10. Многомерная модель данных olap.
OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.
Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией, считается система Express, разработанная в 1970 году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database). Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году, в которой он предложил 12 принципов аналитической обработки, по аналогии с 12 правилами для реляционных баз данных, сформулированными им же десятилетием ранее, в качестве референтного продукта, удовлетворяющего предложенным принципам, Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007 году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor.
С точки зрения реализации делятся на «физическую OLAP» и «виртуальную» (реляционную, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физическая», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерную (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридную — (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).
В первом случае наличествует программа, выполняющая на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение.
Гибридная реализация является комбинацией: сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты — в многомерной.
В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического программного обеспечения.
С точки зрения пользователя все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.
Известные производители коммерческих OLAP-продуктов, согласно OLAP Report на 2007 год: Microsoft, Hyperion, Cognos, Business Objects, MicroStrategy, SAP, Cartesis, Systems Union/MIS AG, Oracle, Applix.
Среди коммерческих продуктов можно выделить: Microsoft SQL Server и Analysis Services, Hyperion Essbase, Cognos PowerPlay, BusinessObjects, MicroStrategy, SAP BW, Cartesis Magnitude, Oracle Express, OLAP Option, IBM Cognos TM1. Существует несколько open-source решений, включая Mondrian и Palo
- 1. Проблема нормализации отношений. Нормальные формы. Способ нормализации отношений.
- 2. Понятие базы данных и субд. Платформы субд.
- 3. Технологии поиска данных (на примере платформы Sybase).
- 4. Применение ключей в субд.
- 5. Правила Джексона и их применение.
- 6. Технологии поддержки целостности в базах данных.
- 7. Реляционная модель данных. Понятие отношения. Свойства отношений. Операции над отношениями.
- Операции, определённые над отношениями
- 8. Функциональные зависимости на отношениях и их применение.
- Применение в проектировании бд
- 9. Технология olap и ее применение. Архитектура olap-системы
- 10. Многомерная модель данных olap.
- 11. Язык PowerScript: характеристики, возможности программирования.
- 12. Понятие отношения и его применение. Операции на отношениях.
- 13. Технология DataWindow: назначение, состав, примеры применения.
- 14. Объектная модель в инструментальной субд на примере Power Builder.
- 15. Проектирование Web – приложений в трехслойной архитектуре “клиент - сервер”.
- 16. Жизненный цикл субд. Модели жц. Технологии поддержки жизненных циклов.
- 17. Технологии «клиент-сервер» управления данными
- 18. Оператор select sql.
- 19. Концептуальное моделирование баз данных. Модель "сущность-связь" и ее применение.
- 20. Развитие технологий баз данных: банки данных, хранилища данных, базы знаний.
- 21. Правила Джексона и их применение.
- 22. Функциональные зависимости на отношениях и их применение.
- 23. Ссылочная целостность баз данных.
- 24. Модели данных баз данных.
- 25. Этапы проектирования баз данных: состав, назначение, модели.
- 26. Возвращаемые аргументы в технологии DataWindow.
- 27. Состав современных баз данных: объекты, их назначение, примеры применения.
- 28. Реляционная алгебра: определение, операции, применение.
- 29. Оператор update sql
- 30. Разработка веб-приложений, включающих субд.
- 31. Оператор insert sql
- 32. Обработка ошибок в субд
- 33. Оператор delete sql.
- 34. Принципы и средства разработки Web – интерфейсов.
- 35. Нормальная форма Бойса-Кодда.
- 36. Реляционное исчисление: определение, операции, применение.