OLAPとは何ですか?キューブ、分析 Operaデータ ウェアハウスの機能
デビッドカーター
⚡ スマートサマリー
OLAP（オンライン分析処理の略）は、アナリストが大量のビジネスデータを複数の視点から分析できるようにするソフトウェアの一種で、事前に集計された多次元キューブを使用してグループ化を行います。pingフィルタリングやレポート作成を迅速かつインタラクティブに行う。
OLAPとは？
オンライン分析処理（OLAP） は、複数のデータベースシステムから同時に取得した情報をユーザーが分析できるようにするソフトウェアのカテゴリです。これは、アナリストがtract とビジネスデータをさまざまな視点から見る、対照的に OLTP 日々の迅速な取引に最適化されたシステム。
アナリストは頻繁にデータのグループ化、集計、結合を行う必要があり、これらの操作はリソースを大量に消費します。OLAP を使用すると、データを事前に計算および集計できるため、分析がはるかに高速になります。 データウェアハウスOLAPデータベースは1つ以上のキューブに分割され、それぞれのキューブはレポートの作成と表示が容易になるように設計されています。
OLAPキューブ
OLAP コンセプトの中核を成すのは OLAP キューブです。OLAP キューブは、非常に高速な処理に最適化されたデータ構造です。 データ分析.
OLAPキューブは、ディメンションごとに分類されたメジャーと呼ばれる数値ファクトで構成されています。このため、OLAPキューブは、 ハイパーキューブ.
通常、データ操作と分析は、値が行と列に配置されるシンプルなスプレッドシートで行われます。これは2次元データには適していますが、OLAPは多くの場合、異なる無関係なソースから収集される多次元データを扱うため、スプレッドシートは最適な選択肢ではありません。一方、キューブは、このような多次元データを論理的かつ秩序だった方法で格納および分析できます。
OLAPはどのように機能するのですか？
まず、データウェアハウスのtracテキストファイル、スプレッドシート、マルチメディアファイルなど、複数のソースと形式からの情報を取得します。trac処理されたデータは、OLAPサーバーまたはOLAPキューブにロードされる前に、クリーニングおよび変換されます。OLAPキューブでは、後で分析するために情報が事前に計算されます。
OLAPの基本的な分析操作
分析的なOLAP操作には4つの主要なタイプがあり、これらを組み合わせることで、アナリストはキューブを再構成して新しい質問に答えることができます。
- 巻き上げる
- ドリルダウン
- スライスとサイコロ
- ピボット（回転）
1) ロールアップ
ロールアップ（統合または集計とも呼ばれる）は、ある次元に沿ってデータを集計する操作です。ロールアップ操作は、次の2つの方法で実行できます。
- 寸法を縮小する。
- 概念階層を上っていくとは、それはグループシステムであるping 順序やレベルに基づいて分類されるもの。
次の図を考えてみましょう。
- この例では、ニュージャージー州とロサンゼルスという2つの都市は、アメリカ合衆国という国に統合されています。
- ニュージャージー州とロサンゼルスの販売台数はそれぞれ440台と1560台で、集計後は2000台となる。
- この集約プロセスでは、場所の階層構造は都市から国へと上昇する。
- ロールアップ処理では、少なくとも1つのディメンションが削除されます。この例では、「都市」ディメンションが削除されます。
2) ドリルダウン
ドリルダウンでは、データはより小さな部分に分割されます。これはロールアッププロセスの逆であり、2つの方法で実行できます。
- 概念階層を下っていく。
- 次元を増やす。
上記の図を考えてみてください。
- 第1四半期は1月、2月、3月に細分化され、それぞれの月の売上高が記録されます。
- この例では、月というディメンションが追加されています。
3) スライスする
スライス操作では、1つの次元が選択され、新しいサブキューブが作成されます。次の図は、スライス操作の実行方法を示しています。
- 時間次元は、Q1をフィルタとしてスライスされます。
- 新しい立方体が完全に作成されます。
4) サイコロ
ダイスはスライスに似ています。違いは、ダイスでは2つ以上の次元を選択することで、より小さなサブキューブが作成される点です。
5) ピボット
ピボットテーブルでは、データ軸を回転させて、データの別の表示方法を提供します。次の例では、ピボットテーブルはアイテムタイプに基づいて作成されています。
OLAP システムの種類
OLAPシステムは階層構造に従っており、データの保存場所やユーザーによるアクセス方法に応じて、いくつかのバリエーションが存在する。
OLAPシステムの主な種類を以下にまとめます。
| OLAPの種類 | 説明 |
|---|---|
| リレーショナルOLAP（ROLAP） | ROLAPは多次元データマップを備えた拡張RDBMSですping 標準的な関係演算を実行する。 |
| 多次元 OLAP (MOLAP) | MOLAPは、多次元データに対して直接演算を実行します。 |
| ハイブリッドOLAP（HOLAP） | HOLAP方式では、集計された合計値は多次元データベースに格納され、詳細データはリレーショナルデータベースに保持されます。これにより、ROLAPモデルのデータ効率性とMOLAPモデルのパフォーマンスの両方を実現できます。 |
