2015-10-22
1263
В течение многих лет информационные технологии концентрировались на построении систем поддержки обработки корпоративных транзакций. Такие системы должны быть визуально отказоустойчивыми и обеспечивать быстрый отклик. Эффективное решение было обеспечено OLTP, которые сосредотачивались на распределенном реляционном окружении БД.
Более поздним достижением в этой области явилось добавление архитектуры клиент – сервер. Было издано много инструментов для развития OLTP приложений.
Доступ к данным часто требуется как OLTP приложениям, так и информационным системам поддержки решений. К сожалению, попытка обслужить оба типа запросов может быть проблематична. Поэтому некоторые компании избрали путь разделения БД на OLTP тип и OLAP тип.
OLAP (Online Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка) – это информационный процесс, который дает возможность пользователю запрашивать систему, проводить анализ и т.д. в оперативном режиме (онлайн). Результаты генерируются в течении секунд.
С другой стороны, в OLTP системе огромные объемы данных обрабатываются так скоро, как они поступают на вход.
OLAP системы выполнены для конечных пользователей, в то время как OLTP системы делаются для профессиональных пользователей ИС. В OLAP предусмотрены такие действия, как генерация запросов, запросы нерегламентированных отчетов, проведение статистического анализа и построение мультимедийных приложений.
Для обеспечения OLAP необходимо работать с хранилищем данных (или многомерным хранилищем), а также с набором инструментальных средств, обычно ч многомерными способностями. Этими средствами могут быть инструментарий запросов, электронные таблицы, средства добычи данных (Data Mining), средства визуализации данных и др.
В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. Э. Кодд рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь указав на невозможность объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом, и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик [83].
В большом числе публикаций аббревиатурой OLAP обозначается не только многомерный взгляд на данные, но и хранение самих данных в многомерной БД. Вообще говоря, это неверно, поскольку сам Кодд отмечает, что реляционные БД были, есть и будут наиболее подходящей технологией для хранения корпоративных данных. Необходимость существует не в новой технологии БД, а скорее, в средствах анализа, дополняющих функции существующих СУБД и достаточно гибких, чтобы предусмотреть и автоматизировать разные виды интеллектуального анализа, присущие OLAP.
По Кодду, многомерное концептуальное представление представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие – подразделение – отдел - служащий». Измерение Время может даже включать два направления консолидации – «год – квартал – месяц - день» и «неделя - день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема означает движение от низших уровней к высшим.
Кодд определил 12 правил, которым должен удовлетворять программный продукт класса OLAP. Эти правила:
1. Многомерное концептуальное представление данных.
2. Прозрачность.
3. Доступность.
4. Устойчивая производительность.
5. Клиент – серверная архитектура.
6. Равноправие измерений.
7. Динамическая обработка разреженных матриц.
8. Поддержка многопользовательского режима.
9. Неограниченная поддержка кроссмерных операций.
10. Интуитивное манипулирование данными.
11. Гибкий механизм генерации отчетов.
12. Неограниченное количество измерений и уровней агрегации.
Набор этих требований, послуживший фактическим определением OLAP, следует рассматривать как рекомендательный, а конкретные продукт оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.
