tify"> = ^ TFactLink; = record: integer;// індекс факту в таблиці: PFactLink;// посилання на наступний елемент
End; = record: string;// значення вимірювання
Index: integer;// значення координати: PFactLink;// покажчик на початок списку елементів таблиці фактів;
І в хеш-дереві будемо зберігати посилання на унікальні елементи. Крім того, нам необхідно вирішити завдання зворотного перетворення - по координаті визначити значення вимірювання. Для забезпечення максимальної продуктивності треба використовувати пряму адресацію. Тому можна використовувати ще один масив, індекс в якому є координатою вимірювання, а значення - посилання на відповідний запис у словнику. Однак можна зробити простіше (і заощадити при цьому на пам'яті), якщо відповідним чином впорядкувати масив елементів так, щоб індекс елемента і був його координатою. p align="justify"> Організація ж масиву, що реалізує список фактів, не представляє особливих проблем зважаючи на його простої структури. Єдине зауваження буде таке, що бажано розраховувати всі способи агрегації, які можуть знадобитися, і які можна розраховувати інкрементного (наприклад, сума). p align="justify"> Отже, ми описали спосіб зберігання даних у вигляді гиперкуба. Він дозволяє сформувати набір точок у багатовимірному просторі на основі інформації, що знаходиться в сховищі даних. Для того, щоб людина могла мати можливість роботи з цими даними, їх необхідно представити у вигляді, зручному для обробки. При цьому в якості основних видів представлення 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. p align="justify"> 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 елементу 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. p a...
