OLAP이란 무엇입니까? 큐브, 분석 Opera데이터 웨어하우스의 기능
데이비드 카터
⚡ 스마트 요약
OLAP(Online Analytical Processing)는 분석가가 사전 집계된 다차원 큐브를 사용하여 그룹화를 통해 대규모 비즈니스 데이터를 다양한 관점에서 검토할 수 있도록 하는 소프트웨어 범주입니다.ping필터링 및 보고 기능이 빠르고 직관적입니다.
OLAP이란 무엇입니까?
온라인 분석 처리(OLAP) 여러 데이터베이스 시스템에서 가져온 정보를 동시에 분석할 수 있도록 해주는 소프트웨어 범주입니다. 이는 분석가들이 정보를 분석할 수 있도록 해주는 기술입니다.tract와 대조적으로, 서로 다른 관점에서 비즈니스 데이터를 바라본다. OLTP 이러한 시스템은 일상적인 거래를 신속하게 처리하도록 최적화되어 있습니다.
분석가들은 데이터를 그룹화, 집계 및 결합해야 하는 경우가 많은데, 이러한 작업은 많은 리소스를 소모합니다. OLAP를 사용하면 데이터를 미리 계산하고 집계할 수 있으므로 분석 속도가 훨씬 빨라집니다. 데이터웨어 하우스OLAP 데이터베이스는 하나 이상의 큐브로 나뉘며, 각 큐브는 보고서 생성 및 보기가 쉽도록 설계되었습니다.
OLAP 큐브
OLAP 개념의 핵심은 OLAP 큐브입니다. OLAP 큐브는 매우 빠른 처리를 위해 최적화된 데이터 구조입니다. 데이터 분석.
OLAP 큐브는 측정값이라고 불리는 숫자형 사실들로 구성되며, 이 측정값들은 차원별로 분류됩니다. 이러한 이유로 OLAP 큐브는 OLAP 큐브라고도 불립니다. 하이퍼큐브.
일반적으로 데이터 연산 및 분석은 행과 열에 값이 배열된 간단한 스프레드시트를 사용하여 수행됩니다. 이는 2차원 데이터에는 적합하지만, OLAP는 서로 다른 관련 없는 소스에서 수집되는 경우가 많은 다차원 데이터를 처리해야 하므로 스프레드시트는 최적의 선택이 아닙니다. 이와 대조적으로, 큐브는 이러한 다차원 데이터를 논리적이고 체계적인 방식으로 저장하고 분석할 수 있습니다.
OLAP는 어떻게 작동하나요?
첫째, 데이터 웨어하우스 예시trac텍스트 파일, 스프레드시트, 멀티미디어 파일 등 다양한 소스와 형식의 정보를 가져옵니다.trac수집된 데이터는 OLAP 서버 또는 OLAP 큐브에 로드되기 전에 정리 및 변환 과정을 거치며, 여기에서 정보는 추후 분석을 위해 미리 계산됩니다.
OLAP의 기본 분석 작업
분석 OLAP 작업에는 네 가지 핵심 유형이 있으며, 이러한 유형을 통해 분석가는 큐브를 재구성하여 새로운 질문에 답할 수 있습니다.
- 롤업
- 드릴다운
- 슬라이스 및 주사위
- 피벗(회전)
1) 말아 올리기
롤업(통합 또는 집계라고도 함)은 특정 차원을 기준으로 데이터를 요약합니다. 롤업 작업은 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
- 크기 축소.
- 개념 계층 구조, 즉 그룹화 시스템을 따라 올라가는 것ping 순서나 수준에 따라 사물을 분류합니다.
다음 그림을 살펴보십시오.
- 이 예시에서는 뉴저지 주와 로스앤젤레스 주가 미국이라는 국가로 통합되었습니다.
- 뉴저지와 로스앤젤레스의 판매량은 각각 440대와 1560대이며, 이를 합산하면 2000대가 됩니다.
- 이 집계 과정에서 위치 계층 구조는 도시에서 국가로 올라갑니다.
- 롤업 과정에서 적어도 하나의 차원이 제거됩니다. 이 예에서는 도시 차원이 제거됩니다.
