Хранилища данных и оперативная аналитическая обработка (olap)

SQL Server 2000 содержит компоненты, позволяющие создавать хранилища и киоски дан­ных. Хранилища и киоски данных можно использовать в сложных промышленных систе­мах искусственного интеллекта, обрабатывающих запросы, которые применяются для вы­явления трендов и анализа критических факторов. Эти системы называются системами оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP). Данные в хранилищах и киосках данных организованы иначе, чем в традиционных базах данных, работающих с транзакциями.

ПО управления реляционными базами данных промышленного уровня, например SQL Server 2000, изначально разрабатывалось для централизованного хранения данных, гене­рируемых ежедневными транзакциями крупных компаний или правительственных организаций. За десятилетия эволюции эти СУБД превратились в высокоэффективные системы регистрации данных, необходимые для ежедневной работы предприятия. Такие систе­мы получили название систем оперативной обработки транзакций (Online Transaction-Processing, OLTP).

Oltp-системы

Данные в OLTP-системах организованы главным образом для поддержки таких транзакций, как:

• регистрация заказа, введенного с кассового терминала или через Web-узел;

• размещение заказа на комплектующие изделия, когда их количество на складе становится меньше определенного числа;

• отслеживание компонентов во время сборки конечного продукта на производстве;

• регистрация сведений о работниках;

• регистрация идентификационных данных держателей лицензий, например владельцев ресторанов или водителей.

Отдельные транзакции, обращаясь к относительно небольшому объему данных, завер­шаются быстро. Системы OLTP созданы и оптимизированы для одновременной обработки сотен и тысяч транзакций.

OLTP-системы превосходно выполняют регистрацию данных, необходимых для поддержки ежедневных операций. Однако данные в них организованы иначе, чем это необходимо в том случае, когда информация предназначена менеджерам для планирования работы их г организаций. Менеджерам часто нужна итоговая информация — для анализа трендов, вли­яющих на вверенную им организацию или группу.

Olap-системы

Системы для обработки запросов, предназначенных для выявления трендов и критических факторов, называются OLAP-системами. Как правило, запросы OLAP извлекают боль­шой объем данных. Например, начальнику правительственного отдела по выдаче води­тельских прав, может понадобиться отчет по маркам и моделям автомобилей, которые регистрировались ежегодно в течение последних 20 лет. При выполнении запроса такого типа в системе OLTP:

• значительное время потребуется на агрегацию (суммирование) всех подробных записей за последние 20 лет, так что отчет не будет подготовлен вовремя;

• нагрузка на систему возрастет, что приведет, по меньшей мере, к замедлению работы обычных пользователей и нарушит ритм регистрации транзакций.

Другая проблема в том, что на многих больших предприятиях существует несколько OLTP-систем, регистрирующих данные всех транзакций. Многие из них создавались в раз­ное время и на основе различного программного и аппаратного обеспечения. Очень часто коды и имена, которые используются для идентификации элементов одной системы, отли­чаются от таковых в другой системе. Менеджерам, выполняющим запросы OLAP, в общем случае необходимо предоставить возможность работы с данными из нескольких систем OLTP.

Системы оперативной аналитической обработки используют данные OLAP, которые находятся в хранилищах или киосках данных. В хранилище данных находятся данные OLAP уровня предприятия, в то время как размер киоска данных меньше и, как правило, данные киоска относятся лишь к одной из функций организации.