Panoramica di OLAP

Ogni organizzazione e datore di lavoro in questi giorni hanno bisogno di dati per prendere decisioni. Quanto migliori sono le scelte, tanto più fruttuosa e redditizia diventa l'organizzazione. Ci sono enormi informazioni che dovrebbero essere archiviate e seguite costantemente su base giornaliera. Per gestire queste informazioni in crescita, sono necessarie nuove e moderne strategie di analisi dei record e OLAP serve a tale scopo con precisione. Viene anche chiamato Elaborazione analitica online per consentire ai clienti di eseguire simultaneamente analisi rapide e potenti e l'elaborazione di dati da numerosi database. Inoltre, consente agli analisti e ai manager di districarsi e rappresentare le informazioni aziendali da vari punti di vista. In questo argomento, impareremo i tipi di OLAP.

Prima di immergerci in vari tipi di OLAP, comprendiamo rapidamente un paio di termini e le loro definizioni.

  • Gli aggregati hanno accennato come informazioni predeterminate. Le aggregazioni sono in genere pre-calcolate e mantenute nelle tabelle aggregate.
  • La tabella delle dimensioni comprende principalmente campi e descrizioni testuali.
  • La tabella dei fatti viene utilizzata per memorizzare valori di certezza o qualità quantificabili.
  • Le modalità di archiviazione sono modi per archiviare fisicamente i dati in cubi e dimensioni.

Tipi di OLAP

Esistono diversi tipi di OLAP basati sulle modalità di archiviazione che vengono utilizzate per il rilevamento dei dati con calcoli analitici complessi, visualizzazione illimitata dei record e scenari predittivi "what if".

  1. OLAP multidimensionale (MOLAP)

che può essere ampiamente conosciuto come il classico tipo OLAP. Questo server utilizza un database multidimensionale (MDDB) per la memorizzazione e l'analisi delle informazioni. MDDB può archiviare abilmente riepiloghi, fornendo un metodo per interrogare rapidamente e recuperare informazioni dal database per l'elaborazione. Il sistema di gestione del database multidimensionale e gli utenti visualizzano i dati conservati come un cubo 3D. Questi blocchi di dati vengono archiviati nella memoria denominata CubeCache.

Le informazioni vengono spostate da una fonte di informazioni nel database multidimensionale che si trova tra il cliente e il server e, successivamente, il database viene aggregato. MOLAP archivia i riepiloghi dei dati in file binari e li tiene lontano dal database relazionale. È indispensabile comprendere che MOLAP crea anche una copia duplicata delle informazioni su fatti e dimensioni in un file binario univoco.

Offre una rapida indicizzazione alle aggregazioni pre-calcolate, rendendola così più veloce per i calcoli. Memorizza e lavora in modo efficace con informazioni numeriche.

In ogni caso, i vincoli per l'utilizzo di MOLAP comprendono:

Meno versatilità in quanto può semplicemente gestire una misura limitata di informazioni, la velocità di MOLAP è più rapida per gli indici informativi medio-piccoli ma normale per gli indici informativi più grandi, l'archiviazione MOLAP può anche incorporare informazioni in eccesso.

Applicazioni MOLAP: Essbase, Express Server, Yellowfin, Clear Analytics, SAP Business Intelligence

  1. ROLAP, elaborazione analitica in linea relazionale

Il termine ROLAP indica che il server OLAP implica un archivio di natura relazionale. Utilizzano un sistema di gestione di database relazionali per conservare e controllare i dati. Questi sono i server esistenti tra il database e l'utente. I sistemi ROLAP lavorano sulle informazioni che risiedono in un database relazionale.

ROLAP crea viste indicizzate per archiviare i riepiloghi dei dati in tali viste nel database relazionale. Inoltre lascia sia, fatto che dimensione, le informazioni nella tabella relazionale.

I server ROLAP supportano grandi quantità di informazioni rispetto ai server MOLAP. Supervisiona in modo produttivo sia informazioni numeriche che testuali. Consente ai client di eseguire il drill-down fino al livello più minimo di una struttura gerarchica

Il server DSS di Microstrategy abbraccia l'approccio ROLAP

L'argomento principale contro gli RDB è che interrogare un enorme database con SQL per ottenere informazioni di solito porta a query complesse. Successivamente, le applicazioni ROLAP mostrano prestazioni più lente e potrebbero non essere perfette per l'esecuzione di determinati calcoli.

