Какво е OLAP? Куб, аналитичен Operaции в Data Warehouse

по: Дейвид Картър Дейвид Картър
Hours Обновено

⚡ Умно обобщение

OLAP, съкращение от Online Analytical Processing (Онлайн аналитична обработка), е категория софтуер, която позволява на анализаторите да изследват големи обеми бизнес данни от множество гледни точки, използвайки предварително агрегирани многоизмерни кубове, за да създадат групи.ping, филтриране и отчитане бързо и интерактивно.

  • 🧊 OLAP куб: Кубът съхранява числови мерки, категоризирани по измерения, образувайки хиперкуб, създаден за бърз многоизмерен анализ.
  • 🔄 Ядро Operaции: Сгъване, разгръщане, нарязване, разделяне на зарчета и завъртане преоформят куба, за да отговорят на нови аналитични въпроси.
  • 🏗️ Как работи: Бившият склад за данниtracts и трансформира изходните данни, след което ги зарежда в OLAP сървър за предварително изчисление.
  • 🗂️ Типове системи: ROLAP, MOLAP и HOLAP се различават по това дали данните се съхраняват в релационни таблици, кубове или и двете.
  • ️ OLAP срещу OLTP: OLAP чете исторически, агрегирани данни за анализ, докато OLTP обработва бързи ежедневни транзакции.
  • ✅ Силни страни и ограничения: OLAP ускорява анализа и отчитането „какво-ако“, но кубовете се нуждаят от схеми тип „звезда“ или „снежинка“ и пълно преизграждане след промени.
Прочетете повече

Какво е OLAP - куб, аналитични операции и видове OLAP системи в хранилище за данни

Какво е OLAP?

Онлайн аналитична обработка (OLAP) е категория софтуер, която позволява на потребителите да анализират информация, извлечена от няколко системи за бази данни едновременно. Това е технология, която дава възможност на анализаторите да...tracи да разглеждат бизнес данните от различни гледни точки, за разлика от OLTP системи, които са оптимизирани за бързи ежедневни транзакции.

Анализаторите често трябва да групират, агрегират и обединяват данни, а тези операции изискват много ресурси. С OLAP данните могат да бъдат предварително изчислени и агрегирани, което прави анализа много по-бърз. склад за данниOLAP базите данни са разделени на един или повече кубове, всеки от които е проектиран така, че създаването и преглеждането на отчети да стане лесно.

OLAP куб

OLAP кубична структура от данни с мерки и измерения

В основата на OLAP концепцията е OLAP кубът. OLAP кубът е структура от данни, оптимизирана за много бърза... Анализ на данни.

OLAP кубът се състои от числови факти, наречени мерки, които са категоризирани по измерения. Поради тази причина OLAP кубът е известен още като хиперкуб.

Обикновено операциите с данни и анализът се извършват с помощта на проста електронна таблица, където стойностите са подредени в редове и колони. Това работи добре за двуизмерни данни. OLAP обаче обработва многоизмерни данни, които често се събират от различни и несвързани източници, така че електронната таблица не е оптимален вариант. Кубът, за разлика от него, може да съхранява и анализира тези многоизмерни данни по логичен и подреден начин.

Как работи OLAP?

Първо, бивш склад за данниtracинформация от множество източници и формати, като текстови файлове, електронни таблици и мултимедийни файлове.tracСлед това обработените данни се почистват и трансформират, преди да бъдат заредени в OLAP сървър или OLAP куб, където информацията се изчислява предварително за по-късен анализ.

Основни аналитични операции на OLAP

Съществуват четири основни типа аналитични OLAP операции и заедно те позволяват на анализаторите да преоформят куб, за да отговорят на нови въпроси:

  1. Навивам
  2. Разбиване надолу
  3. Нарязване и зарове
  4. Завъртане (завъртане)

1) Навиване

Обобщаването, известно още като консолидация или агрегация, обобщава данни по дадено измерение. Операцията за обобщаване може да се извърши по два начина:

  1. Намаляване на размерите.
  2. Изкачване по йерархия на понятията, която представлява система от групиping неща въз основа на техния ред или ниво.

Разгледайте следната диаграма:

Операция за обобщаване в OLAP, обединяваща градове в държава

  • В този пример градовете Ню Джърси и Лос Анджелис са обединени в страната САЩ.
  • Данните за продажбите в Ню Джърси и Лос Анджелис са съответно 440 и 1560, а след обобщаване те стават 2000.
  • В този процес на агрегиране, йерархията на местоположението се измества нагоре от град към държава.
  • По време на обобщаването поне едно измерение се премахва. В този пример се премахва измерението „Градове“.

2) Разбивка

При drill-down данните се фрагментират на по-малки части. Това е обратното на процеса на roll-up и може да се направи по два начина:

  • Придвижване надолу в йерархията на понятията.
  • Увеличаване на измерение.

