OLAP жүйесі
Жоспар
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...2
OLAP жүйесі ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
Қортынды ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .11
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..12
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...2
OLAP жүйесі ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
Қортынды ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .11
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..12
Кіріспе
Деректерді көп өлшемді талдау кезінде агрегациялық өрсеткіштерді параллелді алгоритмдер көмегімен есептеу арқылы тиімділікті арттыру. Компьютерлік жүйелердің мүмкіндіктерінің артуы, түрлі есептеу жүйелерінің пайда болуы үлкен көлемді ақпараттырды тиімдіжәне жылдам өңдеуге мүмкіндік беріп отыр. Біз өмір сүріп жатқан ХХІ-ғасыр ақпараттық технологиялар ғасырында «ақпараттың» басты маңызға ие болып, көптеген дерек көздерінен(источники) алынған ақпараттарды өңдеу, талдау, қажетті мәліметтерді алу, оларды шешім шығаруда қолдану өзіндік қажеттілін тудырып отырған басты тапсырмалардың біріне айналды. Ақпарат көлемінің жылдам артуы, байланыс желілерінде тез таралуы өңдеудің жаңаша жүйелерін қолдануды талап етуде. Қарастырырылып отырған мақаланың өзектілігі жоғарыда айтылған тапсырмаларға сәйкес әртүрлі дерек көздерінен жиналған үлкен көлемді мәліметтерді аналитикалық өңдеудің тиімділігі мен жылдамдығын арттыру мақсатында көппроцессорлы жүйелерге арналған паралелльді алгоритмдерді әзірлеуде болып отыр. Үлкен көлемді аналитикалық мәліметтер Business Intelligence (BI) технологиясына негізделген ақпараттық жүйелердің ажырамас бөлігі болып саналатын деректер қоймасында сақталынады. Қолданылатын саласына, шешілетін тапсырмаларына байланысты дереткер қоймасына мәліметтер әртүрлі дерек көздерінен алынып, сақталынады. Деректер қоймасындағы деректермен жұмыс жасайтын сарапшы жүйелер сарапшы маманға мәліметтерді толық, жылдам, нақты беру негізгі тапсырмалар болып табылады. Көп өлшемді талдау жүйесі реляциялық деректер қоры бойынша байланыстырылған факт және өлшем кестелерінен OLAP(Online Analytical Processing – нақты уақыттағы аналитикалық өңдеу) технологиясы көмегімен қалыптастырылған гиперкуб құрып, мәлметтерді гиперкуб қырының қималары түрінде сарапшыға береді. Бұл жерде гиперкуб өлшемдерінің барлық ішкі жиындары бойынша сандық көрсеткіштері агрегациясы есептеліп қорытынды нәтижелер беріледі. OLAP технологиясы негізінде құрылған жүйе көпөлшемді куб түрінде берілетін деректер моделімен жұмыс жасап, өлшем көрсеткіштері бойынша көп өлшемді анализ жасауға арналған. Негізгі артықшылығы нақты уақытта деректерге аналитикалық сараптама жасау, пайдалнушылардың көп өлшемді күрделі сұранымдарын жылдам орындау және т.б.