2) 드릴다운
드릴다운에서는 데이터가 더 작은 부분으로 분할됩니다. 이는 롤업 프로세스와 정반대이며, 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
- 개념 계층 구조를 따라 내려가 보겠습니다.
- 차원을 증가시키다.
위 그림을 참고하십시오.
- 1분기 데이터는 1월, 2월, 3월로 세분화되며, 해당 월별 매출액이 기록됩니다.
- 이 예시에서는 월 차원이 추가되었습니다.
3) 자르기
슬라이스 작업에서는 한 차원을 선택하고 새로운 하위 큐브를 생성합니다. 다음 다이어그램은 슬라이스 작업이 수행되는 방식을 보여줍니다.
- 시간 차원은 Q1을 필터로 사용하여 분할됩니다.
- 새로운 큐브가 완전히 생성됩니다.
4) 주사위
다이스는 슬라이스와 유사합니다. 차이점은 다이스에서는 두 개 이상의 차원을 선택하여 더 작은 하위 큐브를 생성한다는 것입니다.
5) 피벗
피벗 테이블에서는 데이터 축을 회전시켜 데이터를 다른 방식으로 표시할 수 있습니다. 다음 예에서는 품목 유형을 기준으로 피벗 테이블을 구성했습니다.
OLAP 시스템 유형
OLAP 시스템은 계층적 구조를 따르며, 데이터 저장 위치와 사용자 접근 방식에 따라 여러 변형이 존재합니다.
주요 OLAP 시스템 유형은 다음과 같습니다.
| OLAP 유형 | 설명 |
|---|---|
| 관계형 OLAP(ROLAP) | ROLAP은 다차원 데이터 맵을 갖춘 확장형 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다.ping 표준 관계형 연산을 수행합니다. |
| 다차원 OLAP(MOLAP) | MOLAP은 다차원 데이터에 직접 연산을 수행합니다. |
| 하이브리드 OLAP(HOLAP) | HOLAP 방식에서는 집계된 총계는 다차원 데이터베이스에 저장되고 상세 데이터는 관계형 데이터베이스에 유지됩니다. 이는 ROLAP 모델의 데이터 효율성과 MOLAP 모델의 성능을 모두 제공합니다. |
| 데스크톱 OLAP(DOLAP) | 데스크톱 OLAP에서 사용자는 데이터의 일부를 로컬 데스크톱으로 다운로드하여 분석합니다. DOLAP는 다른 OLAP 시스템에 비해 제공하는 기능이 적기 때문에 구축 비용이 상대적으로 저렴합니다. |
| 웹 OLAP(WOLAP) | 웹 OLAP는 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있는 OLAP 시스템입니다. WOLAP는 클라이언트, 미들웨어, 데이터베이스 서버로 구성된 3계층 아키텍처입니다. |
| 모바일 OLAP | 모바일 OLAP는 사용자가 모바일 기기에서 OLAP 데이터에 접근하고 분석할 수 있도록 지원합니다. |
| 공간 OLAP(SOLAP) | SOLAP은 지리정보시스템(GIS) 내에서 공간 데이터와 비공간 데이터를 모두 관리하도록 설계되었습니다. |
가장 널리 사용되는 세 가지 모델인 ROLAP, MOLAP 및 HOLAP에 대해서는 다음 섹션에서 더 자세히 살펴보겠습니다.
롤랩
ROLAP(관계형 OLAP)은 관계형 데이터베이스에 이미 존재하는 데이터를 활용합니다. 팩트 테이블과 차원 테이블이 관계형 테이블 형태로 저장되므로 다차원 데이터 분석이 가능하며, 가장 빠르게 성장하는 OLAP 모델 중 하나입니다.
ROLAP 모델의 장점
- 높은 데이터 효율성: ROLAP은 쿼리 성능과 액세스 언어가 다차원 데이터 분석에 특화되어 있어 높은 데이터 효율성을 제공합니다.
- 확장성: 이러한 유형의 OLAP 시스템은 데이터 양이 꾸준히 증가하는 경우에도 대용량 데이터를 관리하는 데 있어 확장성이 뛰어납니다.
