11.8. Класифікація сховищ даних за обсягами інформації (§11.3 посібника Ситник…).

Тип сховищ Обсяг інформації К-сть записів у таблиці фактів

мале до 3 Гб декілька мільйонів

середнє до 25 Гб до 100 мільйонів

велике до 200 Гб декілька сотень мільйонів

гіпервелике понад 200 Гб мільярд і більше

Класифікація залежно від обсягів інформації.

11.9. Вимоги до інструментів адміністрування систем, побудованих на основі сховищ даних (§11.3 посібника Ситник…).

Системи, побудовані на основі сховищ, повинні мати інструменти для виконання операцій адміністрування. Інструменти управління і адміністрування дозволяють виконувати наступні функції:

- моніторинг завантаження даних з кількох джерел

- перевірка якісності і цілісності даних

- управління і поновлення мета даних

- моніторинг поточної ефективності

Сховище даних

- аудит процесів використання Сховища даних по кожному користувачеві та визначення вартості виконаних робіт

- реплікація, розбивка та розподіл даних

- очистка даних

- архівування та резервне копіювання даних

- відновлення після збоїв

- управління засобами захисту

11.10. Характеристика проектних рішень основних розробників сховищ даних (§11.4 посібника Ситник…).

ІBМ. – A Data Warehouse Plus Пропонує 3 рішення для сховищ даних : 1) Ізольована вітрина даних – призначене для розв’язання окремих задач поза зв’язком із загальним сховищем корпорації 2) Залежна вітрина даних – аналогічно попередній , але джерела даних перебувають під централізованим контролем і управлінням. 3) Глобальне сховище даних – корпоративне сховище даних, яке повністю централізовано контролюється. Okacie - призначено для розробки систем багатовимірного аналізу даних. Okacie express побудований за за архітектурою “клієнт/сервер” і включає серверні і клієнтські програми. Hewlett Packard – Openwarc hause забезпечує можливість побудови сховищ даних на основі могутніх комп’ютерів НР , апаратури інших виробників і програмних компонентів NCR – спрямоване на розв’язання проблем корупцій, Informix Software – Diremik Paranel Server Архітектура сховища даних базується на чотирьох технологіях : реляційні бази даних . програмне забезпечення для управління сховищем даних , засоби доступу даних і платформи відкритих систем. SAS institute Підхід заснований на такому:- забезпечення доступу до даних - перетворення даних і маніпулювання ними -наявність сервера багатомірних баз даних - великий набір методів і засобів для аналітичної обробки і статистичного аналізу

11.11. Відмінності проектування сховищ даних від проектування бд (§10.3 посібника Ситник…).

Проектування сховищ даних маг спою особливість і специфіку, що робить цей процес підмінним від проектування баз даних трансакцій них систем.

Сховища даних за своїм призначенням не схожі на бази даних OLTP- систем, які обслуговують поточну оперативну діяльність підприємств та організацій. Сховища даних використовуються для підтримки прийняття стратегічних рішень, що дозволяє ана­літикам виявляти тенденції, проводиш порівняння і прогнозува­ти майбутні результати.

Системи ОLTP не можуть безпосередньо виконувати функції OLAP. Зокрема, в системах OLTP зберігається тільки «момента­льний знімок» найостаннішої оперативної інформації, а для ана­лізу OLAP потрібне знання попередньої історії трансакцій за тривалий період. Бази даних OLTP- систем безперервно понов­люються, проте іноді містять пропуски і помилкові дані; для OLAP потрібні статичні, вичерпні дані, з виправленими помил­ками. І нарешті, системи О LTP обробляють тисячі (часом міль­йони) трансакцій у день; системи OLAP викопують тільки одну трансакцію за один цикл завантаження: коли дані в систему зава­нтажуються в пакетному режимі, але можуть одночасно реалізо­вувати та охоплювати тисячі Запитів у день. (Під трансакцією тут розуміємо операцію, внаслідок якої база даних переходить з од­ного стану в інший.)

Ці відмінності у функціях бази даних і сховища даних відо­бражено із структурних відмінностях. Основними з них при проек­туванні сховищ даних порівняно з проектуванням баз даних є такі:

• У базі даних OLTP-систем дані нормалізуються з мстою за­побігання виникненню аномалій надмірності та порушення ціліс­ності й узгодженості бази даних при внесенні змін до бази даних. Дані в сховищі даних є статичними, тобто в них практично не вносять зміни, тому для сховищ не таке актуальне питання нор­малізації.

• При проектуванні баз даних не враховуються процедури їх подальшої обробки. При проектуванні сховищ даних потрібно знати і враховувати процедури агрегування даних, причому сту­пінь узагальнення для різних даних може бути різним.

• При проектуванні сховищ даних необхідно враховувати «часовий» фактор, тобто ступінь деталізації фактів.