2.1 Объем обрабатываемых данных
Объем данных определяется совокупностью следующих характеристик: количество записей, количество измерений, количество элементов измерений, длина измерений и количество фактов. Известно, что OLAP-сервер может обрабатывать большие объемы данных, чем OLAP-клиент при равной мощности компьютера. Это объясняется тем, что OLAP-сервер хранит на жестких дисках многомерную базу данных, содержащую заранее вычисленные кубы.
Клиентские программы в момент выполнения OLAP-операций выполняют к ней запросы на SQL-подобном языке, получая не весь куб, а его отображаемые фрагменты. OLAP-клиент в момент работы должен иметь в оперативной памяти весь куб. В случае ROLAP-архитектуры, необходимо предварительно загрузить в память весь используемый для вычисления куба массив данных. Кроме того, при увеличении числа измерений, фактов или элементов измерений количество агрегатов растет в геометрической прогрессии. Таким образом, объем данных, обрабатываемых OLAP-клиентом, находится в прямой зависимости от объема оперативной памяти ПК пользователя.
Однако заметим, что большинство OLAP-клиентов обеспечивают выполнение распределенных вычислений. Поэтому под количеством обрабатываемых записей, которое ограничивает работу клиентского OLAP-средства, понимается не объем первичных данных корпоративной БД, а размер агрегированной выборки из нее. OLAP-клиент генерирует запрос к СУБД, в котором описываются условия фильтрации и алгоритм предварительной группировки первичных данных. Сервер находит, группирует записи и возвращает компактную выборку для дальнейших OLAP-вычислений. Размер этой выборки может быть в десятки и сотни раз меньше объема первичных, не агрегированных записей. Следовательно, потребность такого OLAP-клиента в ресурсах ПК существенно снижается.
Кроме того, на количество измерений накладывают ограничения возможности человеческого восприятия. Известно, что средний человек может одновременно оперировать 3-4, максимум 8 измерениями. При большем количестве измерений в динамической таблице восприятие информации существенно затрудняется. Этот фактор следует учитывать при предварительном расчете оперативной памяти, которая может потребоваться OLAP-клиенту.
Длина измерений также влияет на размер адресного пространства OLAP-средства, занятого при вычислении OLAP-куба. Чем длиннее измерения, тем больше ресурсов требуется для выполнения предварительной сортировки многомерного массива, и наоборот. Только короткие измерения в исходных данных - еще один аргумент в пользу OLAP-клиента.
- Введение
- Глава 1. Описание OLAP систем
- 1.1 OLAP: что это и для чего
- 1.2 Универсальные критерии определения OLAP
- 1.3 Классификация OLAP-продуктов
- Глава 2. OLAP-клиент - OLAP-сервер: "за" и "против".
- 2.1 Объем обрабатываемых данных
- 2.2 Производительность системы
- 2.3 Мощность ПК пользователей
- 2.4 Сетевой трафик
- 2.5 Затраты на внедрение и сопровождение
- 2.6 Принципы работы OLAP-клиентов
- Глава 3. Ядро OLAP системы
- 3.1 Принципы построения
- 3.1.1 Подготовка данных
- 3.1.2Библиотека компонентов CubeBase
- 3.2 Внутри гиперкуба
- 3.2.1 Загрузка данных в гиперкуб
- 3.2.2 Реализация гиперкуба
- 3.3 Построение срезов куба
- Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
- 1 Оперативная обработка данных (olap)
- Технологии оперативной обработки данных olap.
- 17. Хранилища данных и olap-технология.
- 1. Интерактивная аналитическая обработка данных (olap)
- Интерактивная аналитическая обработка данных (olap)
- 5.3 Многомерный анализ данных на основе olap
- 10.1. Оперативная аналитическая обработка данных (olap)
- Оперативная аналитическая обработка данных (olap)