OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.
Advertisements

СППР OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.
Базы данных Лекция 02 Технологии информационных хранилищ.
Многомерная модель данных. OLAP, определение OLAP (On-Line Analytical Processing) - технология оперативной аналитической обработки данных, использующая.
Проектирование баз данных Часть 5. Хранилища данных и OLAP Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных Автор: В.В.
СППР, хранилища данных, OLAP-системы. Технология Data Мining (также называемая Knowledge Discovery in Data) изучает процесс нахождения новых, действительных.
Лист 1 Системы поддержки принятия решения БД Информация Большие массивы данных Точные расчеты и детальный анализ Анализ – сложный процесс Анализ Информация.
Базы данных Михайлова Елена Георгиевна, мат.-мех. ф-т, кафедра информатики, доцент.
ПРОЕКТ ОТКРЫТАЯ МЕДИЦИНА ТМ:Аналитик. 2 Назначение системы АИС ТМ:Аналитик Обработка Управление Интеграция данных, отражающих различные аспекты деятельности.
Лекция 2. Поддержка принятия управленческих решений А. Ф. Оськин Кафедра технологий программирования Методы и алгоритмы принятия решений1.
Хранилища данных и средства бизнес-анализа в Oracle.
Использование хранилищ данных и технологии OLAP Хранилища данных (Data Ware House) и технологии OLAP (On Line Analytical Processing)
Хранилища данных Причины возникновения Концепция хранилищ данных Применение.
Хранилище данных это интегрированный накопитель информации, собранной из других систем, на основе которого строятся процессы принятия решений и анализа.
БАЗЫ ДАННЫХ часть II Многомерные базы данных. Многомерные БД Если целью является именно анализ данных, а не выполнение транзакций, используется многомерная.
Динамическая система многомерного анализа ПО ДСМА ЗАО «ОВИОНТ» Москва, 2008 г.
Опыт реализации отказоустойчивого сервера приложений и хранилища данных на базе СУБД ЛИНТЕР Михаил Ермаков, Дмитрий Мухоедов, РЕЛЭКС.
Разработка модуля построения отчетов в единой информационной системе КузГТУ Научный руководитель: ст. преподаватель кафедры ВТ и ИТ Лу Павел Цзуйлянович.
SQL-Solutions Sybase Data Warehouse Program. SQL-Solutions Распределенный анализ Централизованный сбор данных Функции хранилищ данных Собирание данных.
1 Многомерная СУБД UMS-FAD Компания «Х-Технология» Москва 2010.
Транксрипт:

OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных

Характеристики OLTP системы Большой объем информации Часто различные БД для разных подразделений Нормализованная схема, отсутствие дублирования информации Интенсивное изменение данных Транзакционный режим работы Транзакции затрагивают небольшой объем данных Обработка текущих данных – мгновенный снимок Много клиентов Малое время отклика – несколько секунд Характеристики OLAP системы Большой объем информации Синхронизированная информация из различных БД с использованием общих классификаторов Ненормализованная схема БД с дубликатами Данные меняются редко, Изменение происходит через пакетную загрузку Выполняются сложные нерегламентированные запросы над большим объемом данных с широким применением группировок и агрегатных функций. Анализ временных зависимостей Небольшое количество работающих пользователей – аналитики и менеджеры Большее время отклика (но все равно приемлемое) – несколько минут

Основной способ логического представления данных – МНОГОМЕРНЫЕ КУБЫ (OLAP – кубы)

OLAP – куб и срезы данных

Правила Кодда для реляционных БД 1. Правило информации. 2. Правило гарантированного доступа. 3. Правило поддержки недействительных значений. 4. Правило динамического каталога, основанного на реляционной модели. 5.Правило исчерпывающего подъязыка данных. 6. Правило обновления представлений. 7. Правило добавления, обновления и удаления. 8. Правило независимости физических данных. 9. Правило независимости логических данных. 10. Правило независимости условий целостности. 11. Правило независимости распространения. 12. Правило единственности.

Правила Кодда для OLAP 1. Концептуальное многомерное представление. 2. Прозрачность. 3. Доступность. 4. Постоянная производительность при разработке отчетов. 5. Клиент-серверная архитектура. 6. Общая многомерность. 7. Динамическое управление разреженными матрицами. 8. Многопользовательская поддержка. 9. Неограниченные перекрестные операции. 10. Интуитивная манипуляция данными. 11. Гибкие возможности получения отчетов. 12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Реализация OLAP Типы OLAP - серверов MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД, а агрегаты хранятся в многомерной БД.

OLTP схема базы данных Моделируются оптовые продажи на склад Объекты 1.Склады 2.Категории товаров (модель) 3.Производители 4.Товары 5.Продавцы 6.Оптовые продажи на склад

Оперативная схема БД оптовых продаж на склады

ROLAP – схема типа звезда

Особенности ROLAP – схемы типа звезда 1.Одна таблица фактов, которая сильно денормализована 2.Несколько таблиц измерений, которые также денормализованы 3.Первичный ключ таблицы фактов является составным и имеет по одному столбцу на каждое измерение 4.Агрегированные данные храняться совместно с исходными Недостатки Если агрегаты храняться совместно с исходными данными, то в измерениях необходимо использовать дополнительный параметр – уровень иерархии

ROLAP – схема типа снежинка с нормализованными измерениями

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц и нормализованными измерениями

Агрегирование по производителю и модели товара

Состав хранилищ данных 1.Метаданные 2.Исходные данные 3.Предварительно просуммированные данные Основные метаданные OLAP 1.Куб 2.Факты 3.Измерения 1.Уровни 2.Иерархии 3.Атрибуты

Общая структура хранилища данных 1.Источники данных 2.Процедуры выгрузки, преобразования и загрузки данных 3.Хранилище данных 4.Витрины данных 5.Аналитические приложения

Структура хранилища в ORACLE СУБД SQL клиентMOLAP клиент Java API JDBC OCI ODBC OLE DB CWM или CWM2 Хранилище OLAP (BLOB в реляционной таблице) Схема звезда Регистрация метаданных Многомерное ядро (процесс в ядре ORACLE) OLAP DML SQL интерфейс к OLAP (DBMS_AW, OLAP_TABLE, …) Многомерные метаданные