Data mart

Data mart ( eng.  Data Mart ; egyéb fordítási lehetőségek: speciális adattárház, adatkioszk, adatpiac) - az adattárház egy részhalmaza (szelete) , amely tematikus, szűken fókuszált információk tömbje, amely pl. egy munkacsoport vagy osztály felhasználói [1] [2] .

Az adatpiac fogalma

Az adatpiacok koncepcióját a Forrester Research javasolta még 1991 -ben . A szerzők szerint az adatpiacok  tematikus adatbázisok (DB) halmaza, amely a szervezet tevékenységének bizonyos vonatkozásaival kapcsolatos információkat tartalmaz.

A koncepciónak számos kétségtelen előnye van:

• Az elemzők csak azokat az adatokat látják és dolgoznak azokkal, amelyekre valóban szükségük van.
• A céladatbázis a lehető legközelebb van a végfelhasználóhoz.
• Az adatpiacok jellemzően előre összesített adatok tematikus részhalmazait tartalmazzák, és könnyebben megtervezhetők és testreszabhatók.
• Az adatpiacok megvalósítása nem igényel nagy teljesítményű számítástechnikát.

De az adatpiaci koncepciónak is nagyon komoly hiányosságai vannak. Lényegében egy földrajzilag elosztott információs rendszer megvalósítását feltételezi csekély kontrollált redundanciával, de nem javasol módokat a benne tárolt adatok integritásának és konzisztenciájának biztosítására.

Az adatpiacok és adattárházak vegyes koncepciója

A két fogalom – adattárházak és adatpiacok – kombinálásának ötlete nyilvánvalóan M. Demaresté, aki 1994 -ben javasolta a két fogalom kombinálását és az adattárház egyetlen integrált adatforrásként való használatát az adatpiacok számára.

És ma ez egy ilyen többszintű megoldás:

• az első szint egy relációs DBMS -en alapuló vállalati szintű adatbázis normalizált vagy gyengén denormalizált sémával (részletes adatok);
• a második szint egy többdimenziós DBMS (összesített adatok) alapján megvalósított felosztási (vagy végfelhasználói) szintű adatbázis;
• a harmadik szint a végfelhasználói munkaállomások, amelyekre az elemző eszközök közvetlenül telepítve vannak;

fokozatosan de facto szabvánnyá válik, lehetővé téve az egyes megközelítések előnyeinek legteljesebb megvalósítását és felhasználását:

• a részletes adatok kompakt tárolása és a relációs DBMS által biztosított nagyon nagy adatbázisok támogatása ;
• egyszerű beállítás és jó válaszidő, ha többdimenziós DBMS által biztosított összesített adatokkal dolgozik.

A központi vállalati adatbázisban alkalmazott relációs adatábrázolási forma biztosítja a legkompaktabb módot az adatok tárolására. A modern relációs DBMS-ek már tudják, hogyan kell dolgozni több terabájt nagyságrendű adatbázisokkal. Bár egy ilyen központi rendszer általában nem tud online módot biztosítani az analitikus lekérdezések feldolgozására, új indexelési és adattárolási módszerek, valamint a táblák részleges denormalizálása esetén az előre szabályozott lekérdezések feldolgozási ideje (és az adatok feltöltésének szabályozott eljárásai) többdimenziós adatbázisok is ilyennek tekinthetők). ) teljesen elfogadható.

A többdimenziós DBMS használata viszont az alacsonyabb szintű csomópontokban biztosítja a minimális feldolgozási időt és az ad hoc felhasználói kérésekre adott választ. Ezenkívül néhány többdimenziós DBMS-ben lehetőség van mind állandó (közvetlenül egy többdimenziós adatbázisban), mind dinamikus (egy munkamenet időtartamára) tárolására a relációs adatbázisokból származó adatok betöltésére (szabályozott lekérdezések alapján).

Így állandó jelleggel csak azokat az adatokat lehet tárolni, amelyeket egy adott csomópontban a leggyakrabban kérnek. Az összes többi esetében csak a felépítésük leírása és a központi adatbázisból való kitárolási programok kerülnek tárolásra. Bár az ilyen virtuális adatokhoz való kezdeti hozzáférés meglehetősen lassú lehet a válaszidőben, ez a megoldás nagy rugalmasságot biztosít, és olcsóbb hardvert igényel.

Lásd még

• Adattár
• OLAP

Jegyzetek

1. ↑ A Data Mart nem egyenlő az  adattárházzal . Az eredetiből archiválva: 2011. április 20.
2. ↑ Fon Silvers. Adattárház építése és karbantartása . - CRC Press, 2008. - P. 128. - ISBN 978-1-4200-6462-9 .