Informix Metacube技术白皮书

作者：garyjan  出处：Unix爱好者家园unix-cd.com   

INFORMIX MetaCube 
MetaCube 的特点 
在设计数据库时有许多问题需要考虑。例如，面对超大规模数据库(VLDB)如何保
证高性能；必须用最终用户熟悉的行业术语自然地表示信息，而不是用数据库技
术术语来表示。除此之外，还必须充分利用现有关系数据库管理系统 (RDBMS) 的
投资， 提高良好 的可扩展性和易维护性。 
 MetaCube 是INFORMIX公司的开放式决策支持系列产品，能以很高的效 率处理V
LDB。MetaCube 系列产品包括： 
 MetaCube 强有力的引擎，是高性能数据仓库应用的支柱。    MetaCu
be 引擎充分利用现有RDBMS，无需专用的多维数据库。 
 MetaCube Explorer 为最终用户即兴查询提供的决策支持产品。 Meta
Cube Explorer 界面友好，操作简单，用户通过简单的“拖 - 放”操作即 可完
成数据库访问、报表生成、做统计图以及与 已有的前端应用的连接。 
 MetaCube Warehouse Manager 用于元数据 (或元模型)管理的图形工 
具。元数据是对数据仓库的描述，为最终用户提供了一个友好的逻辑视图。 
 MetaCube Agents 数据库服务器上的后台进程，用于执行用户查询 和
系统管理任务。 
高性能的数据访问   
      无论你的硬件或者 RDBMS 软件有多快，对数以百万计的记录进行扫 描或
综合所花费的时间都可能令人难以忍受。 与已往的决策支持查询工具不同 ，  
MetaCube 把你的 RDBMS 变成高性能的联机分析处理 (OLAP)服务器。在处 理VL
DB方面，MetaCube十分聪明 。例如，MetaCube知道何时需要对操作频繁 的数据
进行预综合 ，何时在后台执行查询操作，在开始较费事的查询之前何时 向用户
发出警告，等等。 
自然的行业术语 
最终用户并不关心底层关系模型的细节，如表、字段、连接。 最终用户 看到的
应该是以自然的行业术语描述的数据仓库。例如，用户希望从产品分类、时间 、
地区等不同的角度察看。MetaCube 的多维模型提供数据仓库的高层视 图，与用
户或决策人观察问题的方法自然吻合。 
容易扩展 
在给用户看过你有什么之后，用户才会告诉你他需要什么。变化是数据仓 库的本
质。元数据具有良好的结构，用于描述数据仓库， 是系统易扩展性的关 键。 
元数据以开放、集中方式存储，是MetaCube 进行自动配置、 优化以适应 你的数
据仓库的依据。这种策略使 MetaCube 既象传统 的首长信息系统 (EIS)一 样使
用简单，又具有传统的决策支持软件 (DSS) 的能力和灵活性。 
开放性 
      MetaCube 通过工业标准 OLE 向所有开发环境开放其数据库引 擎，通 过
专门的 ODBC 驱动程序向所有的查询工具开放其数据库 引擎。因此，Meta- Cub
e 提供空前的灵活性、开放性和集成性。 MetaCube 对 OLE的支持使你可以 用自
己喜欢的开发环境 ( 如 Visual Basic, PowerBuilder, SQL Windows) 或前端应
 用 ( 如 Microsoft Excel ) 作为数据仓库的前端。通过 MetaCube 的 ODBC 驱
动程 序，你现有的查询工具、 报表工具马上可以使用  MetaCube 得高性能、 
元数据 驱动的引擎。 
面向未来的体系结构 
      MetaCube 并非一个专用的查询工具，而是一种先进、开放的数据仓库 体
系结构。MetaCube使你可以利用现有 RDBMS 作为数 据仓库存贮数据。另外 ，3
2 位的 MetaCube 是为未来的软件标准 ( 如 Microsoft 的 OLE 和ODBC ) 而设
 计的。 
   MetaCube的面向对象的设计方法和强有力的元数据模型使数据库的建立 周期
由数月或数年缩短为数周，并且建成的数据库将来容易维护和扩展。 
体系结构 
   MetaCube 的体系结构的核心是元数据驱动的数据仓库引擎。 MetaCube 为你
现有的关系数据库提供了一个直观的多维视图。 
多维视图 
     当通过 MetaCube 访问你的数据仓库 (即 RDBMS 的表、行、字段) 时， 你
