ТОП 10:

Основные элементы и операции OLAP



В основе OLAP лежит понятие гиперкуба, или многомерного куба данных, в ячейках которого хранятся анализируемые данные.

Факт - это числовая величина которая располагается в ячейках гиперкуба. Один OLAP-куб может обладать одним или несколькими показателями.

Измерение (dimension) - это множество объектов одного или нескольких типов, организованных в виде иерархической структуры и обеспечивающих информационный контекст числового показателя. Измерение принято визуализировать в виде ребра многомерного куба.

Объекты, совокупность которых и образует измерение, называются членами измерений (members). Члены измерений визуализируют как точки или участи, откладываемые на осях гиперкуба.

Ячейка (cell) - атомарная структура куба, соответствующая полному набору конкретный значений измерений.

Иерархия - группировка объектов одного измерения в объекты более высокого уровня. Например - день-месяц-год. Иерархии в измерениях необходимы для возможности агрегации и детализации значений показателей согласно их иерархической структуре. Иерархия целиком основывается на одном измерении и формируется из уровней.

В OLAP-системах поддерживаются следующие базовые операции:

  • поворот;
  • проекция. При проекции значения в ячейках, лежащих на оси проекции, суммируются по некоторому предопределенному закону;
  • раскрытие (drill-down). Одно из значений измерения заменяется совокупностью значений из следующего уровня иерархии измерения; соответственно заменяются значения в ячейках гиперкуба;
  • свертка (roll-up/drill-up). Операция, обратная раскрытию;
  • сечение (slice-and-dice).

Типы OLAP. Преимущества и недостатки

Выбор способа хранения данных зависит от объема и структуры детальных данных, требований к скорости выполнения запросов и частоты обновления OLAP-кубов. В настоящее время применяются три способа хранения данных:

MOLAP (Multidimensional OLAP)

Детальные и агрегированные данные хранятся в многомерной базе данных. Хранение данных в многомерных структурах позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, благодаря чему скорость вычисления агрегатных значений одинакова для любого из измерений. Однако в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, так как многомерные данные полностью содержат детальные реляционные данные.

Преимущества MOLAP.

  • Высокая производительность. Поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных.
  • Структура и интерфейсы наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов.
  • Многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций.

Недостатки MOLAP.

  • MOLAP могут работать только со своими собственными многомерными БД и основываются на патентованных технологиях для многомерных СУБД, поэтому являются наиболее дорогими. Эти системы обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами.
  • По сравнению с реляционными, очень неэффективно используют внешнюю память, обладают худшими по сравнению с реляционными БД механизмами транзакций.
  • Отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными.
  • Не поддерживают репликацию данных, часто используемую в качестве механизма загрузки.

ROLAP (Relational OLAP)

ROLAP-системы позволяют представлять данные, хранимые в классической реляционной базе, в многомерной форме или в плоских локальных таблицах на файл-сервере, обеспечивая преобразование информации в многомерную модель через промежуточный слой метаданных. Агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. В этом случае гиперкуб эмулируется СУБД на логическом уровне.

Преимущества ROLAP.

  • Реляционные СУБД имеют реальный опыт работы с очень большими БД и развитые средства администрирования. При использовании ROLAP размер хранилища не является таким критичным параметром, как в случае MOLAP.
  • При оперативной аналитической обработке содержимого хранилища данных инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над хранилищем (потому что в подавляющем большинстве случаев корпоративные хранилища данных реализуются средствами реляционных СУБД).
  • В случае переменной размерности задачи, когда изменения в структуру измерений приходится вносить достаточно часто, ROLAP системы с динамическим представлением размерности являются оптимальным решением, так как в них такие модификации не требуют физической реорганизации БД, как в случае MOLAP.
  • Системы ROLAP могут функционировать на гораздо менее мощных клиентских станциях, чем системы MOLAP, поскольку основная вычислительная нагрузка в них ложится на сервер, где выполняются сложные аналитические SQL-запросы, формируемые системой.
  • Реляционные СУБД обеспечивают значительно более высокий уровень защиты данных и хорошие возможности разграничения прав доступа.

Недостатки ROLAP.

  • Ограниченные возможности с точки зрения расчета значений функционального типа.
  • Меньшая производительность, чем у MOLAP. Для обеспечения сравнимой с MOLAP производительности реляционные системы требуют тщательной проработки схемы БД и специальной настройки индексов. Но в результате этих операций производительность хорошо настроенных реляционных систем при использовании схемы "звезда" сравнима с производительностью систем на основе многомерных БД.

HOLAP (Hybrid OLAP)

Детальные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.







Последнее изменение этой страницы: 2017-01-25; Нарушение авторского права страницы

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.234.244.18 (0.007 с.)