.В. КРЮЧКО
128 Компьютерная математика. 2013, № 1
3. Специфика накопления следующая – если данные в суммирующих полях
существуют, то на первом шаге производится арифметическое вычитание ука-
занных в этих колонках выражений с их аргументами до момента возбуждения
(ввода в поле, редактирования поля). А на втором шаге производится арифмети-
ческое прибавление указанных в этих колонках выражений, но уже с участием
измененных аргументов (после момента возбуждения). Такой алгоритм позволя-
ет динамически поддерживать целостность вычисляемых данных как при вводе,
так и при редактировании полей с существующими данными.
4. Суммирование производится по порядку очередности списка сверху вниз
– каждая последующая строка использует выражения с участием суммирующих
полей с уже просчитанными данными из строк выше.
Результаты экспериментальных исследований. Рассмотрим подробнее
элементы синхронного формирования OLAP-данных на примере каркасной схе-
мы БД, моделирующей ведение журналов начислений по абонентам из ПрО
«Горгаз» [12].
Проведен численный анализ скорости доступа к данным при пост-обработке
и в on-line-режиме. Заметное уменьшение времени получения итогов в режиме
реального времени (более 10 %) наблюдается для БД, состоящей из 100 отноше-
ний, уже при значении числа кортежей около 105 в половине отношений. При
этом время задержки выполнения каждой транзакции при 10 параллельных про-
цессах и более 100 дополнительных теневых таблиц, в которых по факту появ-
ления каждой новой атомарной группы данных в режиме реального времени
формируются всевозможные статистические итоги, составляющие не более
0,1 сек. на каждом рабочем месте.
При увеличении основных характеристик системы – количества хранимых
данных, количества пользователей системы, количества формирующихся в ре-
альном времени фоновых таблиц, эффективность параллельной обработки зна-
чительно повышается. Хотя при этом может наблюдаться незначительное уве-
личение времени задержки ввода данных на каждом рабочем месте, такие за-
держки не являются критичными.
Процедура фонового формирования отношений следующая: при введении
оператором в поле СУММА данных об оплате некоторым абонентом суммы за
определенный счет, срабатывает унифицированная каскадная функция, которая
пересчитывает итоговые данные во всех фоновых главных отношениях.
Исследовано также и время задержки на выполнение арифметической опе-
рации на каскаде отношений. При тестировании схемы моделировалось сле-
дующее: на протяжении года 200 операторов ежедневно вносят по 1000 корте-
жей в общее отношение, что в итоге составляет 73·106 записей. При этом фор-
мируется до 100 фоновых итоговых отношений. И на начальной, и в завершаю-
щей фазе общее усредненное время выполнения функции (время задержки сис-
темы) с учетом Интернет-трафика не превышает 0,1 сек. на каждом рабочем
месте, что не является существенным. Результат полностью согласуется с мето-
дикой индексного поиска.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ OLAP-РЕШЕНИЙ В РЕЛЯЦИОННОМ КАРКАСЕ
Компьютерная математика. 2013, № 1 129
На рис. 1, 2 показаны графики роста времени задержки (в нано- и милли-
секундах соответственно) на выполнение процедуры фонового суммирования
от числа формируемых отношений для 1 ядра (кривая 1) и 12 ядер (кривая 2) от
100 пользователей. Каждое отношение формируется до 107 кортежей. Видно, что
распараллеливание процесса формирования агрегированных отношений заметно
ускоряет выполнение фоновых процедур. Однако даже без распараллеливания
сервер AMD OPTERON X12 с процессором 3,26 GHz на ядро (на 12 ядер), с сер-
вером данных PostgreSQL 8.4 и операционной системой UBUNTU SERVER
12.04, выполнил в описанном эксперименте транзакцию для 100 таблиц за
400 нСек. – более чем удовлетворительное время. Все остальные затраты време-
ни приходятся на работу глобальной сети. Использована SIMD-архитектура c
общей памятью. Для MIMD-архитектуры эксперименты не проводились.