的数据仓库被转换成一个直观的多维业务模型。Meta-Cube 支持各种标准化 和非
标准化设计。 
     多维模型把复杂的数据库设计划分成度量单位 ( measure )  的集 合，从
 而使用户看到的数据仓库简单化。以度量单位集合来分析直观的、业务驱动的 
维 (demension) 是很轻松的事。度量单位是决策者凭以进行效益分析、销售情况
 跟踪、预测、制定预算的依据。例如，净销售收入、现有总投资、毛利率、ROI
是大多数数据仓库中都 存在的度量单位。 
维是观察数据最简单的方法。例如，制造公司常使用其数据仓库跟踪产品 净销售
收入。 用户喜欢通过对数据的综合 ( Consolida- tion ) 来观察数据。 如按 
地区、 产品、 每周这三个维综合出产品的净销售收入。这是对数据按不同方法
 分片的例子。 MetaCube系统管理员将分片组织成逻辑维。例如，地区、行政区
 、邮政编码可以组织成地理维，年、季、周、日可以组织成时间维。 
  MetaCube 的最终用户通过维的组合即可分割数据。这使生成报表变得轻 而易
举，如先分地区小计所有销售收入，然后再按季度划分。 
   MetaCube的系统管理员将每一维组织成层次结构。例如，在地理维中， 邮政
编码可以组织成行政区,行政区组织成地区，每一层次代表不同综合程度。MetaC
ube 了解这种层次结构，所以用户可以很方便地进行由略到详查询，如 从地区到
行政区。当然，也可以很方便地进行由详到略查询。 
   与已往的层次结构不同，MetaCube以其灵活的基于 RDBMS 的体系结构 使业务
维的重新组织变得极其简单。例如，不用改动一行应用程序代码，地区 层或销售
商的产品层就可以重建。 
强有力的元模型 
      MetaCube 体系结构以描述数据仓库的元模型为中心。元模型通过 OLE 和
 ODBC 对外开放， 使所有应用共享该数据。 MetaCube 这种体系结构是独一 无
二的。 元模型中包含有可用数据信息和划分数据的维信息。 除此之外，还包 含
有底层数据库的物理结构信息，如表、字段、连接， 使MetaCube能为复杂的 数
据库提供容易使用 得界面。MetaCube自动产生并优化数据库访问所需的SQL 语句
。 
     系统管理员使用图形工具定义底层数据库结构，从而设置 MetaCube 系 统
 ，其过程直接了当，无需编程。综合、由略到详查询的功能可以从元模型透 明
地得到。甚至表示维和数据源的图标也可以存储在元模型中，以支持图形化 、元
数据驱动的应用开发。 
  元模型存储在数据库服务器上，并自动复制到各客户端的PC机上，以提 高效率
，当数据模型发生微小变化时不必重新将应用发布给数以百计的用户。 
数据仓库引擎 
    MetaCube 是访问数据库的高性能引擎。从外表上看， MetaCube象一个 容易
使用的、 多维数据库的OLAP服务器，  屏蔽了数据库和SQL语言的复杂性 。从内
部看，MetaCube是一个高级的查询生成器，提供高效率SQL算法、数学综合,嵌套
报表，旋转函数以及决策支持查询的扩展，如此较好排行。 
强有力的查询优化 
  大型数据库面临的最大问题之一是效率问题。  无论你的硬件及数据库多 快或
如何并行，对数以百计的记录进行分咨赙非常费时的。MetaCube使你能按任何维
预综合你的数据库以提高查询效率。 
        在传统的 EIS 和 DSS 应用中，建立并维护预定义的数据综合 ，其工 
作量大且复杂。  MetaCube的数据驱动的设计使上述工作变得灵活简单。 
        每当用户的查询可以通过预综合信息回答时， MetaCube 根据预综合 信
息自动、透明地重写查询，而不是从原始记录临时生成。用户无需关心有关 综合
过程的细节，唯一感到的是响应时间缩短了。 
必要的预综合 
      系统管理员使用一个简单的图形化工具来定义必要的预综合。 综合可 以
随时 定义，MetaCube 自动使用。 
      无论用户需要什麽或系统现在有什麽，MetaCube 的优化器总能选择最 恰
当 的综合。MetaCube无需在每一维上都进行预综合，从而避免了一个充满的 综
合矩阵，降低了系统开销。在许多情况下，MetaCube的方法是数据仓库最现实可
行的方法。 
查询审计 
