OLAP nedir? Küp, Analitik OperaVeri Ambarı'ndaki işlemler

By: David Carter David Carter
Hours Güncellenmiş

⚡ Akıllı Özet

OLAP (Online Analytical Processing), analistlerin önceden toplanmış çok boyutlu küpler kullanarak büyük miktardaki işletme verisini birden fazla perspektiften incelemelerine olanak tanıyan bir yazılım kategorisidir.pingFiltreleme ve raporlama işlemlerini hızlı ve etkileşimli bir şekilde gerçekleştirir.

  • 🧊 OLAP Küpü: Bu küp, boyutlara göre kategorize edilmiş sayısal ölçümleri depolayarak, hızlı çok boyutlu analiz için tasarlanmış bir hiperküp oluşturur.
  • 🔄 çekirdek Operadurumlar: Küpü yuvarlayarak, derinlemesine inceleyerek, dilimleyerek, doğrayarak ve döndürerek yeni analitik soruları yanıtlayın.
  • 🏗️ Nasıl Çalışır: Bir veri ambarı örneğitracKaynak verileri işler ve dönüştürür, ardından ön hesaplama için bir OLAP sunucusuna yükler.
  • 🗂️ Sistem Tipleri: ROLAP, MOLAP ve HOLAP, verilerin ilişkisel tablolarda, küplerde veya her ikisinde birden yer alması bakımından farklılık gösterir.
  • 🇧🇷 OLAP ve OLTP karşılaştırması: OLAP, analiz için geçmişe ait, toplu verileri okurken, OLTP ise hızlı günlük işlemleri yönetir.
  • ✅ Güçlü ve Zayıf Yönleri: OLAP, "ne olurdu?" analizini ve raporlamayı hızlandırır, ancak küplerin yıldız veya kar tanesi şemalarına ve değişikliklerden sonra tam yeniden oluşturmaya ihtiyacı vardır.
Devamını Oku

OLAP nedir? - Veri ambarında küp, analitik işlemler ve OLAP sistemlerinin türleri

OLAP nedir?

Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) Bu, kullanıcıların aynı anda birden fazla veritabanı sisteminden alınan bilgileri analiz etmelerini sağlayan bir yazılım kategorisidir. Analistlerin verileri analiz etmelerini sağlayan bir teknolojidir.tracve iş verilerini farklı bakış açılarından incelemek, bunun aksine OLTP Günlük hızlı işlemler için optimize edilmiş sistemler.

Analistlerin sıklıkla verileri gruplandırması, toplaması ve birleştirmesi gerekir ve bu işlemler kaynak yoğun işlemlerdir. OLAP ile veriler önceden hesaplanabilir ve toplanabilir, bu da analizi çok daha hızlı hale getirir. veri ambarıOLAP veritabanları, her biri rapor oluşturmayı ve görüntülemeyi kolaylaştıracak şekilde tasarlanmış bir veya daha fazla küpten oluşur.

OLAP küpü

Ölçüleri ve boyutları olan OLAP Küp veri yapısı

OLAP konseptinin özünde OLAP küpü bulunur. OLAP küpü, çok hızlı hesaplamalar için optimize edilmiş bir veri yapısıdır. veri analizi.

OLAP küpü, boyutlara göre sınıflandırılan, ölçüler adı verilen sayısal gerçeklerden oluşur. Bu nedenle, OLAP küpü aynı zamanda bir OLAP küpü olarak da bilinir. hiperküp.

Genellikle veri işlemleri ve analizleri, değerlerin satır ve sütunlar halinde düzenlendiği basit bir elektronik tablo ile gerçekleştirilir. Bu, iki boyutlu veriler için iyi sonuç verir. Ancak OLAP, genellikle farklı ve ilişkisiz kaynaklardan toplanan çok boyutlu verileri işler, bu nedenle elektronik tablo optimal bir seçenek değildir. Buna karşılık küp, bu çok boyutlu verileri mantıklı ve düzenli bir şekilde depolayabilir ve analiz edebilir.

OLAP nasıl çalışır?

İlk olarak, bir veri ambarı örneğitracBu, metin dosyaları, elektronik tablolar ve multimedya dosyaları gibi birden fazla kaynaktan ve biçimden gelen bilgileri içerir.tracDaha sonra, işlenmiş veriler temizlenir ve dönüştürülür, ardından bir OLAP sunucusuna veya OLAP küpüne yüklenir; burada bilgiler daha sonraki analizler için önceden hesaplanır.

