Uz datu noliktavas shēmas evolūciju orientēts vaicājumu definēšanas un attēlošanas rīks

Abstract

Darjas Solodovņikovas promocijas darba ‘Uz datu noliktavas shēmas evolūciju orientēts vaicājumu definēšanas un attēlošanas rīks’ anotācija Datu noliktavas attīstības laikā notiek shēmas evolūcija gan izmaiņu dēļ datu avotos, gan dinamisko darījumprasību dēļ. Lai risinātu dažādas evolūcijas problēmas, ir iespējams uzturēt datu noliktavas shēmas versijas. Promocijas darba mērķis ir izstrādāt daudzversiju datu noliktavas koncepciju un atskaišu definēšanas un attēlošanas rīku, kas spēj izpildīt atskaites uz vairākām datu noliktavas shēmas versijām. Promocijas darba ietvaros tika izstrādāti datu noliktavas shēmas versiju metadati, shēmu versiju glabāšanas risinājums relāciju datu bāzē un atskaišu rīks, kurā ir realizēts darbā izstrādātais SQL vaicājumu konstruēšanas algoritms, kas, balstoties uz atskaites specifikāciju metadatos, ģenerē vaicājumus vienai vai vairākām datu noliktavas shēmas versijām. Izstrādātā pieeja tika aprobēta, novērtēta un salīdzināta ar tradicionālo pieeju. Atslēgvārdi: Datu noliktavas evolūcija, shēmas versijas, metadati, atskaišu rīks

Doctoral Thesis of Darja Solodovņikova ‘Data Warehouse Schema Evolution-Oriented Reports Definition and Execution Tool’ Abstract During the development, schemata of data warehouses often evolve due to changes in data sources and dynamic business requirements. To solve various evolution problems, it is possible to maintain data warehouse schema versions. The goal of this thesis is to develop the concepts of multiversion data warehouse and reports definition and execution tool that allows to execute reports on multiple data warehouse schema versions. Withing the framework of the thesis, the metadata that describe data warehouse schema versions and schema version storage solution for relational database were developed. The developed reporting tool implements the SQL query generation algorithm, which constructs queries on one or several scheme versions, based on reporting metadata. The proposed approach was implemented, evaluated and compared with the traditional approach. Keywords: Data warehouse evolution, schema versions, metadata, reporting tool