Деректерді көп өлшемді талдау кезінде агрегациялық өрсеткіштерді параллелді алгоритмдер көмегімен есептеу арқылы тиімділікті арттыру. Компьютерлік жүйелердің мүмкіндіктерінің артуы, түрлі есептеу жүйелерінің пайда болуы үлкен көлемді ақпараттырды тиімдіжәне жылдам өңдеуге мүмкіндік беріп отыр. Біз өмір сүріп жатқан ХХІ-ғасыр ақпараттық технологиялар ғасырында «ақпараттың» басты маңызға ие болып, көптеген дерек көздерінен(источники) алынған ақпараттарды өңдеу, талдау, қажетті мәліметтерді алу, оларды шешім шығаруда қолдану өзіндік қажеттілін тудырып отырған басты тапсырмалардың біріне айналды. Ақпарат көлемінің жылдам артуы, байланыс желілерінде тез таралуы өңдеудің жаңаша жүйелерін қолдануды талап етуде. Қарастырырылып отырған мақаланың өзектілігі жоғарыда айтылған тапсырмаларға сәйкес әртүрлі дерек көздерінен жиналған үлкен көлемді мәліметтерді аналитикалық өңдеудің тиімділігі мен жылдамдығын арттыру мақсатында көппроцессорлы жүйелерге арналған паралелльді алгоритмдерді әзірлеуде болып отыр. Үлкен көлемді аналитикалық мәліметтер Business Intelligence (BI) технологиясына негізделген ақпараттық жүйелердің ажырамас бөлігі болып саналатын деректер қоймасында сақталынады. Қолданылатын саласына, шешілетін тапсырмаларына байланысты дереткер қоймасына мәліметтер әртүрлі дерек көздерінен алынып, сақталынады. Деректер қоймасындағы деректермен жұмыс жасайтын сарапшы жүйелер сарапшы маманға мәліметтерді толық, жылдам, нақты беру негізгі тапсырмалар болып табылады. Көп өлшемді талдау жүйесі реляциялық деректер қоры бойынша байланыстырылған факт және өлшем кестелерінен OLAP(Online Analytical Processing – нақты уақыттағы аналитикалық өңдеу) технологиясы көмегімен қалыптастырылған гиперкуб құрып, мәлметтерді гиперкуб қырының қималары түрінде сарапшыға береді. Бұл жерде гиперкуб өлшемдерінің барлық ішкі жиындары бойынша сандық көрсеткіштері агрегациясы есептеліп қорытынды нәтижелер беріледі. OLAP технологиясы негізінде құрылған жүйе көпөлшемді куб түрінде берілетін деректер моделімен жұмыс жасап, өлшем көрсеткіштері бойынша көп өлшемді анализ жасауға арналған. Негізгі артықшылығы нақты уақытта деректерге аналитикалық сараптама жасау, пайдалнушылардың көп өлшемді күрделі сұранымдарын жылдам орындау және т.б.
Қолданылған әдебиеттер тізімі
1. Барсегян A.A., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining.СПб.:БХВ-Петрбург,2004.-336с.
2. Jim Gray, Adam Bosworth, Andrew Layman, and Hamid Pirahesh. Data cube: A relationalaggregation operator generalizing group-by, cross-tab, and sub-totals. Microsoft Lab, 1995.
3. http:\\www.olap.ru сайты
4. Заботнев М.С. Многомерная модель представления данных по образовательной статистике // Телематика-2003. Труды X Всероссийской научно-методической конференции. Санкт-Петербург, 2003. - С. 245-246.
5. http://www.kpms.ru/
1. Барсегян A.A., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining.СПб.:БХВ-Петрбург,2004.-336с.
2. Jim Gray, Adam Bosworth, Andrew Layman, and Hamid Pirahesh. Data cube: A relationalaggregation operator generalizing group-by, cross-tab, and sub-totals. Microsoft Lab, 1995.
3. http:\\www.olap.ru сайты
4. Заботнев М.С. Многомерная модель представления данных по образовательной статистике // Телематика-2003. Труды X Всероссийской научно-методической конференции. Санкт-Петербург, 2003. - С. 245-246.
5. http://www.kpms.ru/
Жоспар
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..2
OLAP жүйесі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .3
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
Қортынды ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 11
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..12
Кіріспе
