Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
_кпп_ответы.doc
Скачиваний:
13
Добавлен:
26.04.2019
Размер:
529.92 Кб
Скачать

26. Технология olap.

OLAP - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить OLAP во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Несмотря на то, что с таким определением вряд ли кто-нибудь не согласится, сомнительно, чтобы оно хоть на йоту приблизило неспециалистов к пониманию нашего предмета. Поэтому в своем стремлении к познанию OLAP мы пойдем другим путем. Для начала мы выясним, зачем аналитикам надо как-то специально облегчать доступ к данным.

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.

Основоположник термина OLAP — Эдгар Кодд.

Кубы OLAP представляют собой, по сути, мета-отчеты. Разрезая мета-отчеты (кубы, то есть) по измерениям, аналитик получает, фактически, интересующие его "обычные" двумерные отчеты (это не обязательно отчеты в обычном понимании этого термина - речь идет о структурах данных с такими же функциями). Преимущества кубов очевидны - данные необходимо запросить из реляционной СУБД всего один раз - при построении куба. Поскольку аналитики, как правило, не работают с информацией, которая дополняется и меняется "на лету", сформированный куб является актуальным в течение достаточно продолжительного времени. Благодаря этому, не только исключаются перебои в работе сервера реляционной СУБД (нет запросов с тысячами и миллионами строк ответов), но и резко повышается скорость доступа к данным для самого аналитика. Кроме того, как уже отмечалось, производительность повышается и за счет подсчета промежуточных сумм иерархий и других агрегированных значений в момент построения куба. То есть, если изначально наши данные содержали информацию о дневной выручке по конкретному товару в отдельно взятом магазине, то при формировании куба OLAP-приложение считает итоговые суммы для разных уровней иерархий (недель и месяцев, городов и стран).

Работа с OLAP-системами может быть построена на основе 2-х схем:

  • Для "легковесного" применения подойдут OLAP-средства, встроенные в настольные приложения. Такие средства имеют множество ограничений: на количество измерений, на допустимые иерархии и так далее. В этом случае данные извлекаются модулем-клиентом непосредственно из реляционной СУБД.

  • В "тяжелых" случаях применяют двухступенчатую схему "клиент-сервер". Сервер обеспечивает непосредственно извлечение информации из СУБД и все прочее, необходимое для создания кубов. Приложение-клиент просматривает кубы и выявляет аналитические закономерности.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]