2.4 Distributed Data WarehousesWe h

2.4 Distributed Data Warehouses
We have seen that the central data warehouse tier in Figure 1 can be represented by a relational database schema. Therefore, in dealing with distributed data warehouses we may
apply the relational theory of distribution design [OV99], i.e. we first fragment the schema,
then allocate the fragments to the nodes of a network. This allocation may replicate fragments, i.e. store the same fragment at more than one node. The goal of the distribution is
to optimise global performance. Having this goal in mind, fragmentation and allocation mutually depend on each other, and thus both steps are usually combined.
However, as refreshing of the data warehouse content can be assumed to be executed in an
off-line mode and the OLAP tier requires only read-access to the warehouse, we favour an
architecture with as much replication as necessary, such that all view creation operations
for data marts can be performed locally. This assumption is illustrated by the distributed
data warehouse architecture in Figure 4. It is even possible that the whole data warehouse
is replicated at all nodes.
For instance, in the sales example we used so far regional sales statistics may only be
provided to regional branch offices, whereas a general sales statistics for a headquarter
may disregard individual shops. This implies that different data marts would be needed
for the locations participating in the distributed warehouse and OLAP system.

Kết quả (Việt) 1:

2.4 phân phối dữ liệu kho bãiChúng tôi đã thấy rằng tầng kho Trung tâm dữ liệu trong hình 1 có thể được đại diện bởi một giản đồ cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì vậy, trong giao dịch với kho phân phối dữ liệu chúng tôi có thểáp dụng lý thuyết quan hệ phân phối thiết kế [OV99], tức là chúng ta trước tiên đoạn lược đồ,sau đó phân bổ các mảnh vỡ để các nút mạng. Phân bổ này có thể sao chép đoạn, tức là lưu trữ các đoạn cùng một lúc nhiều hơn một nút. Mục tiêu của phân phốiđể tối ưu hóa hiệu suất toàn cầu. Có mục tiêu này trong tâm trí, phân mảnh và phân bổ lẫn nhau phụ thuộc vào nhau, và vì thế cả hai bước thường được kết hợp.Tuy nhiên, như làm mới của kho dữ liệu nội dung có thể được giả định được thực hiện trong mộtchế độ không trực tuyến và tầng OLAP đòi hỏi chỉ đọc truy cập vào các nhà kho, chúng tôi ủng hộ mộtkiến trúc với nhiều bản sao như là cần thiết, như vậy mà tất cả xem hoạt động sáng tạodữ liệu marts có thể được thực hiện tại địa phương. Giả định này được minh họa bằng các phân phốikiến trúc nhà kho dữ liệu trong hình 4. Thậm chí có thể có kho toàn bộ dữ liệuđược nhân rộng tại tất cả các nút.Ví dụ: trong ví dụ bán hàng mà chúng tôi sử dụng cho đến nay số liệu thống kê bán hàng khu vực chỉ có thểcung cấp cho các chi nhánh khu vực, trong khi một số liệu thống kê bán hàng chung cho một trụ sở chínhcó thể bỏ qua từng cửa hàng. Điều này ngụ ý rằng marts dữ liệu khác nhau sẽ là cần thiếtcho các vị trí tham gia phân phối kho và hệ thống OLAP.

Kết quả (Việt) 2:

2.4 Phân phối kho dữ liệu
Chúng ta đã thấy rằng các kho dữ liệu cấp trung ương trong hình 1 có thể được đại diện bởi một giản đồ cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì vậy, trong việc đối phó với kho dữ liệu phân tán chúng ta có thể
áp dụng các lý thuyết quan hệ của thiết kế phân phối [OV99], tức là trước tiên chúng ta phân mảnh lược đồ,
sau đó phân bổ các mảnh vỡ để các nút của một mạng. Sự phân bổ này có thể tái tạo mảnh vỡ, tức là lưu trữ các đoạn cùng một lúc nhiều hơn một nút. Mục tiêu của phân phối là
để tối ưu hóa hiệu suất toàn cầu. Có mục tiêu này trong tâm trí, phân mảnh và phân bổ lẫn nhau phụ thuộc vào nhau, và do đó cả hai bước thường được kết hợp.
Tuy nhiên, khi làm mới nội dung kho dữ liệu có thể được giả định sẽ được thực hiện trong một
chế độ off-line và tầng OLAP chỉ yêu cầu đọc truy cập vào kho, chúng tôi ủng hộ một
kiến trúc với nhiều nhân rộng khi cần thiết, sao cho tất cả các hoạt động xem tạo
cho siêu thị dữ liệu có thể được thực hiện tại địa phương. Giả định này được minh họa bằng các phân phối
kiến trúc kho dữ liệu trong hình 4. Nó thậm chí còn có thể là kho dữ liệu toàn bộ
được nhân rộng ở tất cả các nút.
Ví dụ, trong ví dụ bán hàng chúng tôi sử dụng thống kê bán hàng cho đến nay khu vực chỉ có thể được
cung cấp cho các chi nhánh khu vực văn phòng, trong khi một vị tướng thống kê bán hàng cho một trụ sở chính
có thể bỏ qua các cửa hàng cá nhân. Điều này ngụ ý rằng siêu thị dữ liệu khác nhau sẽ là cần thiết
cho các vị trí tham gia vào nhà kho phân phối và hệ thống OLAP.