OLAP-технологии как мощный инструмент обработки данных в реальном времени

OLAP: общая характеристика, предназначение, цели, задачи. Классификация OLAP-продуктов. Принципы построения OLAP системы, библиотека компонентов CubeBase. Зависимость производительности клиентских и серверных OLAP-средств от увеличения объема данных.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Описание OLAP систем

1.1 OLAP: что это и для чего

1.2 Универсальные критерии определения OLAP

1.3 Классификация OLAP-продуктов

Глава 2. OLAP-клиент - OLAP-сервер: "за" и "против"

2.1 Объем обрабатываемых данных

2.2 Производительность системы

2.3 Мощность ПК пользователей

2.4 Сетевой трафик

2.5 Затраты на внедрение и сопровождение

2.6 Принципы работы OLAP-клиентов

Глава 3. Ядро OLAP системы

3.1 Принципы построения

3.1.1 Подготовка данных

3.1.2 Библиотека компонентов CubeBase

3.2 Внутри гиперкуба

3.2.1 Загрузка данных в гиперкуб

3.2.2 Реализация гиперкуба

3.3 Построение срезов куба

3.4 Реализации OLAP

3.4.1 Хорошо известные OLAP-продукты

3.4.2 Deductor

Заключение

Список использованной литературы

Введение

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) -- технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.

Основоположник термина OLAP -- Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».

Действие OLAP

Причина использования OLAP для обработки запросов -- это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находитсятаблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 20 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегаты). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. При огромном количестве агрегатов зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».Существуют три типа OLAP: многомерная ...