Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9354 / 1191 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 17:

Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР

< Лекция 16 || Лекция 17: 12345 || Лекция 18 >

OLAP-системы

В основе концепции OLAP, или оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing), лежит многомерное концептуальное представление данных (Multidimensional conceptual view).

Термин OLAP введен Коддом (E. F. Codd) в 1993 году. Главная идея данной системы заключается в построении многомерных таблиц, которые могут быть доступны для запросов пользователей. Эти многомерные таблицы или так называемые многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегированных данных. И исходные, и агрегированные данные для многомерных таблиц могут храниться как в реляционных, так и в многомерных базах данных. Взаимодействуя с OLAP -системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать различные срезы данных, выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP -системой происходит в терминах предметной области.

OLAP-продукты

Сейчас на рынке представлено огромное многообразие OLAP -систем. Разработано несколько классификаций продуктов этого типа: например, классификация по способу хранения данных, по месту нахождения OLAP -машины, по степени готовности к применению. Рассмотрим первую из приведенных классификаций.

Существует три способа хранения данных в OLAP -системах или три архитектуры OLAP -серверов [77]:

  • MOLAP (Multidimensional OLAP );
  • ROLAP (Relational OLAP );
  • HOLAP (Hybrid OLAP ).

Таким образом, согласно этой классификации OLAP -продукты могут быть представлены тремя классами систем.

  • В случае MOLAP, исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе. Такой способ хранения обеспечивает высокую скорость выполнения OLAP -операций. Но многомерная база в этом случае чаще всего будет избыточной. Куб, построенный на ее основе, будет сильно зависеть от числа измерений. При увеличении количества измерений объем куба будет экспоненциально расти. Иногда это может привести к "взрывному росту" объема данных, парализующему в результате запросы пользователей.
  • В ROLAP -продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP -средства. При этом скорость построения куба будет сильно зависеть от типа источника данных, и поэтому время отклика системы порой становится неприемлемо большим.
  • В случае использования гибридной архитектуры, т.е. в HOLAP -продуктах, исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP -куба выполняется по запросу OLAP -средства на основе реляционных и многомерных данных. Такой подход позволяет избежать взрывного роста данных. При этом можно достичь оптимального времени исполнения клиентских запросов.

Следующая классификация - по месту размещения OLAP -машины. По этому признаку OLAP -продукты делятся на OLAP -серверы и OLAP -клиенты.

В серверных OLAP -средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным процессом - сервером. Клиентское приложение получает только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Некоторые OLAP -серверы поддерживают хранение данных только в реляционных базах, другие - только в многомерных. Многие современные OLAP -серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP, ROLAP и HOLAP. Одним из самых распространенным в настоящее время серверным решением является OLAP -сервер корпорации Microsoft. OLAP -клиент устроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP -вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера.

С помощью OLAP -сервера может быть организовано физическое хранение обработанной многомерной информации [81], что позволяет быстро выдавать ответы на запросы пользователя. Кроме того, предусматривается преобразование данных из реляционных и других баз в многомерные структуры в режиме реального времени. Каким образом реляционные и многомерные средства работают совместно? OLAP продукты вливаются в существующую корпоративную инфраструктуру путем интегрирования с реляционными системами. Администраторы баз данных либо загружают реляционные данные в многомерный кэш, либо настраивают кэш для доступа к SQL-данным.

В таблице 17.1 приведены сравнительные характеристики различных моделей управления данными [81]:

Таблица 17.1. Сравнительные характеристики различных моделей управления данными
Характеристики Реляционные СУБД OLTP Реляционные СУБД СППР / Хранилища данных Многомерные СУБД OLAP
Типовая операция Обновление Отчет Анализ
Уровень аналитических требований Низкий Средний Высокий
Экраны Неизменяемые Определяемые пользователем Определяемые пользователем
Объем данных на транзакцию Небольшой От малого до большого Большой
Уровень данных Детальные Детальные и суммарные В основном суммарные
Сроки хранения данных Только текущие Исторические и текущие Исторические, текущие и прогнозируемые
Структурные элементы Записи Записи Массивы
< Лекция 16 || Лекция 17: 12345 || Лекция 18 >
Светлана Лазарева
Светлана Лазарева

При текущей загрузке на смогу ежедневно уделять изучению курса указанное в темах время. Возможно ли изучение в персональном темпе? Есть ли ограничения на сроки? 

Дмитрий Прочухан
Дмитрий Прочухан

Можно ли пересдать экзамен ?
 

Андрей Ялаев
Андрей Ялаев
Россия, г. Нижневартовск
Юрий Сысков
Юрий Сысков
Россия, Снежинск, СГФТА, 2005