Hva er OLAP? Kube, analytisk Operasjoner i Data Warehouse

Hva er OLAP?

Online analytisk prosessering (OLAP) er en kategori programvare som lar brukere analysere informasjon hentet fra flere databasesystemer samtidig. Det er en teknologi som gjør det mulig for analytikere åtracog se forretningsdata fra forskjellige synsvinkler, i motsetning til OLTP systemer som er optimalisert for raske daglige transaksjoner.

Analytikere må ofte gruppere, aggregere og slå sammen data, og disse operasjonene er ressurskrevende. Med OLAP kan data forhåndsberegnes og forhåndsaggregeres på forhånd, noe som gjør analysen mye raskere. Inne i en datalager, OLAP-databaser er delt inn i én eller flere kuber, som hver er utformet slik at det blir enkelt å opprette og vise rapporter.

OLAP kube

Kjernen i OLAP-konseptet er OLAP-kuben. OLAP-kuben er en datastruktur som er optimalisert for svært raske dataanalyse.

OLAP-kuben består av numeriske fakta, kalt målinger, som er kategorisert etter dimensjoner. Av denne grunn er OLAP-kuben også kjent som en hyperkube.

Vanligvis utføres dataoperasjoner og -analyser med et enkelt regneark, der verdier er ordnet i rader og kolonner. Dette fungerer bra for todimensjonale data. OLAP håndterer imidlertid flerdimensjonale data som ofte er samlet inn fra forskjellige og urelaterte kilder, så et regneark er ikke et optimalt alternativ. Kuben, derimot, kan lagre og analysere disse flerdimensjonale dataene på en logisk og ordnet måte.

Hvordan fungerer OLAP?

Først, et datavarehus f.eks.tracinformasjon fra flere kilder og formater, for eksempel tekstfiler, regneark og multimediefiler. Eks.tracDeretter renses og transformeres de lagrede dataene før de lastes inn i en OLAP-server, eller OLAP-kube, hvor informasjonen forhåndsberegnes for senere analyse.

Grunnleggende analytiske operasjoner av OLAP

Det finnes fire kjernetyper av analytiske OLAP-operasjoner, og sammen lar de analytikere omforme en kube for å svare på nye spørsmål:

1. Rull opp
2. Bore ned
3. Skjære og kutte
4. Pivot (roter)

1) Opprulling

Sammenrulling, også kjent som konsolidering eller aggregering, oppsummerer data langs en dimensjon. Sammenrullingsoperasjonen kan utføres på to måter:

1. Redusere dimensjoner.
2. Klatre oppover et konsepthierarki, som er et system av grupperping ting basert på rekkefølge eller nivå.

Tenk på følgende diagram:

• I dette eksemplet er byene New Jersey og Los Angeles samlet i landet USA.
• Salgstallene for New Jersey og Los Angeles er henholdsvis 440 og 1560, og de blir 2000 etter oppsummering.
• I denne aggregeringsprosessen beveger lokasjonshierarkiet seg opp fra by til land.
• Under oppsummeringen fjernes minst én dimensjon. I dette eksemplet fjernes dimensjonen Byer.

2) Drill-down

I drill-down blir data fragmentert i mindre deler. Det er det motsatte av oppsummeringsprosessen, og det kan gjøres på to måter:

• Beveger seg nedover i konsepthierarkiet.
• Å øke en dimensjon.

Tenk på diagrammet ovenfor:

• Kvartal 1 bores ned til månedene januar, februar og mars, og tilsvarende salg registreres.
• I dette eksemplet er månedsdimensjonen lagt til.

3) Skjær

I et stykke velges én dimensjon, og en ny underkube opprettes. Følgende diagram viser hvordan stykkeoperasjonen utføres:

• Tidsdimensjonen er delt opp med Q1 som filter.
• En ny kube opprettes helt.

4) Terninger

Terningspillet ligner på skivespillet. Forskjellen er at i terninger velger du to eller flere dimensjoner, noe som resulterer i at det dannes en mindre underkube.

5) Pivot

I pivot roterer du dataaksene for å gi en alternativ presentasjon av dataene. I følgende eksempel er pivoteringen basert på elementtyper.

Typer OLAP-systemer

OLAP-systemer følger en hierarkisk struktur, og det finnes flere varianter avhengig av hvor dataene er lagret og hvordan brukerne får tilgang til dem.

Hovedtypene av OLAP-systemer er oppsummert nedenfor:

Type OLAP	Forklaring
Relasjonell OLAP (ROLAP)	ROLAP er et utvidet RDBMS med flerdimensjonalt datakartping som utfører standard relasjonsoperasjoner.
Flerdimensjonal OLAP (MOLAP)	MOLAP implementerer operasjoner direkte på flerdimensjonale data.
Hybrid OLAP (HOLAP)	I HOLAP-tilnærmingen lagres de aggregerte totalene i en flerdimensjonal database, mens de detaljerte dataene forblir i relasjonsdatabasen. Dette gir både dataeffektiviteten til ROLAP-modellen og ytelsen til MOLAP-modellen.
Desktop OLAP (DOLAP)	I Desktop OLAP laster en bruker ned deler av dataene lokalt til skrivebordet sitt og analyserer dem. DOLAP er relativt billig å distribuere fordi det tilbyr få funksjoner sammenlignet med andre OLAP-systemer.
Web OLAP (WOLAP)	Web OLAP er et OLAP-system som er tilgjengelig via en nettleser. WOLAP er en trelagsarkitektur som består av en klient, mellomvare og en databaseserver.
Mobil OLAP	Mobil OLAP hjelper brukere med å få tilgang til og analysere OLAP-data fra sine mobile enheter.
Romlig OLAP (SOLAP)	SOLAP er utviklet for å håndtere både romlige og ikke-romlige data i et geografisk informasjonssystem (GIS).

