ення даних використовуються зведена таблиця та графіки. Причому обидва ці способи фактично являють собою проекції гиперкуба. Для того, щоб забезпечити максимальну ефективність при побудови уявлень, будемо відштовхуватися від того, що являють собою ці проекції. Почнемо розгляд зі зведеної таблиці, як з найбільш важливою для аналізу даних.
Знайдемо способи реалізації такої структури. Можна виділити три частини, з яких складається зведена таблиця: це заголовки рядків, заголовки стовпців і власне таблиця агрегованих значень фактів. Найпростішим способом представлення таблиці фактів буде використання двовимірного масиву, розмірність якого можна визначити, побудувавши заголовки. На жаль, найпростіший спосіб буде найбільш неефективним, тому що таблиця буде сильно розрідженій, і пам'ять буде витрачатися вкрай неефективно, внаслідок чого можна буде будувати тільки дуже малі куби, бо інакше пам'яті може не вистачити. Таким чином, нам необхідно підібрати для зберігання інформації таку структуру даних, яка забезпечить максимальну швидкість пошуку / додавання нового елемента і в той же час мінімальна витрата оперативної пам'яті. Цією структурою будуть так звані розріджені матриці, про які більш докладно можна прочитати у Кнута. Можливі різні способи організації матриці. Для того, щоб вибрати підходящий нам варіант, розглянемо спочатку структуру заголовків таблиці.
Заголовки мають чітку ієрархічну структуру, тому природно буде припустити для їх зберігання використовувати дерево.
При цьому в якості значення вимірювання логічно зберігати посилання на відповідний елемент таблиці вимірювань багатовимірного куба. Це дозволить скоротити витрати пам'яті для зберігання зрізу і прискорити роботу. В якості батьківських і дочірніх вузлів також використовуються посилання.
Для додавання елемента в дерево необхідно мати інформацію про його місце розташування в гіперкубі. В якості такої інформації треба використовувати його координату, яка зберігається в словнику значень вимірювання. Розглянемо схему додавання елемента в дерево заголовків зведеної таблиці. При цьому в якості вихідної інформації використовуємо значення координат вимірювань. Порядок, в якому ці вимірювання перераховані, визначається необхідним способом агрегування і збігається з рівнями ієрархії дерева заголовків. В результаті роботи необхідно отримати список стовпців або рядків зведеної таблиці, в які необхідно здійснити додавання елемента.
В якості вихідних даних для визначення цієї структури використовуємо координати вимірювань. Крім того, для визначеності, будемо вважати, що ми визначаємо цікавить нас стовпець у матриці (як будемо визначати рядок розглянемо трохи пізніше, так як там зручніше застосовувати інші структури даних, причина такого вибору також див. нижче). В якості координат візьмемо цілі числа - номери значень вимірів, які можна визначити так, як описано вище.
Отже, після виконання цієї процедури отримаємо масив посилань на стовпці розрідженій матриці. Тепер необхідно виконати всі необхідні дії з рядками. Для цього усередині кожного шпальти необхідно знайти потрібний елемент і додати туди відповідне значення. Для кожного з вимірів в колекції необхідно знати кількість унікальних значень і власне набір цих значень.
Тепер розглянемо, в якому вигляді необхідно представити значення всереди...
