Darstellung von Veränderungen im multidimensionalen Datenmodell:
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Erlangen
Inst. für Informatik
2001
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iii
Inhaltsverzeichnis
1 Motivation 1
1.1 Beispiel aus der »Regionalforschung« 2
1.2 Beispiel von Änderungen des Datenschemas 3
1.3 Lösungsansatz 4
1.4 Gliederung der Arbeit 5
2 Forderung eines dynamischen Data Warehouse 7
2.1 Statische Sicht eines Data Warehouse 7
2.1.1 Data Warehouse und Data-Warehouse-System 8
2.1.2 Referenzarchitektur eines Data-Warehouse-Systems und
Phasen des Data-Warehouse-Prozesses 9
2.1.3 Multidimensionales Datenmodell 11
2.2 Veränderungen in der Realität 15
2.2.1 Klassifikation von Veränderungen 15
2.2.2 Versionen und Varianten 16
2.2.3 Historisierung als zusätzliche Anforderung 18
2.3 Dynamisches Data Warehouse 19
2.4 Zusammenfassung 21
3 Ansätze der Historisierung im Data Warehouse 23
3.1 Zeitbegriff im Datenbankkontext 23
3.1.1 Konzept des temporalen Wertebereichs 24
3.1.2 Zeitmodelle 24
3.1.3 Konzeptionelle Zeitmodellierung 25
3.1.4 Zeiten im Datenbanksystem 27
3.2 Veränderungen in nicht-multidimensionalen Ansätzen 29
3.2.1 Modellierungstechniken von Instanzveränderungen 29
3.2.2 Historisierung von Schemata 31
3.3 Änderungen der Klassifikationshierarchie 37
3.3.1 Historienfreie Klassifikationshierarchie 37
3.3.2 Partielle Historisierung der Klassifikationshierarchie 37
3.3.3 Vollständige Historisierung der Klassifikationshierarchie 37
r
iv
3.4 Schemaänderungen im Data Warehouse 39
3.4.1 Historienfreie Strukturen 40
3.4.2 Evolutionäre partielle Historisierung des multidimensionalen Schemas 40
3.4.3 Versionierende partielle Historisierung des Schemas 42
3.4.4 Vollständige Historisierung des multidimensionalen Schemas 44
3.5 Zusammenfassung 44
4 Struktur und Operatoren eines erweiterten
multidimensionalen Datenmodells 47
4.1 Dimensionale Strukturen des multidimensionalen Datenmodells 48
4.1.1 Zeiterweiterung des Klassifikationsschemas 49
4.1.2 Zeiterweiterte Klassifikationshierarchie 51
4.2 Multidimensionale Strukturen 53
4.2.1 Zeiterweiterung des Würfelschemas 54
4.2.2 Instanz eines Würfelschemas 55
4.3 Operatoren des multidimensionalen Datenmodells 56
4.3.1 Einteilung des Betrachtungszeitraums 56
4.3.2 Zeitpartitionsübergreifende Anfragen 58
4.3.3 Klassifikation der Anfragemöglichkeiten 59
4.3.4 Operatoren 64
4.4 Zusammenfassung 67
5 Veränderungen der multidimensionalen Strukturen
durch Modifikationsoperatoren 69
5.1 Invarianten 70
5.1.1 Eindeutige Bezeichnungen 70
5.1.2 Aufbau der Klassifikationshierarchie 70
5.1.3 Aufbau des Klassifikationsschemas 73
5.1.4 Aufbau der Würfelschemas 76
5.2 Veränderungen des Klassifikationsschemas 76
5.2.1 Hinzufügen einer neuen Klassifikationsstufe 77
5.2.2 Entfernen einer bestehenden Klassifikationsstufe 82
5.2.3 Umhängen einer bestehenden Klassifikationsstufe 85
5.2.4 Hinzufügen einer neuen Kante 88
5.2.5 Weglassen einer bestehenden Kante 91
5.2.6 Modifikation einer Kante 93
5.3 Veränderungen des Würfelschemas 96
5.3.1 Hinzufügen einer Dimension 97
5.3.2 Entfernen einer bestehenden Dimension 98
5.3.3 Ändern der Granularität 99
5.3.4 Hinzufügen einer neuen Kenngröße 100
5.3.5 Entfernen einer bestehenden Kenngröße 101
V
5.4 Veränderungen der Klassifikationshierarchie 102
5.4.1 Hinzufügen eines Klassifikationsknotens 102
5.4.2 Entfernen eines Klassifikationsknotens 103
5.4.3 Modifikation eines Klassifikationsknotens 105
5.5 Zusammenfassung 106
6 Schemaübergreifende Datenadaption 107
6.1 Schemaintegration bei temporalen homogenen Datenschemata 107
6.1.1 Bildung des größten gemeinsamen Klassifikationsschemas 109
6.1.2 Bildung des größten gemeinsamen Würfelschemas 110
6.2 Datenintegration mit konsolidierten Daten 112