      MetaCube 可以有选择地审计某些用户的查询。审计信息用于优化特定 用
户 组的预综合集。 
数据分割 
   提高查询效率的手段之一是把大量数据划分成容易管理的几小部分。 数 据仓
库可以根据不同的维进行划分。最常见的是根据时间划分， 此外也可以根 据其
他维（如部门机构）进行划分。通过划分减小了数据仓库中表的尺寸。 根 据查
询要求，    MetaCube 自动利用 经过划分的一部分或几部分数据，  甚至在 R
DBMS 并不知晓时也可以利用划分。 
开放的设计 
        MetaCube数据仓库的各个部分都是开放的，包括其RDBMS服务器 、 客户
 端应用开发工具、即兴查询工具和报表生成工具。 
以RDBMS为基础 
      MetaCube 使用RDBMS 引擎，自然地提供多维数据库能力。 MetaCube 的数
据及元数据存储在RDBMS中，这样，无需另外的，专有的数据库技术。 除了INFO
RMIX之外，MetaCube 还支持多种RDBMS，如Oracle,Sybase,Tandem,  DB2,Red B
rick, RDB等。 
对OLE2的自动支持 
      MetaCube 是支持OLE的服务器。所有MetaCube 的功能表示为 OLE 对 象,
可以通过Microsoft公司的跨平台自动语言访问。MetaCube可以通过Windows  应
用及开发工具方便地访问。 OLE 自动 支持micrisift 的 Visual Basic、Excel
、 Word、Access 和许多其他工具。 
        MetaCube 对OLE 的支持是  INFORMIX 公司长远战略的一部 分。这 一
战略是要开发从所有Windows工具都可以访问的、面向对象的可重用模块。MetaC
ube的OLE 也支持 Client/Server 结构。 
       通过利用OLE，用户能将其前端应用的宏语言转化为正式的高性能的 决策
支持软件。例如，Excel的一个工作表可以包含一个最新报表，由来自数据 仓库
的数据填充；一个MAPI应用可以快速扫描数据仓库，发现异常情况并向相应的接
受者发出警报。由于所有应用通过  MetaCube 服务器访问数据仓库，  因 此自
然地利用了MetaCube的高性能查询优化器以及动态、元数据驱动的特性。 
对所有ODBC开放 
      MetaCube 包括一个专门的ODBC驱动程序，与其他数据库的 ODBC 驱 动程
 序一起工作。MetaCube的 ODBC驱动程序用于把所有前端查询工具连接到 数据仓
库。用户看不到数据库的复杂性。不管他们使用什麽查询工具，MetaCube 的 OD
BC 驱动程序自动、透明地利用综合和划分，以提供到数据仓库的高性 能访问。

MetaCube Explorer 
        MetaCube 包含一个最终用户工具，提供到自然的数据仓库访问, Meta 
Cube Explorer 的设计目标在于对数据库的即兴访问，以及由略到详或由详到略
 的查询。 
元数据驱动的用户界面 
      MetaCube  Explorer   根据元模型中登记的信息自我配置用户界 面。界
 面的每一方面，包括用于表示维和数据源的图标、屏幕风格等，都登记在元模 
型中。动态用户界面使数据仓库容易扩充，而不需要重新编程和向用户发布新 程
序。 
“拖－放”操作 
      通过简单的“拖－放”操作，   用户即可根据需要划分数据仓 库。例 如
，为了建立一个“分地区利润报告”，用户将 “地区”维元素“拖－放”至 报
表区域，再将“利润”单位“拖－放”至报表区域，然后点“执行”图标即 可。
拖－放”操作也用于构造查询条件。 
旋转 
     用户可以指定显示哪一维，可以在任何方向的坐标轴上显示结 果。用 户可
以通过“拖－放”维元素（如季度）来改变报表方向，从一个坐标轴变到 另一个
坐标轴。MetaCube 根据所选报表方向重新生成报表。 
       用户还可以快速生成中国式多级嵌套报表，并在报表中设置断点、 指 定
自动计算功能，如果计或求平均。 
由略到详查询 
      MetaCube允许用户在任意坐标轴上察看不同维、 不同层次的信息，或 者
察看数据仓库中其他有关信息。 例如， 用户通过不断输入查询条件并点图标 ，
