DB2 Cube Views

データウェアハウスを構築する際には、モデリング・ツールやETLツールなどが、データウェアハウスに保管されたデータを活用するには、検索や分析を行うためのツールが適用されます。さまざまなツールとデータウェアハウスを効率よく連携してデータを活用していくことが重要となり、多次元分析（OLAP）システムの構築では、多次元メタデータを共用できることがポイントとなります。
従来のデータウェアハウスで使われるRDBMSでは、各ツールがデータベースにアクセスしてオブジェクトを作成・操作するための各ツールごとのインターフェースが必要です。OLAPデータの場合には、メタデータは一元管理されておらず、階層構造が複雑になります。分析ツールでは独自に多次元メタデータを管理し、個別にデータウェアハウスと連携をとることになります。メタデータ構成の変更は個別の対応が必要です。

従来のメタデータ管理図

DB2® Cube Views™は多次元メタデータを自動生成し、DB2内で一元管理し、メタデータ・ブリッジを介してXML形式で各ツールとメタデータの共有を可能にします。
DB2 Cube Viewsのメタデータ・ブリッジでは、DB2上に構築されたデータ・ウェア
ハウスは、メタデータ・ブリッジを介してXML形式で各ツールとメタデータを共有できます。例えば、データ・モデリングやETLツールを使って定義されたメタデータ情報は、ブリッジ経由でDB2に受け渡され、DB2上で多次元メタデータとして管理されます。DB2上で一元管理されるため、システム全体で整合性のとれた運用を実現でき、メタデータ構成の変更も容易に対応できます。

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DB2 Cube Viewsのメタデータ・ブリッジ

• 「Office Connect」による容易な分析
  分析を簡単に行うために、スプレッド・シートをベースとした使いやすいインターフェースが標準でついています。ユーザーはMicrosoft® Excelから、DB2 Cube Viewsのキューブを直接参照することができます。　　
• 多様なアプリケーションに対応
  データへのアクセスはSQLを使用。　Webからのカスタム・アプリケーションにもSQL実行で組み込むことができます。　また、DB2 OLAP Serer™と組み合わせてHybrid Analysisを効率よく実行できます。　　
• MQTを有効に活用しパフォーマンスも大幅向上
  OLAP機能を効率的に実現するために、DB2ではMaterialized Query Table（MQT）を利用します。DB2 Cube Viewsは、詳細データから集約を行いキューブの定義やロールアップ、グループ化の処理を想定してMQTを効率的に自動作成し、クエリーのパフォーマンスを大幅に向上させます。キューブへのロード時間も考慮され、クエリー実行や計算、ローディングは並列処理されます。DB2 Cube Viewsでは、従来人手で個別に作成していたMQTをウィザードに従って容易に作成でき、また、ひとつの大きな集約表（スーパーMQT）に最適化して持たせることができます。　　
• OLAPセンターによる開発・保守生産性向上
  リレーショナル・データベースから、分かりやすいGUIの画面を使って簡単に論理OLAPモデルを作成します。定義されたマップ情報、次元、階層、計算ロジック、ビジネス・ルールなど、DB2に保管された多次元メタデータは一元管理され情報の再利用もできるため、開発や保守の生産性が向上します。

• 最適化アドバイザー
  クエリー実行時のレスポンスやMQTリフレッシュのパフォーマンス向上のために、最適なMQTを構築する最適化アドバイザーを提供します。これにより、MQTの集約のレベルやサイズなどを適切なガイドに従いながら設計することができます。

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