OLAP'ın temel analitik işlemleri

Analitik OLAP işlemlerinin dört temel türü vardır ve bunlar birlikte analistlerin yeni soruları yanıtlamak için bir küpü yeniden şekillendirmelerine olanak tanır:

  1. Roll-up
  2. Derinlemesine
  3. Dilim ve zar
  4. Pivot (döndürme)

1) Rulo şeklinde

Birleştirme veya toplama olarak da bilinen özetleme, verileri bir boyut boyunca özetler. Özetleme işlemi iki şekilde gerçekleştirilebilir:

  1. Boyutları küçültmek.
  2. Kavram hiyerarşisinde yukarı doğru tırmanmak, yani bir gruplandırma sistemi oluşturmak...ping Sıralamalarına veya seviyelerine göre şeyler.

Aşağıdaki şemayı inceleyin:

OLAP'ta şehirleri bir ülke olarak birleştiren toplama işlemi

  • Bu örnekte, New Jersey ve Los Angeles şehirleri ABD ülkesine dahil edilmiştir.
  • New Jersey ve Los Angeles'ın satış rakamları sırasıyla 440 ve 1560 olup, birleştirildikten sonra 2000'e ulaşmaktadır.
  • Bu birleştirme sürecinde, konum hiyerarşisi şehirden ülkeye doğru yükselir.
  • Birleştirme işlemi sırasında en az bir boyut kaldırılır. Bu örnekte, Şehirler boyutu kaldırılmıştır.

2) Detaya inme

Detaylı incelemede, veriler daha küçük parçalara ayrılır. Bu, toplama işleminin tam tersidir ve iki şekilde yapılabilir:

  • Kavram hiyerarşisinde aşağı doğru ilerliyoruz.
  • Bir boyutu artırmak.

OLAP'ta çeyrek dönemi aylara bölme işlemi: detaylı inceleme

Yukarıdaki şemayı inceleyin:

  • Birinci çeyrek (Q1) Ocak, Şubat ve Mart aylarını kapsayacak şekilde detaylandırılır ve ilgili satışlar kaydedilir.
  • Bu örnekte, ay boyutu eklenmiştir.

3) Dilim

Bir dilimleme işleminde, bir boyut seçilir ve yeni bir alt küp oluşturulur. Aşağıdaki diyagram, dilimleme işleminin nasıl gerçekleştirildiğini göstermektedir:

OLAP'ta Zaman boyutunu Q1'e göre filtreleyen dilimleme işlemi

  • Zaman boyutu, filtre olarak Q1 kullanılarak dilimlenir.
  • Tamamen yeni bir küp yaratılır.

4) Zar

Zar atma işlemi dilimleme işlemine benzer. Farkı ise zar atma işleminde iki veya daha fazla boyut seçmeniz ve bunun sonucunda daha küçük bir alt küp oluşturmanızdır.

OLAP'ta zar atma işlemi, alt küp oluşturmak için birden fazla boyutu seçme

5) Pivot

Pivot tablosunda, verilerin alternatif bir sunumunu sağlamak için veri eksenlerini döndürürsünüz. Aşağıdaki örnekte, pivot işlemi ürün türlerine dayanmaktadır.

OLAP'ta pivot işlemi, küpü öğe türlerine göre döndürmektir.

İLGİLİ MAKALELER

OLAP sistem türleri

OLAP sistemleri hiyerarşik bir yapıya sahiptir ve verilerin nerede saklandığına ve kullanıcıların verilere nasıl eriştiğine bağlı olarak çeşitli varyantları mevcuttur.

OLAP sistemlerinin türlerini gösteren hiyerarşik yapı

Aşağıda başlıca OLAP sistem türleri özetlenmiştir:

OLAP türü açıklama
İlişkisel OLAP (ROLAP) ROLAP, çok boyutlu veri haritasına sahip genişletilmiş bir RDBMS'dir.ping Standart ilişkisel işlemleri gerçekleştiren.
Çok boyutlu OLAP (MOLAP) MOLAP, çok boyutlu veriler üzerinde doğrudan işlemler gerçekleştirir.
Hibrit OLAP (HOLAP) HOLAP yaklaşımında, toplu toplamlar çok boyutlu bir veritabanında saklanırken, ayrıntılı veriler ilişkisel veritabanında kalır. Bu, hem ROLAP modelinin veri verimliliğini hem de MOLAP modelinin performansını sunar.
Masaüstü OLAP (DOLAP) Masaüstü OLAP'ta, kullanıcı verilerin bir kısmını yerel olarak masaüstüne indirir ve analiz eder. DOLAP, diğer OLAP sistemlerine kıyasla daha az işlev sunduğu için kurulumu nispeten ucuzdur.
Web OLAP'ı (WOLAP) Web OLAP, web tarayıcısı üzerinden erişilebilen bir OLAP sistemidir. WOLAP, istemci, ara katman yazılımı ve veritabanı sunucusundan oluşan üç katmanlı bir mimariye sahiptir.
Mobil OLAP Mobil OLAP, kullanıcıların mobil cihazlarından OLAP verilerine erişmelerine ve bunları analiz etmelerine yardımcı olur.
Mekansal OLAP (SOLAP) SOLAP, Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) içinde hem mekansal hem de mekansal olmayan verileri yönetmek üzere tasarlanmıştır.

