![]() Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву ![]() Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Oracle Business IntellegenceСодержание книги Поиск на нашем сайте
У компании Oracle существует несколько линеек продуктов класса Business Intelligence. Основная и самая большая называется Oracle Business Intelligence Enterprise Edition PLUS. Oracle Business Intelligence (BI) – это самый обширный комплекс технологий и приложений для обеспечения представления внутренней организации бизнеса, включающий ведущие BI-приложения, технологические BI-платформы и хранилища данных. В BI-платформы Orecle основе лежит аналитический сервер Oracle BI Server EE. Этот сервер хранит: 1. описание различных источников данных. В качестве источников данных могут быть практически любые СУБД, как реляционные (Oracle, Microsoft SQL Server, Microsoft Analysis Services, IBM DB2), так и многомерные (MS AS, Hyperion Essbase или SAP BW), а также ODBC источники, текстовые файлы и т.д. 2. в репозитории хранится бизнес-модель данных, построенная над физическими источниками данных. Бизнес-модель описывает данные в терминах, используемых при проектировании и построении хранилищ данных. Там же описывается, каким образом данные из физических источников соответствуют бизнес-модели. 3. презентационный слой, представляющий собой витрины данных. В презентационном слое описывается, по сути, как, в каких терминах и в каком наборе будут видны данные разным типам пользователей. BI Server фактически представляет собой сервер приложений, который по запросу от пользователя вычисляет, какие данные нужны, в каком физическом источнике они находятся и делает запрос к соответствующему источнику или источникам (один запрос может возвращать данные из нескольких разных источников одновременно), после чего, сервер собирает, при необходимости агрегирует или производит дополнительные вычисления и возвращает результат. С другой стороны, BI Server сам виден в сети как ODBC источник и позволяет делать к себе запросы с помощью любого инструмента или программы, работающей с ODBC. При этом этот сервер остается виртуальным, так как данные на нем не хранятся, а собираются в момент запроса. Аналитический сервер позволяет использовать хранилище как источник данных, одновременно с OLTP системами. Инструментальные средства корпорации Oracle обеспечивают полное интегрированное решение для создания ХД и эффективного использования накопленной в нем информации. Общий перечень продуктов Oracle, необходимых для реализации технологии хранилищ данных и аналитических приложений, приводится в Таблица 1 соответствии с выделенными ранее уровнями (Рисунок 14).
Таблица 1. Продукты Oracle для OLAP и бизнес-анализа
В качестве среды хранения информации в реляционных ХД и ВД используется сервер Oracle Database. Центральным инструментальным средством создания хранилищ и витрин является Oracle Warehouse Builder, построенный на базе современной архитектуры Common Warehouse Metadata. Он предназначен для описания структуры ХД и ВД, проектирования и создания процедур извлечения, согласования и загрузки данных, а также генерации метаданных для средств доступа, например таких, как Discoverer. Проектировать хранилище можно и с помощью стандартного инструмента Oracle Designer, а затем автоматически перенести описание проекта в репозиторий метаданных Oracle Warehouse Builder. Microsoft SQL Server Analysis Services Другой значимой OLAP-технологией является BI-решение от компании Microsoft, построенное на платформе SQL Server и включающее компоненты Analysis Services и Integration Services. Это решение будет подробно рассмотрено во второй главе.
Технические аспекты многомерного хранения данных OLAP-серверы скрывают от конечного пользователя способ реализации многомерной модели. Они формируют гиперкуб, с которым пользователи посредством OLAP-клиента выполняют необходимые манипуляции, анализируя данные. Однако способ реализации важен, поскольку от него зависят производительность решения и требуемые ресурсы. Существует три основных способа реализации многомерной модели – MOLAP, ROLAP, HOLAP. MOLAP MOLAP (Multidimensional OLAP) – для реализации многомерной модели используются многомерные БД. При этом данные хранятся в виде упорядоченных многомерных массивов. Такие массивы подразделяются на гиперкубы, в которых все хранимые в БД ячейки имеют одинаковую мерность, и поликубы, в которых каждая ячейка хранится с собственным набором измерений. Физически данные хранятся в «плоских» файлах, при этом куб представляется в виде одной плоской таблицы, в которую построчно вписываются все комбинации элементов всех измерений с соответствующими им значениями мер (Рисунок 10).
Рисунок 16. Куб в MOLAP-системе Преимущества использования многомерных БД в OLAP-системах:
Недостатки MOLAP:
На основании анализа достоинств и недостатков многомерных БД можно выделить следующие условия, при которых их использование является эффективным:
ROLAP ROLAP (Relational OLAP) – для реализации многомерной модели используются реляционные БД. В настоящее время распространены две основные схемы реализации многомерного представления данных с помощью реляционных таблиц: схема "звезда" (Рисунок 11) и схема "снежинка" (Рисунок 12). Если каждое измерение содержится в одной таблице, такая схема хранилища данных носит название «звезда» (star schema). Если же хотя бы одно измерение содержится в нескольких связанных таблицах, такая схема хранилища данных носит название «снежинка» (snowflake schema). Дополнительные таблицы измерений в такой схеме, обычно соответствующие верхним уровням иерархии измерения и находящиеся в соотношении «один ко многим» в главной таблице измерений, соответствующей нижнему уровню иерархии, иногда называют консольными таблицами (outrigger table).
Рисунок 17. Пример схемы данных "звезда" Рисунок 18. Пример схемы данных "снежинка" В сложных задачах с иерархическими измерениями целесообразно использование схемы "снежинка". В этих случаях отдельные таблицы фактов создаются для возможных сочетаний уровней обобщения различных измерений (Рисунок 12). Это позволяет добиться лучшей производительности, но часто приводит к избыточности данных и к значительным усложнениям в структуре базы данных, в которой оказывается огромное количество таблиц фактов. Увеличение числа таблиц фактов в БД определяется не только множественностью уровней различных измерений, но и тем обстоятельством, что в общем случае факты имеют разные множества измерений. При абстрагировании от отдельных измерений пользователь должен получать проекцию максимально полного гиперкуба, причем не всегда значения показателей в ней должны являться результатом элементарного суммирования. Таким образом, при большом числе независимых измерений необходимо поддерживать множество таблиц фактов, соответствующих каждому возможному сочетанию выбранных в запросе измерений, что также приводит к неэкономному использованию внешней памяти, увеличению времени загрузки данных в БД со схемой "звезда" из внешних источников и сложностям администрирования.
Использование реляционных БД в OLAP-системах имеет следующие достоинства:
Главный недостаток ROLAP по сравнению с многомерными СУБД — меньшая производительность. Для обеспечения производительности, сравнимой с MOLAP, реляционные системы требуют тщательной проработки схемы базы данных и настройки индексов. Только при использовании схем типа "звезда" производительность хорошо настроенных реляционных систем может быть приближена к производительности систем на основе многомерных баз данных. HOLAP HOLAP (Hybrid OLAP) - для реализации многомерной модели используются и многомерные, и реляционные БД. HOLAP-серверы используют гибридную архитектуру, которая объединяет технологии ROLAP и MOLAP. В отличие от MOLAP, которая работает лучше, когда данные более-менее плотные, серверы ROLAP показывают лучшие параметры в тех случаях, когда данные довольно разрежены. Серверы HOLAP применяют подход ROLAP для разреженных областей многомерного пространства и подход MOLAP — для плотных областей. Серверы HOLAP разделяют запрос на несколько подзапросов, направляют их к соответствующим фрагментам данных, комбинируют результаты, а затем предоставляют результат пользователю.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-09-13; просмотров: 248; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.133.135.89 (0.011 с.) |