Olap на клиенте и на сервере
Многомерный анализ данных может быть произведен с помощью различных средств, которые условно можно разделить на клиентские и серверные OLAP-средства.
Клиентские OLAP-средства представляют собой приложения, осуществляющие вычисление агрегатных данных (сумм, средних величин, максимальных или минимальных значений) и их отображение, при этом сами агрегатные данные содержатся в
Если исходные данные содержатся в настольной СУБД, вычисление агрегатных данных производится самим OLAP-средством. Если же источник исходных данных — серверная СУБД, многие из клиентских OLAP-средств посылают на сервер SQL-запросы, содержащие оператор GROUP BY, и в результате получают агрегатные данные, вычисленные на сервере.
Как правило, OLAP-функциональность реализована в средствах статистической обработки данных (из продуктов этого класса на российском рынке широко распространены продукты компаний StatSoft и SPSS) и в некоторых электронных таблицах. В частности, неплохими средствами многомерного анализа обладает Microsoft Excel 2000. С помощью этого продукта можно создать и сохранить в виде файла небольшой локальный многомерный OLAP-куб и отобразить его двух- или трехмерные сечения.
Многие средства разработки содержат библиотеки классов или компонентов, позволяющие создавать приложения, реализующие простейшую OLAP-функциональность (такие, например, как компоненты DecisionCube в Borland Delphi и Borland C++Builder). Помимо этого многие компании предлагают элементы управления ActiveX и другие библиотеки, реализующие подобную функциональность.
Отметим, что клиентские OLAP-средства применяются, как правило, при малом числе измерений (обычно рекомендуется не более шести) и небольшом разнообразии значений этих параметров, — ведь полученные агрегатные данные должны умещаться в адресном пространстве подобного средства, а их количество растет экспоненциально при увеличении числа измерений. Поэтому даже самые примитивные клиентские OLAP-средства, как правило, позволяют произвести предварительный подсчет объема требуемой оперативной памяти для создания в ней многомерного куба.
Многие (но не все!) клиентские OLAP-средства позволяют сохранить содержимое
Идея сохранения
Преимущества применения серверных OLAP-средств по сравнению с клиентскими OLAP-средствами сходны с преимуществами применения серверных СУБД по сравнению с настольными: в случае применения серверных средств вычисление и хранение агрегатных данных происходят на сервере, а клиентское приложение получает лишь результаты запросов к ним, что позволяет в общем случае снизить сетевой трафик, время выполнения запросов и требования к ресурсам, потребляемым клиентским приложением. Отметим, что средства анализа и обработки данных масштаба предприятия, как правило, базируются именно на серверных OLAP-средствах, например, таких как Oracle Express Server, Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services, Hyperion Essbase, продуктах компаний Crystal Decisions, BusinessObjects, Cognos, SAS Institute. Поскольку все ведущие производители серверных СУБД производят (либо лицензировали у других компаний) те или иные серверные OLAP-средства, выбор их достаточно широк и почти во всех случаях можно приобрести OLAP-сервер того же производителя, что и у самого сервера баз данных.
Отметим, что многие клиентские OLAP-средства (в частности, Microsoft Excel 2000, Seagate Analysis и др.) позволяют обращаться к серверным OLAP-хранилищам, выступая в этом случае в роли клиентских приложений, выполняющих подобные запросы. Помимо этого имеется немало продуктов, представляющих собой клиентские приложения к OLAP-средствам различных производителей.
OLAP-серверы могут хранить многомерные данные разными способами, которые мы и обсудим в следующем разделе.
- Аналитические базы данных
- Содержание
- Введение
- Гипотеза — модель — решение.
- Лекция 1 Эволюция корпоративных информационных систем
- Лекция 2 olap системы на железнодорожном транспорте.
- Лекция 3 Основные понятия olap
- Общие свойства хранилищ
- Ориентированность на предметную область
- Интегрированность
- Зависимость от времени
- Постоянство
- Данные хранилища
- Источники данных
- Хранилище данных (в узком смысле)
- Оперативный склад данных (Operational Data Store - ods)
- Витрины данных (Datamart)
- Метаданные
- Компоненты хранилища
- Подсистема загрузки данных
- Подсистема обработки запросов и представления данных
- Подсистема администрирования хранилища
- Лекция 4 Методика (методология) построения хранилищ данных
- Постановка задачи Системно-аналитическое обследование
- Техническое задание
- Проектирование
- Автоматизируемые процессы и функции
- Информационное обеспечение
- Компонентная архитектура
- Техническая архитектура
- Реализация
- Внедрение
- Выбор метода реализации Хранилищ данных
- Лекция 5 Рынок bi
- Продукция Microsoft
- Аналитическая платформа Deductor
- Лекция 6olapкуб. Построение, работа с элементамиOlap-куба
- Invoices.Customers.CompanyName as
- Invoices.OrderDate, Categories.CategoryName,
- Invoices.ProductName,
- Invoices.Shippers.CompanyName as
- Некоторые термины и понятия
- Типичная структура хранилищ данных
- Таблицы измерений
- Olap на клиенте и на сервере
- Технические аспекты многомерного хранения данных
- Лекция 7 Data mining
- Условные сокращения и обозначения
- Словарь