En yaygın kullanılan üç model olan ROLAP, MOLAP ve HOLAP, aşağıdaki bölümlerde daha ayrıntılı olarak incelenmektedir.

rolap

ROLAP (İlişkisel OLAP), halihazırda ilişkisel bir veritabanında bulunan verilerle çalışır. Gerçekler ve boyut tabloları ilişkisel tablolar olarak saklanır; bu da verilerin çok boyutlu analizine olanak tanır ve en hızlı büyüyen OLAP modellerinden biridir.

ROLAP modelinin avantajları

  • Yüksek veri verimliliği: ROLAP, sorgu performansı ve erişim dili çok boyutlu veri analizi için özel olarak optimize edildiğinden yüksek veri verimliliği sunar.
  • Ölçeklenebilirlik: Bu tip OLAP sistemleri, veri miktarı sürekli artıyor olsa bile, büyük veri hacimlerini yönetmek için iyi bir ölçeklenebilirlik sunar.

ROLAP modelinin dezavantajları

  • Daha yüksek kaynaklara olan talep: ROLAP, yoğun insan gücü, yazılım ve donanım kaynakları kullanımını gerektirir.
  • Toplu veri sınırlamaları: ROLAP araçları, toplu verilerin her hesaplaması için SQL'e dayanır ve karmaşık hesaplamalarla uğraşırken pratik sınırlamalar vardır.
  • Yavaş sorgu performansı: Bu modeldeki sorgu performansı, MOLAP'a kıyasla yavaştır.

MOLAP

MOLAP (Çok Boyutlu OLAP), verilerin çok boyutlu görünümlerini görüntülemek için dizi tabanlı çok boyutlu depolama motorları kullanır. Özünde, MOLAP önceden oluşturulmuş bir OLAP küpüne dayanır.

Daha fazla bilgiyi ilgili bölümde bulabilirsiniz. MOLAP eğitim kılavuzuBu belge, mimarisini, avantajlarını ve araçlarını ayrıntılı olarak ele almaktadır.

Hibrit OLAP

Hibrit OLAP (HOLAP), ROLAP ve MOLAP'ın bir karışımıdır. MOLAP'ın hızlı hesaplama özelliğini ROLAP'ın daha yüksek ölçeklenebilirliğiyle birleştirir ve iki veritabanı kullanır:

  1. Toplanmış veya hesaplanmış veriler çok boyutlu bir OLAP küpünde saklanır.
  2. Ayrıntılı bilgiler ilişkisel bir veritabanında saklanır.

Hibrit OLAP'ın Faydaları

  • Disk alanından tasarruf sağlar ve kompakt kalır; bu da erişim hızı ve kullanım kolaylığıyla ilgili sorunların önlenmesine yardımcı olur.
  • Hibrit OLAP, her tür veri için daha hızlı performans sağlayan küp teknolojisini kullanır.
  • ROLAP verileri anında güncellenir, böylece HOLAP kullanıcıları gerçek zamanlı verilere erişebilirken, MOLAP ise temizleme ve dönüştürme yoluyla verilerin alaka düzeyini artırarak her iki dünyanın da en iyisini bir araya getirir.

Hibrit OLAP'ın Dezavantajları

  • Daha yüksek karmaşıklık: HOLAP'ın en büyük dezavantajı, hem ROLAP hem de MOLAP araçlarını ve uygulamalarını desteklemek zorunda olmasıdır ki bu da onu oldukça karmaşık hale getirir.
  • Potansiyel örtüşmeler: Çakışma olasılığı daha yüksektir.ping İki yaklaşım arasındaki işlevsellik farkı.

OLAP'ın avantajları

OLAP, iş analizi için temel oluşturmasını sağlayan çeşitli avantajlar sunar:

  • OLAP, tüm işletme genelinde planlama, bütçeleme, raporlama ve analiz için tek bir platformdur.
  • OLAP küpü içinde bilgi ve hesaplamalar tutarlıdır; bu da çok önemli bir avantajdır.
  • Bu, varsayımsal senaryoları hızlıca oluşturmanıza ve analiz etmenize olanak tanır.
  • OLAP veritabanlarında genel veya özel terimlerle kolayca arama yapabilirsiniz.
  • OLAP, iş modelleme araçları, veri madenciliği araçları ve performans raporlama araçları için temel yapı taşlarını sağlar.
  • Bu özellik, kullanıcıların küp verilerini çeşitli boyutlar, ölçüler ve filtreler kullanarak dilimleyip analiz etmelerine olanak tanır.
  • Zaman serilerini analiz etmek için oldukça uygundur.
  • OLAP ile kümeleri ve aykırı değerleri bulmak kolaydır.
  • Sürekli olarak hızlı yanıt süreleri sağlayan güçlü bir görselleştirme motorudur.