а б
РИС. 1. Зависимость времени от числа фоновых отношений
На рис. 1, а – показана зависимость времени выполнения параллельных опе-
раций, когда результат следующей операции не зависит от результата предыду-
щей. Видно, что сокращение времени транзакций прямо пропорционально числу
ядер. И общий прирост времени с увеличение нагрузки на БД в многоядерной
конфигурации незначителен. Каркасная схема БД позволяет применять алго-
ритмы агрегирования с независимыми операциями; б – та же зависимость, но
для схемы БД, где результат следующей операции зависит от результата преды-
дущей. Очевидно, что последовательные вычисления плохо подаются распарал-
леливанию. И время выполнения операции зависит только от быстродействия
ядер, а не от их числа. Незначительное ускорение многоядерной архитектуры
объясняется использованием параллельных процессов для выполнения вспомо-
гательных операций – переноса данных с жесткого диска в ОЗУ, формирование
прерываний пользователя, накладные расходы самой СУБД и т. п.
Б.Е. ПАНЧЕНКО, Е.В. КРЮЧКО
130 Компьютерная математика. 2013, № 1
а б
РИС. 2. Зависимость времени от числа фоновых отношений
На рис. 2 показаны графики роста времени задержки (в миллисекундах) на
формирование фоновых таблиц от числа пользователей: а – показывает зависи-
мость времени выполнения последовательных операций со 100 (кривая 1) и 500
(кривая 2) фоновыми отношениями от числа пользователей подключенных к БД.
Видно, что рост времени выполнения операций зависит не столько от числа
формируемых запросом таблиц, сколько от числа пользователей, что объясняет-
ся спецификой СУБД. Необходимость обработки прерываний инициатора тран-
закций и возврат ему данных вызывает дополнительные вычислительные расхо-
ды; б – демонстрирует выполнение той же процедуры, но с учетом сетевых из-
держек на передачу данных. Кривая 1 показывает время на выполнение опера-
ции и на отсылку данных клиенту, а кривая 2 – в том числе и время на получе-
ние данных и декодирование сетевого запроса на транзакцию. Из графика видно,
что время собственно обработки данных очень мало по сравнению со временем
передачи-приема запроса. Это говорит о том, что основной причиной задержек в
работе с БД является работа сети, а не недостатки алгоритма или вычислитель-
ная мощность ПК.
Заключение. В работе экспериментально исследован алгоритм, позволяю-
щий использовать каркасную БД как единое хранилище и для оперативных, и
для архивных данных. Показано, что большинство базовых OLAP-решений,
таких, как суммарные итоги множества числовых оперативных данных от мно-
жества измерений, на каркасной схеме БД можно формировать в режиме реаль-
ного времени. А приложение БД проектировать с учетом потребностей опера-
тивного анализа и параллельной архитектуры.
При этом если общее число пользователей не превышает 2000, задержка на
выполнение таких операций каждым приложением, обслуживающем в реальном
времени до 500 таблиц, не является существенной даже в однопроцессорной ар-
хитектуре сервера данных и применения глобальной сети. А при использовании
распараллеливания и выделенного трафика возможно значительно большее уве-
личение мощности системы.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ OLAP-РЕШЕНИЙ В РЕЛЯЦИОННОМ КАРКАСЕ
Компьютерная математика. 2013, № 1 131
Б.Є. Панченко, Є.В. Крючко
ДОСЛІДЖЕННЯ ЕЛЕМЕНТІВ OLAP-РІШЕНЬ НА РЕЛЯЦІЙНОМУ КАРКАСІ
Експериментально досліджено алгоритм фонового формування OLAP підсумків у БД, побу-
дованій на реляційному каркасі. Робиться висновок про можливість використання підходу в
єдиній каркасній БД як оперативного та архівного сховища даних. Наведено результати чи-
сельного експерименту доступу до даних.
B.E. Panchenko, E.V. Kruchko
INVESTIGATION OF ELEMENTS OF OLAP-SOLUTIONS
ON A RELATIONAL FRAMEWORK
An algorithm of background forming of OLAP results in DB built on a relational framework is ex-
perimentally investigated. A conclusion is made about the possibility of using the approach in a
single framework DB of both OLAP and Data Warehouse. The results of a numerical experiment of
data access are given.
1. Inmon W.H. Building the Data Warehouse // John Willey & Sons, New York. – 2002. – 412 p.
2. Kimball R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data
Warehouses // John Willey & Sons, New York. – 1996. – 491 p.
3. Хоббс Л., Хилсон С., Лоуренд Ш. Разработка и эксплуатация хранилищ данных (Oracle
9iR2). – М.: Кудиц-образ, 2004. – 586 с.
