Multidimensionella databaser - dummies

Det här är inte första gången i den senaste historiken att nya typer av databasprodukter har uppstått och övervinna RDBMS ineffektivitet. Tillbaka på 1980-talet identifierades en klass av applikationer där RDBMS-produkter misshandlade datahanteringsbehoven (särskilt genereringen av RDBMSs tillgängliga på den tiden).

Dessa applikationer alla behövde användardefinierade datatyper som varierade mellan olika implementeringar. Till exempel kunde datorstödd design / datorstödd tillverkning (CAD / CAM) tillämpa datatyper som relaterade till produktritningar, ritningar och andra relaterade faktorer.

Datorstödd mjukvaruutveckling (CASE) behövde datatyper för att representera applikationer och system, databaser, grafiska representationer av enheter och attribut, process- och dataflöden och andra delar av applikationsutvecklingsprocessen.

Vad resulterade var objektorienterade databashanteringssystem (ODBMSs) , som eliminerade tabellrader-kolonnstrukturerna i relationella databaser och införde istället begreppen klasser och underklasser (eller typer och subtyper), objekt, egenskaper, metoder och övriga delar av objektorienterad teknik direkt i databasmotorn.

Eftersom RDBMS-tekniken inte var lämplig för multidimensionell analys, särskilt när det gäller prestanda, bestämde sig försäljarna för att utveckla sina egna strukturer stämda och optimerade för förbättrad prestanda.

Om du spårar händelser i databashanteringsvärlden är du förmodligen bekant med konvergensen i relationell och objektorienterad databasteknik. RDBMS-produkterna är utrustade med objektorienterade tillägg.

Förmodligen har detta sätt att hantera komplexa datatyper (objekt) vunnit över icke-relationella produkter ("ren" ODBMS), främst på grund av den stora installerade basen av relationsprodukter och applikationer som körs på toppen av dem. Kommer samma sak att hända i datalagringsvärlden - relationell teknikövergripande och då överväldigande specialiserade flerdimensionella produkter? Svaret kommer med tiden.