De tre mest brukte modellene – ROLAP, MOLAP og HOLAP – blir undersøkt mer detaljert i de følgende avsnittene.

ROLAP

ROLAP (Relational OLAP) fungerer med data som allerede finnes i en relasjonsdatabase. Fakta- og dimensjonstabeller lagres som relasjonstabeller, noe som fortsatt tillater flerdimensjonal analyse av dataene, og det er en av de raskest voksende OLAP-modellene.

Fordeler med ROLAP-modellen

• Høy dataeffektivitet: ROLAP tilbyr høy dataeffektivitet fordi spørreytelsen og tilgangsspråket er optimalisert spesielt for flerdimensjonal dataanalyse.
• skalerbarhet: Denne typen OLAP-system skalerer godt for å håndtere store datamengder, selv når disse dataene øker jevnt og trutt.

Ulemper med ROLAP-modellen

• Etterspørsel etter høyere ressurser: ROLAP krever tung utnyttelse av arbeidskraft, programvare og maskinvareressurser.
• Begrensninger for aggregerte data: ROLAP-verktøy er avhengige av SQL for hver beregning av aggregerte data, og det finnes praktiske begrensninger når man håndterer komplekse beregninger.
• Treg spørringsytelse: Spørringsytelsen i denne modellen er treg sammenlignet med MOLAP.

MOLAP

MOLAP (Multidimensional OLAP) bruker arraybaserte flerdimensjonale lagringsmotorer for å vise flerdimensjonale visninger av data. I hovedsak er MOLAP avhengig av en forhåndsbygd OLAP-kube.

Du kan lære mer i den dedikerte MOLAP-opplæring, som dekker arkitekturen, fordelene og verktøyene i dybden.

Hybrid OLAP

Hybrid OLAP (HOLAP) er en blanding av både ROLAP og MOLAP. Den tilbyr rask beregning av MOLAP sammen med høyere skalerbarhet av ROLAP, og den bruker to databaser:

1. Aggregerte eller beregnede data lagres i en flerdimensjonal OLAP-kube.
2. Detaljert informasjon lagres i en relasjonsdatabase.

Fordeler med hybrid OLAP

• Den sparer diskplass og holder seg kompakt, noe som bidrar til å unngå problemer knyttet til tilgangshastighet og bekvemmelighet.
• Hybrid OLAP bruker kubeteknologi som gir raskere ytelse for alle typer data.
• ROLAP-data oppdateres umiddelbart, slik at HOLAP-brukere får tilgang til sanntidsdata, mens MOLAP forbedrer datarelevansen gjennom rensing og konvertering – og gir det beste fra begge verdener.

Ulemper med hybrid OLAP

• Større kompleksitet: Den største ulempen med HOLAP er at den må støtte både ROLAP- og MOLAP-verktøy og -applikasjoner, noe som gjør det veldig komplisert.
• Potensielle overlappinger: det er større sjanse for overlappingping funksjonalitet mellom de to tilnærmingene.

Fordeler med OLAP

OLAP gir flere fordeler som gjør det til et grunnlag for forretningsanalyse:

• OLAP er én plattform for planlegging, budsjettering, rapportering og analyse på tvers av hele virksomheten.
• Informasjon og beregninger er konsistente i en OLAP-kube, noe som er en avgjørende fordel.
• Den lar deg raskt opprette og analysere hva-hvis-scenarier.
• Du kan enkelt søke i en OLAP-database etter brede eller spesifikke termer.
• OLAP tilbyr byggeklossene for forretningsmodelleringsverktøy, datautvinningsverktøy og verktøy for ytelsesrapportering.
• Den lar brukere dele opp kubedata etter ulike dimensjoner, målinger og filtre.
• Den er godt egnet til å analysere tidsserier.
• Det er enkelt å finne klynger og avvikere med OLAP.
• Det er en kraftig visualiseringsmotor som gir gjennomgående raske responstider.

Ulemper med OLAP

Til tross for sine styrker har OLAP noen begrensninger å huske på:

• OLAP krever organisering av data i en stjerne- eller snøfnuggskjema, og disse skjemaene er kompliserte å implementere og administrere.
• Du kan ikke ha et stort antall dimensjoner i én OLAP-kube.
• Transaksjonsdata kan ikke nås via et OLAP-system.
• Enhver modifikasjon av en OLAP-kube krever en fullstendig gjenoppbygging av kuben, noe som er en tidkrevende prosess.

Spørsmål og svar