Проектирование хранилищ данных

Проектирование хранилищ данных [c.206]

Хранилища данных позволяют разгрузить оперативные базы данных и тем самым дают возможность пользователям более эффективно и быстро извлекать необходимую информацию. Они могут быть включены в общую корпоративную сеть, по которой в хранилище по заранее определенному расписанию, как правило в период наименьшей загрузки сети и серверов, копируется накопленная за день или за неделю информация. Поскольку данные меняются редко, то к хранилищу данных не предъявляются жесткие требования, которые обычно предъявляются к обычным базам данных, - отсутствие аномалий при выполнении операций обновления или удаления и избыточности хранения информации. По этой причине может сложиться неверное представление, что проектировать хранилище проще, чем базу данных, предназначенные для оперативной обработки информации. На самом деле проектирование хранилища данных является весьма сложной задачей. [c.208]

Объектная модель отрасли послужила основой проектирования хранилища данных как информационного ядра системы. Такая структура позволяет решить проблему наследования и агрегации данных, ведь мы не начинаем на пустом месте, продолжают функционировать информационные системы локального применения, как в смысле территориальной ограниченности, так и в отношении решаемых задач. Так, например, внутритрубной диагностикой занимается небольшое количество организаций и все они имеют достаточно развитые программные средства интерпретации и анализа диагностических данных. Они генерируют весьма обширные информационные потоки, обеспечивая не только линейную привязку выявленных дефектов, но физических объектов (линейные краны, тройники, профили, швы и пр.). В среднем на сто километров (приблизительно один прогон снаряда-дефектоскопа) генерируется несколько десятков тысяч записей. Нет нужды повторно реализовывать аналог такой специализированной системы внутри среды мониторинга технического состояния. [c.21]

Одной из актуальных задач в настоящее время для средних и крупных современных промышленных предприятий является организация надежного управления всеми потоками и хранилищами разнородных данных, которые используются в различных информационных системах, установленных на предприятии. Большинство этих систем ориентировано на поддержку и сопровождение продукции на различных этапах ее жизненного цикла от проектирования до утилизации, При этом системы, связанные с поддержкой продукции на этапе эксплуатации приобретают особую значимость, поскольку значительная часть продукции современных предприятий представляет собой сложные технические изделия. [c.64]

С архитектурной точки зрения системы проектирования этого класса представляют собой многоуровневую систему языков для взаимодействия проектировщиков с базой данных (понятие мо-. дель ИЭС , например, по типу проекта МАРС в известных зарубежных системах не используется, а вводится понятие базы данных— хранилища всей информации, окружающей проектировщика), которая с логической точки зрения рассматривается как набор слоев, где слои соответствуют некоторым шагам проектирования. [c.70]

Системное проектирование по сравнению с построением моделей деятельностей имеет важную особенность в технике структурирования модели. Особую роль здесь играют хранилища (накопители) данных практически все процессы модели связываются не напрямую, а с использованием этих объектов (что реально соответствует чтению/записи информации из/в базу данных). При этом операции записи должны удовлетворять основному критерию проектирования данные должны заносится в накопитель один раз в том месте, где они впервые появляются. [c.164]

Очевидно, что для решения этой задачи необходимо использовать специальные инструментальные средства. ERwin является незаменимым инструментом для проектирования хранилищ данных по нескольким причинам. [c.209]

Для эффективного проектирования хранилищ данных ERwin использует размерную (Dimensional) модель. Dimensional - методология проектирования, специально предназначенная для разработки хранилищ данных. [c.209]

Поддержка методологии Dimensional. Нормализация данных в реляционных СУБД приводит к созданию множества связанных между собой таблиц. В результате выполнение сложных запросов неизбежно приводит к объединению многих таблиц, что существенно увеличивает время отклика. Проектирование хранилища данных подразумевает создание денормали-зованной структуры данных (допускается избыточность данных и возможность возникновения аномалий при манипулировании данными), ориентированной в первую очередь на высокую производительность при выполнении аналитических запросов. Нормализация делает модель хранилища слишком сложной, затрудняет ее понимание и ухудшает эффективность выполнения запроса. [c.209]

Создание спецификаций для источников данных. При проектировании хранилища данных важно определить источник данных (для каждой колонки), метод, которым исходные данные извлекаются, преобразуются и фильтруются, прежде чем они импортируются в хранилище данных. Хранилище данных может объединять информацию из текстовых файлов и многих баз данных, как реляционных, так и нереляционных, в единую систему поддержки принятия решений. [c.216]

Как было указано выше, при проектировании хранилища необходимо создавать подробные спецификации для всех источников данных, в том числе самых разных типов. ERwin поддерживает на физическом уровне прямое и обратное проектирование объектов более чем для 21 типа баз данных, поэтому является идеальным ASE-средством для работы с гетерогенными ИС. [c.209]

Отметим, что интеграция DFD-STD осуществляется за счет расширения классической DFD специальными средствами проектирования систем реального времени (управляющими процессами, потоками, хранилищами данных), и STD является детализацией управляющего процесса, согласованной по управляющим потокам и хранилищам. Интеграция DFD-ERD осуществляется с использованием отсутствующего в SADT объекта - [c.129]

DFD с самого начала создавались как средство проектирования программных систем (тогда как SADT - как средство проектирования систем вообще) и имеют более богатый набор элементов, адекватно отражающих их специфику (например, хранилища данных являются прообразами файлов или баз данных). [c.228]

Система словаря-справочника данных должна обладать средствами ввода, обработки и предоставления хранимой информации. В предыдущей главе рассматривалось проектирование базы метаданных-—хранилища имеющейся в СССД информации. Настоящая же глава посвящена средствам ввода-вывода этих систем, [c.102]

При наличии средств автоматизации реализация конструкторских изменений и управление процессом внесения изменений значительно облегчаются. Исходные чертежи и пояснительные записки хранятся при этом в базе данных САПР, что делает их более доступными по сравнению с документацией, содержащейся в чертежных архивах. Чертежи, хранящиеся в базе данных, могут быстро проверяться на предмет внесения в них новой информации. Благодаря тому что подобное хранилище проектной информации отличается высокой компактностью, в системной базе данных могут сохраняться сведения, касающиеся предьютории процесса проектирования и полезные для текущей стадии разработки проекта и изготовления чертежей. [c.87]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...