20
4.6 Деректердің көпөлшемді моделі
Мәліметтер қорының
көпөлшемді моделі
ақпаратты интерактивтік
аналитикалық өңдеуден өткізуге арналған. Мәліметтердің тиімді жедел түрде
өңдеуден өткізілуін қамтамасыз ететін
реляциялық модельге қарағанда,
көпөлшемді модель талдау жүргізу мен шешім қабылдау барысында
мәліметтерді жедел түрде өңдеуге мүмкіндік береді. Сол арқылы ол жасанды
интеллект жүйелерінде, атап айтқанда экспертік жүйелерде қолданыста болады.
Модельдің көпөлшемділігі мәліметтерді сипаттау және манипуляциялау
кезінде мәліметтер құрылымын көпөлшемдік логикалық тұрғыдан ұсынуды
білдіреді.
Көпөлшемді модельдер үшін мәліметтердің
агрегирлігі тарихилығы мен
болжамдылығы тән болып келеді.
Мәліметтердің агрегирлігі ақпаратты оны жалпылаудың әр түрлі
деңгейлерінде
қарастыру
дегенді
білдіреді.
Ақпараттық
жүйелерде
пайдаланушы үшін ақпаратты ұсынудың егжей-тегжейлік дәрежесі оның
деңгейіне тәуелді: талдаушы, пайдаланушы-оператор, басқарушы,
жетекші
болады.
Мәліметтердің
тарихилығы
мәліметтер
мен
олардың
өзара
байланыстарының өзгермейтіндігін жоғары деңгейін қамтамасыз етуді, сондай-
ақ мәліметтерді міндетті түрде уақытқа байланыстыруды білдіреді.
Мәліметтердің статикалығы оларды өңдеу кезінде арнайы жүктемелеу,
сақтау, индексациялау мен таңдау әдістерін қолдануға мүмкіндік береді.
Мәліметтерді уақытша байланыстыру, таңдау құрамында уақыт пен ай-
күн мәндері бар сұраныстарды жиі орындау үшін қажет. Мәліметтерді өңдеу
мен пайдаланушыға ұсыну кезінде мәліметтерді уақыт бойынша ретке келтіру
қажеттілігі ақпаратты сақтау мен оған қол жеткізу механизмдеріне талаптар
қояды. Сұраныстарды өңдеуден өткізу уақытын азайту үшін мәліметтер
әрдайым өздері жиі сұралатын тәртіппен сұрыпталған күйде болғаны дұрыс.
Мәліметтердің болжамдалуы болжамдау қызметтерін ұсыну мен оларды
түрлі аралықтарында қолдануды білдіреді.
Мәліметтер моделінің көпөлшемділігі цифрлық мәліметтерді көрсетудің
көпөлшемділігін емес, сипаттау кезінде және мәліметтерді манипуляциялау
әрекеттерінде ақпараттың құрылымын көпөлшемдік логикалық кейіптеуді
білдіреді.
Реляциялық модельмен салыстырғанда
мәліметтердің көпөлшемді
ұйымдастырылуы барынша жоғары көрнекілік пен ақпараттылықты береді.
Егер екіден артық өлшемділікке ие модель туралы сөз болса, онда
ақпараттың көпөлшемдік нысандар (үш, төрт және одан да артық өлшемдік
гиперкубтар) түрінде ұсынылуы міндетті емес. Пайдаланушыға бұл
жағдайларда да екі өлшемдік кестелерді немесе графиктерді пайдаланған
ыңғайлы болады. Бұл ретте мәліметтер түрлі дәрежедегі
егжей-тегжейлігімен
орындалған көпөлшемдік мәліметтер қоймасынан алынған «қиындықтар»
түрінде болып келеді.
21
Көпөлшемдік модельдің негізгі ұғымдарына
өлшем
мен
ұяшық
жатады.
Өлшем
дегеніміз – бұл гиперкуб қырларының бірін құрайтын бір типтік
мәліметтердің жиыны. Көптеген жағдайларда келесі уақыттық өлшемдер:
күндер, айлар, тоқсандар, жылдар
қолданылады. Сонымен қатар географиялық
өлшемдер:
қалалар, аудандар, аймақтар, елдер
және т.б. пайдаланылады.
Ұяшық
дегеніміз – өлшем мәндерінің белгіленген жиыны бір мәнді анықталған
өріс.
Мәліметтер қорының көпөлшемдік моделінде
бірақатар арнайы амалдар
қолданылады:
қиындыны құрастыру, айналдыру, агрегациялау және
детализациялау.
Қиынды
дегеніміз - бір немесе бірнеше өлшеулерді белгілеу арқылы
алынатын гиперкубтың ішкі жиыны.
Айналдыру
өлшеулердің орналасу тәртібін өзгерту үшін қолданылады.
Агрегациялау
мен
детализациялау
сәйкесінше
пайдаланушыға
мәліметтердің көпөлшемді моделінің басты
артықшылығы сол уақытпен
байланысты мәліметтердің үлкен көлемдерін талдамалық өңдеудің ыңғайлы
және тиімді болуы. Ұқсас мәліметтерді реляциялық модельге негізделген
өңдеуді ұйымдастыру барысында ДҚ өлшемділігіне байланысты әрекеттердің
еңбек сыйымдылығы сызықтық емес түрде өседі және индексацияға
жұмсалатын жедел жады шығыны елеулі түрде артады.
Достарыңызбен бөлісу: 
