O que é OLAP? Cubo, Analítico Operações em Data Warehouse
David Carter
⚡ Resumo Inteligente
OLAP, abreviação de Processamento Analítico Online, é uma categoria de software que permite aos analistas examinar grandes volumes de dados empresariais a partir de múltiplas perspectivas, utilizando cubos multidimensionais pré-agregados para criar agrupamentos.pingFiltragem e geração de relatórios de forma rápida e interativa.
O que é OLAP?
Processamento analítico online (OLAP) É uma categoria de software que permite aos usuários analisar informações provenientes de diversos sistemas de banco de dados simultaneamente. É uma tecnologia que possibilita aos analistas extrair informações de diferentes fontes.trace visualizar dados de negócios de diferentes pontos de vista, em contraste com OLTP Sistemas otimizados para transações rápidas do dia a dia.
Os analistas frequentemente precisam agrupar, agregar e unir dados, e essas operações consomem muitos recursos. Com OLAP, os dados podem ser pré-calculados e pré-agregados, o que torna a análise muito mais rápida. Dentro de um data warehouseOs bancos de dados OLAP são divididos em um ou mais cubos, cada um projetado para facilitar a criação e a visualização de relatórios.
cubo OLAP
No cerne do conceito OLAP está o cubo OLAP. O cubo OLAP é uma estrutura de dados otimizada para processamento muito rápido. análise de dados.
O cubo OLAP consiste em fatos numéricos, chamados medidas, que são categorizados por dimensões. Por essa razão, o cubo OLAP também é conhecido como um... hipercubo.
Normalmente, as operações e análises de dados são realizadas com uma planilha simples, onde os valores são organizados em linhas e colunas. Isso funciona bem para dados bidimensionais. No entanto, o OLAP lida com dados multidimensionais que frequentemente são coletados de fontes diferentes e não relacionadas, portanto, uma planilha não é a opção ideal. O cubo, por outro lado, pode armazenar e analisar esses dados multidimensionais de maneira lógica e organizada.
Como funciona o OLAP?
Primeiro, um exemplo de data warehousetracts informações de múltiplas fontes e formatos, como arquivos de texto, planilhas e arquivos multimídia. O extracOs dados processados são então limpos e transformados antes de serem carregados em um servidor OLAP, ou cubo OLAP, onde as informações são pré-calculadas para análise posterior.
Operações analíticas básicas de OLAP
Existem quatro tipos principais de operações analíticas OLAP, e juntas elas permitem que os analistas remodelem um cubo para responder a novas perguntas:
- Rolar
- Detalhamento
- Fatiar e cortar
- Girar (girar)
1) Enrole
O roll-up, também conhecido como consolidação ou agregação, resume os dados ao longo de uma dimensão. A operação de roll-up pode ser realizada de duas maneiras:
- Reduzir dimensões.
- Subindo na hierarquia de conceitos, que é um sistema de gruposping coisas com base em sua ordem ou nível.
Considere o seguinte diagrama:
- Neste exemplo, as cidades de Nova Jersey e Los Angeles são incorporadas ao país Estados Unidos.
- Os números de vendas de Nova Jersey e Los Angeles são 440 e 1560, respectivamente, e chegam a 2000 após a consolidação.
- Nesse processo de agregação, a hierarquia de localização sobe da cidade para o país.
- Durante o processo de agregação (roll-up), pelo menos uma dimensão é removida. Neste exemplo, a dimensão Cidades é removida.
2) Detalhamento
Na análise detalhada (drill-down), os dados são fragmentados em partes menores. É o oposto do processo de consolidação (roll-up) e pode ser feito de duas maneiras:
- Descendo na hierarquia conceitual.
- Aumentar uma dimensão.
Considere o diagrama acima:
- O primeiro trimestre (Q1) é detalhado para os meses de janeiro, fevereiro e março, e as vendas correspondentes são registradas.
- Neste exemplo, a dimensão do mês foi adicionada.
3) Fatiar
Em uma operação de fatiamento, uma dimensão é selecionada e um novo subcubo é criado. O diagrama a seguir mostra como a operação de fatiamento é realizada:
- A dimensão Tempo é segmentada com Q1 como filtro.
- Um novo cubo é criado completamente.
4) Dados
O método de "dace" é semelhante ao método de "slice". A diferença é que, no método de "dace", você seleciona duas ou mais dimensões, o que resulta na criação de um subcubo menor.
5) Pivô
Na função de tabela dinâmica, você rotaciona os eixos de dados para fornecer uma apresentação alternativa dos dados. No exemplo a seguir, a tabela dinâmica é baseada em tipos de itens.
Tipos de sistemas OLAP
Os sistemas OLAP seguem uma estrutura hierárquica, e existem diversas variantes dependendo de onde os dados são armazenados e de como os usuários acessam esses dados.