  1. HOLAP, OLAP ibrido

È una miscela di MOLAP e ROLAP. Utilizzando entrambi gli archivi di informazioni ROLAP e MOLAP, Hybrid OLAP offre le qualità di entrambe le tecniche. HOLAP archivia i riepiloghi dei dati nei file binari o nei cubi precalcolati. Lascia le quantità di informazioni su fatti e dimensioni nel database relazionale.

L'approccio HOLAP può essere comunemente eseguito in presenza di una delle circostanze di accompagnamento:

Se esiste una grande quantità di dati, se c'è una congestione delle prestazioni su un server o se si stanno utilizzando fonti di informazioni salvate che sono riepilogate.

I server HOLAP memorizzano le informazioni nel modo più funzionale possibile. Il componente HOLAP offre flessibilità nella progettazione, accesso e gestione di gruppi di dati HOLAP. HOLAP integra l'archiviazione di informazioni sia multidimensionali che relazionali che possono essere utilizzate per affrontare problemi con scalabilità e prestazioni.

A parte i tre tipi precedentemente menzionati che sono generalmente identificati e utilizzati, abbiamo anche un paio di altri tipi di OLAP che non sono tutti così comuni ma indiscutibilmente meritevoli di riferimento e comprensione.

  1. WOLAP

Un OLAP Web noto come OLAP abilitato al Web viene utilizzato tramite il browser Internet. Può benissimo essere utilizzato nel caso in cui tu stia pensando a qualcosa su un piano di spesa di sforzo davvero minimo poiché richiede solo una connessione web e un browser Internet per ottenere le informazioni. Contrariamente ai diversi tipi di OLAP, le funzionalità e le prestazioni di WOLAP sono compromesse.

  1. Dolap

Desktop On-Line Analytical Processing (DOLAP) è una tecnologia OLAP a livello singolo basata su desktop. La funzionalità è limitata in contrasto con altre applicazioni OLAP. Ha un valore più economico ed è vantaggioso per i client mobili che non possono generalmente connettersi al data warehouse.

  1. SOLAP

L'ampio uso di informazioni georeferenziate ha aggiunto la necessità di aggiornare OLAP con strumenti di analisi spaziale. I dispositivi OLAP spaziali (SOLAP) sono stati implementati per affrontare i problemi nel campo della Geo-Business Intelligence. Gli strumenti SOLAP consentono di eseguire analisi spaziali delle informazioni. Questi dispositivi combinano l'analisi OLAP con i framework GIS per la visualizzazione spaziale. Ci sono tuttavia ricerche in corso per migliorare il know-how tecnologico per una migliore ottimizzazione di query complicate e visualizzazione dei dati.

Conclusione

Per noi è fondamentale comprendere quale tipo di archiviazione OLAP può essere utilizzata al meglio per effettuare scelte di alta qualità con i dati forniti. La quantità di dati analizzati diventa un elemento essenziale per decidere il tipo di database OLAP.

Riassumendo, i prodotti OLAP relazionali possono gestire dati di dimensioni maggiori meglio dei prodotti OLAP multidimensionali. Se la quantità di informazioni non richiede un database relazionale, un prodotto multidimensionale sarà altrettanto utile. Nel caso in cui le necessità ti consentano di scegliere il mix di ROLAP e MOLAP, devi scegliere HOLAP verso il quale è senza dubbio il tipo OLAP più flessibile e potente in circolazione. Esistono inoltre tipi OLAP economicamente esperti come i tipi DOLAP e WOLAP che vengono utilizzati con limitazioni in un ambiente limitato. Per l'esplorazione semplice e rapida delle informazioni che risiedono in un database spaziale, abbiamo il tipo SOLAP che aiuterebbe ad analizzare le informazioni esistenti come immagini e vettori.

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Questa è una guida ai tipi di OLAP. Qui discutiamo i diversi tipi di OLAP in base alle modalità di archiviazione utilizzate per il rilevamento dei dati. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti:

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Categoria:

Big Data