Ландшафт области управления данными. Аналитический обзор



             

Встроенная поддержка хранилищ данных, OLAP и data mining


Параллельные версии всех трех семейств СУБД позволяют эффективно строить хранилища данных терабайтного и даже петабайтного масштаба. (Конечно, для этого требуется привлечение дорогостоящих аппаратных средств.) Однако при использовании традиционной для этих СУБД табличной организации данных становится трудно, а иногда и невозможно поддерживать специальные «аналитические» запросы к базам данных, характерные для приложений оперативной аналитической обработки данных (Online Analytical Processing, OLAP).

Для выполнения таких запросов требуется использовать «многомерные» модели данных, позволяющие представлять данные в виде многомерных кубов. Традиционно для этих целей использовались отдельные OLAP-серверы, однако в последние годы появилась тенденция включать средства поддержки многомерных кубов данных в состав программного обеспечения основных SQL-ориентированных СУБД. В частности, так было сделано в Microsoft SQL Server 2005 и Oracle 10g. Но эта тенденция не является безусловной. Например, после приобретения в 2007 г. компании Hyperion Oracle решила вернуться к использованию отдельного OLAP-сервера Essbase от Hyperion.

Все три компании обладают развитыми инструментами интеллектуального анализа данных (data mining) и продолжают активно развивать это направление. Средства data mining интегрированы в основные СУБД. Однако интересно то, что доступ к этим средствам во всех этих СУБД дается только при приобретении наиболее дорогостоящей «корпоративной» лицензии (хотя, например, средства OLAP предоставляются покупателям «стандартной» лицензии, ориентированной на предприятия малого и среднего бизнеса). Похоже, что сами поставщики не имеют четкого представления о том, кому и как следует пользоваться data mining. Требуются исследования практических потребностей пользователей.


Содержание  Назад  Вперед