Das Multidimensionale Datenmodell

Transkript

1 Das Multidimensionale Datenmodell Konzeptuelle Modellierung Umsetzung des Modells

2 Beispiel ER-Modell 2 / 36

3 Probleme ER-Modellierung Keine Unterscheidung Klassifikation, Attribute, Kenngrößen Dimension Zeit bei Beziehung als Attribut Dimension Artikel als Entity-Typ Dimensionshierarchien als einfache Beziehungen Beispiel: Produktgruppe Artikel Dimensionshierarchien als einfache Attribute Beispiel: Stadt - Bezirk 3 / 36

4 Designnotationen für multidimensionale Datenmodelle ME/R-Modell Multidimensionales ER-Model Beispiel für eine der zahllosen Erweiterungen des klassischen ERM muml Multidimensionale UML Totok-Notation... 4 / 36

5 Das ME/R Modell Evolutionärer Ansatz Alle neuen Konstrukte sind Spezialisierungen der ursprünglichen ER- Konstrukte Leicht zu erlernen für erfahrenen ER-Modellierer Darstellung der multidimensionalen Semantik Unterscheidung Klassifikationsschema Würfelstruktur Unterstützung hierarchischer Klassifikationsstrukturen 5 / 36

6 Grafische Notationen des ME/R Modells Faktbeziehung 6 / 36

7 Beispiel ME/R Modells 7 / 36

8 Komplexeres ME/R-Beispiel 8 / 36

9 muml Ausnutzung der UML-eigenen Erweiterungsmechanismen Anpassung an spezielle Einsatzgebiete Keine Veränderung des UML-Metamodells Verwendung des "Static-Structure-Diagramms" Beispiel: muml Fact-Class-Klasse 9 / 36

10 Beispiel muml 10 / 36

11 Der Totok-Ansatz 12 / 36

12 Standardisierung Benötigt wird Einheitliches Datenmodell Anfragesprache Programmierschnittstellen OLAP-Council MD-API Specification Version 2.0, 1998 MD Multi Dimensional Versuch eine einheitliche Schnittstelle zu OLAP-Datenbanken zu schaffen Jedoch: Wird bis heute nicht einmal von den Produkten der direkt beteiligten Anbieter unterstützt. 13 / 36

13 Standarisierung 2 Microsoft OLE DB for OLAP Anfragesprache MDX Multidimensional Expressions SQL ähnlich Inzw. von mehreren OLAP-Anbietern adaptiert (u.a. Oracle, SAP, Terradata, Cognos, Crystal Reports, Business Objects, ) 14 / 36

14 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells Relationale Speicherung ROLAP Multidimensionale Speicherung MOLAP Hybride Ansätze HOLAP 15 / 36

15 Relationale Speicherung Ziele Anwendungsbezogene Semantik soll möglichst nicht verlorengehen Effiziente Übersetzung und Abarbeitung multidimensionaler Anfragen ermöglichen Gute Wartbarkeit der Tabellen Berücksichtigen Andere Anfrage- und Änderungscharakteristik im Vgl. zu OLTP Systemen 16 / 36

16 Beziehung Würfel Tabelle 17 / 36

17 Relationale Abbildung von Klassifikationshierarchien 1 Klassischer OLTP-Ansatz Eine Tabelle für jede Klassifikationsstufe Zwischen benachbarten Stufen existiert 1:n Beziehung Typischerweise: ID, beschreibende Attribute, Fremdschlüssel Beispiel Produktgruppe (PID, Bezeichnung, FID) Produktfamilie (FID, Bezeichnung, KID) Produktkategorie (KID, Bezeichnung) 18 / 36

18 Beispielrelationen Faktentabelle Fremdschlüssel der niedrigsten Klassifikationsstufe "Snowflake"-Schema 19 / 36

19 Snowflake-Schema Vorteile Nachteile 20 / 36

20 Relationale Abbildung von Klassifikationshierarchien 2 Ziel: Reduktion der Anzahl Tabellen Geringere Join-Komplexität Wie? Denormalisierung aller Tabellen einer Dimension Faktentabelle bleibt normalisiert 21 / 36

21 Allgemeines Star-Schema 22 / 36

22 Beispiel Star-Schema 23 / 36

23 Dimensionstabelle 24 / 36

24 Star-Schema Vorteile Nachteile 25 / 36

25 Mischformen Je nach Zugriffs-/Änderungsprofil Einzelne Dimensionen gemäß Star-Schema Andere Dimensionen gemäß Snowflake-Schema Ebenfalls berücksichtigen Anforderungen weiterer Würfel Multifaktentabellen-Schema Galaxie Speicherung aggregierter Fakten 26 / 36

26 Alternative Darstellung der Klassifikationshierarchie Bisher: "Horizontale" Darstellung Alle relevanten Spalten nebeneinander Hinzufügen neuer Stufen Änderung des Schemas Auffinden untergeordneter Elemente teuer: SELECT DISTINCT produktgruppe FROM Produkt WHERE kategorie = 'weiße Ware' Alternative: "Vertikale" Darstellung 27 / 36

27 Vertikale Darstellung 28 / 36

28 Kombinierte Darstellung 29 / 36

29 Beispiel: SAP Business Information Warehouse "Erweitertes Star-Schema" Lösungsorientierter Teil Fakt- und Dimensionstabellen Lösungsunabhängiger Teil Attribut-, Text-, Hierarchie-Tabellen Unterstützung mehrsprachiger Texte in Namensfeldern Gleichzeitige Nutzung durch mehrere InfoCubes möglich 30 / 36

30 Beispiel für ein erweitertes Star-Schema ProduktText pid sprsl bezeichnung ProduktAttribute pid Marke gewicht packungstyp ProduktHierarchie pid gruppe_id familie_id kategorie_id SID_Produkt pid sid_produkt DIM_Produkt dim_id_produkt sid_produkt Geografie dim_id_geo sid_filiale sid_region sid_land... Verkauf dim_id_produkt dim_id_geo dim_id_zeit verkäufe umsatz Zeit dim_id_zeit sid_tag sid_woche sid_quartal / 36

31 Umgang mit zeitlichen Veränderungen

32 Versionierung Zeitliche Veränderungen können betreffen: Klassifikationshierarchien, Klassifikationsschema, Würfelschema Temporale Erweiterungen Attribut-Zeitstempelung Nicht in 1NF! Tupel-Zeitstempelung Redundante Speicherung gleich gebliebener Attribute! 33 / 36

33 Realisierungsalternativen (1) Überschreiben Modifikation vorhandener Tupel alte Werte gehen verloren Früher gestellte Anfragen sind nicht mehr mit dem gleichen Ergebnis wiederholbar Versionsnummern Keine Änderung immer anlegen neuer Tupel In Faktentabelle und Dimensionstabelle wird Primärschlüssel um Versionsnummer erweitert Interpretation erfolgt über Zeitdimension 34 / 36

34 Beispiel Versionsnummern 35 / 36

35 Realisierungsalternativen (2) Zeitattribute Vollständige Modellierung der Gültigkeitszeit Speicherung von Anfangs- und Endzeit Hinzunahme der Anfangszeit zum Primärschlüssel 36 / 36