tuyến kho dữ liệu
Có hai cách thường được sử dụng để truy nhập trực tiếp vào kho dữ
liệu. Cách thứ nhất thông qua các khung nhìn (View) nhiều chiều và thể hiện nó như là cấu trúc nhiều chiều phục vụ cho việc phân tích và lập báo cáo ở
các trạm làm việc. Để thực hiện hiệu quả xử lý phân tích trực tuyến trên các khung nhìn dữ liệu, người ta thường tập trung xây dựng các thuật toán để
chọn tựđộng các bảng tổng hợp và chỉ số hóa các khung nhìn. Cách thứ hai là phân tích trực tiếp các khối dữ liệu nhiều chiều được tạo lập từ các kho dữ
liệu và tạo ra khả năng tổng hợp, gộp chung, hỗ trợ cho việc ra quyết định về
dự báo, phân tích xu thế phát triển và phân tích thống kê.
Trong luận văn này tôi xin giới thiệu thuật toán chọn tự động các Subcubes và các chỉ số tương ứng để xử lý trước sao cho hợp lý nhất.
Xét ví dụ (1), khi quan sát kho dữ liệu quản lý các thông tin kinh doanh từ các cửa hàng của một tổng công ty, người ta nhận thấy những câu hỏi cần xử lý OLAP thường có dạng:
• Số các Mặt_hàng bán ra hàng tuần của mỗi Cửa_hàng?
• Số lượng bán ra của từng Mặt_hàng là bao nhiêu?
Để trả lời cho được những câu hỏi trên thì các chương trình ứng dụng OLAP phải nhìn vào kho dữ liệu theo nhiều chiều (phương diện) khác nhau.
Ở ví dụ trên, các thuộc tính xác định chiều là Cửa_hàng và Mặt_hàng. Đơn vị
của chiều mà chúng ta quan tâm nhiều nhất ở đây là: số hàng bán ra. Hệ thống xử lý OLAP cần biểu diễn dữ liệu cho người sử dụng các View nhiều chiều ở
dạng hình khối (Data Cube). Trong ví dụ trên, Data Cube sẽ bao gồm 4 Subcube như sau:
• Số lượng bán ra của mỗi Mặt_hàng ở từng cửa_hàng,
• Số lượng bán ra của mỗi Mặt_hàng ở tất cả các Cửa_hàng,
• Số lượng bán ra các Mặt_hàng trong từng Cửa_hàng,
• Số lượng bán ra các Mặt_hàng ở tất cả các Cửa_hàng.