คลังข้อมูล - OLAP

Online Analytical Processing Server (OLAP) ขึ้นอยู่กับแบบจำลองข้อมูลหลายมิติ ช่วยให้ผู้จัดการและนักวิเคราะห์ได้รับข้อมูลเชิงลึกผ่านการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วสม่ำเสมอและโต้ตอบได้ บทนี้ครอบคลุมถึงประเภทของ OLAP การดำเนินการบน OLAP ความแตกต่างระหว่าง OLAP และฐานข้อมูลทางสถิติและ OLTP

ประเภทของเซิร์ฟเวอร์ OLAP

เรามีเซิร์ฟเวอร์ OLAP สี่ประเภท -

• OLAP เชิงสัมพันธ์ (ROLAP)
• OLAP หลายมิติ (MOLAP)
• OLAP ลูกผสม (HOLAP)
• เซิร์ฟเวอร์ SQL เฉพาะทาง

OLAP เชิงสัมพันธ์

เซิร์ฟเวอร์ ROLAP ถูกวางไว้ระหว่างเซิร์ฟเวอร์ส่วนหลังเชิงสัมพันธ์และเครื่องมือฟรอนต์เอนด์ของไคลเอ็นต์ ในการจัดเก็บและจัดการข้อมูลคลังสินค้า ROLAP ใช้ DBMS เชิงสัมพันธ์หรือแบบขยายความสัมพันธ์

ROLAP มีดังต่อไปนี้ -

• การใช้ตรรกะการนำทางแบบรวม
• การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับแบ็คเอนด์ DBMS แต่ละรายการ
• เครื่องมือและบริการเพิ่มเติม

OLAP หลายมิติ

MOLAP ใช้เอ็นจินการจัดเก็บข้อมูลหลายมิติตามอาร์เรย์สำหรับมุมมองข้อมูลหลายมิติ ด้วยการจัดเก็บข้อมูลหลายมิติการใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลอาจต่ำหากชุดข้อมูลกระจัดกระจาย ดังนั้นเซิร์ฟเวอร์ MOLAP จำนวนมากจึงใช้การแสดงที่จัดเก็บข้อมูลสองระดับเพื่อจัดการชุดข้อมูลที่หนาแน่นและกระจัดกระจาย

OLAP แบบไฮบริด

Hybrid OLAP เป็นการผสมผสานระหว่าง ROLAP และ MOLAP มีความสามารถในการปรับขนาดของ ROLAP ที่สูงขึ้นและการคำนวณ MOLAP ที่เร็วขึ้น เซิร์ฟเวอร์ HOLAP อนุญาตให้จัดเก็บข้อมูลรายละเอียดจำนวนมาก การรวมจะถูกจัดเก็บแยกกันในร้าน MOLAP

เซิร์ฟเวอร์ SQL เฉพาะทาง

เซิร์ฟเวอร์ SQL เฉพาะทางให้ภาษาแบบสอบถามขั้นสูงและการสนับสนุนการประมวลผลแบบสอบถามสำหรับการสืบค้น SQL บนสคีมาแบบดาวและเกล็ดหิมะในสภาพแวดล้อมแบบอ่านอย่างเดียว

การดำเนินงาน OLAP

เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ OLAP ขึ้นอยู่กับมุมมองข้อมูลหลายมิติเราจะพูดถึงการทำงานของ OLAP ในข้อมูลหลายมิติ

นี่คือรายการของการดำเนินการ OLAP -

• Roll-up
• Drill-down
• หั่นลูกเต๋า
• Pivot (หมุน)

ม้วน

โรลอัพทำการรวมบนคิวบ์ข้อมูลด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งดังต่อไปนี้ -

• โดยการไต่ลำดับชั้นของแนวคิดสำหรับมิติ
• โดยการลดขนาด

แผนภาพต่อไปนี้แสดงวิธีการทำงานของภาพรวม

• การสะสมจะดำเนินการโดยการปีนลำดับชั้นแนวคิดสำหรับตำแหน่งมิติ

• ในขั้นต้นลำดับชั้นของแนวคิดคือ "ถนน <เมือง <จังหวัด <ประเทศ"

• ในการรวบรวมข้อมูลจะรวมโดยการเพิ่มขึ้นตามลำดับชั้นของสถานที่ตั้งจากระดับเมืองไปยังระดับของประเทศ

• ข้อมูลจะถูกจัดกลุ่มเป็นเมืองมากกว่าประเทศ

• เมื่อดำเนินการรวบรวมมิติข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งมิติจากคิวบ์ข้อมูลจะถูกลบออก

