Тема 7. Olap-технология

OLAP-это совокупность концепций принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающий аналитикам доступ к данным.

7.1. Основные особенности olap-технологий.

Использ-ся для решения разнообразных экономических задач. Основная причина исп-я OLAP состоит в высокой скорости обработки запросов. Время обработки запросов в OLAP средствах меньше и составляет 0,1 % от аналогичных запросов в СУБД. Основная цель OLAP-ср-в – обеспечивать необходимой информ-й СППР.

При решении различ-х задач анализа требуется формирование разнообразных выборок, которые носят характер “набор атрибутов-числовой параметр”.

OLAP-технология направлена на извлечение таких данных из хранилища и предоставлении в удобной для пользователя и программных сис-м виде. При этом данные могут распологаться в разных исход-х таблицах, их извлечение может производиться по сложным алгоритмам. Анализируемый числ-й атрибут значение которого предполагается зависимыми от других назыв-ся параметром(фактом).

Задача заключается в выявлении стойких взаимосвязей м/у зависимыми атрибутами и этими фактами…

Такие данные можно представить в виде таблиц, в строках которой распологаются кортежи значений атрибутов. При этом один из атрибутов является анализируемым фактом, который предполагается зависимым от других.

Основная идея OLAP-построение из таких рабочих данных так называемых многомерных кубов, которые доступны для пользовательских запросов.

В таком кубе одной оси откладывается знач-я 1го атрибута, по другой оси-значение 2го атрибута и тд.

7. 2 Базовые структуры данных для olap

OLAP ср-ва включают развитые возможности агрегирования данных, поэтому для многомерного разностороннего анализа наиболее удобна структура, содержащие как можно более подробные данные. Агрегированные данные – это объединения множества данных в единое целое. Рез-т агрегирования назыв-т агрегатором. (# агрегир данными явл-ся сумма продаж для разных стран, вычисленные по фактам продажи товаров отдельным заказчиком)

Средства OLAP дают возможность работать с многоуровневыми объединениями данных. В терминах OLAP такие многоуровневые объединения называют иерархией. Иерархии могут быть:

1. Сбалансированные. В ней представлены все уровни всех ветвей.

2. Несбалансированные. Ветви могут заканчиваться на разных уровнях

2. Неровные. Занимают промежуточное значение м/у сбалансир-ми и несбалансир-ми. Они содержат вершины, логические предки которых находятся не на непосредственно вышестоящем уровне.

Возможность работать с такими многоуровневыми структурами данных – это одна из основных особенностей OLAP средств, увеличивающих производит-ть и эф-ть деят-ти аналитика.

Основное преимущество OLAP технологии: построение многоуровневой структуры данных со всеми необходимыми расчётами, связ-ми с агрегированием данных производится всего 1 раз.

Впоследствии в ответ на запросы о предоставлении данных сис-ма работает уже не с исходными таблицами, выполняя каждый раз многочисленные операции поиска, извлечения, вычислений и т. д., а с уже построенной структурой.

Благодаря этому существенно уменьш-ся время обработки запроса и увеличивается скорость доступа к данным.

Цель хранения агрегатных данных – сокращение времени выполнения запроса, поскольку в большинстве случаев для анализа и прогнозирования. Интересны не детальные, а суммарные данные.

В настоящее время в OLAP-средствах реализуются 3 способа хранения данных:

1. MOLAP. Исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной базе. В этом случае ещё на этапе загрузки данных из источников выполняются предварительные расчёты агрегатов. Все данные в том числе вычислительные агрегаты сразу же представляются в виде многомерных структур, обеспечивающих быстрое извлечение данных в будущем.

2. ROLAP. Исходные данные хранятся в реляционном виде, а агрегаты создаются по первому запросу к системе. В последствии они либо уничтожаются по окончании работы в системе, либо сохраняются в спец форме.

3. HOLAP. Исходные данные представляются в виде реляционных структур, а вычисленные агрегатные данные при загрузке данных из источников хранятся в многомерном виде.