6.2.1 Instanzen des Würfels 112
6.2.2 Integration der Klassifikationshierarchien 113
6.3 Zusammenfassung 114
7 »Temps« - Realisierung eines dynamischen Data Warehouse 117
7.1 Die Temps-Architektur 117
7.2 Die Versionsverwaltung des Temps-Server 119
7.2.1 Abbildung auf ein relationales Datenbanksystem 120
7.2.2 Metadaten des dynamischen Data Warehouse 126
7.2.3 Realisierung der Modifikationsoperatoren 131
7.3 Anfrageverarbeitung 134
7.3.1 Phasen der Anfrageverarbeitung 135
7.3.2 Die Temps-DML 136
7.3.3 Bildung des Ausgabeschemas 140
7.3.4 Anfrageumformung 143
7.3.5 Ergebnisaufbereitung 144
7.4 Zusammenfassung 144
8 Zusammenfassung und Ausblick 145
vii
Abbildungsverzeichnis
Abb. 2-1 Referenzarchitektur eines Data-Warehouse-Systems (nach [BaGüOO]) 10
Abb. 2-2 Würfelmetapher 12
Abb. 2-3 Klassifikationsschema der Dimension Geschäft 12
Abb. 2-4 Klassifikationshierarchie zur Dimension Geschäft 13
Abb. 2-5 Versionen und Varianten 17
Abb. 3-1 Zeitpunktsemantik 25
Abb. 3-2 Anfangs- oder Endzeitpunkt 26
Abb. 3-3 Anfangs- und Endzeitpunkt 26
Abb. 3-4 Zeitangabe und Existenz-Flag 27
Abb. 3-5 Tupelzeitstempelung 31
Abb. 3-6 Attributzeitstempelung 31
Abb. 3-7 Zeitstempelung der Kanten 38
Abb. 3-8 Architektur von EVE (angelehnt an [KoRuOO]) 43
Abb. 4-1 Veränderungen im multidimensionalen Datenmodell 48
Abb. 4-2 Temporale Erweiterung eines Klassifikationsschemas 49
Abb. 4-3 Temporales Klassifikationschema und Klassifikationshierarchie 50
Abb. 4-4 Varianten in der Klassifikationshierarchie 53
Abb. 4-5 Darstellung des zeiterweiterten Würfelschemas 55
Abb. 4-6 Würfelschemaversionspunkte 56
Abb. 4-7 Klassifikationsschemaversionspunkte 57
Abb. 4-8 Klassifikationshierarchieversionspunkte 58
Abb. 4-9 Versionspunkte 59
Abb. 4-10 Beispiel einer zeiterweiterten Klassifikationshierarchie 60
Abb. 4-11 Beispielrelationen zur Anfrageklassifikation 60
Abb. 4-13 Historische Konstellation 61
Abb. 4-14 Historische Wahrheit 61
Abb. 4-15 Vergleichbare Ergebnisse 61
Abb. 4-12 Heutige Konstellation 61
Abb. 4-16 Historisch korrekte Anfrage 62
Abb. 4-17 Partiell historisch korrekte Anfrage: Fixierung der Klassifikationshierarchie 63
Abb. 4-18 Partiell historisch korrekte Anfrage: Fixierung des Schemas 63
Abb. 4-19 Historisch nicht korrekte Anfrage:
Fixierung der Klassifikationshierarchie und des Schemas 64
Abb. 5-1 Problembereiche von Klassifikationshierarchien (angelehnt an [LeAW98]) 71
Abb. 5-2 Einführen von Platzhalterknoten 72
Abb. 5-3 Löschen aller Vorgänger 72
Abb. 5-4 Umgruppierung der Vorgänger 73
I
viii
Abb. 5-5 Algorithmus: generateMinCover 74
Abb. 5-6 Minimale Überdeckung 74
Abb. 5-7 Algorithmus: generateExplicitEdges 75
Abb. 5-8 Folgen der Wegnahme einer Kante 75
Abb. 5-9 Beispielszenario für die Klassifikationsschemaoperatoren 76
Abb. 5-10 Hinzufügen einer Klassifikationsstufe höherer Ebene 79
Abb. 5-11 Hinzufügen einer Klassifikationsstufe unterster Ebene 79
Abb. 5-12 Erzeugung eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Stufe höherer Ebene . 80
Abb. 5-13 Erzeugung eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Stufe unterster Ebene 81
Abb. 5-14 Entfernen eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Stufe 82
Abb. 5-15 Weglassen einer Klassifikationsstufe höherer Ebene 83
Abb. 5-16 Weglassen einer Klassifikationsstufe unterster Ebene 84
Abb. 5-17 Entfernen eines Parallelpfads durch Weglassen einer Stufe 85
Abb. 5-18 Entfernen eines Parallelpfads durch Weglassen einer Stufe unterster Ebene . 85
Abb. 5-19 Modifizierung eines Parallelpfads durch Umhängen einer Stufe 87
Abb. 5-20 Erzeugung eines Parallelpfads durch Umhängen einer Stufe 87
Abb. 5-21 Erzeugung eines Parallelpfads mit Basisgranularität 88
Abb. 5-22 Entfernung eines Parallelpfads durch Umhängen einer Stufe 88