Деректерді көп өлшемді талдау кезінде агрегациялық өрсеткіштерді параллелді алгоритмдер көмегімен есептеу арқылы тиімділікті арттыру. Компьютерлік жүйелердің мүмкіндіктерінің артуы, түрлі есептеу жүйелерінің пайда болуы үлкен көлемді ақпараттырды тиімдіжәне жылдам өңдеуге мүмкіндік беріп отыр. Біз өмір сүріп жатқан ХХІ-ғасыр ақпараттық технологиялар ғасырында ақпараттың басты маңызға ие болып, көптеген дерек көздерінен(источники) алынған ақпараттарды өңдеу, талдау, қажетті мәліметтерді алу, оларды шешім шығаруда қолдану өзіндік қажеттілін тудырып отырған басты тапсырмалардың біріне айналды. Ақпарат көлемінің жылдам артуы, байланыс желілерінде тез таралуы өңдеудің жаңаша жүйелерін қолдануды талап етуде. Қарастырырылып отырған мақаланың өзектілігі жоғарыда айтылған тапсырмаларға сәйкес әртүрлі дерек көздерінен жиналған үлкен көлемді мәліметтерді аналитикалық өңдеудің тиімділігі мен жылдамдығын арттыру мақсатында көппроцессорлы жүйелерге арналған паралелльді алгоритмдерді әзірлеуде болып отыр. Үлкен көлемді аналитикалық мәліметтер Business Intelligence (BI) технологиясына негізделген ақпараттық жүйелердің ажырамас бөлігі болып саналатын деректер қоймасында сақталынады. Қолданылатын саласына, шешілетін тапсырмаларына байланысты дереткер қоймасына мәліметтер әртүрлі дерек көздерінен алынып, сақталынады. Деректер қоймасындағы деректермен жұмыс жасайтын сарапшы жүйелер сарапшы маманға мәліметтерді толық, жылдам, нақты беру негізгі тапсырмалар болып табылады. Көп өлшемді талдау жүйесі реляциялық деректер қоры бойынша байланыстырылған факт және өлшем кестелерінен OLAP(Online Analytical Processing - нақты уақыттағы аналитикалық өңдеу) технологиясы көмегімен қалыптастырылған гиперкуб құрып, мәлметтерді гиперкуб қырының қималары түрінде сарапшыға береді. Бұл жерде гиперкуб өлшемдерінің барлық ішкі жиындары бойынша сандық көрсеткіштері агрегациясы есептеліп қорытынды нәтижелер беріледі. OLAP технологиясы негізінде құрылған жүйе көпөлшемді куб түрінде берілетін деректер моделімен жұмыс жасап, өлшем көрсеткіштері бойынша көп өлшемді анализ жасауға арналған. Негізгі артықшылығы нақты уақытта деректерге аналитикалық сараптама жасау, пайдалнушылардың көп өлшемді күрделі сұранымдарын жылдам орындау және т.б.
OLAP жүйесі
Деректерді кешенді көпөлшемді талдау технологиясы OLAP (On-Line Analytical Processing) атауына ие болды.
OLAP концепциясын 1993 жылы деректер базаларын зерттеуші және реляциялық деректер моделінің авторы Эдгар Кодд тұжырымдаған болатын.
1995 жылы Эдгар Коддтың тұжырымдаған талаптары негізінде көпөлшемді талдауға арналған қосымшаларға қойылатын келесі талаптары көрсетілген FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) деп аталатын тест құрылған:
FAST (Жылдам)- қолданушыға талдау нәтижесін қолайлы уақытта беру(әдетте 5 секундтан аспайтын уақытта);
ANALYSIS (Талдау) -берілген қосымшаға тән кез келген логикалық және статистикалық талдау жасауды жүзеге асыру мүмкіндігі, және оны қолданушыға қолайлы түрде сақталуы;
SHARED (Бөлінетін) - сәйкес бұғаттау механизмдерімен және авторизацияланған кіру құралдарын қолдаумен мүмкіндігімен деректерге көпқолданушылық қатынауды ұйымдастыру;
MULTIDIMENSIONAL (Көпөлшемді) - деректерге көпөлшемді концептуальды қатынау;
INFORMATION (Ақпараттар) - қайда орналасқандығынан және көлемінен тәуелсіз кез келген ақпаратқа қатынау мүмкіндігінің болуы.
1- Сурет. OLAP жүйесі
OLAP қызметтілікті қарапайым офистік қосымшалардың деректерді талдау құралдарынан бастап серверлік жабдықтарға негізделген аналитикалық жүйелерге дейінгі әртүрлі әдістермен жүзеге асыруға болады.
OLAP аббревиатурасы ағылшынның On-Line Analytical Processing - бұл программалық өнімнің емес, технологияның атауы. OLAP - қазақшасы деректерді жедел өңдеу
Деректерді таңдау есептерінің екі негізгі шешімі бар. Біріншісі - Multidimensional OLAP (MOLAP) деп аталады, сервер жағында көпөлшемді деректер базасы көмегімен жүзеге асыру механизмі, екіншісі, Relational OLAP (ROLAP) - Реляциялық ДББЖ - не SQL сұраныстар негізінде текше құрастыру. Бұлардың әр біреуінің жақсы және кемшіл тұстары бар.