4. Панченко Б.Е., Гайдабрус В.Н., Церковицкий С.Л. Сетевые вычислительные комплексы //
Компьютеры плюс программы. – Киев, 1994. – С. 30 – 37.
5. Кузнецов С.Д., Артемьев В. А. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для по-
строения хранилищ данных (DataWarehouse) //
http://citforum.ck.ua/database/kbd98/glava15.shtml
6. Федоров А., Елманова Н. Введение в OLAP. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 268 с.
7. International Standart 9075, Database Language SQL, AMENDMENT 1: On-Line Analytical
Processing (SQL/OLAP), ISO/IEC, 2001.
8. Панченко Б.Е. Хранилища данных на реляционном каркасе // Управляющие системы и
машины. – 2013. – № 1. – С. 71 – 84.
9. Панченко Б.Е. Исследования доменно-ключевой схемы реляционной базы данных // Ки-
бернетика и системный анализ. – 2012. – № 6. – С. 157–172.
10. Valduries P. Parallel Database Systems: Open Problems and New Issues // Distributed and
Parallel Databases. – April, 1993. – 1(2). – P. 137 – 165.
11. Панченко Б.Е., Гайдабрус В.Н. Реляционный каркас и модель CASE-оболочки нового
типа // Кибернетика и системный анализ. – 2013. – № 3. – С. 172 – 186.
12. Панченко Б.Е. Численный анализ каркасной схемы реляционной базы данных // Ком-
пьютерная математика. – 2012. – № 2. – С. 116 – 126.
Получено 22.01.2013
Об авторах:
Панченко Борис Евгеньевич,
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник
Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины,
Крючко Евгений Витальевич,
аспирант Сумского государственного университета.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84737 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | ХХХХ-0003 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:15:11Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Панченко, Б.Е. Крючко, Е.В. 2015-07-14T12:02:28Z 2015-07-14T12:02:28Z 2013 Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе / Б.Е. Панченко, Е.В. Крючко // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. ХХХХ-0003 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84737 004.652 Экспериментально исследован алгоритм фонового формирования OLAP итогов в БД, построенной на реляционном каркасе. Делается вывод о возможности использования подхода в единой каркасной БД и как оперативном, и как архивном хранилище. Приводятся результаты численного эксперимента доступа к данным. Експериментально досліджено алгоритм фонового формування OLAP підсумків у БД, побудованій на реляційному каркасі. Робиться висновок про можливість використання підходу в єдиній каркасній БД як оперативного та архівного сховища даних. Наведено результати чисельного експерименту доступу до даних. An algorithm of background forming of OLAP results in DB built on a relational framework is experimentally investigated. A conclusion is made about the possibility of using the approach in a single framework DB of both OLAP and Data Warehouse. The results of a numerical experiment of data access are given. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Компьютерная математика Экспертные системы, методы индуктивного вывода Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе Дослідження елементів OLAP-рішень на реляційному каркасі Investigation of elements of OLAP-solutions on a relational framework Article published earlier |
| spellingShingle | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе Панченко, Б.Е. Крючко, Е.В. Экспертные системы, методы индуктивного вывода |
| title | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе |
| title_alt | Дослідження елементів OLAP-рішень на реляційному каркасі Investigation of elements of OLAP-solutions on a relational framework |
| title_full | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе |
| title_fullStr | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе |
| title_full_unstemmed | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе |
| title_short | Исследование элементов OLAP-решений на реляционном каркасе |
| title_sort | исследование элементов olap-решений на реляционном каркасе |
| topic | Экспертные системы, методы индуктивного вывода |
| topic_facet | Экспертные системы, методы индуктивного вывода |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84737 |
| work_keys_str_mv | AT pančenkobe issledovanieélementovolaprešeniinarelâcionnomkarkase AT krûčkoev issledovanieélementovolaprešeniinarelâcionnomkarkase AT pančenkobe doslídžennâelementívolapríšenʹnarelâcíinomukarkasí AT krûčkoev doslídžennâelementívolapríšenʹnarelâcíinomukarkasí AT pančenkobe investigationofelementsofolapsolutionsonarelationalframework AT krûčkoev investigationofelementsofolapsolutionsonarelationalframework |