เจาะลงไป

การดูรายละเอียดแบบเจาะลึกเป็นการดำเนินการย้อนกลับของภาพรวม ดำเนินการโดยวิธีใดวิธีหนึ่งดังต่อไปนี้ -

• โดยการลดลำดับชั้นแนวคิดสำหรับมิติ
• ด้วยการแนะนำมิติใหม่

แผนภาพต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการทำงานแบบเจาะลึก -

• การเจาะลึกจะดำเนินการโดยการลดลำดับชั้นของแนวคิดสำหรับเวลามิติ

• ในขั้นต้นลำดับชั้นของแนวคิดคือ "วัน <เดือน <ไตรมาส <ปี"

• ในการเจาะลึกมิติเวลาจะลดลงจากระดับของไตรมาสไปยังระดับของเดือน

• เมื่อดำเนินการเจาะลึกมิติข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งมิติจากคิวบ์ข้อมูลจะถูกเพิ่ม

• นำทางข้อมูลจากข้อมูลที่มีรายละเอียดน้อยไปยังข้อมูลที่มีรายละเอียดสูง

ชิ้น

การดำเนินการ slice จะเลือกมิติใดมิติหนึ่งจากคิวบ์ที่กำหนดและจัดเตรียมคิวบ์ย่อยใหม่ พิจารณาแผนภาพต่อไปนี้ที่แสดงวิธีการทำงานของสไลซ์

• ที่นี่ Slice ดำเนินการสำหรับมิติข้อมูล "เวลา" โดยใช้เกณฑ์เวลา = "Q1"

• มันจะสร้างคิวบ์ย่อยใหม่โดยเลือกหนึ่งมิติขึ้นไป

ลูกเต๋า

Dice เลือกสองมิติหรือมากกว่าจากลูกบาศก์ที่กำหนดและจัดเตรียมลูกบาศก์ย่อยใหม่ พิจารณาแผนภาพต่อไปนี้ที่แสดงการทำงานของลูกเต๋า

การดำเนินการลูกเต๋าบนลูกบาศก์ตามเกณฑ์การเลือกต่อไปนี้เกี่ยวข้องกับสามมิติ

• (location = "Toronto" หรือ "Vancouver")
• (เวลา = "Q1" หรือ "Q2")
• (item = "Mobile" หรือ "Modem")

หมุน

การดำเนินการเดือยเรียกอีกอย่างว่าการหมุน มันจะหมุนแกนข้อมูลในมุมมองเพื่อให้เป็นทางเลือกในการนำเสนอข้อมูล พิจารณาแผนภาพต่อไปนี้ที่แสดงการทำงานของเดือย

OLAP กับ OLTP

ซีเนียร์	คลังข้อมูล (OLAP)	ฐานข้อมูลปฏิบัติการ (OLTP)
1	เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลในอดีต	เกี่ยวข้องกับการประมวลผลแบบวันต่อวัน
2	ระบบ OLAP ถูกใช้โดยผู้มีความรู้เช่นผู้บริหารผู้จัดการและนักวิเคราะห์	เสมียน DBA หรือผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูลใช้ระบบ OLTP
3	มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ธุรกิจ	มีประโยชน์ในการดำเนินธุรกิจ
4	เน้นข้อมูลออก	มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลใน.
5	ขึ้นอยู่กับ Star Schema, Snowflake, Schema และ Fact Constellation Schema	ขึ้นอยู่กับแบบจำลองความสัมพันธ์ของเอนทิตี
6	มีข้อมูลในอดีต	ประกอบด้วยข้อมูลปัจจุบัน
7	ให้ข้อมูลสรุปและรวม	ให้ข้อมูลดั้งเดิมและมีรายละเอียดสูง
8	ให้มุมมองข้อมูลสรุปและหลายมิติ	ให้มุมมองเชิงสัมพันธ์โดยละเอียดและราบเรียบของข้อมูล
9	จำนวนหรือผู้ใช้เป็นร้อย	จำนวนผู้ใช้เป็นพันคน
10	จำนวนบันทึกที่เข้าถึงเป็นล้าน	จำนวนบันทึกที่เข้าถึงเป็นสิบ
11	ขนาดฐานข้อมูลตั้งแต่ 100 GB ถึง 1 TB	ขนาดฐานข้อมูลตั้งแต่ 100 MB ถึง 1 GB
12	มีความยืดหยุ่นสูง	ให้ประสิทธิภาพสูง