Системы оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Назначение. Особенности построения. Основные классы OLAP-продуктов

On-Line Analytical Processing – это совокупность концепций и принципов, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Задача аналитика - находить закономерности в больших массивах данных, поэтому аналитик не будет обращать внимания на отдельно взятый факт - ему нужна информация о сотнях и тысячах подобных событиях.

В основе OLAP лежит идея многомерной модели данных:

Первичные («сырые») данные из БД:

* очищаются;

* агрегируются (обрабатываются с помощью агрегатных функций – вычисление сумм, средних значений, числа записей, максимальных и минимальных значений);

* помещаются в специальное хранилище данных, которое в дальнейшем используется аналитиками.

Хранилище данных проектируется в виде многомерного куба (гиперкуба).

Принципы организации гиперкуба:

По осям куба откладываются признаки анализа, их называют измерениями куба. В ячейках куба размещаются агрегированные данные – это могут быть различные экономические показатели деятельности предприятия. Наполнение куба ведется как реальными данными, так и прогнозируемыми на основе исторических данных. При хранении признаки анализа (измерения)отделяются от фактических данных. Количество измерений, как правило, колеблется от 6 (простые OLAP приложения) до 20 (серьезные OLAP продукты).

Характеристики OLAP-системы:

* Добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками (например, раз в квартал загружаются данные по итогам квартальных продаж из OLTP-приложения).

* Перед загрузкой данные проходят различные процедуры «очистки», т. к. в одну систему могут поступать данные из многих источников, имеющих различные форматы представления (данные могут быть некорректны или ошибочны).

* Запросы к системе бывают, как правило, достаточно сложными. Часто новый запрос создается для уточнения результата, полученного в результате предыдущего запроса.

Основные классы OLAP–продуктов:

Первоначально рынок OLAP развивался как MOLAP (Multidimensional, многомерные OLAP), т.к. первые системы появились еще в 60-х годах до разработок Кодда.

В основе продуктов MOLAP лежит структура данных, обеспечивающая многомерное хранение, обработку и представление данных. Исходные и агрегированные данные хранятся в многомерной базе данных. Хранение данных в многомерных структурах позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, благодаря чему скорость вычисления агрегированных значений одинакова для любого из измерений.

В середине 90-х годов появились продукты ROLAP (Relational, реляционные OLAP), для реляционных СУБД.

Продукты ROLAP: Многомерная структура в таких системах реализуется реляционными таблицами.

Исходные данные хранятся в реляционной базе данных. Агрегированные данные помещают в специально созданные для их хранения служебные таблицы в той же БД.

Дальнейшее развитие OLAP систем привело к появлению HOLAP (Hybrid, гибридных OLAP) – гибридной оперативной аналитической обработки данных

Продукты HOLAP: Инструменты этого класса позволяют сочетать оба подхода – реляционного и многомерного. Исходные данные остаются в той же реляционной базе данных, где они изначально находились, а агрегированные данные хранятся в многомерной БД.