Molap. 
Особенности реализации OLAP-систем

MOLAP-серверы используют для хранения и управления данными многомерных БД. При этом данные хранятся в виде упорядоченных многомерных массивов. Такие массивы подразделяются на гиперкубы и поликубы.

В гиперкубе все хранимые в БД ячейки имеют одинаковую мерность, т. е. находятся в максимально полном базисе измерений.

В поликубе каждая ячейка хранится с собственным набором измерений, и все связанные с этим сложности обработки перекладываются на внутренние механизмы системы.

Очевидно, что физически данные, представленные в многомерном виде, хранятся в «плоских» файлах. При этом куб представляется в виде одной плоской таблицы, в которую построчно вписываются все комбинации членов всех измерений с соответствующими им значениями мер (табл. 3.1).

Можно выделить следующие преимущества использования многомерных БД в OLAP-системах.

Поиск и выборка данных осуществляются значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную БД, т. к, многомерная база данных денормализована и содержит заранее агрегированные показатели, обеспечивая оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам и не требуя дополнительных преобразований при переходе от множества связанных таблиц к многомерной модели;

Многомерные БД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных БД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

С другой стороны, имеются также существенные недостатки многомерных БД.

За счет денормализации и предварительно выполненной агрегации объем данных в многомерной БД, как правило, соответствует (по оценке Кодда) в 2,5−100 раз меньшему объему исходных детализированных данных.

В подавляющем большинстве случаев информационный гиперкуб является сильно разреженным, а поскольку данные хранятся в упорядоченном виде, неопределенные значения удается удалить только за счет выбора оптимального порядка сортировки, позволяющего организовать данные в максимально большие непрерывные группы. Но даже в этом случае проблема решается только частично. Кроме того, оптимальный с точки зрения хранения разреженных данных порядок сортировки, скорее всего, не будет совпадать с порядком, который чаще других используется в запросах. Поэтому в реальных системах приходится искать компромисс между быстродействием и избыточностью дискового пространства, занятого базой данных.

Многомерные БД чувствительны к изменениям в многомерной модели. Так при добавлении нового измерения приходится изменять структуру всей БД, что влечет за собой большие затраты времени.

На основании анализа достоинств и недостатков многомерных БД можно выделить следующие условия, при которых их использование является эффективным.

Объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), т. е. уровень агрегации данных достаточно высок.

Набор информационных измерений стабилен.

Время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром.

Требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба, в том числе необходима возможность написания пользовательских функций.