Bài viết tập trung vào việc tìm hiểu sâu về các hệ thống OLAP và khám phá nhu cầu của chúng, cách chúng hoạt động, các loại OLAP khác nhau, v.v.

Trước hết, OLAP là gì?

Hệ thống xử lý dữ liệu.

Trước khi dữ liệu có thể được đưa vào sử dụng, nó phải được xử lý. Trong khoa học dữ liệu, có hai loại hệ thống xử lý dữ liệu chính - OLTP ( Xử lý giao dịch trực tuyến ) và OLAP ( Xử lý phân tích trực tuyến ).

OLAP là một hệ thống xử lý dữ liệu thực hiện các phân tích phức tạp ở tốc độ cao trên cơ sở dữ liệu kinh doanh lớn (kho dữ liệu, siêu thị dữ liệu, v.v.). OLAP cho phép phân tích dữ liệu đa chiều nhanh chóng, linh hoạt cho các ứng dụng hỗ trợ quyết định và thông minh kinh doanh (BI) trong triển khai kho dữ liệu.

Dữ liệu đa chiều là gì?

Thứ nguyên đề cập đến một yếu tố cụ thể trong tập dữ liệu. Bây giờ, hầu hết dữ liệu kinh doanh là đa chiều, tức là nó bao gồm nhiều danh mục mà dữ liệu có thể được chia nhỏ để phân tích.

Ví dụ: số lượng bán hàng của một công ty có thể được chia thành nhiều thứ nguyên liên quan đến vị trí - quốc gia, tiểu bang, thành phố ; thời gian — năm, tháng, tuần, ngày ; danh mục sản phẩm - nam/nữ/trẻ em, thương hiệu, v.v.

Tuy nhiên, dữ liệu chủ yếu được lưu trữ dưới dạng tập hợp dữ liệu trong bảng, có thể tổ chức dữ liệu theo 2 chiều cùng một lúc.

Một bảng cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ các bản ghi riêng lẻ theo định dạng từng hàng trong đó mỗi dữ liệu “thực tế” trong cơ sở dữ liệu nằm ở giao điểm của hai chiều — một hàng và một cột.

Làm thế nào để OLAP đi vào hình ảnh?

Mặc dù các công cụ báo cáo cơ sở dữ liệu quan hệ có thể truy vấn, báo cáo cũng như phân tích dữ liệu đa chiều nhưng hiệu suất sẽ chậm lại khi khối lượng dữ liệu tăng lên. Và nó đòi hỏi một nỗ lực lớn để sắp xếp lại các kết quả để tập trung vào các khía cạnh khác.

OLAP trích xuất dữ liệu này từ nhiều bộ dữ liệu quan hệ và sắp xếp lại nó thành định dạng đa chiều có khả năng xử lý nhanh và phân tích mạnh mẽ.

Làm thế nào điều này thực sự được thực hiện?

Khối lập phương OLAP.

Khối lập phương OLAP

Cốt lõi của hệ thống OLAP, khối OLAP là cơ sở dữ liệu dựa trên mảng đa chiều.

Chúng giúp phân tích và xử lý các chiều dữ liệu khác nhau nhanh hơn và hiệu quả hơn so với cơ sở dữ liệu truyền thống bằng cách mở rộng định dạng theo từng cột của cơ sở dữ liệu truyền thống và thêm các lớp cho các chiều dữ liệu khác.

Ví dụ: lớp trên cùng của khối lập phương sẽ tổ chức doanh số bán hàng của công ty dựa trên các quý, chúng ta có thể đi sâu hơn nữa và xem xét số liệu bán hàng mỗi tháng, mỗi tuần, mỗi ngày, v.v.

Về mặt lý thuyết, dữ liệu có thể được lưu trữ trong các khối với vô số lớp, nhưng trên quy mô thực tế, các tổ chức thường lưu trữ các khối OLAP chỉ với các lớp cần thiết, để đạt được hiệu suất và phân tích tối ưu. Dữ liệu tổng hợp, lịch sử này được lưu trữ dưới dạng giản đồ sao và bông tuyết.

Thao tác trên khối OLAP

Nhà phân tích/nhà phát triển có thể thực hiện nhiều thao tác phân tích OLAP đối với các cơ sở dữ liệu đa chiều này: -

KHOAN XUỐNG

Cho phép điều hướng sâu hơn trong một thứ nguyên, bằng cách di chuyển xuống trong hệ thống phân cấp khái niệm hoặc tăng số. kích thước để đạt được dữ liệu chi tiết hơn.

Ví dụ: nếu một công ty muốn xem số liệu bán hàng của mình dựa trên khoảng thời gian, thì công ty đó có thể xem doanh số bán hàng mỗi năm và sau đó đi sâu vào doanh số bán hàng mỗi quý, mỗi tháng, v.v.

CUỘN LÊN

Hoạt động này tóm tắt dữ liệu dọc theo một thứ nguyên - về cơ bản là "đi sâu vào", bằng cách di chuyển lên hệ thống phân cấp khái niệm hoặc giảm số. của kích thước để tổng hợp dữ liệu.

Ví dụ: thay vì xem số liệu bán hàng trên mỗi sản phẩm, chúng tôi có thể cuộn lên và xem doanh số bán hàng trên mỗi danh mục.

Slice & DICE

Các thao tác cắt lát tạo ra một khối con dọc theo một chiều từ khối OLAP chính. Ví dụ: số liệu bán hàng từ năm 2019 (chiều thời gian).

Thao tác súc sắc tạo ra một khối con dọc theo nhiều chiều từ khối OLAP chính. Ví dụ: số liệu bán hàng từ năm 2019 (thứ nguyên thời gian) từ Gujrat và Maharashtra (thứ nguyên vị trí).

TRỤC

Thao tác trục xoay chế độ xem khối hiện tại bằng cách xoay các trục dữ liệu — cho phép chế độ xem dữ liệu đa chiều động.

Các loại khối OLAP

MOLAP

MOLAP là OLAP đa chiều, lập chỉ mục trực tiếp vào cơ sở dữ liệu đa chiều. Đây là giải pháp OLAP nhanh nhất và thiết thực nhất để phân tích đa chiều.

ROLAP

ROLAP là OLAP quan hệ, phân tích đa chiều động trên dữ liệu được lưu trữ trong các bảng quan hệ mà không tổ chức lại nó dưới dạng khối OLAP. ROLAP được sử dụng tốt nhất khi khả năng làm việc trực tiếp với lượng lớn dữ liệu quan trọng hơn hiệu suất và tính linh hoạt.

LẠP

HOLAP, hoặc OLAP lai, cố gắng tạo ra sự tối ưu hóa giữa MOLAP và ROLAP. Nó kết hợp dung lượng dữ liệu lớn hơn của ROLAP cùng với khả năng xử lý tốt hơn của MOLAP. Mặc dù hybird cube mang lại khả năng mở rộng tốt hơn, nhưng người ta không thể bỏ qua tác động không thể tránh khỏi về chi phí hiệu suất — tốc độ chậm do truy cập các nguồn dữ liệu quan hệ.

Cảm ơn! Đăng xuất!

Prachi Singh

Cộng tác viên công nghệ tại Morgan Stanley

LinkedIn | Twitter