CÓMO DISEÑAR GRANDES VARIABLES EN BASES DE DATOS MULTIDIMENSIONALES
Manuel de la Herrán Gascónhttp://www.eside.deusto.es/profesores/mherran/
Ingeniero Informático por la Universidad de Deusto

Vicent Castellar-Busó http://www.uv.es/~buso/
Doctor en Matemáticas por la Universidad de Valencia

(continuación...)

OLAP, R-OLAP y M-OLAP

Un sistema OLAP se puede entender como la generalización de un generador de informes. Las aplicaciones informáticas clásicas de consulta, orientadas a la toma de decisiones, deben ser programadas. Atendiendo a las necesidades del usuario, se crea una u otra interfaz. Sin embargo, muchos desarrolladores se dieron cuenta de que estas aplicaciones eran susceptibles de ser generalizadas y servir para casi cualquier necesidad, esto es, para casi cualquier base de datos. Los sistemas OLAP evitan la necesidad de desarrollar interfaces de consulta, y ofrecen un entorno único valido para el análisis de cualquier información histórica, orientado a la toma de decisiones. A cambio, es necesario definir dimensiones, jerarquías y variables, organizando de esta forma los datos.

Para los desarrolladores de aplicaciones acostumbrados a trabajar con bases de datos relacionales, el diseño de una base de datos multidimensional puede ser complejo o al menos, extraño. Pero en general, nuestra experiencia nos dice que el diseño de dimensiones y variables es mucho más sencillo e intuitivo que un diseño relacional. Esto es debido a que las dimensiones y variables son reflejo directo de los informes en papel utilizados por la organización.

Una vez que se ha decidido emplear un entorno de consulta OLAP, se ha de elegir entre R-OLAP y M-OLAP. R-OLAP es la arquitectura de base de datos multidimensional en la que los datos se encuentran almacenados en una base de datos relacional, la cual tiene forma de estrella (también llamada copo de nieve o araña). En R-OLAP, en principio la base de datos sólo almacena información relativa a los datos en detalle, evitando acumulados (evitando redundancia).

En un sistema M-OLAP, en cambio, los datos se encuentran almacenados en archivos con estructura multidimensional, los cuales reservan espacio para todas las combinaciones de todos los posibles valores de todas las dimensiones de cada una de las variables, incluyendo los valores de dimensión que representan acumulados. Es decir, un sistema M-OLAP contiene precalculados (almacenados) los resultados de todas las posibles consultas a la base de datos.

M-OLAP consigue consultas muy rápidas a costa de mayores necesidades de almacenamiento, y retardos en las modificaciones (que no deberían producirse salvo excepcionalmente), y largos procesos batch de carga y cálculo de acumulados. En R-OLAP, al contener sólo las combinaciones de valores de dimensión que representan detalle, es decir, al no haber redundancia, el archivo de base de datos es pequeño. Los procesos batch de carga son rápidos (ya que no se requiere agregación), y sin embargo, las consultas pueden ser muy lentas, por lo que se aplica la solución de tener al menos algunas consultas precalculadas.

En M-OLAP, el gran tamaño de las variables multidimensionales o el retardo en los procesos batch puede ser un inconveniente. En este documento se proponen algunas soluciones a estos problemas, aplicables en tiempo de diseño de la base de datos.

Dirección General de Servicios de Cómputo Académico-UNAM
Ciudad Universitaria, México D.F.