Корпоративные информационные системы. Борисов Д.Н. - 30 стр.

обозначим как H′ (D′, M ′) .
     Каждой ячейке гиперкуба данных h ∈ H соответствует единственно
возможный набор меток измерений M h ⊂ M . Ячейка может быть пустой
(не содержать данных) или содержать значение показателя – меру.
     Множество мер гиперкуба H(D, M ) обозначим как V (H ) . Рассмотрим
операции манипулирования данными в гиперкубе данных.
                   Операции манипулирования данными
     Операция     «Среза».     Подмножество     гиперкуба     H′ (D′, M ′) ,
получившееся в результате фиксации меток одного или более измерений,
называется срезом (Slice). Операция построения среза проводится с целью
получения требуемого подмножества ячеек H′ ⊂ H и отсечения
«ненужных» значений путем последовательной фиксации меток. Срез, как
правило, представляет собой двумерный массив (таблицу).
     Метка m ji ∈ M задает гиперплоскость сечения гиперкуба данных,
соответствующую измерению d i ∈ D . Множество фиксированных меток
M ′ ⊆ M , таким образом, задает множество гиперплоскостей сечений
гиперкуба данных, соответствующее множеству фиксированных
измерений D′ ⊆ D . Пересечение этих гиперплоскостей определяет
множество ячеек (срез) гиперкуба данных H′ (D′, M ′) , интересующих
пользователя. Суть процесса выборки данных из гиперкуба данных, таким
образом, состоит в построении среза гиперкуба данных H′ (D′, M ′) путем
задания множеств D′ и M ′ .
     Операция «Вращения». Изменение порядка представления
(визуализации) измерений называется вращением (Rotate). Вращение
обеспечивает возможность визуализации данных в форме, наиболее
комфортной для их восприятия.
     В терминах рассматриваемой модели данных вращение означает
смену последовательности фиксации меток при построении среза.
Результатом вращения для двумерного среза (таблицы) будет замена
столбцов на строки, а строк на столбцы.
     Операции «свертки и детализации» осуществляются благодаря
наличию иерархической структуры измерений. Значения измерений
(метки) могут объединяться в иерархии, состоящие из одного или
нескольких уровней (levels). Например, метки измерения «Время»
естественно объединяются в иерархию с уровнями: год, квартал, месяц,
день. Операции свертки и детализации принципиально не отличаются от
операции построения среза гиперкуба данных, однако их выделяют для
описания работы с агрегированными данными.
     Наличие    иерархической       структуры  измерений     позволяет
осуществлять агрегацию данных.
     Агрегация данных. Агрегация данных – получение значений,

                                    30