OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) - Базы данных: основные понятия

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. Используется аналитиками для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Служит для подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу, в целях управления, т. н. data mining — добыча данных (способ анализа информации в базе данных с целью отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей). Основоположник термина OLAP, Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 законов аналитической обработки в реальном времени».

Действие OLAP
Причина использования OLAP для обработки запросов — это скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.
OLAP делает мгновенный снимок реляционной БД и структурирует её в пространственную модель для запросов. Заявленное время обработки запросов в OLAP составляет около 0,1 % от аналогичных запросов в реляционную БД.
OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.
Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или по регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, 8 регионов и 2 страны составят 3 уровня иерархии с 60 членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 2 категориям, 3 группы продукции и 3 производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16560. При добавлении измерений в схему, количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.
OLAP-куб содержит в себе базовые данные и информацию об измерениях (агрегатах). Куб потенциально содержит всю информацию, которая может потребоваться для ответов на любые запросы. Из-за громадного количества агрегатов, зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию».
Вместе с базовой концепцией существуют три типа OLAP — OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP — MOLAP), реляционный OLAP (Relational OLAP — ROLAP) и гибридный OLAP (Hybrid OLAP — HOLAP). MOLAP — это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов. ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы. HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов. Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP — R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.
Каждый тип хранения имеет определённые преимущества, хотя есть разногласия в их оценке у разных производителей. MOLAP лучше всего подходит для небольших наборов данных, он быстро рассчитывает агрегаты и возвращает ответы, но при этом генерируются огромные объёмы данных. ROLAP оценивается как более масштабируемое решение, использующее к тому же наименьшее возможное пространство. При этом скорость обработки значительно снижается. HOLAP находится посреди этих двух подходов, он достаточно хорошо масштабируется и быстро обрабатывается. Архитектура R-ROLAP позволяет производить многомерный анализ OLTP-данных в режиме реального времени.
Сложность в применении OLAP состоит в создании запросов, выборе базовых данных и разработке схемы, в результате чего большинство современных продуктов OLAP поставляются вместе с огромным количеством предварительно настроенных запросов. Другая проблема — в базовых данных. Они должны быть полными и непротиворечивыми. 

 

Реализации OLAP
Первым продуктом, выполняющим OLAP-запросы, был Express (компания IRI). Однако, сам термин OLAP был предложен Эдгаром Коддом, «отцом реляционных БД». А работа Кодда финансировалась Arbor, компанией, выпустившей свой собственный OLAP-продукт — Essbase (позже купленный Hyperion, которая в 2007 г. была поглощена компанией Oracle) — годом ранее.
Другие хорошо известные OLAP-продукты включают Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), Oracle OLAP Option, DB2 OLAP Server от IBM (фактически, Essbase с дополнениями от IBM), SAP BW, SAS OLAP Server, продукты Brio, BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy и других производителей.
C технической точки зрения, представленные на рынке продукты делятся на «физический OLAP» ((M)ultidimensional) OLAP, ((H)ybrid OLAP) и «виртуальный» ((R)elational OLAP).
В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную БД, обеспечивающую быстрое извлечение. Примеры таких продуктов — Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Oracle/Hyperion Essbase, Prognoz, SAS OLAP Server, Cognos PowerPlay. Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной БД, а агрегаты — в многомерной БД.
Во втором случае данные хранятся в реляционных СУБД, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов — SAS, SAP BW, Deductor, BusinessObjects, Microstrategy.
Системы, имеющие в своей основе «физический OLAP» обеспечивают стабильно лучшее время отклика на запросы, чем системы «виртуальный OLAP». Поставщики систем «виртуальный OLAP» заявляют о большей масштабируемости их продуктов в плане поддержки очень больших объемов данных.
С точки зрения пользователя оба варианта выглядят похожими по возможностям.
Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для бизнес-планирования и хранилищах данных.

 

 

Ключевые слова: база данных access 2000; бд access 2003; субд access 2007; базы данных access; access пример; программирование access 2010; готовая база данных; создание база данных; база данных СУБД; access курсовая; база данных пример; программа access 2003; access описание; access реферат; access запросы; access примеры; скачать бд access 2003; объекты access; бд в access 2010; скачать субд access; база данных ms access; субд access реферат; субд ms access; преимущества access; базу данных; скачать базу данных на access 2007; базы данных; реляционная база данных; системы управления базами данных; курсовая база данных; скачать базу данных; база данных access скачать; базы данных access скачать; реферат база данных; база данных скачать; программа база данных; база данных; база данных курсовой; скачать базу данных access; access; готовая база данных access;  базы данных проектирование; реализация и сопровождение; создание БД; примеры БД; скачать БД; реляционные БД; базы данных СУБД; курсовая БД; курсовая работа по СУБД; реляционная; с база данных; создание СУБД; нормализация данных; примеры СУБД; база данных примеры; курсовые работы по СУБД; нормализация; базе данных; структура БД; пример БД; база запросов; учебная база данных; проектирование БД; данных; описание БД; субд реферат; создать БД; база данных по; использование БД; курсовая работа база данных; готовая; использование СУБД; таблица БД; база данных 2008 скачать; базу