2 - сурет. ROLAP жүйесі
Дәстүрлі реляциялық серверлер, күрделі OLAP-сұраныстарды және көпөлшемді деректерді ұсынуды тиімді қамтамасыз етпейді. Бірақ, дегенменен реляциялық деректер базалары серверінің келесі үш түрі - реляциялық, көпөлшемді және гибридті оперативті аналитикалық өңдеу - Реляциялық деректер базасын басқару жүйесін қолданып OLAP- операцияларды деректер сақтаушысында орындауға мүмкіндік береді. ROLAP серверлері деректер сақтаушысы бар негізгі реляциялық серверлер мен алдыңғы қатарлы клиенттік құралдар арасында орналасқан. ROLAP серверлері көпөлшемді OLAP-сұраныстарды қолдайды және нақты бір реляциялық серверлерге үйлестірілген. ROLAP серверлерінің кемшілігі OLAP және SQL стильдері арасындағы өзгешелік, жұмыс өнімділігін төмендетеді. Дегемен Oracle, IBM DB2 және Microsoft SQL Server тектес реляциялық деректер базасының серверлерінде жүзеге асырылған OLAP есептеріне бағытталуған SQL кеңейтілулері өнімділік жетіспеушілігі азайтады. Median, mode, rank, percentile сияқты функциялар, агрегаттық функцияларды толықтырады. Басқа қосымша мүмкіндіктерге орын ауыстыратын терезелердегі агрегатты есептеулер, есептерді құруды, қолдауды, жетілдіру үшін ағымдық жинақтық мәндер және үзу нүктелері жатады.
Көпөлшемді электрондық кестелер, әртүрлі атрибуттар жиынын топтауды талап етеді. Осы талаптарды қанағаттандыру үшін, SQL roll-up және cube операторларымен толықтырылды.
3 - сурет. MOLAP жүйесі
MOLAP - серверлік сәулеті негізгі реляциялық жүйелердің қызметіне негізделмейді, бірақ көпөлшемді сақтау механизмі көмегімен деректерді көпөлшемді ұсынуды қолдайды. MOLAP негізгі артықшылығы индекстелудің ерекше қасиеттері; кемшілігі дискілік кеңістікті қолданудың төмен коэффициенті.
4- сурет. HOLAP - жүйесі
HOLAP - ROLAP и MOLAP технологияланының артықшылықтарын біріктіретін гибридті сәулет. деректер неғұрлым тығыз болса MOLAP технологиясы жақсы жасайды, ал , ROLAP сирек деректермен жақсы жұмыс жасайды. HOLAP серверлері, тығыз облысқа - MOLAP технологиясын, ал ROLAP көпөлшемді кеңістіктің сирек бөлігіне қолданылады. HOLAP серверлері сұраныстарды, кішкене ішкі сұраныстарға бөледі, оларды сәйкес деректер фрагменттеріне жібереді, қорытынды нәтижелерді біріктіреді, сонан соң оны береді.
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері
Біз алдымен OLAP жүйесіне арналған көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктеріне қысқаша тоқталайық.
Қазіргі кезде көпшілікке мойындалған көпөлшемді мәліметтер модельін көрсететін, бірдей көзқарас қалыптаспаған, дегенмен қалыптасқан әртүрлі көзқарастардың принциптік айырмашылығы жоқ, бірақ терминолония жағында қайшылықтар орын алуда. Біз бұл мақада "Microsoft" компаниясы ұсынған нұсқа бойынша қарастырамыз.
Ендеше, көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері болып:
Көрсеткіш- заттың сараптама шамасы(сандық типте болады), мысалы бұл кейбір тауарлардың салыту көлемі немесе сатылған тауарлардан алынған түсім. бір OLAP-куб бір немесе бірнеше қөрсеткіштерге ие болады.
Өлшем(dimension) - бұл сандық көрсеткіштің ақпараттық контексін қамтамасыз етіумен иерерхиялық құрлым түріндегі ұйымдасқан бір немесе бірнеше типтердің жиынтық объектілері. Өлшем, көпөлшемді кубтың қабырғасы түрінде қабылданған.
* Өлшемді құрайтын жиынтық объектілер өлшем мүшелері (members) деп аталады.
Өлшем мүшелері гиперкубтің остерімен алынған түктелер немесе бөліктермен көрінеді. Мысалы, сараптауларда үнемі қолданылатын уақыттық өлшемдер: күндер, айлар, кварталдар, жылдар- келесі мүшелерді қамтуы мүмкін: 2008жылдың 8-мамыры, 2008 жылдың сәуірі, 2009 жылдың 2-кварталы және 2010 жыл.
Өлшемдердегі объектілер әртүрлі типте болуы мүмкін, мысалы, "өндірушілер" - " автомобиль маркасы" немесе "жылдар" - "кварталдар". Бір типтегі объектілердің тек бір иерархиялық деңгейде жатуы үшін, бұл объектілер иерархиялық құрлымдарда топтасқан болуы керек.