| デスクトップ OLAP (DOLAP) | デスクトップOLAPでは、ユーザーはデータの一部をローカルのデスクトップにダウンロードして分析します。DOLAPは他のOLAPシステムに比べて機能が少ないため、導入コストは比較的安価です。 |
| ウェブOLAP（WOLAP） | Web OLAPは、Webブラウザ経由でアクセスできるOLAPシステムです。WOLAPは、クライアント、ミドルウェア、データベースサーバーの3層構造のアーキテクチャを採用しています。 |
| モバイルOLAP | モバイルOLAPは、ユーザーがモバイルデバイスからOLAPデータにアクセスし、分析することを可能にします。 |
| 空間OLAP（SOLAP） | SOLAPは、地理情報システム（GIS）内で空間データと非空間データの両方を管理するように設計されています。 |
最も広く使用されている3つのモデル、すなわちROLAP、MOLAP、およびHOLAPについては、以降のセクションでより詳細に検討します。
ロールラップ
ROLAP（リレーショナルOLAP）は、リレーショナルデータベースに既に存在するデータを扱います。ファクトテーブルとディメンションテーブルはリレーショナルテーブルとして格納されるため、データの多次元分析が可能となり、最も急速に成長しているOLAPモデルの1つです。
ROLAPモデルの利点
- 高いデータ効率： ROLAPは、クエリ性能とアクセス言語が多次元データ分析に特化して最適化されているため、高いデータ効率を実現します。
- スケーラビリティ： このタイプのOLAPシステムは、大量のデータを管理する上で優れた拡張性を持ち、データが着実に増加している場合でも問題なく機能します。
ROLAPモデルの欠点
- より高いリソースの需要: ROLAPは、人的資源、ソフトウェア、ハードウェア資源を大量に活用する必要がある。
- 集計データの制限事項： ROLAPツールは集計データのあらゆる計算にSQLを使用しており、複雑な計算を扱う際には実際的な限界がある。
- クエリのパフォーマンスが遅い： このモデルにおけるクエリのパフォーマンスは、MOLAPと比較すると遅い。
モラップ
MOLAP（多次元OLAP）は、配列ベースの多次元ストレージエンジンを使用して、データの多次元ビューを表示します。本質的に、MOLAPは事前に構築されたOLAPキューブに依存しています。
詳細は専用ページをご覧ください MOLAPチュートリアル本書では、そのアーキテクチャ、利点、およびツールについて詳しく解説しています。
ハイブリッドOLAP
ハイブリッドOLAP（HOLAP）は、ROLAPとMOLAPの両方を組み合わせたものです。MOLAPの高速な計算とROLAPの高い拡張性を兼ね備え、2つのデータベースを使用します。
- 集計データまたは計算データは、多次元OLAPキューブに格納されます。
- 詳細情報はリレーショナル データベースに保存されます。
ハイブリッドOLAPの利点
- ディスク容量を節約し、コンパクトなサイズを維持することで、アクセス速度や利便性に関する問題を回避できます。
- ハイブリッドOLAPはキューブ技術を採用しており、あらゆる種類のデータに対してより高速なパフォーマンスを実現します。
- ROLAPデータは即座に更新されるため、HOLAPユーザーはリアルタイムデータにアクセスできます。一方、MOLAPはデータのクリーニングと変換によってデータの関連性を向上させ、両方の利点を兼ね備えています。
ハイブリッドOLAPの欠点
- より複雑なもの： HOLAPの大きな欠点は、ROLAPとMOLAPの両方のツールとアプリケーションをサポートしなければならないため、非常に複雑になることです。
- 潜在的な重複： 重複する可能性が高いping 2つのアプローチ間の機能の違い。
OLAPの利点
OLAPは、ビジネス分析の基盤となるいくつかの利点を提供します。
- OLAPは、事業全体にわたる計画策定、予算編成、報告、分析のための単一プラットフォームです。
- OLAPキューブ内では情報と計算結果の一貫性が保たれるため、これは非常に重要な利点です。
- これにより、様々なシナリオを迅速に作成・分析できます。
- OLAPデータベースでは、広範な用語でも特定の用語でも簡単に検索できます。
- OLAPは、ビジネスモデリングツール、データマイニングツール、およびパフォーマンスレポートツールの構成要素を提供する。
- これにより、ユーザーは様々な次元、指標、フィルターを用いて、立方体データを細かく分析することができます。
- 時系列分析に非常に適しています。
- OLAPを使えば、クラスターや外れ値を見つけるのは簡単です。
- これは、常に高速な応答時間を提供する強力な視覚化エンジンです。
OLAPの欠点
OLAPには多くの利点がある一方で、留意すべきいくつかの制限事項も存在する。
- OLAPではデータを整理する必要があります 星型または雪の結晶型の図式そして、これらのスキーマは実装と管理が複雑である。
- 1つのOLAPキューブに多数のディメンションを含めることはできません。
- トランザクションデータはOLAPシステムからはアクセスできません。
- OLAPキューブに変更を加えるには、キューブを完全に再構築する必要があり、これは時間のかかる作業です。