ROLAP 모델의 단점
- 더 높은 자원에 대한 수요: ROLAP은 인력, 소프트웨어 및 하드웨어 자원을 많이 활용해야 합니다.
- 집계 데이터 제한 사항: ROLAP 도구는 집계 데이터의 모든 계산에 SQL을 사용하므로 복잡한 계산을 처리할 때 실질적인 한계가 있습니다.
- 느린 쿼리 성능: 이 모델의 쿼리 성능은 MOLAP에 비해 느립니다.
몰랍
MOLAP(다차원 OLAP)은 배열 기반 다차원 스토리지 엔진을 사용하여 데이터의 다차원 뷰를 표시합니다. 기본적으로 MOLAP은 미리 구축된 OLAP 큐브에 의존합니다.
자세한 내용은 전용 페이지에서 확인하실 수 있습니다. MOLAP 튜토리얼이 문서에서는 아키텍처, 장점 및 도구를 심층적으로 다룹니다.
하이브리드 OLAP
하이브리드 OLAP(HOLAP)는 ROLAP와 MOLAP의 장점을 결합한 기술입니다. MOLAP의 빠른 연산 속도와 ROLAP의 뛰어난 확장성을 제공하며, 두 개의 데이터베이스를 사용합니다.
- 집계되거나 계산된 데이터는 다차원 OLAP 큐브에 저장됩니다.
- 자세한 정보는 관계형 데이터베이스에 저장됩니다.
하이브리드 OLAP의 장점
- 디스크 공간을 절약하고 크기를 작게 유지하여 접근 속도 및 편의성과 관련된 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 하이브리드 OLAP는 큐브 기술을 사용하여 모든 유형의 데이터에 대해 더 빠른 성능을 제공합니다.
- ROLAP 데이터는 즉시 업데이트되므로 HOLAP 사용자는 실시간 데이터에 액세스할 수 있으며, MOLAP는 데이터 정제 및 변환을 통해 데이터 관련성을 향상시켜 두 가지 장점을 모두 제공합니다.
하이브리드 OLAP의 단점
- 더 복잡해짐: HOLAP의 가장 큰 단점은 ROLAP과 MOLAP 도구 및 애플리케이션을 모두 지원해야 한다는 점이며, 이로 인해 매우 복잡해진다는 것입니다.
- 잠재적 중복 사항: 겹칠 가능성이 더 높습니다ping 두 접근 방식 간의 기능적 차이.
OLAP의 장점
OLAP는 비즈니스 분석의 기반이 되는 여러 가지 이점을 제공합니다.
- OLAP는 기업 전반에 걸쳐 계획, 예산 책정, 보고 및 분석을 위한 단일 플랫폼입니다.
- OLAP 큐브 내에서는 정보와 계산이 일관성을 유지하는데, 이는 매우 중요한 이점입니다.
- 이 기능을 사용하면 가상 시나리오를 빠르게 생성하고 분석할 수 있습니다.
- OLAP 데이터베이스에서는 광범위하거나 구체적인 용어를 사용하여 쉽게 검색할 수 있습니다.
- OLAP는 비즈니스 모델링 도구, 데이터 마이닝 도구 및 성과 보고 도구를 위한 구성 요소를 제공합니다.
- 이 기능을 통해 사용자는 다양한 차원, 측정값 및 필터를 사용하여 큐브 데이터를 분류하고 분석할 수 있습니다.
- 시계열 분석에 매우 적합합니다.
- OLAP를 사용하면 클러스터와 이상치를 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 이는 일관적으로 빠른 응답 시간을 제공하는 강력한 시각화 엔진입니다.
OLAP의 단점
OLAP는 여러 장점이 있지만, 몇 가지 제한 사항도 염두에 두어야 합니다.
- OLAP는 데이터를 다음과 같은 형태로 구성해야 합니다. 별 또는 눈송이 스키마이러한 스키마는 구현 및 관리가 복잡합니다.
- 하나의 OLAP 큐브에 많은 차원을 포함할 수는 없습니다.
- 거래 데이터는 OLAP 시스템을 통해 접근할 수 없습니다.
- OLAP 큐브를 수정하려면 큐브를 완전히 재구축해야 하는데, 이는 시간이 많이 소요되는 과정입니다.
