Желідегі аналитикалық өңдеу - Online analytical processing

Желідегі аналитикалық өңдеу, немесе OLAP (/ˈoʊлæб/), бұл жауап беру тәсілі көп өлшемді аналитикалық (MDA) сұраныстар жылдам есептеу.[1] OLAP - кеңірек санатының бөлігі іскерлік интеллект, ол сонымен қатар қамтиды реляциялық мәліметтер базасы, есеп жазу және деректерді өндіру.[2] OLAP бағдарламасының типтік қосымшаларына жатады іскерлік есеп беру сату үшін, маркетинг, басқарушылық есеп беру, бизнес-процестерді басқару (BPM),[3] бюджеттеу және болжау, қаржылық есептілік сияқты жаңа қосымшалар пайда болатын ұқсас салалар ауыл шаруашылығы.[4]

Термин OLAP дәстүрлі мәліметтер қорының терминін сәл өзгерту түрінде жасалған транзакцияны желіде өңдеу (OLTP).[5]

OLAP құралдары пайдаланушыларға көп өлшемді деректерді интерактивті түрде бірнеше тұрғыдан талдауға мүмкіндік береді. OLAP үш негізгі аналитикалық операциядан тұрады: консолидация (ширату), бұрғылау, кесу және кесу.[6]:402–403 Шоғырландыру бір немесе бірнеше өлшемде жинақталатын және есептелетін мәліметтердің жиынтығын қамтиды. Мысалы, барлық сату кеңселері сату үрдістерін болжау үшін сату бөліміне немесе сату бөліміне жиналады. Керісінше, егжей-тегжейлі пайдаланушыларға егжей-тегжейлі шарлауға мүмкіндік беретін әдіс. Мысалы, пайдаланушылар сатылымды аймақтың сатылымын құрайтын жекелеген өнімдер бойынша көре алады. Тіліктеу және кесу - бұл пайдаланушылар нақты мәліметтер жиынтығын шығарып (кесіп) ала алатын мүмкіндік OLAP текшесі және кесінділерді әр түрлі көзқараспен қарау (кесу). Бұл көзқарастарды кейде өлшемдер деп атайды (мысалы, сатушының сату күніне, тапсырыс берушіге, өнімге немесе аймақ бойынша сатылымдарды қарау сияқты).

Мәліметтер базасы OLAP үшін конфигурацияланған, көп өлшемді деректер моделін қолдана отырып, күрделі аналитикалық және осы жағдай үшін жылдам орындау уақыты бар сұраулар.[7] Олар аспектілерді қарызға алады мәліметтер базалары, иерархиялық мәліметтер базасы және реляциялық мәліметтер базасы.

OLAP әдетте қарама-қарсы қойылады OLTP (Интерактивті транзакцияларды өңдеу), ол әдетте іскери барлау немесе есеп беру мақсатында емес, транзакцияларды өңдеу үшін үлкен көлемде анағұрлым күрделі сұраныстармен сипатталады. OLAP жүйелері негізінен оқуға оңтайландырылған болса, OLTP барлық сұраныстарды өңдеуге міндетті (оқу, кірістіру, жаңарту және жою).

OLAP жүйелеріне шолу

Кез-келген OLAP жүйесінің негізінде OLAP текшесі (оны «көпөлшемді текше» немесе а деп те атайды гиперкуб ). Ол деп аталатын сандық фактілерден тұрады шаралар бойынша жіктеледі өлшемдер. Іс-шаралар гиперкубаның қиылыстарына орналастырылған, ол өлшемдері а векторлық кеңістік. OLAP текшесімен жұмыс істеуге арналған интерфейс матрицалық интерфейс болып табылады Жиынтық кестелер жинақтау немесе орташалау сияқты өлшемдер бойынша проекциялау операцияларын орындайтын кестелік бағдарламада.

Текше метадеректері a-дан жасалады жұлдыз схемасы немесе снежинка схемасы немесе шоқжұлдыз а кестелері реляциялық мәліметтер базасы. Іс-шаралар жазбалардан алынған фактілер кестесі және өлшемдері өлшем кестелері.

Әрқайсысы өлшеу жиынтығы бар деп ойлауға болады жапсырмалар, немесе онымен байланысты мета-деректер. A өлшем бұларды сипаттайтын нәрсе жапсырмалар; туралы ақпарат береді өлшеу.

Қарапайым мысал ретінде дүкеннің а сатылымын қамтитын текше болады өлшеу, және күні / уақыты а өлшем. Әр сатылымның күні / уақыты бар заттаңба бұл сатылым туралы көбірек сипаттайды.

Мысалға:

 Сату фактілері кестесі + ------------- + ---------- + | сату_мөлшері | уақыт_күні | + ------------- + ---------- + Уақыт өлшемі | 2008.10 | 1234 | ---- + + --------- + ------------------- ++ ----------- - + ---------- + | | уақыт_күні | уақыт белгісі | | + --------- + ------------------- + + ----> | 1234 | 20080902 12:35:43 | + --------- + ------------------- +

Көпөлшемді мәліметтер базасы

Көпөлшемді құрылым «деректерді жүйелеу және деректер арасындағы байланысты білдіру үшін көпөлшемді құрылымдарды қолданатын реляциялық модельдің вариациясы» ретінде анықталады.[6]:177 Құрылым текшелерге бөлінген және текшелер деректерді әр текшенің шектерінде сақтауға және қол жеткізуге қабілетті. «Көпөлшемді құрылымдағы әрбір ұяшықта оның өлшемдерінің әрқайсысы бойынша элементтерге қатысты жинақталған мәліметтер бар».[6]:178 Деректер манипуляцияланған кезде де оған қол жетімділік оңай болып қалады және дерекқордың ықшам форматын құра береді. Деректер әлі де өзара байланысты болып келеді. Көп өлшемді құрылым онлайн-аналитикалық өңдеу (OLAP) қосымшаларын қолданатын аналитикалық мәліметтер базасы үшін өте танымал.[6] Аналитикалық мәліметтер базасы бұл дерекқорларды күрделі іскери сұрауларға жылдам жауап беру қабілетінің арқасында пайдаланады. Деректерді әр түрлі жағынан қарауға болады, бұл басқа модельдерге қарағанда проблеманың кең перспективасын береді.[8]

Жиынтықтар

Күрделі сұраныстар үшін OLAP текшелері сол сұрау үшін қажет уақыттың шамамен 0,1% -ында жауап бере алады деп сендірілген. OLTP реляциялық мәліметтер.[9][10] OLAP-та осындай нәтижеге қол жеткізуге мүмкіндік беретін ең маңызды механизм - пайдалану жиынтықтар. Агрегаттар нақты кестедегі түйіршікті өзгерту арқылы және осы өлшемдер бойынша деректерді біріктіру арқылы құрылады. жиынтық функция (немесе біріктіру функциясы). Ықтимал біріктірулер саны өлшем түйіршіктерінің мүмкін болатын кез келген тіркесімімен анықталады.

Барлық ықтимал жиынтықтар мен негізгі деректердің тіркесімінде мәліметтерден жауап алуға болатын барлық сұрауларға жауаптар бар.[11]

Әдетте есептеуге болатын көптеген жиынтықтар бар, көбінесе алдын-ала белгіленген сан ғана толық есептеледі; қалғаны сұраныс бойынша шешіледі. Қандай жиынтықтарды (көріністерді) есептеу керектігін шешу мәселесі көріністі таңдау мәселесі ретінде белгілі. Көріністі таңдау таңдалған жиынтықтар жиынтығының жалпы көлемімен, оларды базалық деректердің өзгеруінен жаңарту уақытымен немесе екеуімен шектелуі мүмкін. Көріністі таңдаудың мақсаты, әдетте, OLAP сұраныстарына жауап берудің орташа уақытын азайту болып табылады, дегенмен кейбір зерттеулер жаңарту уақытын да азайтады. Көріністі таңдау NP-толық. Мәселенің көптеген тәсілдері зерттелді, соның ішінде ашкөз алгоритмдер, кездейсоқ іздеу, генетикалық алгоритмдер және A * іздеу алгоритмі.

Біріктіру функцияларын бүкіл OLAP текшесі бойынша есептеуге болады алдын-ала есептеу әрбір ұяшық үшін мәндер, содан кейін осы агрегаттарды біріктіру арқылы ұяшықтардың оралуы үшін жиынтықты есептеу алгоритмді бөлу және бағындыру оларды тиімді есептеу үшін көп өлшемді мәселеге.[12] Мысалы, жиынтықтың жалпы қосындысы әр ұяшықтағы қосындылардың қосындысын ғана құрайды. Осылайша ыдырауға болатын функциялар деп аталады ыдырайтын агрегаттық функциялар және қамтиды COUNT, MAX, MIN, және ҚОРЫТЫНДЫ, оны әр ұяшық үшін есептеуге болады, содан кейін тікелей біріктіруге болады; бұл өздігінен ыдырайтын біріктіру функциялары деп аталады.[13] Басқа жағдайларда жиынтық функцияны ұяшықтарға арналған қосалқы сандарды есептеу арқылы, осы қосалқы сандарды жинақтап, соңында жалпы санды есептеу арқылы есептеуге болады; мысалдар жатады ОРТАША (соманы және санды бақылау, соңында бөлу) және ҚАБЫР (max және min қадағалау, соңында шегеру). Басқа жағдайларда жиынтық функцияны барлық жиынтықты бірден талдаусыз есептеуге болмайды, дегенмен кейбір жағдайларда жуықтауды есептеуге болады; мысалдар жатады ҚАРАСТЫРУ, ОРТАША, және РЕЖИМ; мысалы, жиынның медианасы ішкі жиындардың медианасы емес. Оларды OLAP-та тиімді жүзеге асыру қиын, өйткені олар базалық мәліметтерге агрегаттық функцияны есептеуді қажет етеді, немесе оларды желіде (баяу) есептеуді немесе ықтимал шығуға (үлкен кеңістік) алдын-ала есептеуді қажет етеді.

Түрлері

OLAP жүйелері дәстүрлі түрде келесі таксономияларды қолдану арқылы жіктелді.[14]

Көп өлшемді OLAP (MOLAP)

MOLAP (көп өлшемді онлайн-аналитикалық өңдеу) OLAP-тың классикалық түрі болып табылады және кейде оны тек OLAP деп те атайды. MOLAP бұл деректерді реляциялық мәліметтер базасында емес, оңтайландырылған көп өлшемді массив қоймасында сақтайды.

Кейбір MOLAP құралдары талап етеді алдын-ала есептеу және шоғырландыру сияқты алынған деректерді сақтау - өңдеу деп аталатын операция. Мұндай MOLAP құралдары әдетте а деп аталатын алдын-ала есептелген деректер жиынтығын пайдаланады деректер кубы. Мәліметтер текшесінде сұрақтардың барлық мүмкін жауаптары бар. Нәтижесінде олар сұрауларға өте жылдам жауап береді. Екінші жағынан, жаңарту алдын-ала есептеу дәрежесіне байланысты ұзақ уақыт алуы мүмкін. Алдын ала есептеу деректер жарылысы деп те аталуы мүмкін.

MOLAP-тің басқа құралдары, атап айтқанда мәліметтер қорының функционалды моделі алынған деректерді алдын-ала есептемеңіз, бірақ сұраныс бойынша және кэште сақталғаннан басқа барлық есептеулерді жүргізіңіз.

MOLAP артықшылықтары

  • Оңтайландырылған сақтау, көп өлшемді индекстеу және кэштеудің арқасында жылдам сұраныстың өнімділігі.
  • Сақталған деректермен салыстырғанда дискінің өлшемі кішірек реляциялық мәліметтер базасы қысу техникасына байланысты.
  • Мәліметтердің жоғары деңгейлі агрегаттарын есептеу.
  • Бұл төмен өлшемді мәліметтер жиынтығы үшін өте ықшамды.
  • Массивтік модельдер табиғи индекстеуді қамтамасыз етеді.
  • Жинақталған деректерді алдын-ала құрылымдау арқылы қол жеткізілген тиімді мәліметтер алу.

MOLAP кемшіліктері

  • Кейбір MOLAP жүйелерінде өңдеу қадамы (деректерді жүктеу), әсіресе үлкен көлемді деректерде ұзаққа созылуы мүмкін. Әдетте бұл тек өсімді өңдеу арқылы жүзеге асырылады, яғни бүкіл деректер жиынтығын қайта өңдеудің орнына тек өзгерген деректерді (көбінесе жаңа деректер) өңдейді.
  • Кейбір MOLAP әдіснамалары деректердің артықтығын енгізеді.

Өнімдер

MOLAP пайдаланатын коммерциялық өнімдердің мысалдары Cognos Powerplay, Oracle дерекқорының OLAP опциясы, MicroStrategy, Microsoft талдау қызметтері, Essbase, TM1, Джедокс, және icCube.

Реляциялық OLAP (ROLAP)

РОЛАП реляциялық мәліметтер базасымен тікелей жұмыс істейді және алдын-ала есептеуді қажет етпейді. Негізгі мәліметтер мен өлшем кестелері реляциялық кестелер ретінде сақталады және жинақталған ақпаратты сақтау үшін жаңа кестелер құрылады. Бұл мамандандырылған схеманың дизайнына байланысты. Бұл әдістеме дәстүрлі OLAP кесу және кесу функционалдығын беру үшін реляциялық мәліметтер базасында сақталған деректерді басқаруға негізделген. Шындығында, кесу мен кесудің әр әрекеті SQL операторында «ҚАЙДА» сөйлемін қосуға тең. ROLAP құралдары алдын-ала есептелген деректер текшелерін қолданбайды, керісінше сұраққа жауап беру үшін қажетті деректерді қайтару үшін стандартты реляциялық мәліметтер базасына және оның кестелеріне сұранысты қояды. ROLAP құралдары кез-келген сұрақ қою мүмкіндігімен ерекшеленеді, өйткені әдістеме текшенің мазмұнымен шектелмейді. ROLAP сонымен қатар мәліметтер базасында егжей-тегжейлі мәліметтер деңгейіне дейін жету мүмкіндігіне ие.

ROLAP реляциялық мәліметтер қорының қайнар көзін қолданған кезде, жалпы мәліметтер қоры ROLAP қолдану үшін мұқият жасалынуы керек. Арналған мәліметтер базасы OLTP ROLAP дерекқоры сияқты жақсы жұмыс істемейді. Сондықтан ROLAP деректердің қосымша көшірмесін жасауды қамтиды. Алайда, бұл мәліметтер қоры болғандықтан, мәліметтер базасын толтыру үшін әр түрлі технологияларды қолдануға болады.

ROLAP артықшылықтары

  • ROLAP үлкен көлемдермен, әсіресе модельдермен жұмыс істеу кезінде масштабты болып саналады өлшемдер өте жоғары түпкілікті (яғни, миллиондаған мүшелер).
  • Деректерді жүктеудің әртүрлі құралдарымен және оларды дәл баптау мүмкіндігімен шығару, түрлендіру, жүктеу (ETL) коды белгілі бір деректер моделіне, жүктеу уақыты әдетте автоматтандырылғанға қарағанда әлдеқайда қысқа MOLAP жүктеме.
  • Деректер стандартта сақталады реляциялық мәліметтер базасы және кез-келген адам қол жеткізе алады SQL есеп беру құралы (құрал OLAP құралы болуға міндетті емес).
  • ROLAP құралдары өңдеуде жақсы жинақталмайтын фактілер (мысалы, мәтіндік сипаттамалар). MOLAP құралдар осы элементтерге сұрау салу кезінде баяу өнімділіктен зардап шегеді.
  • Авторы ажырату көп өлшемді модельден деректерді сақтау, қатаң өлшемді модельге сәйкес келмейтін деректерді сәтті модельдеуге болады.
  • ROLAP тәсілі левередж бола алады дерекқор жол деңгейіндегі қауіпсіздік сияқты авторизацияны басқару элементтері, соның көмегімен сұрау нәтижелері алдын ала орнатылған критерийлерге байланысты сүзіледі, мысалы, берілген пайдаланушыға немесе пайдаланушылар тобына (SQL Тармақ).

ROLAP-тің кемшіліктері

  • Өнеркәсіпте ROLAP құралдары MOLAP құралдарына қарағанда баяу жұмыс істейді деген ортақ пікір бар. Алайда, төмендегі ROLAP өнімділігі туралы пікірталасты қараңыз.
  • Жүктеу жиынтық кестелер әдет бойынша басқарылуы керек ETL код. ROLAP құралдары бұл тапсырмаға көмектеспейді. Бұл қосымша әзірлеу уақытын және қолдау үшін көбірек кодты білдіреді.
  • Жиынтық кестелерді құру қадамын өткізіп жібергенде, сұраныстың өнімділігі нашарлайды, себебі үлкенірек кестелер сұралуы керек. Мұны қосымша агрегаттық кестелер қосу арқылы жартылай қалпына келтіруге болады, бірақ барлық өлшемдер / атрибуттар жиынтық кестелерін құру әлі де практикалық емес.
  • ROLAP сұрау салу мен кэштеу үшін жалпы мақсаттағы мәліметтер базасына, сондықтан бірнеше арнайы әдістерге сүйенеді MOLAP құралдар қол жетімді емес (мысалы, арнайы иерархиялық индекстеу). Алайда, заманауи ROLAP құралдары соңғы жетілдірулердің артықшылығын пайдаланады SQL CUBE және ROLLUP операторлары, DB2 Cube Views сияқты тіл, сонымен қатар басқа SQL OLAP кеңейтімдері. SQL-дің бұл жақсартулары артықшылықтарын азайта алады MOLAP құралдар.
  • ROLAP құралдары сенімді болғандықтан SQL барлық есептеулер үшін, егер олар есеп айырысуға жақсы сәйкес келмейтін есептеулер кезінде модель ауыр болса, олар сәйкес келмейді SQL. Мұндай модельдерге бюджеттеу, қаржы бөлу, қаржылық есептілік және басқа сценарийлер жатады.

ROLAP өнімділігі

OLAP индустриясында ROLAP әдетте үлкен көлемді масштабтау мүмкіндігі ретінде қабылданады, бірақ сұраныстың орындалуынан гөрі баяу жұмыс істейді MOLAP. The OLAP сауалнамасы 6 жыл бойына (2001 жылдан 2006 жылға дейін) жүргізілген барлық негізгі OLAP өнімдері бойынша жүргізілген ең үлкен тәуелсіз сауалнама ROLAP пайдаланатын компаниялар MOLAP пайдаланатындарға қарағанда баяу жұмыс жасайтындығын мәлімдеді.

Алайда, кез-келген сауалнама сияқты, нәтижелерді түсіндіру кезінде ескеру қажет бірнеше нәзік мәселелер бар.

  • Сауалнама көрсеткендей, ROLAP құралдарының қолданушылары 7 есе көп MOLAP әр компания ішіндегі құралдар. Пайдаланушылар саны көп жүйелер пайдалану деңгейінің жоғарылауында жұмыс өнімділігі проблемаларына ұшырайды.
  • Сондай-ақ, өлшемдердің саны бойынша да, есептеулердің байлығымен де өлшенетін модельдің күрделілігі туралы сұрақ туындайды. Сауалнама талданатын мәліметтердегі осы ауытқуларды бақылаудың жақсы әдісін ұсынбайды.

Икемділіктің минусы

Кейбір компаниялар қолданыстағы реляциялық мәліметтер қорының кестелерін қайта пайдаланғысы келетіндіктен ROLAP-ты таңдайды - бұл кестелер көбінесе OLAP пайдалану үшін оңтайлы жасалынбайды. ROLAP құралдарының жоғары икемділігі оңтайлы дизайнға қарағанда аз жұмыс істеуге мүмкіндік береді, бірақ өнімділік зардап шегеді. MOLAP құралдар керісінше деректерді оңтайлы OLAP дизайнына қайта жүктеуге мәжбүр етеді.

Гибридті OLAP (HOLAP)

Қосымша арасындағы жағымсыз есеп айырысу ETL шығындар мен баяу сұраныстың өнімділігі коммерциялық OLAP құралдарының көпшілігінде модельдің дизайнеріне деректердің қай бөлігінде сақталатынын шешуге мүмкіндік беретін «Hybrid OLAP» (HOLAP) әдісін қолдануды қамтамасыз етті. MOLAP және қандай бөлігі ROLAP.

«Гибридті OLAP» нені құрайтыны туралы нақты келісім жоқ, тек мәліметтер базасы реляциялық және мамандандырылған сақтау арасында деректерді бөледі.[15] Мысалы, кейбір жеткізушілер үшін HOLAP мәліметтер базасы реляциялық кестелерді қолдана отырып, егжей-тегжейлі деректердің үлкен көлемін сақтайды және мамандандырылған сақтауды, неғұрлым толық немесе аз егжей-тегжейлі деректердің кем дегенде кейбір аспектілері үшін пайдаланады. HOLAP кемшіліктерді шешеді MOLAP және РОЛАП екі тәсілдің мүмкіндіктерін біріктіру арқылы. HOLAP құралдары алдын-ала есептелген текшелерді де, реляциялық деректер көздерін де қолдана алады.

Тігінен бөлу

Бұл режимде HOLAP дүкендерін сақтайды жиынтықтар жылы MOLAP жылдам сұраныстың орындалуы және егжей-тегжейлі мәліметтер үшін РОЛАП текшенің уақытын оңтайландыру үшін өңдеу.

Көлденең бөлу

Бұл режимде HOLAP бірнеше деректерді сақтайды, әдетте, жақында (мысалы, уақыт өлшемімен кесілген) MOLAP жылдам сұраныстың орындалуы және ескі деректер үшін РОЛАП. Сонымен қатар, біз кейбір сүйектерді де сақтай аламыз MOLAP және басқалары РОЛАП, үлкен кубоидта тығыз және сирек субөңірлер болатындығын қолдана отырып.[16]

Өнімдер

HOLAP сақтау орнын ұсынған алғашқы өнім болды Холос, бірақ технология басқа коммерциялық өнімдерде де қол жетімді болды Microsoft талдау қызметтері, Oracle дерекқорының OLAP опциясы, MicroStrategy және SAP AG BI жеделдеткіші. Гибридті OLAP тәсілі ROLAP пен MOLAP технологияларын біріктіреді, бұл ROLAP масштабтылығының жоғарылауынан және MOLAP жылдамырақ есептеуінен пайда табады. Мысалы, HOLAP сервері егжей-тегжейлі деректердің үлкен көлемін реляциялық мәліметтер базасында сақтай алады, ал жиынтықтар бөлек MOLAP дүкенінде сақталады. Microsoft SQL Server 7.0 OLAP қызметтері гибридті OLAP серверін қолдайды

Салыстыру

Әр түрдің белгілі бір артықшылықтары бар, дегенмен провайдерлер арасындағы артықшылықтардың ерекшеліктері туралы келіспеушіліктер бар.

  • Кейбір MOLAP енгізілімдері дерекқордың жарылуына бейім, бұл белгілі бір жалпы шарттар орындалған кезде MOLAP мәліметтер базасында кең көлемде сақтау кеңістігін қолдануға мүмкіндік беретін құбылыс: өлшемдердің үлкен саны, алдын-ала есептелген нәтижелер және сирек көпөлшемді деректер.
  • MOLAP әдетте мамандандырылған индекстеу мен сақтауды оңтайландырудың арқасында жақсы өнімділікті қамтамасыз етеді. Сондай-ақ, MOLAP ROLAP-пен салыстырғанда аз сақтау кеңістігін қажет етеді, себебі мамандандырылған қоймаға әдетте кіреді қысу техникасы.[15]
  • ROLAP әдетте кеңейтілген.[15] Алайда алдын-ала өңдеудің үлкен көлемін тиімді жүзеге асыру қиын, сондықтан оны жиі өткізіп жібереді. ROLAP сұранысының өнімділігі орасан зор зардап шегуі мүмкін.
  • ROLAP есептеулерді орындау үшін мәліметтер базасына көбірек сүйенетіндіктен, оның қолдана алатын мамандандырылған функцияларында шектеулер көп.
  • HOLAP ROLAP және MOLAP бағдарламаларының ең жақсысын араластыруға тырысады. Әдетте, ол жылдам алдын-ала өңделіп, масштабты жақсарта алады және функцияны жақсы қолдайды.

Басқа түрлері

Төменде келтірілген қысқартулар да қолданылады, бірақ олар жоғарыдағыдай кең таралмаған:

  • WOLAP - Интернетке негізделген OLAP
  • DOLAP – Жұмыс үстелі OLAP
  • RTOLAP - Нақты уақыттағы OLAP
  • GOLAP - OLAP графигі[17][18]
  • CaseOLAP - Контексті ескеретін семантикалық OLAP[19], биомедициналық қолдану үшін әзірленген.[20] CaseOLAP платформасы деректерді алдын-ала өңдеуді (мысалы, мәтіндік құжаттарды жүктеу, алу және талдау), индекстеуді және Elasticsearch көмегімен іздеуді, Text-Cube деп аталатын функционалды құжат құрылымын құруды қамтиды.[21][22][23][24][25], және CaseOLAP негізгі алгоритмін қолдана отырып, пайдаланушы анықтаған фраза-категория қатынастарын сандық бағалау.

API және сұрау тілдері

Айырмашылығы жоқ реляциялық мәліметтер базасы, стандартты сұраныс тілі ретінде SQL болған және кең таралған API сияқты ODBC, JDBC және OLEDB, ұзақ уақыт бойы OLAP әлемінде мұндай бірігу болған емес. Бірінші нақты стандарт API болды OLAP үшін OLE DB сипаттамасы Microsoft 1997 жылы пайда болған және енгізілген MDX сұрау тілі. Бірнеше OLAP жеткізушілері - сервер де, клиент те - оны қабылдады. 2001 жылы Microsoft және Гиперион деп жариялады Талдауға арналған XML OLAP жеткізушілерінің көпшілігі мақұлдаған спецификация. Бұл MDX-ті сұраныс тілі ретінде қолданғандықтан, MDX іс жүзінде стандартқа айналды.[26]2011 жылдың қыркүйегінен бастап LINQ сұрау үшін пайдалануға болады SSAS OLAP текшелері Microsoft .NET.[27]

Өнімдер

Тарих

OLAP сұрауларын орындаған алғашқы өнім болды Экспресс, ол 1970 жылы шығарылды (және сатып алды Oracle 1995 жылы Ақпараттық ресурстардан).[28] Алайда бұл термин 1993 жылы пайда болғанға дейін пайда болған жоқ Эдгар Ф. Кодд, ол «реляциялық мәліметтер базасының әкесі» ретінде сипатталған. Кодд қағазы[1] Коддтың бұрынғы Arbor бағдарламалық жасақтамасын (кейінірек) қабылдаған қысқа консалтингтік тапсырмасының нәтижесінде пайда болды Hyperion шешімдері маркетингтік төңкеріс ретінде 2007 жылы Oracle сатып алды). Компания өзінің OLAP өнімін шығарды, Essbase, бір жыл бұрын. Нәтижесінде, Codd-тың «онлайн-аналитикалық өңдеудің он екі заңы» Essbase-ке сілтеме жасауда айқын болды. Осыдан кейін бірнеше қайшылықтар туындады және Computerworld Codd-ті Arbor төлейтінін білгенде, ол мақаладан бас тартты. OLAP нарығы 1990 жылдардың аяғында ондаған коммерциялық өнімдердің нарыққа шығуы кезінде қатты өсуді байқады. 1998 жылы Microsoft өзінің алғашқы OLAP серверін шығарды - Microsoft талдау қызметтері Бұл OLAP технологиясын кеңінен енгізіп, оны негізгі ағымға көшірді.

Өнімді салыстыру

Негізгі мақала: OLAP серверлерін салыстыру

OLAP клиенттері

OLAP клиенттеріне Excel, веб-қосымшалар, SQL, бақылау тақтасының құралдары және т.б. сияқты көптеген кестелік бағдарламалар кіреді. Көптеген клиенттер пайдаланушылар қызығушылық өлшемдері мен өлшемдерін таңдайтын интерактивті деректерді зерттеуді қолдайды. Кейбір өлшемдер сүзгілер ретінде қолданылады (деректерді кесу және кесу үшін), ал басқалары бұрылыс кестесінің немесе бұрылыс диаграммасының осьтері ретінде таңдалады. Сондай-ақ, пайдаланушылар көрсетілген көріністі біріктіру деңгейін өзгерте алады (бұрғылау немесе жылжыту үшін). Сондай-ақ, клиенттер графикалық виджеттерді ұсына алады, мысалы, жүгірткілер, географиялық карталар, жылу карталары және басқалары, оларды панельдер ретінде біріктіруге және үйлестіруге болады. Клиенттердің кең тізімі визуалдау бағанында пайда болады OLAP серверлерін салыстыру кесте.

Нарық құрылымы

Төменде 2006 жылы OLAP жеткізушілерінің тізімі келтірілген, олардың саны миллиондаған АҚШ доллары.[29]

СатушыЖаһандық кірісШоғырландырылған компания
Microsoft корпорациясы1,806Microsoft
Hyperion Solutions Corporation1,077Oracle
Cognos735IBM
Бизнес нысандары416SAP
MicroStrategy416MicroStrategy
SAP AG330SAP
Картезис (SAP )210SAP
Applix205IBM
Инфор199Инфор
Oracle корпорациясы159Oracle
Басқалар152Басқалар
Барлығы5,700

Ашық көз

  • Mondrian OLAP сервері болып табылады ашық көзі OLAP сервері жазылған Java. Бұл қолдайды MDX сұрау тілі, Талдауға арналған XML және olap4j интерфейстің сипаттамалары.
  • Druid (дереккөздердің ашық көзі) - бұл OLAP сұраныстарына арналған, әртүрлі ұйымдарда өндірісте кең көлемде қолданылатын танымал ашық көздермен таратылатын мәліметтер дүкені.
  • Apache Kylin бастапқыда eBay әзірлеген OLAP сұраныстарына арналған таратылған деректер қоймасы.
  • Текшелер (OLAP сервері) тағы бір жеңіл салмақ ашық көзі ішіндегі OLAP функционалдығын инструменттер жиынтығы Python бағдарламалау тілі кіріктірілген ROLAP көмегімен.
  • Apache Pinot (инкубациялық) LinkedIn, Uber, Slack және Microsoft корпорацияларында нақты кеш уақыттағы ауқымды аналитиканы ұсыну үшін қолданылады.[30] Ол дербес дерек көздерінен (мысалы, Hadoop және жазық файлдардан), сондай-ақ желідегі көздерден (мысалы, Кафка) кіре алады. Pinot көлденең масштабтауға арналған.

Сондай-ақ қараңыз

Библиография

  • Даниэль Лемир (желтоқсан 2007). «Мәліметтер қоймасы және OLAP-зерттеуге бағытталған библиография».
  • Эрик Томсен. (1997). OLAP шешімдері: Көпөлшемді ақпараттық жүйелерді құру, 2-шығарылым. Джон Вили және ұлдары. ISBN  978-0-471-14931-6.

Әдебиеттер тізімі

Дәйексөздер

  1. ^ а б Кодд Э.Ф .; Кодд С.Б. & Salley C.T. (1993). «Пайдаланушы-талдаушыларға OLAP (онлайн-аналитикалық өңдеу) ұсыну: IT мандаты» (PDF). Codd & Date, Inc. Алынған 2008-03-05.[тұрақты өлі сілтеме ]
  2. ^ Дипак Парек (2007). Телекоммуникацияға арналған іскерлік интеллект. CRC Press. 294 бет. ISBN  978-0-8493-8792-0. Алынған 2008-03-18.
  3. ^ Апостолос Бенисис (2010). Бизнес-процестерді басқару: шешім қабылдау үшін бизнес-процестерді модельдеу деректерін талдауға арналған текше. VDM Verlag Доктор Мюллер e.K. 204 бет. ISBN  978-3-639-22216-6.
  4. ^ Абдулла, Ахсан (қараша 2009). «ADSS-OLAP (Онлайн-аналитикалық өңдеу) құралын қолдана отырып, мақта дақылында мылжың ауруын талдау». Ауыл шаруашылығындағы компьютерлер және электроника. 69 (1): 59–72. дои:10.1016 / j.compag.2009.07.003.
  5. ^ «OLAP кеңесінің ақ қағазы» (PDF). OLAP кеңесі. 1997 ж. Алынған 2008-03-18.
  6. ^ а б c г. О'Брайен, Дж. А., & Маракас, Г.М. (2009). Ақпараттық жүйелерді басқару (9-шы шығарылым). Бостон, MA: МакГроу-Хилл / Ирвин.
  7. ^ Хари Майлваганам (2007). «OLAP-қа кіріспе - тілім, сүйек және бұрғылау!». Деректерді сақтауды шолу. Алынған 2008-03-18.
  8. ^ Уильямс, С., Гарза, В.Р., Такер, С, Маркус, А.М. (1994 ж., 24 қаңтар). Көпөлшемді модельдер көру параметрлерін арттырады. InfoWorld, 16 (4)
  9. ^ MicroStrategy, Incorporated (1995). «Қарым-қатынас OLAP үшін іс» (PDF). Алынған 2008-03-20.
  10. ^ Сураджит Чаудхури және Умешвар Даял (1997). «Деректерді сақтау және OLAP технологиясына шолу». SIGMOD Rec. 26 (1): 65. CiteSeerX  10.1.1.211.7178. дои:10.1145/248603.248616. S2CID  8125630.
  11. ^ Сұр, Джим; Чаудхури, Сураджит; Лэйман, Эндрю; Рейхарт, Дон; Венкатрао, Мурали; Стипендиат, Фрэнк; Пирахеш, Хамид (1997). «Деректер кубы: {A} реляциялық біріктіру операторы, топтастыру, қиылысу және жиынтықты жалпылау». J. Деректерді өндіру және білімді ашу. 1 (1): 29–53. arXiv:cs / 0701155. дои:10.1023 / A: 1009726021843. S2CID  12502175. Алынған 2008-03-20.
  12. ^ Чжан 2017, б. 1.
  13. ^ Иса, Бакуеро және Альмейда 2011, 2.1 Бөлінетін функциялар, 3-4 б.
  14. ^ Найджел Пендсе (2006-06-27). «OLAP архитектуралары». OLAP есебі. Архивтелген түпнұсқа 2008 жылғы 24 қаңтарда. Алынған 2008-03-17.
  15. ^ а б c Бах Педерсен, Торбен; С. Дженсен, Христиан (желтоқсан 2001). «Деректер қорының көп өлшемді технологиясы». Онлайн режимінде таратылған жүйелер. 34 (12): 40–46. дои:10.1109/2.970558. ISSN  0018-9162.
  16. ^ Оуэн Касер және Даниэль Лемир, Тиімді гибридті OLAP үшін төлсипат мәнін қайта реттеу, Ақпараттық ғылымдар, 176 том, 16 басылым, 2279-2438 беттер, 2006 ж.
  17. ^ «Осы апта графикалық және жеке тұлғалық талдауда». Датанами. 2016-12-07. Алынған 2018-03-08.
  18. ^ «Кембридж Семантикасы Amazon Neptune мен графикалық мәліметтер базасына AnzoGraph қолдауын жариялайды». Мәліметтер базасының үрдістері және қосымшалары. 2018-02-15. Алынған 2018-03-08.
  19. ^ Дао, Фангбо; Чжуан, Хунлэй; Ю, Чи Ванг; Ван, Ци; Кэсси, Тейлор; Каплан, Ланс; Восс, Клер; Хан, Дживэй (2016). «Мәтін текшелеріндегі көпөлшемді, сөз тіркестері бойынша қорытындылау» (PDF).
  20. ^ Лием, Дэвид А .; Мурали, Санджана; Сигдел, Дибакар; Ши, Ю; Ван, Сюань; Шен, Цзямин; Чой, Ховард; Кауфилд, Джон Х .; Ван, Вэй; Пинг, Пейпей; Хан, Цзэйвэй (2018-10-01). «Жүрек-қан тамырлары аурулары бойынша жасушадан тыс матрицалық ақуыздардың құрылымын талдау үшін мәтіндік мәліметтерді фразалық түрде алу». Американдық физиология журналы. Жүрек және қанайналым физиологиясы. 315 (4): H910 – H924. дои:10.1152 / ajpheart.00175.2018. ISSN  1522-1539. PMC  6230912. PMID  29775406.
  21. ^ Ли, С .; Ким, Н .; Ким, Дж. (2014). Құрылымдалмаған мәтін мен әлеуметтік медиаға арналған көп өлшемді талдау және деректер кубы. 2014 IEEE Үлкен деректер және бұлтты есептеу бойынша төртінші халықаралық конференция, Сидней, NSW. 761–764 беттер. дои:10.1109 / BDCloud.2014.117. ISBN  978-1-4799-6719-3. S2CID  229585.
  22. ^ Дин, Б .; Лин, X.С .; Хан, Дж .; Жай, С .; Шривастава, А .; Oza, NC (желтоқсан 2011). «Мәтін текшесіндегі Top-K ұяшықтарын кілтсөзге негізделген тиімді іздеу». IEEE транзакциясы бойынша білім және деректерді жобалау. 23 (12): 1795–1810. дои:10.1109 / TKDE.2011.34. S2CID  13960227.
  23. ^ Дин, Б .; Чжао, Б .; Лин, С.Х .; Хан, Дж .; Zhai, C. (2010). TopCells: мәтіндік текшедегі топ-k жинақталған құжаттарды кілт сөз бойынша іздеу. 2010 IEEE 26-шы Халықаралық деректер конференциясы (ICDE 2010), Лонг Бич, Калифорния. 381-384 бет. CiteSeerX  10.1.1.215.7504. дои:10.1109 / ICDE.2010.5447838. ISBN  978-1-4244-5445-7. S2CID  14649087.
  24. ^ Лин, С.Х .; Дин, Б .; Хан, К .; Чжу, Ф .; Чжао, Б. (2008). «Мәтін текшесі: Мәліметтер базасын көп өлшемді талдау үшін IR шараларын есептеу». IEEE Data Mining: 905–910.
  25. ^ Лю, Х .; Тан, К .; Хэнкок, Дж .; Хан, Дж .; Ән, М .; Сю Р .; Покорный, Б. (2013-03-21). «Әлеуметтік есептеу, мінез-құлықты мәдени модельдеу және болжау. SBP 2013. Информатикадағы дәріс жазбалары». Гринбергте, А.М .; Кеннеди, В.Г .; Бос, Н.Д. (ред.) Твиттер ағынындағы адамдық, әлеуметтік және мәдени мінез-құлыққа мәтіндік текше тәсіл (7812 басылым). Берлин, Гайдельберг: Шпрингер. 321-330 бб. ISBN  978-3-642-37209-4.
  26. ^ Найджел Пендсе (2007-08-23). «Түсініктеме: OLAP API соғыстары». OLAP есебі. Архивтелген түпнұсқа 2008 жылдың 28 мамырында. Алынған 2008-03-18.
  27. ^ «SSAS OLAP-тен LINQ үшін SSAS Entity Framework Provider».
  28. ^ Найджел Пендсе (2007-08-23). «Бүгінгі OLAP өнімдерінің бастаулары». OLAP есебі. Архивтелген түпнұсқа 21 желтоқсан 2007 ж. Алынған 27 қараша, 2007.
  29. ^ Найджел Пендсе (2006). «OLAP Market». OLAP есебі. Алынған 2008-03-17.
  30. ^ Егулалп, Сердар (2015-06-11). «LinkedIn тағы бір SQL-Hadoop ұясын толтырады». InfoWorld. Алынған 2016-11-19.

Дереккөздер