Model multidimensional
Modelul multidimensional înseamnăreprezentarea logică multidimensională a structurii informaționale, nu multidimensionalitatea vizualizării datelor.
Modelul multidimensional este destinat procesării analitice a informațiilor.
Acest model utilizează concepte precumagregabilitatea, istoricitatea, predictibilitatea datelor.
Agregabilitateaa datelor înseamnă posibilitatea de a le considera cu diferite niveluri de generalizare.
Istoricitateaoferă un nivel ridicat de statice (imuabilitate) a datelor și a relațiilor lor, precum și legarea obligatorie a datelor la momente.
Predictibilitateaa datelor înseamnă setarea funcțiilor de predicție și aplicarea acestora la diferite intervale de timp.
Reprezentarea datelor privind vânzările de mașini de către un dealer Opel folosind modele relaționale și multidimensionale:
| model de mașină | Lună | Volumul vânzărilor |
| Opel Astra | ianuarie | |
| Opel Astra | februarie | |
| Opel Astra | Martie | |
| Opel Vectra | ianuarie | |
| Opel Vectra | februarie | |
| Opel Omega | februarie |
a) model relaţional
| model de mașină | ianuarie | februarie | Martie |
| Opel Astra | |||
| Opel Vectra | |||
| Opel Omega |
b) model multidimensional
Conceptele de bază în modelarea multidimensională suntdimensiunea și celula.
Dimensiunea –este un set de date de același tip care formează una dintre fețele unui hipercub multidimensional.Exemple de dimensiuni de timp cele mai frecvent utilizate sunt zilele, lunile, trimestrele și anii . Folosit pe scară largă ca măsurători geograficeorașe, districte, regiuni și țări.
Celula –este un câmp a cărui valoare este determinată în mod unic de un set fix de dimensiuni.În exemplu, valoarea celulei volumului de vânzări este determinată în mod unic de combinația dimensiunii timp Luna și marca mașinii.
Un model multidimensional care afișează vânzările de mașini de către manageri pe an poate fi reprezentat ca un cub tridimensional:
Într-un model de date multidimensional, sunt utilizate două opțiuni pentru organizarea datelor - hipercubic și policubic.
Înhipercubic, toate cuburile sunt definite de același set de dimensiuni (maximum posibil). În unele cazuri, informațiile pot fi redundante, deoarece este necesară completarea obligatorie a celulelor.
Într-un policub, mai multe hipercuburi cu dimensiuni diferite și dimensiuni diferite sunt definite ca fețe.
Pentru a extrage date dintr-o bază de date organizată printr-un model multidimensional, sunt utilizate o serie de operații speciale: tăiere, rotire, agregare și detaliere.
Slice reprezintă datele obținute ca urmare a captării uneia sau mai multor măsurători. De exemplu, dacă faceți o felie în baza de date, organizată după un model tridimensional, după marca mașinii Opel-Astra, atunci obținem un tabel bidimensional al vânzărilor acestui brand de către diverși manageri pe an.
Operațiarotațieeste utilizată în principal pentru reprezentarea datelor bidimensionale. Pentru cazul multidimensional, operația de rotație este o procedură de schimbare a ordinii măsurătorilor.
Operațiileagregareșidetaliu înseamnă, respectiv, trecerea la o reprezentare mai mult sau mai puțin detaliată a informațiilor din hipercub.
Avantajulal unui model multidimensional este confortul și eficiențaanaliticeprelucrarea unor cantităţi mari de date asociate cu intervale de timp. La organizarea acelorași date după modelul relațional, se constată o creștere a complexității operațiunilor de eșantionare și o creștere semnificativă a costului memoriei computerului pentru stocarea datelor.
Dezavantaj -greoaie pentru cele mai simple sarcinioperaționalede prelucrare a informațiilor.
Cercetarea modelului de date este în desfășurare.