Ұящық (cell) - кейбір көрсеткіштердің нақтылы мағынасына қатысты, кубтың ұсақталған құрлымы. Ұяшықтар кубтың ішінде орналасады және көрсеткіш мәніне сәйкес бейнеленеді. - - - -
1-сурет Үшөлшемдегі куб
Иерархиялық құрлымға сәйкес, өлшемдер иерархиясы үшін көрсеткіштер мәнінің агрегациясы мен детелизациясының мүмкіндігі керек болады.
Келесі типтегі иерархиялар бар:
Үйлестірілген (balanced) - иерархияда деңгейлер саны оның құрлымымен және тұрақтылығымен анықталады. әрбір автомобиль өндірушілер, бірнеше автомобиль маркасымен байланысты, ал әрбір маркаға - бірнеше автомобиль моделдері сәйкес, сондықтан, бұл объектілердің үш деңгейлігі туралы айтуға болады. мұндай жағдайда, иерархияның бірінші деңгейіне өндірушілер, екінші деңгейіне маркалар , ал үшінші деңгейіне модельдер орналасады.
Негізінде, Үйлестірілген иерархияда әрбір деңгейді, жеке жәй өлшем ретінде қарастыруға болады, бірақ, бұл өлшемдер шарасыздықтан ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..2
OLAP жүйесі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .3
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері ... ... ... ... ... ... ... ... ..6
Қортынды ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 11
Қолданылған әдебиеттер тізімі ... ... ... ... ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..12
Кіріспе
Деректерді көп өлшемді талдау кезінде агрегациялық өрсеткіштерді параллелді алгоритмдер көмегімен есептеу арқылы тиімділікті арттыру. Компьютерлік жүйелердің мүмкіндіктерінің артуы, түрлі есептеу жүйелерінің пайда болуы үлкен көлемді ақпараттырды тиімдіжәне жылдам өңдеуге мүмкіндік беріп отыр. Біз өмір сүріп жатқан ХХІ-ғасыр ақпараттық технологиялар ғасырында ақпараттың басты маңызға ие болып, көптеген дерек көздерінен(источники) алынған ақпараттарды өңдеу, талдау, қажетті мәліметтерді алу, оларды шешім шығаруда қолдану өзіндік қажеттілін тудырып отырған басты тапсырмалардың біріне айналды. Ақпарат көлемінің жылдам артуы, байланыс желілерінде тез таралуы өңдеудің жаңаша жүйелерін қолдануды талап етуде. Қарастырырылып отырған мақаланың өзектілігі жоғарыда айтылған тапсырмаларға сәйкес әртүрлі дерек көздерінен жиналған үлкен көлемді мәліметтерді аналитикалық өңдеудің тиімділігі мен жылдамдығын арттыру мақсатында көппроцессорлы жүйелерге арналған паралелльді алгоритмдерді әзірлеуде болып отыр. Үлкен көлемді аналитикалық мәліметтер Business Intelligence (BI) технологиясына негізделген ақпараттық жүйелердің ажырамас бөлігі болып саналатын деректер қоймасында сақталынады. Қолданылатын саласына, шешілетін тапсырмаларына байланысты дереткер қоймасына мәліметтер әртүрлі дерек көздерінен алынып, сақталынады. Деректер қоймасындағы деректермен жұмыс жасайтын сарапшы жүйелер сарапшы маманға мәліметтерді толық, жылдам, нақты беру негізгі тапсырмалар болып табылады. Көп өлшемді талдау жүйесі реляциялық деректер қоры бойынша байланыстырылған факт және өлшем кестелерінен OLAP(Online Analytical Processing - нақты уақыттағы аналитикалық өңдеу) технологиясы көмегімен қалыптастырылған гиперкуб құрып, мәлметтерді гиперкуб қырының қималары түрінде сарапшыға береді. Бұл жерде гиперкуб өлшемдерінің барлық ішкі жиындары бойынша сандық көрсеткіштері агрегациясы есептеліп қорытынды нәтижелер беріледі. OLAP технологиясы негізінде құрылған жүйе көпөлшемді куб түрінде берілетін деректер моделімен жұмыс жасап, өлшем көрсеткіштері бойынша көп өлшемді анализ жасауға арналған. Негізгі артықшылығы нақты уақытта деректерге аналитикалық сараптама жасау, пайдалнушылардың көп өлшемді күрделі сұранымдарын жылдам орындау және т.б.
