Использование

OLTP-приложениями охватывается широкий спектр задач во многих отраслях — автоматизированные банковские системы, банковские и биржевые операции, в промышленности — регистрация прохождения детали на конвейере, фиксация в статистике посещений очередного посетителя веб-сайта, автоматизация бухгалтерского, складского учёта и учёта документов и т. п. Приложения OLTP, как правило, автоматизируют структурированные, повторяющиеся задачи обработки данных, такие как ввод заказов и банковские транзакции. OLTP-системы проектируются, настраиваются и оптимизируются для выполнения максимального количества транзакций за короткие промежутки времени. Как правило, большой гибкости здесь не требуется, и чаще всего используется фиксированный набор надёжных и безопасных методов ввода, модификации, удаления данных и выпуска оперативной отчётности. Показателем эффективности является количество транзакций, выполняемых за секунду. Обычно аналитические возможности OLTP-систем сильно ограничены (либо вообще отсутствуют).

Требования

• Сильно нормализованные модели данных;

• При возникновении ошибки транзакция должна целиком откатиться и вернуть систему к состоянию, которое было до начала транзакции;

• Обработка данных в реальном времени.

Недостатки

OLTP-системы оптимизированы для небольших дискретных транзакций. А вот запросы на некую комплексную информацию (к примеру поквартальная динамика объемов продаж по определённой модели товара в определённом филиале), характерные для аналитических приложений (OLAP), породят сложные соединения таблиц и просмотр таблиц целиком. На один такой запрос уйдет масса времени и компьютерных ресурсов, что затормозит обработку текущих транзакций.

Б) 12 ОСНОВНЫХ ПРАВИЛ OLAP- СИСТЕМ ПО КОДДУ

Концептуальное многомерное представление (Multi-Dimensional Conceptual View)

Многомерная концептуальная схема или пользовательское представление облегчают моделирование и анализ так же, впрочем, как и вычисления. Концептуальное представление модели данных должно позволять аналитикам выполнять интуитивные операции анализа «вдоль и поперек» (slice and dice), вращения (rotate) и размещения (pivot) направлений консолидации.

Прозрачность (Transparency)

Пользователь не должен знать о том, какие средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда берутся. Вне зависимости от того, является OLAP-продукт частью средств пользователя или нет, факт должен быть прозрачен пользователю.

Доступность (Accessibility)

Пользователь-аналитик OLAP должен иметь возможность выполнять анализ, базирующийся на общей концептуальной схеме, содержащей данные всего предприятия в реляционной БД, также как и данные из старых наследуемых БД, на общих методах доступа и на общей аналитической модели. Это значит, что OLAP должен предоставлять свою собственную логическую схему для доступа в гетерогенной среде БД и выполнять соответствующие преобразования, требующиеся для обеспечения единого, согласованного и целостного взгляда пользователя на информацию.

Постоянная производительность при разработке отчетов (Consistent Reporting Performance)

Устойчивая производительность необходима для поддержания простоты использования и свободы от усложнений, требуемых для доведения OLAP до конечного пользователя, Для которого критичной является постоянная производительность, и поддержание легкости в использовании и ограничения сложности OLAP

Клиент-серверная архитектура (Client-Server Architecture)

OLAP-продукты должны работать в среде клиент-сервер. Поэтому представляется необходимым, чтобы серверный компонент аналитического инструмента был настолько "интеллектуальным" и обладал способностью строить общую концептуальную схему на основе обобщения и консолидации различных логических и физических схем корпоративных БД для обеспечения эффекта прозрачности Также необходимо чтобы различные клиенты могли присоединяться к серверу с минимальными затруднениями и интеграционным программированием.

Общая многомерность

Каждое измерение должно применяться безотносительно своей структуры и операционных способностей. Дополнительные операционные способности могут предоставляться выбранным измерениям, и, поскольку измерения симметричны, отдельно взятая функция может быть предоставлена любому измерению. Базовые структуры данных, формулы и форматы отчетов не должны смещаться в сторону какого-либо измерения.

Динамическое управление разреженными матрицами (Dynamic Sparse Matrix Handling)

Физическая схема OLAP-инструмента должна полностью адаптироваться к специфической аналитической модели для оптимального управления разреженными матрицами. Для любой взятой разреженной матрицы существует одна и только одна оптимальная физическая схема. Эта схема предоставляет максимальную эффективность по памяти и операбельность матрицы, если, конечно, весь набор данных помещается в памяти.

Многопользовательская поддержка (Multi-User Support)

OLAP-инструмент должен предоставлять возможности совместного доступа (запроса и дополнения), целостности и безопасности.

Неограниченные перекрестные операции (Unrestricted Cross-dimensional Operations)

Вычисления и манипуляция данными по любому числу измерений не должны запрещать или ограничивать любые отношения между ячейками данных.

Интуитивная манипуляция данными (Intuitive Data Manipulation)

Переориентация путей консолидации, детализация данных в колонках и строках, укрупнение и другие манипуляции, регламентируемые путями консолидации, должны применяться через отдельное воздействие на ячейки аналитической модели, и не должны требовать использования системы меню или иных действий с интерфейсом.

Гибкие возможности генерации отчето в (Flexible Reporting)

Должны поддерживаться различные способы визуализации данных. Средства формирования отчетов должны представлять собой синтезируемые данные или информацию, следующую из модели данных в ее любой возможной ориентации. Это означает, что строки, столбцы или страницы должны показывать одновременно от 0 до N измерений, где N - число измерений всей аналитической модели. В дополнение к этому, каждое измерение содержимого, показанное в одной записи, колонке или странице, должно также быть способно показать любое подмножество элементов (значений), содержащихся в измерении, причем в любом порядке.

Неограниченная размерность и число уровней агрегации (Unlimited Dimensions and Aggregation Levels)

Исследование о возможном числе необходимых измерений, требующихся в аналитической модели, показало, что одновременно может использоваться до 19 измерений. Отсюда вытекает настоятельная рекомендация, чтобы аналитический инструмент был способен одновременно предоставить как минимум 15 измерений, а предпочтительнее 20. Более того, каждое из общих измерений не должно быть ограничено по числу определяемых пользователем-аналитиком уровней агрегации и путей консолидации.

Эти правила можно считать теоретическим базисом оперативной аналитической обработки.