2 Olap-клієнт - olap-сервер: "за" і "проти"

При побудові інформаційної системи OLAP-функціональність може бути реалізована як серверними, так і клієнтськими OLAP-засобами. На практиці вибір є результатом компромісу експлуатаційних показників і вартості програмного забезпечення.

2.1 Обсяг оброблюваних даних

Обсяг даних визначається сукупністю наступних характеристик: кількість записів, кількість вимірювань, кількість елементів вимірів, довжина вимірювань і кількість фактів. Відомо, що OLAP-сервер може обробляти великі об'єми даних, ніж OLAP-клієнт при рівній потужності комп'ютера. Це пояснюється тим, що OLAP-сервер зберігає на жорстких дисках багатовимірну базу даних, що містить заздалегідь обчислені куби.

Клієнтські програми в момент виконання OLAP-операцій виконують до неї запити на SQL-подібному мовою, отримуючи не весь куб, а його відображувані фрагменти. OLAP-клієнт у момент роботи повинен мати в оперативній пам'яті весь куб. У разі ROLAP-архітектури, необхідно попередньо завантажити в пам'ять весь використовуваний для обчислення куба масив даних. Крім того, при збільшенні числа вимірів, фактів або елементів вимірів кількість агрегатів зростає в геометричній прогресії. Таким чином, обсяг даних, що обробляються OLAP-клієнтом, знаходиться в прямій залежності від об'єму оперативної пам'яті ПК користувача.

Однак зауважимо, що більшість OLAP-клієнтів забезпечують виконання розподілених обчислень. Тому під кількістю оброблюваних записів, яке обмежує роботу клієнтського OLAP-засоби, розуміється не обсяг первинних даних корпоративної БД, а розмір агрегованої вибірки з неї. OLAP-клієнт генерує запит до СУБД, в якому описуються умови фільтрації та алгоритм попередньої угруповання первинних даних. Сервер знаходить, групує записи і повертає компактну вибірку для подальших OLAP-обчислень. Розмір цієї вибірки може бути в десятки і сотні разів менше обсягу первинних, не агрегованих записів. Отже, потреба такого OLAP-клієнта в ресурсах ПК суттєво знижується.

Крім того, на кількість вимірів накладають обмеження можливості людського сприйняття. Відомо, що середня людина може одночасно оперувати 3-4, максимум 8 вимірами. При більшій кількості вимірювань в динамічній таблиці сприйняття інформації суттєво ускладнюється. Цей фактор слід враховувати при попередньому розрахунку оперативної пам'яті, яка може знадобитися OLAP-клієнта.

Довжина вимірювань також впливає на розмір адресного простору OLAP-засоби, зайнятого при обчисленні OLAP-куба. Чим довший вимірювання, тим більше ресурсів потрібно для виконання попереднього сортування багатовимірного масиву, і навпаки. Тільки короткі вимірювання у вихідних даних - ще один аргумент на користь OLAP-клієнта.

2.2 Продуктивність системи

Ця характеристика визначається двома розглянутими вище чинниками: обсягом оброблюваних даних і потужністю комп'ютерів. При зростанні кількості, наприклад, вимірювань, продуктивність всіх OLAP-засобів знижується за рахунок значного збільшення кількості агрегатів, але при цьому темпи зниження різні. Продемонструємо цю залежність на графіку. Дддддддддддддддддд

Схема 1. Залежність продуктивності клієнтських і серверних OLAP-засобів від збільшення обсягу даних

Швидкісні характеристики OLAP-сервера менш чутливі до зростання обсягу даних. Це пояснюється різними технологіями обробки запитів користувачів OLAP-сервером і OLAP-клієнтом. Наприклад, при операції деталізації OLAP-сервер звертається до збережених даними і "витягує" дані цієї "гілки". OLAP-клієнт ж обчислює весь набір агрегатів в момент завантаження.

Проте до певного об'єму даних продуктивність серверних і клієнтських коштів є зіставною. Для OLAP-клієнтів, що підтримують розподілені обчислення, область порівнянності продуктивності може поширюватися на обсяги даних, що покривають потреби в OLAP-аналізі величезної кількості користувачів. Це підтверджують результати внутрішнього тестування MS OLAP Server і OLAP-клієнта "Контур Стандарт". Тест виконаний на ПК IBM PC Pentium Celeron 400 МГц, 256 Mb для вибірки в 1 мільйон унікальних (тобто агрегованих) записів з 7 вимірами, що містять від 10 до 70 членів. Час завантаження куба в обох випадках не перевищує 1 секунди, а виконання різних OLAP-операцій (drill up, drill down, move, filter та ін) виконується за соті частки секунди.

Коли розмір вибірки перевищить обсяг оперативної пам'яті, починається обмін (swapping) з диском і продуктивність OLAP-клієнта різко падає. Тільки з цього моменту можна говорити про перевагу OLAP-сервера.

Слід пам'ятати, що точка "перелому" визначає межу різкого подорожчання OLAP-рішення. Для завдань кожного конкретного користувача ця точка легко визначається за тестами продуктивності OLAP-клієнта. Такі тести можна отримати у компанії-розробника.

Крім того, вартість серверного OLAP-рішення зростає при збільшенні кількості користувачів. Справа в тому, що OLAP-сервер виконує обчислення для всіх користувачів на одному комп'ютері. Відповідно, чим більше кількість користувачів, тим більше оперативної пам'яті і процесорної потужності потрібно комп'ютеру.

Таким чином, якщо обсяги оброблюваних даних лежать в області порівнянної продуктивності серверних і клієнтських систем, то за інших рівних умов, використання OLAP-клієнта буде вигідніше.