この記事では、OLAP システムの詳細に焦点を当て、そのニーズ、仕組み、さまざまなタイプの OLAP などを探ります。

そもそもOLAPとは何でしょうか？

データ処理システム。

データを使用する前に、データを処理する必要があります。データ サイエンスには、OLTP (オンライン トランザクション処理) と OLAP (オンライン分析処理)という 2 つの主なタイプのデータ処理システムがあります。

OLAP は、大規模なビジネス データベース (データ ウェアハウス、データ マートなど) 上で複雑な分析を高速に実行するデータ処理システムです。OLAP は、データ ウェアハウジング実装におけるビジネス インテリジェンス (BI) および意思決定支援アプリケーションの高速かつ柔軟な多次元データ分析を可能にします。

多次元データとは何ですか?

ディメンションは、データセット内の特定の要素を指します。現在、ほとんどのビジネス データは多次元です。つまり、データを分析のために分類できる複数のカテゴリで構成されています。

たとえば、企業の売上高は、国、州、都市など、場所に関連するいくつかの次元に分類できます。時間 — 年、月、週、日。製品カテゴリ — メンズ/レディース/キッズ、ブランドなど

ただし、データは主にテーブル内のデータ セットとして保存され、一度に 2 次元でデータを編成できます。

リレーショナル データベース テーブルには、行と列の形式で個々のレコードが格納されます。データベース内の各データ「ファクト」は、行と列の 2 つの次元の交差点に位置します。

OLAP はどのように登場するのでしょうか?

リレーショナル データベース レポート ツールは、多次元データのクエリ、レポート、分析を行うことができますが、データ量が増加するとパフォーマンスが低下します。また、他の側面に焦点を当てて結果を再編成するには多大な労力が必要です。

OLAP は、複数のリレーショナル データ セットからこのデータを抽出し、高速処理と強力な分析が可能な多次元形式にさらに再編成します。

これは実際にどのように実行されるのでしょうか?

OLAP キューブ。

OLAP キューブ

OLAP システムの中核である OLAP キューブは、多次元配列ベースのデータベースです。

従来のデータベースの行×列形式を拡張し、他のデータ次元のレイヤーを追加することにより、さまざまなデータ次元を従来のデータベースよりも高速かつ効率的に分析および処理できます。

たとえば、キュ​​ーブの最上位レイヤーは四半期に基づいて会社の売上を整理し、さらにドリルダウンして月ごと、週ごと、日ごとなどの売上高を確認できます。

理論的には、データは無限のレイヤーを持つキューブに保存できますが、実際の規模では、組織は通常、最適なパフォーマンスと分析を達成するために、必要なレイヤーだけを持つ OLAP キューブを保存します。この履歴の集約データは、スター スキーマとスノーフレーク スキーマの形式で保存されます。

OLAP キューブの操作

アナリスト/開発者は、次の多次元データベースに対して複数の OLAP 分析操作を実行できます。

ドリルダウン

概念階層を下に移動するか、番号を増やすことにより、ディメンション内でより深いナビゲーションが可能になります。より詳細なデータを取得するための寸法。

たとえば、企業が期間に基づいて売上高を表示したい場合、年間の売上高を表示してから、四半期ごと、月ごとの売上などにドリルダウンできます。

巻き上げる

この操作は、概念階層を上に移動するか、番号を減らすことによって、ディメンションに沿ってデータを要約します。これは基本的に「ドリルアップ」です。データを集約するためのディメンションの数。

たとえば、製品ごとの売上高を表示するのではなく、カテゴリごとの売上をロールアップして表示できます。

スライス＆ダイス

スライス操作では、メイン OLAP キューブから 1 つのディメンションに沿ってサブキューブを作成します。たとえば、2019 年の売上高 (時間ディメンション)。

Dice 操作は、メイン OLAP キューブから複数のディメンションに沿ってサブキューブを作成します。たとえば、グジュラート州とマハラシュトラ州 (場所ディメンション) の 2019 年の売上高 (時間ディメンション) です。

ピボット

ピボット操作は、データ軸を回転させることによって現在のキューブ ビューを回転させ、データの動的な多次元ビューを可能にします。

OLAP キューブの種類

モラップ

MOLAP は多次元 OLAP であり、多次元データベースに直接インデックスを作成します。これは、多次元分析のための最速かつ最も実用的な OLAP ソリューションです。

ロラップ

ROLAP はリレーショナル OLAP であり、リレーショナル テーブルに格納されたデータを OLAP キューブの形式で再編成することなく動的に多次元分析します。ROLAP は、パフォーマンスや柔軟性よりも大量のデータを直接操作する機能が重要な場合に最もよく活用されます。

ホラップ

HOLAP (ハイブリッド OLAP) は、MOLAP と ROLAP の間の最適化を試みます。ROLAP のより大きなデータ容量と、MOLAP のより優れた処理能力を組み合わせています。hybird cube は優れたスケーラビリティを提供しますが、避けられないパフォーマンス コストへの影響、つまりリレーショナル データ ソースへのアクセスによる速度の低下を無視することはできません。

ありがとう！サインオフします！

プラチ・シン

モルガン・スタンレーのテクノロジーアソシエイト

リンクトイン| ツイッター