OLAP жүйесі
Деректерді кешенді көпөлшемді талдау технологиясы OLAP (On-Line Analytical Processing) атауына ие болды.
OLAP концепциясын 1993 жылы деректер базаларын зерттеуші және реляциялық деректер моделінің авторы Эдгар Кодд тұжырымдаған болатын.
1995 жылы Эдгар Коддтың тұжырымдаған талаптары негізінде көпөлшемді талдауға арналған қосымшаларға қойылатын келесі талаптары көрсетілген FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) деп аталатын тест құрылған:
FAST (Жылдам)- қолданушыға талдау нәтижесін қолайлы уақытта беру(әдетте 5 секундтан аспайтын уақытта);
ANALYSIS (Талдау) -берілген қосымшаға тән кез келген логикалық және статистикалық талдау жасауды жүзеге асыру мүмкіндігі, және оны қолданушыға қолайлы түрде сақталуы;
SHARED (Бөлінетін) - сәйкес бұғаттау механизмдерімен және авторизацияланған кіру құралдарын қолдаумен мүмкіндігімен деректерге көпқолданушылық қатынауды ұйымдастыру;
MULTIDIMENSIONAL (Көпөлшемді) - деректерге көпөлшемді концептуальды қатынау;
INFORMATION (Ақпараттар) - қайда орналасқандығынан және көлемінен тәуелсіз кез келген ақпаратқа қатынау мүмкіндігінің болуы.
1- Сурет. OLAP жүйесі
OLAP қызметтілікті қарапайым офистік қосымшалардың деректерді талдау құралдарынан бастап серверлік жабдықтарға негізделген аналитикалық жүйелерге дейінгі әртүрлі әдістермен жүзеге асыруға болады.
OLAP аббревиатурасы ағылшынның On-Line Analytical Processing - бұл программалық өнімнің емес, технологияның атауы. OLAP - қазақшасы деректерді жедел өңдеу
Деректерді таңдау есептерінің екі негізгі шешімі бар. Біріншісі - Multidimensional OLAP (MOLAP) деп аталады, сервер жағында көпөлшемді деректер базасы көмегімен жүзеге асыру механизмі, екіншісі, Relational OLAP (ROLAP) - Реляциялық ДББЖ - не SQL сұраныстар негізінде текше құрастыру. Бұлардың әр біреуінің жақсы және кемшіл тұстары бар.
2 - сурет. ROLAP жүйесі
Дәстүрлі реляциялық серверлер, күрделі OLAP-сұраныстарды және көпөлшемді деректерді ұсынуды тиімді қамтамасыз етпейді. Бірақ, дегенменен реляциялық деректер базалары серверінің келесі үш түрі - реляциялық, көпөлшемді және гибридті оперативті аналитикалық өңдеу - Реляциялық деректер базасын басқару жүйесін қолданып OLAP- операцияларды деректер сақтаушысында орындауға мүмкіндік береді. ROLAP серверлері деректер сақтаушысы бар негізгі реляциялық серверлер мен алдыңғы қатарлы клиенттік құралдар арасында орналасқан. ROLAP серверлері көпөлшемді OLAP-сұраныстарды қолдайды және нақты бір реляциялық серверлерге үйлестірілген. ROLAP серверлерінің кемшілігі OLAP және SQL стильдері арасындағы өзгешелік, жұмыс өнімділігін төмендетеді. Дегемен Oracle, IBM DB2 және Microsoft SQL Server тектес реляциялық деректер базасының серверлерінде жүзеге асырылған OLAP есептеріне бағытталуған SQL кеңейтілулері өнімділік жетіспеушілігі азайтады. Median, mode, rank, percentile сияқты функциялар, агрегаттық функцияларды толықтырады. Басқа қосымша мүмкіндіктерге орын ауыстыратын терезелердегі агрегатты есептеулер, есептерді құруды, қолдауды, жетілдіру үшін ағымдық жинақтық мәндер және үзу нүктелері жатады.
Көпөлшемді электрондық кестелер, әртүрлі атрибуттар жиынын топтауды талап етеді. Осы талаптарды қанағаттандыру үшін, SQL roll-up және cube операторларымен толықтырылды.
