Reja: olap haqida ma’lumot

Mavzu: OLAP tizimlarining asosiy prinsiplari

Reja:

1. 
   OLAP haqida ma’lumot
   
2. 
   OLAP turlari
   
3. 
   Ko’p o’lchovli kublar
   

OLAP NIMA
Qaror qabul qilishni qo’llab -quvvatlash tizimlari odatda foydalanuvchini idrok qilish va tahlil qilish uchun qulay bo’lgan shaklda dastlabki to’plamdan turli xil namunalar bo’yicha yig’ma ma’lumotlarni taqdim etish vositalariga ega. Odatda, bunday agregat funktsiyalari ko’p o’lchovli (va shuning uchun o’zaro bog’liq bo’lmagan) ma’lumotlar to’plamini (ko’pincha giperkub yoki metakub deb ataladi) tashkil qiladi, ularning o’qlari parametrlarni o’z ichiga oladi va hujayralarida ularga bog’liq bo’lgan umumiy ma’lumotlar mavjud. Har bir o’q bo’ylab ma’lumotlarni turli darajadagi tafsilotlarni ifodalovchi ierarxiyada tartibga solish mumkin. Ushbu ma’lumotlar modeli tufayli foydalanuvchilar murakkab so’rovlarni shakllantirishlari, hisobotlar tuzishlari va ma’lumotlar to’plamini olishlari mumkin.
Ma’lumotlarni murakkab ko’p o’zgaruvchan tahlil qilish texnologiyasi OLAP (On-line analitik ishlov berish) deb nomlanadi. OLAP ma’lumotlar omborini tashkil qilishning asosiy komponentidir. OLAP kontseptsiyasi 1993 yilda taniqli ma’lumotlar bazasi tadqiqotchisi va ma’lumotlar modelining muallifi Edgar Codd tomonidan tasvirlangan (qarang: EF Codd, SB Codd va CTSalley, OLAPni (onlayn tahliliy ishlov berish) foydalanuvchi-tahlilchilarga taqdim etish: IT-mandat Texnik hisobot, 1993). 1995 yilda, Codd tomonidan qo’yilgan talablarga asoslanib, ko’p o’lchovli tahlil uchun ilovalarga quyidagi talablarni o’z ichiga olgan "Umumiy ko’p o’lchovli ma’lumotni tezkor tahlil qilish" (FASMI) testi tuzildi:
tahlil natijalarini oqilona vaqtda (odatda 5 s dan oshmasligi kerak), hatto kamroq batafsil tahlil qilish evaziga, foydalanuvchiga taqdim etish;
ushbu ilovaga xos bo’lgan har qanday mantiqiy va statistik tahlilni o’tkazish va uni oxirgi foydalanuvchi uchun qulay bo’lgan shaklda saqlash qobiliyati;
tegishli qulflash mexanizmlari va ruxsat berilgan kirish vositalarini qo’llab-quvvatlagan holda ma’lumotlarga ko’p foydalanuvchilarning kirishi;
ma’lumotlarning ko’p o’lchovli kontseptual ko’rinishi, shu jumladan ierarxiya va bir nechta ierarxiyalarni to’liq qo’llab -quvvatlash (bu OLAPning asosiy talabidir);
hajmi va saqlash joyidan qat’i nazar, kerakli ma’lumotlarga kirish imkoniyati.
Ta’kidlash joizki, OLAP funksionalligi ma’lumotlarni tahlil qilishning eng oddiy vositalaridan boshlab turli yo’llar bilan amalga oshirilishi mumkin ofis ilovalari va server mahsulotlariga asoslangan taqsimlangan analitik tizimlar bilan tugaydi. Ammo bu funksiyaning turli xil qo’llanilishi haqida gapirishdan oldin, mantiqiy nuqtai nazardan OLAP kublari nima ekanligini ko’rib chiqaylik.
OLAP texnologiyasi kontseptsiyasi 1993 yilda Edgar Codd tomonidan ishlab chiqilgan. Bu texnologiya OLAP kublari deb ataladigan ko’p o’lchovli ma’lumotlar to’plamini yaratishga asoslangan (ta’rifdan xulosa qilish mumkin bo’lganidek, uch o’lchovli bo’lishi shart emas). OLAP texnologiyalaridan foydalanishning maqsadi - ma’lumotlarni tahlil qilish va bu tahlilni boshqaruv xodimlari idrok etishlari va ular asosida qaror qabul qilishlari uchun qulay bo’lgan shaklda taqdim etishdir. Ko’p o’zgaruvchan tahlil dasturlariga qo’yiladigan asosiy talablar:
- tahlil natijalarini oqilona vaqtda (5 soniyadan ko’p bo’lmagan) foydalanuvchiga taqdim etish;
- ko’p foydalanuvchilarning ma’lumotlarga kirishi;