Abb. 5-23 Modifikation eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Kante 90
Abb. 5-24 Erzeugung eines neuen Parallelpfads durch Hinzufügen einer Kante 90
Abb. 5-25 Entfernen eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Kante 91
Abb. 5-26 Modifikation eines Parallelpfads durch Weglassen einer Kante 92
Abb. 5-27 Erzeugung eines Parallelpfads durch Weglassen einer Kante 93
Abb. 5-28 Entfernen eines Parallelpfads durch Weglassen einer Kante 93
Abb. 5-29 Modifikation eines Parallelpfads durch Weglassen
einer Kante (implizite Kante wird explizit) 94
Abb. 5-30 Zerstörung eines Parallelpfads durch Hinzufügen einer Kante 95
Abb. 5-31 Hinzufügen eines Parallelpfads durch Umhängen einer Kante 95
Abb. 5-32 Hinzufügen eines Parallelpfads durch Umhängen
einer Kante (implizite Kante wird explizit) 96
Abb. 5-33 Hinzufügen der Dimension Zeit in der Granularität Tage 98
Abb. 5-34 Entfernen der Dimension Geschäft 99
Abb. 5-35 Änderung der Granularität der Geschäfts-Dimension 100
Abb. 5-36 Hinzufügen der Kenngröße Lieferungen 101
Abb. 5-37 Entfernen der Kenngröße Lieferungen 102
Abb. 5-38 Hinzufügen eines Klassifikationsknotens 103
Abb. 5-39 Löschen eines Klassifikationsknotens 104
Abb. 5-40 Modifikation einer Klassifikationshierarchie 106
Abb. 6-1 Algorithmus: generateGCCIassSchema 109
Abb. 6-2 Bildung des größten gemeinsamen Klassifikationsschemas 110
Abb. 6-3 Algorithmus: generateGCCubeSchema 111
Abb. 6-4 Bildung des größten gemeinsamen Würfelschemas 112
Abb. 6-5 Datenintegration in das größte gemeinsame Schema 113
Abb. 6-6 Reduktion der Klassifikationshierarchie 114
Abb. 7-1 Architektur des Temps-Framework 118
ix
Abb. 7-2 Struktur der Versionsverwaltung 120
Abb. 7-3 Faktentabelle Verkäufe 121
Abb. 7-4 Änderung der Klassifikationshierarchie im Snowflake-Schema 122
Abb. 7-5 Änderung der Klassifikationshierarchie im Star-Schema 122
Abb. 7-6 Beispielrelationen für die Partitionierung nach der Zeit 123
Abb. 7-7 Beispielrelationen für die Partitionierung nach der Veränderung 124
Abb. 7-8 Modellierungsebenen 127
Abb. 7-9 Beispiel einer Snowflake-Tabelle 128
Abb. 7-10 Beispiel einer Faktentabelle 129
Abb. 7-11 Beispiel des Inhalts von MT\ und MT\ 131
Abb. 7-12 Modifikationsoperator: add_cl 132
Abb. 7-13 Modifikationsoperator: del_edge 133
Abb. 7-14 Modifikationsoperator: modify_dim 134
Abb. 7-15 Schritte der Anfrageverarbeitung 136
Abb. 7-16 EBNF der Temps-DML als Erweiterung von SQL-92 137
Abb. 7-17 Abbildung der Anfrage auf Schema und Daten 141
Abb. 7-18 Machbarkeitsgraph einer Anfrage 142
xi
Tabellenverzeichnis
Tab. 2-1 Klassifikation aller Möglichkeiten der Historisierung im
multidimensionalen Datenmodell 18
Tab. 3-1 Gültigkeitsmatrix nach [StockOI] 38
Tab. 3-2 Zusammenfassung: Historisierung im multidimensionalen Datenmodell 44
Tab. 5-1 Parameter für »add classification level« 77
Tab. 5-2 Parameter für »delete classification level« 83
Tab. 5-3 Parameter für »modify classification level« 86
Tab. 5-4 Parameter für »add edge« 89
Tab. 5-5 Parameter für »delete edge« 92
Tab. 5-6 Parameter für »modify edge« 94
Tab. 5-7 Parameter für »add dimension« 97
Tab. 5-8 Parameter für »delete dimension« 98
Tab. 5-9 Parameter für »modify dimension« 99
Tab. 5-10 Parameter für »add measure« 100
Tab. 5-11 Parameter für »delete measure« 101
Tab. 5-12 Parameter für »add classification node« 103
Tab. 5-13 Parameter für »delete classification node« 104
Tab. 5-14 Parameter für »modify classification node« 105
Tab. 7-1 Vergleich verschiedener Abbildungsalternativen 126
Tab. 7-2 Metadaten einer Snowflake-Dimensionstabelle 127
Tab. 7-3 Metadaten der Faktentabelle 128
Tab. 7-4 Metadaten des Relationenschemas 129
Tab. 7-5 Metadaten des Attributschemas 130 |
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