Операция за детайлно анализиране в OLAP, разделяща тримесечие на месеци

Разгледайте диаграмата по-горе:

  • Първото тримесечие е анализирано до месеците януари, февруари и март и съответните продажби са регистрирани.
  • В този пример е добавено измерението „месец“.

3) Нарязване

В един срез се избира едно измерение и се създава нов подкуб. Следната диаграма показва как се извършва операцията по срез:

Операция на срез в OLAP, филтрираща измерението Време по Q1

  • Измерението „Време“ е разделено на срезове с Q1 като филтър.
  • Създава се напълно нов куб.

4) Зарове

Заровете са подобни на рязането. Разликата е, че при заровете избирате две или повече измерения, което води до създаването на по-малък подкуб.

Операция със зарове в OLAP, избираща множество измерения за формиране на подкуб

5) Завъртане

В Pivot завъртате осите на данните, за да осигурите алтернативно представяне на данните. В следващия пример Pivot се основава на типовете елементи.

Операция Pivot в OLAP, завъртаща куба по типове елементи

СВЪРЗАНИ СТАТИИ

Видове OLAP системи

OLAP системите следват йерархична структура и съществуват няколко варианта в зависимост от това къде се съхраняват данните и как потребителите имат достъп до тях.

Йерархична структура, показваща типовете OLAP системи

Основните видове OLAP системи са обобщени по-долу:

Тип OLAP Обяснение
Релационен OLAP (ROLAP) ROLAP е разширена RDBMS с многомерна карта на данниping който извършва стандартни релационни операции.
Многомерен OLAP (MOLAP) MOLAP изпълнява операции директно върху многомерни данни.
Хибриден OLAP (HOLAP) При HOLAP подхода, агрегираните суми се съхраняват в многомерна база данни, докато подробните данни остават в релационната база данни. Това предлага както ефективността на данните на ROLAP модела, така и производителността на MOLAP модела.
Настолен OLAP (DOLAP) В Desktop OLAP, потребителят изтегля част от данните локално на своя десктоп и ги анализира. DOLAP е сравнително евтин за внедряване, тъй като предлага малко функционалности в сравнение с други OLAP системи.
Уеб OLAP (WOLAP) Web OLAP е OLAP система, достъпна чрез уеб браузър. WOLAP е тристепенна архитектура, състояща се от клиент, междинен софтуер и сървър на база данни.
Мобилен OLAP Мобилният OLAP помага на потребителите да имат достъп и да анализират OLAP данни от мобилните си устройства.
Пространствен OLAP (SOLAP) SOLAP е проектиран да управлява както пространствени, така и непространствени данни в рамките на географска информационна система (ГИС).

Трите най-широко използвани модела — ROLAP, MOLAP и HOLAP — са разгледани по-подробно в следващите раздели.

ROLAP

ROLAP (Relational OLAP) работи с данни, които вече съществуват в релационна база данни. Фактите и таблиците с измерения се съхраняват като релационни таблици, което все още позволява многоизмерен анализ на данните и е един от най-бързо развиващите се OLAP модели.

Предимства на модела ROLAP

  • Висока ефективност на данните: ROLAP предлага висока ефективност на данните, тъй като производителността на заявките и езикът за достъп са оптимизирани специално за многоизмерен анализ на данни.
  • скалируемост: Този тип OLAP система се мащабира добре за управление на големи обеми от данни, дори когато тези данни непрекъснато се увеличават.

Недостатъци на модела ROLAP

  • Търсене на по-големи ресурси: ROLAP изисква интензивно използване на човешки ресурси, софтуер и хардуер.
  • Ограничения на обобщените данни: ROLAP инструментите разчитат на SQL за всяко изчисление на агрегирани данни и има практически ограничения при обработката на сложни изчисления.
  • Бавна производителност на заявките: Производителността на заявките в този модел е бавна в сравнение с MOLAP.

МОЛАП

MOLAP (Multidimensional OLAP) използва многомерни механизми за съхранение, базирани на масиви, за да показва многомерни изгледи на данни. По същество MOLAP разчита на предварително изграден OLAP куб.

Можете да научите повече в специалното Урок по MOLAP, който разглежда подробно неговата архитектура, предимства и инструменти.

Хибриден OLAP

Хибридният OLAP (HOLAP) е комбинация от ROLAP и MOLAP. Той предлага бързото изчисление на MOLAP, заедно с по-високата мащабируемост на ROLAP, и използва две бази данни:

  1. Агрегираните или изчислените данни се съхраняват в многомерен OLAP куб.
  2. Подробна информация се съхранява в релационна база данни.

