Хранилища данных (курс лекций)




старонка15/16
Дата канвертавання24.04.2016
Памер0.88 Mb.
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16

OLAP на клиенте и на сервере


Многомерный анализ данных может быть произведен с помощью различных средств, которые условно можно разделить на клиентские и серверные OLAP-средства.

Клиентские OLAP-средства представляют собой приложения, осуществляющие вычисление агрегатных данных (сумм, средних величин, максимальных или минимальных значений) и их отображение, при этом сами агрегатные данные содержатся в ЭШе внутри адресного пространства такого OLAP-средства.

Если исходные данные содержатся в настольной СУБД, вычисление агрегатных данных производится самим OLAP-средством. Если же источник исходных данных — серверная СУБД, многие из клиентских OLAP-средств посылают на сервер SQL-запросы, содержащие оператор GROUP BY, и в результате получают агрегатные данные, вычисленные на сервере.

Как правило, OLAP-функциональность реализована в средствах статистической обработки данных (из продуктов этого класса на российском рынке широко распространены продукты компаний StatSoft и SPSS) и в некоторых электронных таблицах. В частности, неплохими средствами многомерного анализа обладает Microsoft Excel 2000. С помощью этого продукта можно создать и сохранить в виде файла небольшой локальный многомерный OLAP-куб и отобразить его двух- или трехмерные сечения.

Многие средства разработки содержат библиотеки классов или компонентов, позволяющие создавать приложения, реализующие простейшую OLAP-функциональность (такие, например, как компоненты DecisionCube в Borland Delphi и Borland C++Builder). Помимо этого многие компании предлагают элементы управления ActiveX и другие библиотеки, реализующие подобную функциональность.

Отметим, что клиентские OLAP-средства применяются, как правило, при малом числе измерений (обычно рекомендуется не более шести) и небольшом разнообразии значений этих параметров, — ведь полученные агрегатные данные должны умещаться в адресном пространстве подобного средства, а их количество растет экспоненциально при увеличении числа измерений. Поэтому даже самые примитивные клиентские OLAP-средства, как правило, позволяют произвести предварительный подсчет объема требуемой оперативной памяти для создания в ней многомерного куба.

Многие (но не все!) клиентские OLAP-средства позволяют сохранить содержимое ЭШе с агрегатными данными в виде файла, что, в свою очередь, позволяет не производить их повторное вычисление. Отметим, что нередко такая возможность используется для отчуждения агрегатных данных с целью передачи их другим организациям или для публикации. Типичным примером таких отчуждаемых агрегатных данных является статистика заболеваемости в разных регионах и в различных возрастных группах, которая является открытой информацией, публикуемой министерствами здравоохранения различных стран и Всемирной организацией здравоохранения. При этом собственно исходные данные, представляющие собой сведения о конкретных случаях заболеваний, являются конфиденциальными данными медицинских учреждений, которые ни в коем случае не должны попадать в руки страховых компаний и тем более становиться достоянием гласности.

Идея сохранения ЭШе с агрегатными данными в файле получила свое дальнейшее развитие в серверных OLAP-средствах, в которых сохранение и изменение агрегатных данных, а также поддержка содержащего их хранилища осуществляются отдельным приложением или процессом, называемым OLAP-сервером. Клиентские приложения могут запрашивать подобное многомерное хранилище и в ответ получать те или иные данные. Некоторые клиентские приложения могут также создавать такие хранилища или обновлять их в соответствии с изменившимися исходными данными.

Преимущества применения серверных OLAP-средств по сравнению с клиентскими OLAP-средствами сходны с преимуществами применения серверных СУБД по сравнению с настольными: в случае применения серверных средств вычисление и хранение агрегатных данных происходят на сервере, а клиентское приложение получает лишь результаты запросов к ним, что позволяет в общем случае снизить сетевой трафик, время выполнения запросов и требования к ресурсам, потребляемым клиентским приложением. Отметим, что средства анализа и обработки данных масштаба предприятия, как правило, базируются именно на серверных OLAP-средствах, например, таких как Oracle Express Server, Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services, Hyperion Essbase, продуктах компаний Crystal Decisions, BusinessObjects, Cognos, SAS Institute. Поскольку все ведущие производители серверных СУБД производят (либо лицензировали у других компаний) те или иные серверные OLAP-средства, выбор их достаточно широк и почти во всех случаях можно приобрести OLAP-сервер того же производителя, что и у самого сервера баз данных.

Отметим, что многие клиентские OLAP-средства (в частности, Microsoft Excel 2000, Seagate Analysis и др.) позволяют обращаться к серверным OLAP-хранилищам, выступая в этом случае в роли клиентских приложений, выполняющих подобные запросы. Помимо этого имеется немало продуктов, представляющих собой клиентские приложения к OLAP-средствам различных производителей.

OLAP-серверы могут хранить многомерные данные разными способами, которые мы и обсудим в следующем разделе.

Технические аспекты многомерного хранения данных


В многомерных хранилищах данных содержатся агрегатные данные различной степени подробности, например, объемы продаж по дням, месяцам, годам, по категориям товаров и т.п. Цель хранения агрегатных данных — сократить время выполнения запросов, поскольку в большинстве случаев для анализа и прогнозов интересны не детальные, а суммарные данные. Поэтому при создании многомерной базы данных всегда вычисляются и сохраняются некоторые агрегатные данные.

Отметим, что сохранение всех агрегатных данных не всегда оправданно. Дело в том, что при добавлении новых измерений объем данных, составляющих куб, растет экспоненциально (иногда говорят о «взрывном росте» объема данных). Если говорить более точно, степень роста объема агрегатных данных зависит от количества измерений куба и членов измерений на различных уровнях иерархий этих измерений. Для решения проблемы «взрывного роста» применяются разнообразные схемы, позволяющие при вычислении далеко не всех возможных агрегатных данных достичь приемлемой скорости выполнения запросов.

Как исходные, так и агрегатные данные могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных:


  • MOLAP (Multidimensional OLAP) –— исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных. Хранение данных в многомерных структурах ЭШеляяет манипулировать данными как многомерным массивом, благодаря чему скорость вычисления агрегатных значений одинакова для любого из измерений. Однако в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, так как многомерные данные полностью содержат исходные реляционные данные.

  • ROLAP (Relational OLAP) — исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально и находились. Агрегатные же данные помещают в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же базе данных.

  • HOLAP (Hybrid OLAP) — исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных.

Некоторые OLAP-средства поддерживают хранение данных только в реляционных структурах, некоторые — только в многомерных. Однако большинство современных серверных OLAP-средств поддерживают все три способа хранения данных. Выбор способа хранения зависит от объема и структуры исходных данных, требований к скорости выполнения запросов и частоты обновления OLAP-кубов.

Отметим также, что подавляющее большинство современных OLAP-средств не хранит «пустых» значений (примером «пустого» значения может быть отсутствие продаж сезонного товара вне сезона).


1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16


База данных защищена авторским правом ©shkola.of.by 2016
звярнуцца да адміністрацыі

    Галоўная старонка