Os principais tipos de sistemas OLAP estão resumidos abaixo:
| Tipo de OLAP | Explicação |
|---|---|
| OLAP relacional (ROLAP) | ROLAP é um SGBD relacional estendido com mapeamento de dados multidimensional.ping que executa operações relacionais padrão. |
| OLAP multidimensional (MOLAP) | O MOLAP implementa operações diretamente em dados multidimensionais. |
| OLAP Híbrido (HOLAP) | Na abordagem HOLAP, os totais agregados são armazenados em um banco de dados multidimensional, enquanto os dados detalhados permanecem no banco de dados relacional. Isso oferece tanto a eficiência de dados do modelo ROLAP quanto o desempenho do modelo MOLAP. |
| OLAP de área de trabalho (DOLAP) | No OLAP para desktop (DOLAP), o usuário baixa parte dos dados localmente para seu computador e os analisa. O DOLAP é relativamente barato de implementar porque oferece poucas funcionalidades em comparação com outros sistemas OLAP. |
| OLAP da Web (WOLAP) | Web OLAP é um sistema OLAP acessível através de um navegador web. O WOLAP possui uma arquitetura de três camadas, composta por um cliente, um middleware e um servidor de banco de dados. |
| OLAP móvel | O Mobile OLAP ajuda os usuários a acessar e analisar dados OLAP a partir de seus dispositivos móveis. |
| OLAP espacial (SOLAP) | O SOLAP foi projetado para gerenciar dados espaciais e não espaciais dentro de um Sistema de Informação Geográfica (SIG). |
Os três modelos mais utilizados — ROLAP, MOLAP e HOLAP — são examinados com mais detalhes nas seções seguintes.
ROLAP
O ROLAP (OLAP Relacional) trabalha com dados que já existem em um banco de dados relacional. Tabelas de fatos e dimensões são armazenadas como tabelas relacionais, o que ainda permite a análise multidimensional dos dados, sendo um dos modelos OLAP de crescimento mais rápido.
Vantagens do modelo ROLAP
- Alta eficiência de dados: O ROLAP oferece alta eficiência de dados porque o desempenho das consultas e a linguagem de acesso são otimizados especificamente para análise de dados multidimensionais.
- Escalabilidade: Esse tipo de sistema OLAP é bastante escalável para gerenciar grandes volumes de dados, mesmo quando esses dados estão aumentando constantemente.
Desvantagens do modelo ROLAP
- Demanda por recursos maiores: O ROLAP exige uma utilização intensiva de recursos humanos, de software e de hardware.
- Limitações dos dados agregados: As ferramentas ROLAP dependem de SQL para cada cálculo de dados agregados, e existem limitações práticas ao lidar com cálculos complexos.
- Desempenho lento de consultas: O desempenho das consultas neste modelo é lento quando comparado com o MOLAP.
MOLAP
MOLAP (OLAP Multidimensional) utiliza mecanismos de armazenamento multidimensional baseados em matrizes para exibir visualizações multidimensionais de dados. Essencialmente, o MOLAP depende de um cubo OLAP pré-construído.
Você pode aprender mais no artigo dedicado. Tutorial MOLAP, que aborda em detalhes sua arquitetura, vantagens e ferramentas.
OLAP híbrido
O OLAP híbrido (HOLAP) é uma combinação de ROLAP e MOLAP. Ele oferece a computação rápida do MOLAP juntamente com a maior escalabilidade do ROLAP e utiliza dois bancos de dados:
- Os dados agregados ou calculados são armazenados em um cubo OLAP multidimensional.
- Informações detalhadas são armazenadas em um banco de dados relacional.
Benefícios do OLAP Híbrido
- Isso economiza espaço em disco e permanece compacto, o que ajuda a evitar problemas relacionados à velocidade e conveniência de acesso.
- O OLAP híbrido utiliza tecnologia de cubo que permite um desempenho mais rápido para todos os tipos de dados.
- Os dados do ROLAP são atualizados instantaneamente, permitindo que os usuários do HOLAP acessem dados em tempo real, enquanto o MOLAP aprimora a relevância dos dados por meio de limpeza e conversão — oferecendo o melhor dos dois mundos.
Desvantagens do OLAP Híbrido
- Maior complexidade: A principal desvantagem do HOLAP é que ele precisa ser compatível com as ferramentas e aplicações ROLAP e MOLAP, o que o torna muito complexo.
- Possíveis sobreposições: Há maiores chances de sobreposição.ping funcionalidade entre as duas abordagens.
Vantagens do OLAP
OLAP oferece diversas vantagens que o tornam fundamental para a análise de negócios:
- OLAP é uma plataforma única para planejamento, orçamento, relatórios e análises em toda a empresa.
- As informações e os cálculos são consistentes dentro de um cubo OLAP, o que é uma vantagem crucial.
- Permite criar e analisar rapidamente cenários hipotéticos.
- Você pode pesquisar facilmente um banco de dados OLAP por termos amplos ou específicos.
- OLAP fornece os elementos básicos para ferramentas de modelagem de negócios, ferramentas de mineração de dados e ferramentas de geração de relatórios de desempenho.
- Permite aos usuários segmentar e analisar dados cúbicos por diversas dimensões, medidas e filtros.
- É bastante adequado para analisar séries temporais.
- Encontrar agrupamentos e valores discrepantes é fácil com OLAP.
- É um mecanismo de visualização poderoso que oferece tempos de resposta consistentemente rápidos.
Desvantagens do OLAP
Apesar de suas vantagens, o OLAP apresenta algumas limitações que devem ser levadas em consideração:
- OLAP exige a organização de dados em um esquema de estrela ou floco de neveE esses esquemas são complicados de implementar e administrar.
- Não é possível ter um grande número de dimensões em um único cubo OLAP.
- Não é possível acessar dados transacionais por meio de um sistema OLAP.
- Qualquer modificação em um cubo OLAP requer uma reconstrução completa do cubo, o que é um processo demorado.