- ko’p o’lchovli ma’lumotlarni taqdim etish;
- saqlash joyidan va hajmidan qat’i nazar, har qanday ma’lumotga kirish imkoniyati.
OLAP tizim vositalari ma’lum shartlarga muvofiq ma’lumotlarni saralash va tanlash imkoniyatini beradi. Har xil sifat va miqdoriy shartlarni ko’rsatish mumkin.
Ma’lumotlar bazasini yaratish va yuritishning ko’plab vositalarida ishlatiladigan asosiy ma’lumotlar modeli - ma’lumotlar bazasi - bu o’zaro bog’liq model. Undagi ma’lumotlar kalit maydonlar bilan bog’langan ikki o’lchovli munosabatlar jadvallari to’plami ko’rinishida taqdim etiladi. Ma’lumotlar bazasini saqlash uchun takroriylikni, nomuvofiqlikni bartaraf etish, mehnat sarfini kamaytirish uchun korxona jadvallarini normalizatsiya qilish uchun rasmiy apparat ishlatiladi. Ammo, undan foydalanish xotira resurslari saqlansa -da, ma’lumotlar bazasi so’rovlariga javoblar ishlab chiqarishga sarflangan qo’shimcha vaqt bilan bog’liq.
Ko’p o’lchovli ma’lumotlar modeli o’rganilayotgan ob’ektni ko’p o’lchovli kub shaklida ifodalaydi, ko’pincha uch o’lchovli model ishlatiladi. O’lchamlar yoki atributlar kubning o’qlari yoki yuzlari bo’ylab chizilgan. Asosiy atributlar kub hujayralarini to’ldirishdir. Ko’p o’lchovli kubni qarorlarni qo’llab-quvvatlash tizimidagi tahliliy ishlar materiallari asosida hisobot va tahliliy hujjatlar va multimediali taqdimotlarni shakllantirishda idrok va taqdimotni osonlashtirish uchun uch o’lchovli kublar kombinatsiyasi bilan ifodalash mumkin.
OLAP texnologiyalari doirasida, ma’lumotlarning ko’p o’lchovli taqdimotini o’zaro bog’liq DBMS va ko’p o’lchovli ixtisoslashtirilgan vositalar yordamida tashkil qilish mumkinligiga asoslanib, ko’p o’lchovli OLAP tizimlarining uch turi mavjud:
- ko’p o’lchovli OLAP-MOLAP;
- OLAP-ROLAP (munosabat) aloqasi;
- aralash yoki gibrid (gibrid) OLAP-HOLAP.
Ko’p o’lchovli DBMSlarda ma’lumotlar o’zaro bog’liq jadvallar shaklida emas, balki giperkublar ko’rinishida buyurtma qilingan ko’p o’lchovli massivlar ko’rinishida tartibga solinadi, bunda barcha saqlangan ma’lumotlar bir xil o’lchamga ega bo’lishi kerak, bu esa eng to’liq asosni yaratish zarurligini bildiradi. o’lchovlar. Ma’lumotlarni polikub shaklida tashkil qilish mumkin, bu versiyada har bir indikatorning qiymatlari o’z o’lchovlar to’plami bilan saqlanadi, ma’lumotlarni qayta ishlash tizimning o’z vositasi yordamida amalga oshiriladi. Bu holda saqlash tuzilishi soddalashtirilgan, chunki ko’p o’lchovli yoki ob’ektga yo’naltirilgan saqlash maydoniga ehtiyoj yo’q. Ma’lumotni relyatsion modeldan ob’ekt modeliga o’tkazish uchun modellar va tizimlar yaratish uchun katta mehnat xarajatlari kamayadi.
MOLAP -ning afzalliklari:
- so’rovlarga javob olish ROLAP -ga qaraganda tezroq - sarflangan vaqt bir martadan ikki martagacha kamroq;
- Ko’pgina o’rnatilgan funktsiyalarni SQL cheklovlari tufayli bajarish qiyin.
MOLAP cheklovlari quyidagilarni o’z ichiga oladi:
- ma’lumotlar bazalarining nisbatan kichik hajmi;
- denormalizatsiya va dastlabki agregatsiya tufayli ko’p o’lchovli massivlar dastlabki ma’lumotlarga qaraganda 2,5-100 barobar ko’proq xotiradan foydalanadi (o’lchovlar sonining ko’payishi bilan xotira iste’moli eksponent ravishda o’sadi);
- interfeys va ma’lumotlar bilan ishlash asboblari uchun standartlar yo’q;
- ma’lumotlarni yuklashda cheklovlar mavjud.
Ko’p o’lchovli ma’lumotlarni yaratish uchun zarur bo’lgan harakatlar keskin oshadi. Bunday vaziyatda, ma’lumotlar saqlanadigan ma’lumotlarning o’zaro bog’liq modelini ob’ektivlashtirishning maxsus vositalari deyarli yo’q. So’rovlarga javob berish vaqti ko’pincha OLAP tizimlari talablariga javob bera olmaydi.
