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Figures
1-1 Simple multidimensional model representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1-2 Database slices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1-3 DB2 Cube Views and MQTs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1-4 DB2 Cube Views metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1-5 MQT optimization. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1-6 Web services applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1-7 OLAP metadata bridges. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2-1 Your star schema database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2-2 Mapping your star schema to OLAP objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2-3 Sharing OLAP metadata with reporting tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2-4 Using aggregates. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2-5 The Optimization Advisor gathering its aggregate intelligence . . . . . . . 27
2-6 The big picture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2-7 Metadata flows. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2-8 Relational to OLAP metadata mappings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2-9 DB2 Cube Views metadata mappings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2-10 Metadata exchange with back-end tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2-11 Metadata exchange with front-end tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2-12 Entering metadata from scratch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2-13 Data and metadata exchange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2-14 MOLAP with higher grain from that of star schema . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2-15 MOLAP with different dimensionality from that of star schema . . . . . . . 42
2-16 Data and metadata exchange with MOLAP tools . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2-17 MOLAP scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2-18 Data and metadata exchange with ROLAP tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2-19 ROLAP scenario: drill-down. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2-20 ROLAP scenario: report. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2-21 HOLAP scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2-22 Data and metadata exchange with HOLAP tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
2-23 Data and metadata exchange with bridgeless ROLAP tools . . . . . . . . . 55
2-24 Data and metadata exchange as a Web Service. . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3-1 Star schema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3-2 Snowflake schema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3-3 Relational data schema in DB2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3-4 Facts object . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3-5 Facts and measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3-6 Attributes on dimension tables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3-7 Dimension and attributes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

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