3 - сурет. MOLAP жүйесі
MOLAP - серверлік сәулеті негізгі реляциялық жүйелердің қызметіне негізделмейді, бірақ көпөлшемді сақтау механизмі көмегімен деректерді көпөлшемді ұсынуды қолдайды. MOLAP негізгі артықшылығы индекстелудің ерекше қасиеттері; кемшілігі дискілік кеңістікті қолданудың төмен коэффициенті.
4- сурет. HOLAP - жүйесі
HOLAP - ROLAP и MOLAP технологияланының артықшылықтарын біріктіретін гибридті сәулет. деректер неғұрлым тығыз болса MOLAP технологиясы жақсы жасайды, ал , ROLAP сирек деректермен жақсы жұмыс жасайды. HOLAP серверлері, тығыз облысқа - MOLAP технологиясын, ал ROLAP көпөлшемді кеңістіктің сирек бөлігіне қолданылады. HOLAP серверлері сұраныстарды, кішкене ішкі сұраныстарға бөледі, оларды сәйкес деректер фрагменттеріне жібереді, қорытынды нәтижелерді біріктіреді, сонан соң оны береді.
Көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері
Біз алдымен OLAP жүйесіне арналған көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктеріне қысқаша тоқталайық.
Қазіргі кезде көпшілікке мойындалған көпөлшемді мәліметтер модельін көрсететін, бірдей көзқарас қалыптаспаған, дегенмен қалыптасқан әртүрлі көзқарастардың принциптік айырмашылығы жоқ, бірақ терминолония жағында қайшылықтар орын алуда. Біз бұл мақада "Microsoft" компаниясы ұсынған нұсқа бойынша қарастырамыз.
Ендеше, көпөлшемді мәліметтер моделінің негізгі түсініктері болып:
Көрсеткіш- заттың сараптама шамасы(сандық типте болады), мысалы бұл кейбір тауарлардың салыту көлемі немесе сатылған тауарлардан алынған түсім. бір OLAP-куб бір немесе бірнеше қөрсеткіштерге ие болады.
Өлшем(dimension) - бұл сандық көрсеткіштің ақпараттық контексін қамтамасыз етіумен иерерхиялық құрлым түріндегі ұйымдасқан бір немесе бірнеше типтердің жиынтық объектілері. Өлшем, көпөлшемді кубтың қабырғасы түрінде қабылданған.
* Өлшемді құрайтын жиынтық объектілер өлшем мүшелері (members) деп аталады.
Өлшем мүшелері гиперкубтің остерімен алынған түктелер немесе бөліктермен көрінеді. Мысалы, сараптауларда үнемі қолданылатын уақыттық өлшемдер: күндер, айлар, кварталдар, жылдар- келесі мүшелерді қамтуы мүмкін: 2008жылдың 8-мамыры, 2008 жылдың сәуірі, 2009 жылдың 2-кварталы және 2010 жыл.
Өлшемдердегі объектілер әртүрлі типте болуы мүмкін, мысалы, "өндірушілер" - " автомобиль маркасы" немесе "жылдар" - "кварталдар". Бір типтегі объектілердің тек бір иерархиялық деңгейде жатуы үшін, бұл объектілер иерархиялық құрлымдарда топтасқан болуы керек.
Ұящық (cell) - кейбір көрсеткіштердің нақтылы мағынасына қатысты, кубтың ұсақталған құрлымы. Ұяшықтар кубтың ішінде орналасады және көрсеткіш мәніне сәйкес бейнеленеді. - - - -
1-сурет Үшөлшемдегі куб
Иерархиялық құрлымға сәйкес, өлшемдер иерархиясы үшін көрсеткіштер мәнінің агрегациясы мен детелизациясының мүмкіндігі керек болады.
Келесі типтегі иерархиялар бар:
Үйлестірілген (balanced) - иерархияда деңгейлер саны оның құрлымымен және тұрақтылығымен анықталады. әрбір автомобиль өндірушілер, бірнеше автомобиль маркасымен байланысты, ал әрбір маркаға - бірнеше автомобиль моделдері сәйкес, сондықтан, бұл объектілердің үш деңгейлігі туралы айтуға болады. мұндай жағдайда, иерархияның бірінші деңгейіне өндірушілер, екінші деңгейіне маркалар , ал үшінші деңгейіне модельдер орналасады.
Негізінде, Үйлестірілген иерархияда әрбір деңгейді, жеке жәй өлшем ретінде қарастыруға болады, бірақ, бұл өлшемдер шарасыздықтан ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz