Översikt över OLAP
Varje organisation och arbetsgivare i dag behöver data för att fatta beslut. Ju bättre dessa val görs, desto fruktligare och mer lönsam blir organisationen. Det finns massiv information som borde lagras och följs konsekvent dagligen. För att hantera denna växande information krävs nya och moderna strategier för registeranalys och OLAP tjänar detta syfte korrekt. Också kallad Onlineanalytisk bearbetning används för klienterna för att utföra snabb och kraftfull analys och bearbetning av data från flera databaser samtidigt. Det ger dessutom analytiker och chefer att extrahera och bilda affärsinformation från olika fokus. I det här ämnet kommer vi att lära oss om typer av OLAP.
Innan vi kastar oss in i olika typer av OLAP, låt oss snabbt förstå ett par termer och deras definitioner.
- Aggregat har antydts som förutbestämd information. Aggregationer är vanligtvis förberäknade och hålls i de aggregerade tabellerna.
- Dimensionstabellen omfattar främst textfält och beskrivningar.
- Fakttabell används för att lagra säkerhetsvärden eller kvantifierbara kvaliteter.
- Lagringslägen är sätt att fysiskt lagra data i kuber och dimensioner.
Typer av OLAP
Det finns olika OLAP-typer baserade på lagringslägen som används för upptäckt av data med komplexa analytiska beräkningar, gränslös inspelning av poster och förutsägbara scenarier för "vad om".
-
Multidimensionell OLAP (MOLAP)
som i stort sett kan kallas den klassiska OLAP-typen. Denna server använder en multidimensionell databas (MDDB) för att lagra och analysera information. MDDB kan lagra sammanfattningar på ett skickligt sätt, vilket ger en metod för snabb frågning och återställning av information från databasen för behandling. Multidimensionellt databashanteringssystem och användare visualiserar de innehöll data som en 3D-kub. Dessa datablock läggs bort i minnet som kallas CubeCache.
Information flyttas från en informationskälla till den flerdimensionella databasen som ligger mellan kunden och servern, och därefter aggregeras databasen. MOLAP lagrar datasammanfattningarna i binära filer och håller dem borta från den relationsdatabas. Det är viktigt att förstå att MOLAP dessutom gör en kopia av fakta- och dimensioninformationen i en unik binär fil.
Det erbjuder snabb indexering till förberäknade aggregeringar, vilket gör det snabbare för beräkningar. Det lagrar och fungerar effektivt med numerisk information.
I alla fall innehåller begränsningarna för användning av MOLAP:
Mindre mångsidighet eftersom det bara kan hantera ett begränsat informationsmått, MOLAP: s hastighet är snabbare för små till medelstora informationsindex men ändå normalt för större informationsindex. MOLAP-lagring kan också inkludera överskottsinformation.
MOLAP-applikationer: Essbase, Express Server, Yellowfin, Clear Analytics, SAP Business Intelligence
-
ROLAP, relationell online-analytisk bearbetning
Termen ROLAP indikerar att OLAP-servern involverar lagring som har relation till sin karaktär. De använder ett relationsdatabashanteringssystem för att behålla och kontrollera uppgifterna. Det här är servrarna som finns mellan databasen och användaren. ROLAP-system arbetar med informationen som finns i en relationsdatabas.
ROLAP bygger indexerade vyer för att lagra datasammanfattningarna i dessa vyer i den relationsdatabas. Den lämnar dessutom både fakta och dimension informationen i relationstabellen.
ROLAP-servrar stöder stora mängder information än MOLAP-servrar gör. Den övervakar produktivt både numerisk och textinformation. Det gör det möjligt för kunder att borra ner till den mest minimala nivån i en hierarkisk struktur
DSS-server från Microstrategy omfattar ROLAP-metoden
Huvudargumentet mot RDB: er att fråga efter en massiv databas med SQL för att få information vanligtvis medför komplexa frågor. Därefter visar ROLAP-applikationer en långsammare prestanda och kanske inte perfekt för vissa beräkningar.
-
HOLAP, Hybrid OLAP
Det är en blandning av MOLAP och ROLAP. Genom att använda både ROLAP- och MOLAP-informationslager erbjuder Hybrid OLAP egenskaperna hos båda teknikerna. HOLAP lagrar datasammanfattningar i de binära filerna eller i de förberäknade kuberna. Det lämnar mängderna av fakta- och dimensioninformation i den relationsdatabas.
HOLAP-tillvägagångssätt kan vanligtvis utföras om någon av de åtföljande omständigheterna existerar:
Om det finns en enorm mängd data, om det finns prestandaöverbelastning på en server eller om du använder sparade informationskällor som sammanfattas.
HOLAP-servrarna lagrar information på det mest funktionella sättet. HOLAP-komponenten erbjuder flexibilitet vid utformning, åtkomst och underhåll av HOLAP-datagrupper. HOLAP integrerar både multidimensionell och relationell informationslagring som kan användas för att hantera problem med skalbarhet och prestanda.
Bortsett från de tidigare nämnda tre sortarna som generellt identifieras och utnyttjas, har vi dessutom ett par fler sorters OLAP som inte är så utbredda men utan tvekan värda att hänvisa och förstå.
-
WOLAP
En webbolap som kallas webbaktiverad OLAP används via webbläsaren. Det kan mycket väl användas på off chansen att du tänker på något på en verkligt minimal ansträngningsutgiftsplan eftersom det bara kräver en webbanslutning och en webbläsare för att få informationen. I motsats till olika typer av OLAP undermineras WOLAP-funktionalitet och prestanda.
-
Dolap
Desktop On-Line Analytical Processing (DOLAP) är en enskikts, skrivbaserad OLAP-teknik. Funktionaliteten är begränsad till skillnad från andra OLAP-applikationer. Det har ett mer kostnadseffektivt värde och är fördelaktigt för mobilklienter som i allmänhet inte kan ansluta till datalageret.
-
SOLAP
Den breda användningen av geo-refererad information har lagt till behovet av att uppgradera OLAP med rumsliga analysverktyg. Rumsliga OLAP-enheter (SOLAP) har implementerats för att hantera problem inom området Geo-Business Intelligence. SOLAP-verktyg hjälper till att utföra rumslig analys av information. Dessa enheter kombinerar OLAP-analys med GIS-ramverk för rumslig visualisering. Det finns ändå uppslag för att förbättra teknisk kunskap för förbättrad optimering av komplicerade frågor och visualisering av data.
Slutsats
Det är avgörande för oss att förstå vilken typ av OLAP-lagring som bäst kan användas för att göra val av hög kvalitet med den givna informationen. Mängden analyserad data blir ett väsentligt element för att bestämma typen av OLAP-databas.
Sammanfattningsvis kan Relational OLAP-produkter bättre hantera större data än multidimensionella OLAP-produkter. Om mängden information inte kräver en relationsdatabas kommer en flerdimensionell produkt att vara lika användbar. Om nödvändigheterna tillåter dig att välja blandningen av ROLAP och MOLAP har du HOLAP att vända mot vilket utan tvekan är den mest flexibla och kraftfulla OLAP-typen där ute. Det finns dessutom ekonomiskt kunniga OLAP-typer som DOLAP och WOLAP-typer som används med begränsningar under en begränsad miljö. För enkel och snabb utforskning av information som ligger i en rumslig databas har vi SOLAP-typ som kan hjälpa till att analysera den information som finns som bilder och vektorer.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till typer av OLAP. Här diskuterar vi de olika OLAP-typerna baserade på lagringslägen som används för upptäckt av data. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar -
- Data Science Tools
- OLAP-verktyg
- OLTP vs OLAP
- Vad är OLTP?
- Hur skapar, använder och tar jag bort hierarkin i Tableau?