Создать шахматку в базе MS SQL

[p.andrey]

Вопрос актуален!!!!

___________________________________ __
Помогите кто чем сможет.....

[R Dmitry]

Сообщение от p.andrey

Вопрос актуален!!!!

__________________а________________ ___
Помогите кто чем сможет.....

а может Olap подойдет думаю для ваших целей можно реализовать без проблем допустим palo & excel
поддержка клиента, управление правами ну и т.д.

[p.andrey]

А это что такое??? Поподробнее да с описанием, ежели можно))

[R Dmitry]

Сообщение от p.andrey

А это что такое??? Поподробнее да с описанием, ежели можно))

если у вас многомерный массив данных с постоянными измерениями
то это для вас подойдет, если у вас измерения постоянно меняются то лучше конечно реляционная БД
что такое OLAP допустим есть три измерения а, б,с в каждом измерении различные параметры в а например аа1-аа200 ну и т.д необходимо найти значение на пересечении этих трех измеренгий.
ну типа так в википедии
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Текущая версия (не проверялась)
Перейти к: навигация, поиск

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. Используется аналитиками для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Служит для подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу, в целях управления, т. н. data mining — добыча данных (способ анализа информации в базе данных с целью отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей). Основополагатель термина OLAP, Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».
Содержание
[убрать]

* 1 Действие OLAP
* 2 Реализации OLAP
* 3 См. также
* 4 Примечания
* 5 Ссылки

[править] Действие OLAP

Причина использования OLAP для обработки запросов — это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Хорошей моделью для запросов, а не для изменения, является Пространственная БД.

OLAP делает мгновенный снимок реляционной БД и структурирует её в пространственную модель для запросов. Заявленное время обработки запросов в OLAP составляет около 0,1 % от аналогичных запросов в реляционную БД.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезда находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 2 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему, количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.

OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегатах). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».

[R Dmitry]

Вместе с базовой концепцией существуют три типа OLAP — OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP — MOLAP), реляционный OLAP (Relational OLAP — ROLAP) и гибридный OLAP (Hybrid OLAP — HOLAP). MOLAP — это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов. ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы. HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов. Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP — R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.

Каждый тип хранения имеет определённые преимущества, хотя есть разногласия в их оценке у разных производителей. MOLAP лучше всего подходит для небольших наборов данных, он быстро рассчитывает агрегаты и возвращает ответы, но при этом генерируются огромные объёмы данных. ROLAP оценивается как более масштабируемое решение, использующее к тому же наименьшее возможное пространство. При этом скорость обработки значительно снижается. HOLAP находится посреди этих двух подходов, он достаточно хорошо масштабируется и быстро обрабатывается. Архитектура R-ROLAP позволяет производить многомерный анализ OLTP-данных в режиме реального времени.

Сложность в применении OLAP состоит в создании запросов, выборе базовых данных и разработке схемы, в результате чего большинство современных продуктов OLAP поставляются вместе с огромным количеством предварительно настроенных запросов. Другая проблема — в базовых данных. Они должны быть полными и непротиворечивыми.
[править] Реализации OLAP

Первым продуктом, выполняющим OLAP-запросы, был Express (компания IRI). Однако, сам термин OLAP был предложен Эдгаром Коддом, «отцом реляционных БД». А работа Кодда финансировалась Arbor, компанией, выпустившей свой собственный OLAP-продукт — Essbase (позже купленный Hyperion, которая в 2007 г. была поглощена компанией Oracle) — годом ранее.

Другие хорошо известные OLAP-продукты включают Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), Oracle OLAP Option, DB2 OLAP Server от IBM (фактически, EssBase с дополнениями от IBM), SAP BW, SAS OLAP Server, продукты Brio, BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy и других производителей.

C технической точки зрения, представленные на рынке продукты делятся на «физический OLAP» (M)ultidimensional) OLAP, (H)ybrid OLAP) и «виртуальный» ((R)elational OLAP).

В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную БД, обеспечивающую быстрое извлечение. Примеры таких продуктов — Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Oracle/Hyperion Essbase,Prognoz, Cognos PowerPlay. Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной БД, а агрегаты — в многомерной БД.

Во втором случае данные хранятся в реляционных СУБД, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов — SAP BW, BusinessObjects, Microstrategy.

Системы, имеющие в своей основе «физический OLAP» обеспечивают стабильно лучшее время отклика на запросы, чем системы «виртуальный OLAP». Поставщики систем «виртуальный OLAP» заявляют о большей масштабируемости их продуктов в плане поддержки очень больших объемов данных.

С точки зрения пользователя оба варианта выглядят похожими по возможностям.

Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для бизнес-планирования и хранилищах данных.

[R Dmitry]

если вам актуально и то что в вашем приложенном рисунке все что вы хотите то это реализовать можно за день
dg_rusak@mail.ru RDG_PROJECT

[p.andrey]

Вопрос снимается! Реализовал используя АдвСтрингГрид!

Очень интересный компонент...

ЗЫ: Тему можно закрыть...