ROLAP tizimlarining afzalliklari:
- ma’lumotlar omborida to’g’ridan -to’g’ri mavjud bo’lgan ma’lumotlarni onlayn tahlil qilish imkoniyati ko’pchilik manba ma’lumotlar bazalari o’zaro bog’liq;
- muammoning o’zgaruvchan o’lchami bilan, RO-LAP yutadi, chunki ma’lumotlar bazasini jismoniy qayta tashkil etish shart emas;
- ROLAP tizimlari kamroq quvvatli mijoz stantsiyalari va serverlaridan foydalanishi mumkin, va serverlar murakkab SQL so’rovlarini qayta ishlash yukining katta qismini yuklaydi;
- axborotni himoya qilish darajasi va relyatsion DBMSda kirish huquqlarining differentsiatsiyasi ko’p o’lchovli ma’lumotlarga qaraganda tengi yo’q.
ROLAP tizimlarining kamchiliklari ishlashning pastligi, ma’lumotlar bazasi sxemalarini puxta ishlab chiqish, indekslarni maxsus sozlash, so’rovlar statistikasini tahlil qilish va ma’lumotlar bazasi sxemalarini yangilashda tahlil natijalarini hisobga olish zarurati bo’lib, bu qo’shimcha qo’shimcha mehnat xarajatlariga olib keladi.
Bu shartlarning bajarilishi, ROLAP tizimlaridan foydalanilganda, kirish vaqti jihatidan MOLAP tizimlariga o’xshash ko’rsatkichlarga, shuningdek, xotirani tejashdan oshib ketishiga imkon beradi.
Gibrid OLAP tizimlari - bu ma’lumotlarning o’zaro bog’liq va ko’p o’lchovli modelini amalga oshiradigan vositalar kombinatsiyasi. Bu sizga bunday modelni yaratish va saqlash uchun resurslarning narxini, so’rovlarga javob berish vaqtini keskin kamaytirish imkonini beradi.
Bu yondashuv birinchi ikkita yondashuvning afzalliklaridan foydalanadi va ularning kamchiliklarini qoplaydi. Eng rivojlangan dasturiy mahsulotlar shunday maqsadda bu tamoyil amalga oshiriladi.
OLAP tizimlarida gibrid arxitekturadan foydalanish ko’p variantli tahlilda dasturiy vositalardan foydalanish bilan bog’liq muammolarni hal qilishning eng to’g’ri usuli hisoblanadi.
Naqshni aniqlash rejimi ma’lumotlarni aqlli qayta ishlashga asoslangan. Bu erda asosiy vazifa - o’rganilayotgan jarayonlar, turli omillarning o’zaro bog’liqligi va o’zaro ta’sirini aniqlash, katta "noodatiy" burilishlarni izlash, turli muhim jarayonlarning borishini prognoz qilish. Bu hudud ma’lumotlarni qidirishga tegishli.
OLAP(inglizcha OnLine Analytical Processing - operativ -tahliliy ma’lumotlarni qayta ishlash, shuningdek: ma’lumotlarni real vaqtda tahlil qilish, interaktiv -analitik ma’lumotlarni qayta ishlash) - keng ko’lamli axborot maydonining bir qismi bo’lgan ko’p o’lchovli ierarxik tasvirga asoslangan analitik ma’lumotlarni qayta ishlashga yondashuv texnologiyasi.
OLAP echimlari va loyihalari katalogi uchun TAdviser -dagi OLAP bo’limiga qarang. Foydalanuvchi nuqtai nazaridan, OLAP-tizimlar turli bo’laklarda ma’lumotni moslashuvchan ko’rish, yig’ilgan ma’lumotlarni avtomatik olish, konvulsiyaning analitik operatsiyalarini bajarish, detallashtirish, o’z vaqtida taqqoslash vositasini ta’minlaydi. Bularning barchasi OLAP tizimlarini har xil turdagi bo’limlar va ierarxiyaning turli darajalarida ma’lumotlarni taqdim etishni o’z ichiga olgan biznes hisobotining barcha turlariga ma’lumotlarni tayyorlash sohasida aniq afzalliklarga ega bo’lgan yechimga aylantiradi - masalan, savdo hisobotlari, byudjetning turli shakllari va boshqalar. yoqilgan. Bunday taqdimotning afzalliklari ma’lumotlarni tahlil qilishning boshqa shakllarida, shu jumladan prognozda ham yaqqol namoyon bo’ladi.