Extractos de“Representing Spatiality in a Conceptual

Multidimensional Model” y de “Advanced Data Warehouse Design”

E. Malinowski & E. Zimanyipor

Francisco Moreno

• Se propone un modelo conceptual multidimensional espacial

• Está relacionado con el trabajo de Jensen, aunque no soporta inclusión parcial.

Notación usada en el modelo

• El elemento “criterion” indica el rol de la dimensión. Por ejemplo, una dimensión tiempo relacionada con una venta podría indicar la fecha en la que se generó la venta o la fecha en la que fue despachada.

• Veamos un ejemplo de un modelo con esta notación.

Dimensión geográfica manejada de forma no espacial

• Los autores explican que la inclusión de espacialidad en el modelo permite formular consultas que pueden aprovechar las relaciones espaciales.

• Un nivel espacial es un nivel del cual interesa guardar sus características espaciales

• Se plantea la siguiente notación:

* MADS es un modelo conceptual espacio-temporal (no multidimensional) propuesto por Zimanyi et al.

*

Veamos un ejemplo:

Dimensión manejada en forma espacial

Esta dimensión se podría manejar en forma espacial

• Cuando hay más de una dimensión espacial en el modelo, se puede incluir un operador que especifique como se relacionan dichas dimensiones.

• Veamos un ejemplo:

Intersect Ver diapositivas 21 y 22

• Sin considerar ninguna medida, el modelo puede responder consultas que indiquen, por ejemplo, si todas las secciones de una autopista pasan a través de algunas ciudades o si algunas secciones de una autopista pertenecen a más de una ciudad.

• Sin embargo, si se tienen, por ejemplo, tres dimensiones espaciales ¿cómo se colocaría para cada pareja de dimensiones (¿y para las tres?) el operador que especifica cómo se relacionan?

• Los autores también explican que se pueden tener medidas espaciales en un hecho, veamos un ejemplo:

Geometric union

• Se debe definir una operación de agregación para la medida espacial, en este caso para Location (que es un punto) se le asocia la operación GU (geometric union), es decir, al agrupar los accidentes de un cliente, por ejemplo, se producirá una unión de los puntos correspondientes

• Los autores comparan los tipos de consultas que se pueden presentar en este modelo vs. un modelo multidimensional clásico:

• El modelo anterior se puede cambiar manejando una dimensión espacial en vez de una medida espacial, veamos:

• Las siguientes diferencias surgen con ambos modelos:

¡Las medidas son las que se

agregan no las dimensiones!

• Finalmente, se presenta un modelo en el que una medida espacial se puede derivar por computación espacial, veamos:

Operador posicional

• Nótese que en el modelo anterior la mínima distancia de un estado (state) a una autopista (highway) no se puede obtener

• En cambio en el modelo de la diapositiva 10, la suma de las longitudes de los segmentos de una autopista a en las ciudades de un estado e debe dar la longitud de la sección de a en e*.

• Esto evidencia tipos de funciones de tipos de funciones de agregaciónagregación, algunas son distributivas otras no.

*Por simplicidad se ignora aquí que un estado puede tener secciones de autopista que no pertenecen a ciudades

State

Highway

City

Distancia mínima entre la ciudad y la carretera

Distancia mínima entre el estado y la carretera

Tipos de funciones de agregación

• Informalmente una función es– Distributiva: si se puede calcular en forma distributiva.

Ej. obtener la suma total a partir de sumas intermedias

– Algebraica: si se puede calcular con una función algebraica de M argumentos (donde cada argumento es una función distributiva). Ej. el promedio se puede obtener dividiendo la suma y el conteo.

– Holística: si para calcularla se requiere accesar a todos los datos base