21.22.Little J.D.С Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus Management Science. - 1970. - 16, № 8.

В статье представлена система (Brandaid), спроектированная для поддержки принятия решений по продуктам, их сбыту, ценообразованию и рекламе. Автор определяет четыре критерия проектирования моделей по поддержке управленческих решений: устойчивость, удобство в управлении, простота и полнота необходимых деталей. 21.23.Morton M.S.S. Management Decision Systems: Computer-Based Support for Decision Making. - Harvard University, Division of Research, Graduate School of Business Administration. - 1971.

Это классическая статья, в которой было введено понятие систем поддержки управленческих решений и поддержка принятия решений была явно отнесена к компьютерным системам. Конкретная система управленческих решений была построена для координации производственного планирования оборудования для прачечных. Затем она была подвергнута научной проверке с коммерческими и производственными менеджерами в качестве пользователей. 21.24.Parsaye К., Chignell М. Intelligent Database Tools and Applications.- New York, N.Y.: Wiley, 1993.

Это первая книга, которая посвящена принципам и методам разработки данных, хотя сами авторы обращаются к этой теме, как к интеллектуальным базам данных .

21.25. Pirotte А., Wodon Р. А Comprehensive Formal Query Language for a Relational Data Base R.A.I.R.O. Informatique/Computer Science. - 1977. - 11, № 2.

21.26. Sprague R.H., Carlson E.D. Building Effective Decision Support Systems. - Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1982.

Также классическая книга.

21.27.Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multi-Dimensional Information Systems.-New York, N.Y.: Wiley, 1997.

Одна из первых книг по оперативной аналитической обработке данных, и, возможно, наиболее исчерпывающая. В ней обращается внимание на непонимание концепций и методов анализа, использующих многомерные системы. Предпринимается серьезная попытка ввести некоторую методическую упорядоченность в эту запутанную тему.

21.28.Uthurusamy R. From Data Mining to Knowledge Discovery: Current Challenges and Future Directions, - in Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. (eds.) Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. - Cambridge, Mass.: AAAl Press/MIT Press, 1996.

Ответы к некоторым упражнениям

21.8. Существует восемь (2) возможных группировок для каждой иерархии, поэтому общее количество возможностей составляет 8* = 4 096. В качестве дополнительного упражнения можно рассмотреть, каким должен быть SQL-запрос, чтобы получить все эти итоговые значения.

21.9. Что касается SQL-запросов, то здесь мы приведем лишь предложения GROUP BY.

а) GROUP BY GROUPING SETS ( (SI,PI), (PI,Jl),(Jl,Sl) )

б) GROUP BY GROUPING SETS ( Л, (Л,Pl), () )

в) Ловушка заключается в том, что запрос двусмысленный: фраза суммируя по всем измерениям поставщиков , например, имеет много возможных значений. Однако одна из вероятных интерпретащ1Й этого запроса может быть выражена так.

GROUP BY ROLLUP (Si), ROLLUP(Pi)

r) GROUP BY CUBE ( S, Pi )

Мы опускаем результирующие SQL-таблицы. Что касается многокоординатных таблиц, то понятно, что они не очень хорошо подходят для отображения результата, который имеет больше двух измерений (и чем больше имеется измерений, тем труднее их получить). Например, многокоординатная таблица, соответствующая предложению GROUP BY SI ,Р, Jl , может выглядеть так (часть таблицы).

Короче говоря, заголовки - неуклюжи, а массивы - разрежены.

Глава

Хронологические базы данных

22.1. Введение

Замечание. Автор оригинального текста этой главы - Хью Дарвен (Hugh Darwen).

Хронологическая база данных - это, говоря упрощенно, база данных, содержащая исторические накопленные данные вместо (или кроме) текущих данных. Такие базы данных начали активно исследоваться с середины 70-х годов. В некоторых из исследований была принята крайняя точка зрения, согласно которой информация в подобные базы данных только вносится и никогда не удаляется и не обновляется (см. обсуждение хранилищ данных в предыдущей главе), поэтому база данных содержит только исторические данные. Другая крайность- базы данных типа моментальный снимок, которые содержат только текущие данные, удаляемые или обновляемые, когда содержание этих данных уже не соответствует действительности. Иными словами, база данных типа моментального снимка- это просто база данных в обычном понимании, а вовсе не хронологическая база данных.

В качестве примера еще раз рассмотрим базу данных поставщиков и деталей, представленную на рис. 3.8. Безусловно, эта база данных имеет тип моментального снимка. Например, в ней содержатся сведения о текущем статусе поставщика с номером S1, который в данный момент равен 20. Однако в хронологической версии этой базы данных был бы отражен не только текущий статус поставщика с номером S1, равный 20, но также было бы указано, что его статус равен 20 с I июля, а, скажем, с 5 апреля по 30 июня его статус был равен 15, и т.д.

В базе данных типа моментального снимка временем выполнения этого снимка обычно считается данный момент времени , т.е. время, в которое база данных фактически рассматривается. Даже если время выполнения моментального снимка на самом деле отличается от данного момента времени , это не имеет особого значения для сопровождения и использования данных, которые помещены в моментальный снимок. Однако, как мы вскоре убедимся, в хронологических базах данных сопровождение и использование данных во многом отличается от обычных баз данных, чему и посвящена эта глава.

Отличительной чертой хронологических баз данных является, конечно, присутствие данных о времени. Поэтому при исследовании особенностей хронологических баз данных значительное место занимает изучение свойств самого времени. Ниже представлены некоторые из исследовавшихся вопросов.

Не имеют ничего общего с моментальными снимками, описанными в главе 9.