即可逐层察看更详细信息。MetaCube灵活性非常适合DSS需要。由于MetaCube了解
数据层次，因此无需额外设置。 
复杂查询条件 
     用户通过指定查询条件筛选数据，系统只返回满足条件的数据 。查询 条件
可以很简单，如“东部地区的商店”。查询条件也可以构造得很复杂，如 “利润
率排在本行政区前十名且总销售额超过一亿美元以上的东部地区的商店 ”。 
对比 
      对比是分析的基础。用户不仅想知道本期销售额，更想知道与去年同 期相
比增加了百分之几。这种对比用标准SQL语言或典型的数据库查询工具很难实 现
。MetaCube Explorer 利用 MetaCube 引擎 的对比功能，如百分比和绝对 变化
, 使对比操作变得很容易。 
排行 
      MetaCube Exploer支持查询信息排行名次，而不是数据本身的操作。例 如
，用户可以要求查询“年销售最高的十大品牌”，或“ 利润率最低的十个地 区
”， 并生成报表。 
导出度量单位 
       MetaCube Explorer 支持导出度量单位。例如，“毛利率”可以被定义 
为“1减去售出成本与净销售额之比，再乘已100”。 
基于时间的分析 
      MetaCube  对时间有专门的支持， 因此可以构造绝对时间段或相对时 间
段作为查询条件。例如，用户可以察看“本周”、“最近两个月”或“本财 政年
度”的数据。此外，可以方便地生成“本期与去年同期”对比报告。如果 用户在
将来运行此报告，查询将自动调整，生成当时对比报告。 
生成报表 
      用户可以选择多种报表格式，如西方流式报表、中国式嵌套报表、 图 形
、图像等。 
作统计图 
      用户可以选择任意数据集，然后生成饼图、二维棒图、三维棒图等多 种统
计图形。因为这里的工具了解数据结构，因此能自动格式化图形，如生成 标题，
图例，坐标轴标识等。 
开放与集成 
      MetaCube 将功能表示为 MetaCube 引擎的 OLE 对象， 使开发人员可 以
建立自己的数据仓库以满足具体要求。有经验的最终用户在普通的前端工具 中利
用对OLE得自动支持也可以访问数据仓库。 
      MetaCube Explorer 与你以有的 Windows 应用， 如Microsoft Office 和
 Louus SmartSuit ，集成非常容易。例如，MetaCube Explorer 能自动启动 OL
E， 与Excel 对话，并把报表插入到Excel 的标准工作表中。 
后台执行 
      MetaCube Expolrer 与MetaCube Agents 是集成在一起的。 例如 ，在执
 行查询时， 用户可以选择立即执行或后台执行。  在后台方式下，  QueryBac
k Agent 在数据库服务器上执行查询后保存结果，在用户需要时送回。 后台执行
 与立即执行从外表上看没有区别，所以用户不必学习新内容。用户不必注册到 
服务器的操作系统上来作任何管理工作。 
MetaCube Warehouse Manager 
       MetaCube Warehouse Manager 是用于定义和维护元模型的图形工具。 
逻辑模型 
      元模型包括对数据仓库的逻辑的、多维的表示。逻辑模型包括对原始 数据
各种度量单位的描述，用于综合的维信息和层次信息，数据元素的属性， 等等。

    此外， 系统管理员可以在元模型中为各种属性建立联机帮助信息并在  Mea
Cube  Explorer 中使用，    同时也可以作为数据仓库的数据字典。 
物理模型 
   元模型也包含了对物理数据库的各种描述，如表、字段、连接。 Meta Cube 
Warehouse Manager 允许你将逻辑模型映射到数据 库的物理表示。此外， 元模
型包含与综合、划分有关的物理信息，以及在进行基于成本的优化时它们 的相对
大小信息。 
同步模型 
      如果物理数据库发生了变化，逻辑模型就可能已经过时。 MetaCube 包含
一种同步机制，同步机制比逻辑模型和数据库的物理表，并允许系统管理 员调整
逻辑模型使之与物理数据库匹配。 
容易使用 
      MetaCube 提供方便的图形化工具进行系统管理，通过简单的 “拖 -放”
操作即可完成。例如，将字段从物理数据库的图上拖至表示逻辑维的图上 ，就可
以向逻辑模型增加一个属性。