Предимства на хибридния OLAP

  • Спестява дисково пространство и остава компактен, което помага да се избегнат проблеми, свързани със скоростта и удобството на достъп.
  • Хибридният OLAP използва кубична технология, която позволява по-бърза производителност за всички видове данни.
  • ROLAP данните се актуализират мигновено, така че потребителите на HOLAP получават достъп до данни в реално време, докато MOLAP подобрява релевантността на данните чрез почистване и преобразуване — като съчетава най-доброто от двата свята.

Недостатъци на хибридния OLAP

  • По-голяма сложност: Основният недостатък на HOLAP е, че той трябва да поддържа както ROLAP, така и MOLAP инструменти и приложения, което го прави много сложен.
  • Потенциални припокривания: има по-голяма вероятност за припокриванеping функционалност между двата подхода.

Предимства на OLAP

OLAP предоставя няколко предимства, които го правят основа за бизнес анализ:

  • OLAP е единна платформа за планиране, бюджетиране, отчитане и анализ в целия бизнес.
  • Информацията и изчисленията са последователни в рамките на OLAP куб, което е ключово предимство.
  • Позволява ви бързо да създавате и анализирате сценарии „какво би станало, ако“.
  • Можете лесно да търсите в OLAP база данни за общи или специфични термини.
  • OLAP предоставя градивните елементи за инструменти за бизнес моделиране, инструменти за извличане на данни и инструменти за отчитане на производителността.
  • Това позволява на потребителите да анализират и анализират кубични данни по различни измерения, мерки и филтри.
  • Той е много подходящ за анализ на времеви редове.
  • Намирането на клъстери и отклонения е лесно с OLAP.
  • Това е мощен механизъм за визуализация, който осигурява постоянно бързо време за реакция.

Недостатъци на OLAP

Въпреки силните си страни, OLAP има някои ограничения, които трябва да се имат предвид:

  • OLAP изисква организиране на данните в схема на звезда или снежинка, и тези схеми са сложни за внедряване и администриране.
  • Не можете да имате голям брой измерения в един OLAP куб.
  • Достъпът до транзакционните данни не може да се осъществява чрез OLAP система.
  • Всяка модификация на OLAP куб изисква пълно преструктуриране на куба, което е процес, отнемащ време.

Въпроси и Отговори

OLAP чете исторически, агрегирани данни за анализ и вземане на решения чрез многомерни кубове и предимно операции за четене. OLTP обработва бързи, ежедневни транзакции, като например вмъквания и актуализации в релационна база данни. Казано по-просто, OLTP управлява бизнеса, докато OLAP ви помага да го анализирате.

OLAP обикновено се намира в средното ниво на склад за данниИзходните системи захранват ETL процес, който почиства и зарежда данни в хранилището, а OLAP сървърът след това изгражда кубове от тях, така че анализаторите да могат да изпълняват бързи многомерни заявки.

OLAP кубовете обикновено са изградени върху схема на звезда или снежинкаЗвездната схема съхранява измеренията в единични денормализирани таблици, докато схемата тип „снежинка“ ги нормализира в свързани таблици. И двете организират фактите и измеренията, така че кубът да може да агрегира и извлича данни бързо.

Популярните OLAP двигатели включват Microsoft SQL Server Аналитични услуги, Oracle Essbase, и Апач КилинТе изграждат многомерни кубове и табла за управление на Power BI. Най-добрият избор зависи от обема на вашите данни и стека от бази данни.

OLAP и извличането на данни се допълват. OLAP позволява на анализаторите интерактивно да анализират, анализират и анализират известни измерения, за да отговорят на определени въпроси. Извличането на данни прилага статистически алгоритми и алгоритми за машинно обучение, за да открие неизвестни модели, клъстери и корелации. OLAP изследва очакваните гледни точки, докато извличането на данни разкрива скрити прозрения.

Често срещаните случаи на употреба на OLAP включват анализ на продажбите и маркетинга, финансово планиране и бюджетиране, отчитане на рентабилността и анализ на тенденции или времеви серии. Бизнесът използва OLAP, за да сравнява производителността в различни региони, продукти и периоди, както и за моделиране на сценарии „какво би станало“, които ръководят стратегическите решения.

Аналитичните слоеве, задвижвани от изкуствен интелект, добавят откриване на аномалии, заявки на естествен език и прогнозно прогнозиране върху OLAP кубовете. Моделите за машинно обучение могат автоматично да оценяват предварително агрегирани измерения, за да показват тенденции, така че анализаторите прекарват по-малко време в изграждане на отчети и повече време в действие въз основа на прозренията, разкривани от куба.

Да. Асистенти като например ChatGPT намлява Копилот на GitHub може да създава MDX или SQL заявки, да обяснява структури на кубове и да предлага изчисляеми членове от кратка подкана. Винаги проверявайте генерираната заявка за правилни имена на измерения и логика на агрегиране, преди да я стартирате в продукция.

Обобщете тази публикация с: