1. Qaror qabul qilishni qullab quvvatlash tizim va uning evolyutsiyasi. Olap vositalari. Olap texnologiyalari

4. Ma’lumotlarni taqdim etish uslubiga ko’ra OLAP mahsulotlarini tasnifi.
Hozirgi vaqtda bozorda OLAP funksiyasini u yoki bu darajada ta’minlaydigan ko’plab mahsulotlar mavjud. Eng taniqli 30 ga yaqini http://www.olapreport.com/ veb-serverida so’rovnomada keltirilgan. Tashqi tomondan ko’p o’lchovli kontseptual ko’rinishni ta’minlash foydalanuvchi interfeysi manba ma’lumotlar bazasiga barcha OLAP mahsulotlari manba ma’lumotlar bazasi turiga ko’ra uchta sinfga bo’linadi.
Dastlabki analitik qayta ishlash tizimlari (masalan, Arbor Software-dan Essbase, Oracle-dan Oracle Express Server) MOLAP sinfiga tegishli edi, ya’ni ular faqat o’zlarining ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazalari bilan ishlashlari mumkin edi. Ular mulkiy ko’p o’lchovli DBMS texnologiyalariga asoslangan va eng qimmat hisoblanadi. Ushbu tizimlar OLAPni qayta ishlashning to’liq tsiklini ta’minlaydi. Ular yoki server komponentidan tashqari o’zlarining integratsiyalashgan mijoz interfeysini o’z ichiga oladi yoki foydalanuvchi bilan aloqa o’rnatish uchun tashqi jadval dasturlaridan foydalanadi. Bunday tizimlarni saqlash uchun tizimni o’rnatish, texnik xizmat ko’rsatish va oxirgi foydalanuvchilar uchun ma’lumotlar taqdimotlarini shakllantirish uchun xodimlarning maxsus shtabi talab qilinadi.
On-layn analitik ishlov berish (ROLAP) tizimlari sizga saqlangan ma’lumotlarni aks ettirishga imkon beradi munosabat asosi, ko’p o’lchovli shaklda, qidiruv metama’lumotlar qatlami orqali ma’lumotni ko’p o’lchovli modelga aylantirishni ta’minlaydi. ROLAP tizimlari katta saqlash jihozlari bilan ishlashga juda mos keladi. MOLAP tizimlari singari, ular ham muhim AT xizmatlarini talab qiladi va ko’p foydalanuvchilardir. Va nihoyat, gibrid tizimlar (Hybrid OLAP, HOLAP) oldingi sinflarga xos bo’lgan afzalliklarni birlashtirish va kamchiliklarni minimallashtirishga mo’ljallangan. Ushbu sinf Speedware's Media / MR-ni o’z ichiga oladi. Ishlab chiquvchilarning fikriga ko’ra, u MOLAP-ning analitik moslashuvchanligi va ta’sirchanligini ROLAP-ga xos bo’lgan real ma’lumotlarga doimiy kirish bilan birlashtiradi.
Ko’p o’lchovli OLAP (MOLAP)
Ma’lumotlarni ko’p o’lchovli namoyish etishga asoslangan ixtisoslashgan DBMS-larda ma’lumotlar relyatsion jadvallar shaklida emas, balki buyurtma qilingan ko’p o’lchovli massivlar shaklida tashkil etiladi:
1) Giperkublar (ma’lumotlar bazasida saqlanadigan barcha kataklar bir xil o’lchamga ega bo’lishi kerak, ya’ni o’lchovlarning eng to’liq asosida bo’lishi kerak).
2) Polikublar (har bir o’zgaruvchi o’z o’lchovlari to’plami bilan saqlanadi va ishlov berish bilan bog'liq barcha qiyinchiliklar tizimning ichki mexanizmlariga o’tkaziladi).
On-layn analitik ishlov berish tizimlarida ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazalaridan foydalanish quyidagi afzalliklarga ega.
Ko’p o’lchovli DBMS ishlatilgan taqdirda ma’lumotlarni qidirish va qidirish relyatsion ma’lumotlar bazasining ko’p o’lchovli kontseptual ko’rinishiga qaraganda ancha tezroq bo’ladi, chunki ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazasi normallashtirilgan, oldindan yig'ilgan ko’rsatkichlarni o’z ichiga oladi va so’ralgan kataklarga optimallashtirilgan kirish imkoniyatini beradi.
Ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazalari kiritish vazifalarini osonlikcha engishadi axborot modeli turli xil o’rnatilgan funktsiyalar, SQL tilining ob'ektiv ravishda mavjud bo’lgan cheklovlari esa bu vazifalarni relyatsion DBMS asosida bajarishni ancha qiyinlashtiradi va ba’zan imkonsiz qiladi.
Boshqa tomondan, sezilarli cheklovlar mavjud.
Ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazalari katta ma’lumotlar bazalari bilan ishlashga imkon bermaydi. Bundan tashqari, denormalizatsiya va ilgari amalga oshirilgan yig'ilish tufayli ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazasidagi ma’lumotlar miqdori, qoida tariqasida, (Codd bo’yicha) dastlabki batafsil ma’lumotlarning hajmidan 2,5-100 baravar kamga to’g'ri keladi.
Ko’p o’lchovli DBMSlar relyatsion bilan taqqoslaganda juda samarasiz. tashqi xotira... Aksariyat hollarda axborot giperkubkasi juda siyrak bo’lib, ma’lumotlar tartiblangan shaklda saqlanganligi sababli, aniqlanmagan qiymatlarni faqat ma’lumotlarni eng katta tutashgan guruhlarga ajratishga imkon beradigan maqbul saralash tartibini tanlash orqali olib tashlash mumkin. Shunga qaramay, muammo faqat qisman hal qilinadi. Bundan tashqari, kam ma’lumotni saqlash uchun maqbul bo’lgan tartiblash tartibi, so’rovlarda eng ko’p ishlatiladigan tartibga mos kelmasligi mumkin. Shuning uchun, haqiqiy tizimlarda ma’lumotlar bazasi egallagan disk maydonining ishlashi va ortiqcha bo’lishi o’rtasida murosaga kelish kerak. Shuning uchun ko’p o’lchovli DBMS-dan foydalanish faqat quyidagi sharoitlarda asoslanadi.
Tahlil qilish uchun dastlabki ma’lumotlarning hajmi unchalik katta emas (bir necha gigabaytdan ko’p bo’lmagan), ya’ni ma’lumotlarni to’plash darajasi ancha yuqori. Axborot o’lchovlari to’plami barqaror (chunki ularning tarkibidagi har qanday o’zgarish deyarli har doim giperkubaning to’liq rekonstruktsiyasini talab qiladi). Tizimning vaqtinchalik so’rovlariga javob berish vaqti eng muhim parametr hisoblanadi. Hiperküp hujayralarida o’lchovli hisob-kitoblarni, shu jumladan, maxsus funktsiyalarni yozish qobiliyatini amalga oshirish uchun murakkab o’rnatilgan funktsiyalardan keng foydalanish talab etiladi.
Aloqaviy OLAP (ROLAP)
Onlayn analitik qayta ishlash tizimlarida relyatsion ma’lumotlar bazalaridan bevosita foydalanish quyidagi afzalliklarga ega. Ko’pgina hollarda korporativ ma’lumotlar omborlari relyatsion DBMS vositalari yordamida amalga oshiriladi va ROLAP vositalari to’g'ridan-to’g'ri ular ustida tahlil qilish imkonini beradi. Shu bilan birga, saqlash hajmi MOLAP holatidagi kabi juda muhim parametr emas.
Muammoning o’zgaruvchan o’lchovi holatida, o’lchamlar tuzilmasida tez-tez o’zgarishlar kiritilishi kerak bo’lsa, o’lchamlarning dinamik ko’rinishiga ega bo’lgan ROLAP tizimlari optimal echim, chunki ulardagi bunday o’zgartirishlar ma’lumotlar bazasini jismoniy qayta tashkil etishni talab qilmaydi.
Relyatsion DBMSlar ma’lumotlarning sezilarli darajada yuqori darajada himoya qilinishini va kirish huquqlarini farqlash uchun yaxshi imkoniyatlarni taqdim etadi. Ko’p o’lchovli DBMS bilan taqqoslaganda ROLAP-ning asosiy kamchiliklari past ko’rsatkichdir. MOLAP bilan taqqoslanadigan ko’rsatkichlarga erishish uchun relyatsion tizimlar ma’lumotlar bazasi sxemasini va indekslarni sozlashni talab qiladi, bu esa DBA-larning katta kuchlarini talab qiladi. Faqatgina yulduzlar sxemasidan foydalangan holda yaxshi sozlangan relyatsion tizimlarning ishlashi ko’p o’lchovli ma’lumotlar bazalari tizimlarining ishlashiga yaqin bo’lishi mumkin.
Onlayn analitik ishlov berish yoki OLAP - bu ma’lumotlarni qayta ishlashning samarali texnologiyasi bo’lib, natijada xulosaviy ma’lumotlar har xil ma’lumotlarning ulkan massivlari asosida namoyish etiladi. Bu sizga shaxsiy ma’lumotni olish, olish va ko’rishga yordam beradigan, turli xil nuqtai nazardan tahlil qiladigan kuchli mahsulot.
OLAP uzoq muddatli rejalashtirish uchun strategik pozitsiyani ta’minlovchi va 5, 10 va undan ortiq yillarga mo’ljallangan operatsion ma’lumotlarning asosiy ma’lumotlarini ko’rib chiqadigan vosita. Ma’lumotlar bazasida ularning atributi bo’lgan o’lchov bilan saqlanadi. Foydalanuvchilar bir xil ma’lumotlar to’plamini tahlilning maqsadiga qarab turli xil atributlar bilan ko’rishlari mumkin.