OLAP'ın dezavantajları

OLAP'ın güçlü yönlerine rağmen, akılda tutulması gereken bazı sınırlamaları da vardır:

  • OLAP, verilerin şu şekilde düzenlenmesini gerektirir: yıldız veya kar tanesi şemasıBu şemaların uygulanması ve yönetimi karmaşıktır.
  • Tek bir OLAP küpünde çok sayıda boyut bulunamaz.
  • İşlemsel verilere OLAP sistemi üzerinden erişilemez.
  • OLAP küpünde yapılacak herhangi bir değişiklik, küpün tamamen yeniden oluşturulmasını gerektirir ve bu da zaman alıcı bir süreçtir.

SSS

OLAP, çok boyutlu küpler ve çoğunlukla okuma işlemleri aracılığıyla analiz ve karar verme için geçmişe ait, birleştirilmiş verileri okur. OLTP İlişkisel veritabanında ekleme ve güncelleme gibi hızlı, günlük işlemleri yönetir. Basitçe söylemek gerekirse, OLTP işletmeyi yönetirken, OLAP analiz etmenize yardımcı olur.

OLAP genellikle orta kademede yer alır. veri ambarıKaynak sistemler, verileri temizleyip veri ambarına yükleyen bir ETL sürecine veri gönderir ve OLAP sunucusu daha sonra bu verilerden küpler oluşturarak analistlerin hızlı çok boyutlu sorgular çalıştırmasına olanak tanır.

OLAP küpleri tipik olarak şu temel üzerine kuruludur: yıldız veya kar tanesi şemasıYıldız şema, boyutları tek bir normalleştirilmemiş tabloda tutarken, kar tanesi şema bunları ilişkili tablolarda normalleştirir. Her ikisi de olguları ve boyutları, küpün verileri hızlı bir şekilde toplayıp alabilmesi için düzenler.

Popüler OLAP motorları şunlardır: Microsoft SQL Server Analiz Hizmetleri, Oracle Essbase, ve Apaçi KylinÇok boyutlu küpler ve Power BI panoları oluşturuyorlar. En iyi seçim, veri hacminize ve veritabanı altyapınıza bağlıdır.

OLAP ve veri madenciliği birbirini tamamlayıcıdır. OLAP, analistlerin tanımlanmış soruları yanıtlamak için bilinen boyutları etkileşimli olarak dilimlemesine, parçalara ayırmasına ve derinlemesine incelemesine olanak tanır. Veri madenciliği ise bilinmeyen kalıpları, kümeleri ve korelasyonları keşfetmek için istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmaları uygular. OLAP beklenen görünümleri araştırırken, veri madenciliği gizli içgörüleri ortaya çıkarır.

OLAP'ın yaygın kullanım alanları arasında satış ve pazarlama analizi, finansal planlama ve bütçeleme, karlılık raporlaması ve trend veya zaman serisi analizi yer almaktadır. İşletmeler, bölgeler, ürünler ve dönemler genelinde performansı karşılaştırmak ve stratejik kararlara rehberlik eden "ne olurdu?" senaryolarını modellemek için OLAP'ı kullanırlar.

Yapay zeka destekli analitik katmanlar, OLAP küplerinin üzerine anormallik tespiti, doğal dil sorgulama ve tahmine dayalı öngörü özellikleri ekler. Makine öğrenimi modelleri, önceden toplanmış boyutları puanlayarak eğilimleri otomatik olarak ortaya çıkarabilir; böylece analistler rapor oluşturmaya daha az, küpün ortaya koyduğu içgörülere göre hareket etmeye daha fazla zaman ayırırlar.

Evet. Asistanlar gibi... ChatGPT hem de GitHub Yardımcı Pilotu Kısa bir komut istemiyle MDX veya SQL sorguları oluşturabilir, küp yapılarını açıklayabilir ve hesaplanmış üyeler önerebilirsiniz. Üretim ortamında çalıştırmadan önce oluşturulan sorguyu her zaman doğru boyut adları ve toplama mantığı açısından gözden geçirin.

Bu yazıyı şu şekilde özetleyin: