“Aggregáció alatt értjük azt, mikor az adatok valamely szempont szerinti felösszegzett változatát is eltároljuk az adatbázisunkban. Ez jelentheti egy vagy több dimenzió elhagyását. A következő ábra szemlélteti egy négydimenziós adatkocka agregációs lehetőségeit. Nyilván az aggregációs szintek bevezetésével, használatával a válaszidők jelentősen javulhatnak egyes lekérdezéseknél, igaz viszont az is, hogy az összegeket minden új adatelem beszúrásánál frissíteni kell.
Aggregációs rács
Ezek közül a lehetőségek közül érdemes kiválasztani a leginkább használt nézeteket.
Szokás az adatkocka n dimenziót tartalmazó változatát n-cuboid-nak nevezni. A kocka materializációja alatt pedig azt értjük, hogy a lehetséges cuboid-ok közül melyeket tárolunk el fizikailag is.
Az aggregáció egy általánosabban értelmezése szerint gyakran tárolják az adatok olyan nézeteit is, ahol valamely dimenziókat elhagynak, valamely más dimenziókat viszont leszűkítenek egy adott értékintervallumra vagy értékre. (Ezt a fajta aggregációs tárolást egyébként a MOLAP adatbázisok általában nem támogatják, ezt szokták emlegetni mint hátrány. Újabban viszont támogatják relációs adatbázisok szintjén, például az Oracle 9i adatbáziskezelő a Materialized View objektum bevezetésével.)”
Forrás: Sidló Csaba István (http://scs.web.elte.hu/Work/DW/adattarhazak.htm)
ADATBÁNYÁSZAT ADATTÁRHÁZAKRÓL 