Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

OLAP куб структура яка дозволяє здійснювати швидкий різноплановий аналіз даних Також може бути визначена як здатність до

OLAP-куб

OLAP-куб

OLAP-куб — структура, яка дозволяє здійснювати швидкий різноплановий аналіз даних. Також може бути визначена як здатність до маніпулювання і аналізу даних з різних перспектив. Впорядкування даних у куби долає обмеження реляційних баз даних. Такі бази даних не дуже добре пристосовані для майже миттєвого аналізу та відображення великих обсягів даних. Навпаки, вони відповідають вимогам створення записів через серії транзакцій OLTP. Хоча існує багато інструментів створення звітів для реляційних баз даних, вони надто повільні, коли має бути оброблена ціла база даних.

image
OLAP-куб

Основи

OLAP-куби можна розглядати як розширення двовимірних масивів електронних таблиць. Наприклад, компанія може забажати проаналізувати деякі фінансові дані за продуктами, за періодами, за місцем продажу, за типом прибутку та ціною, і порівняти фактичні дані з бюджетом. Це і називається вимірами. Оскільки OLAP система може мати більше трьох вимірів, іноді використовують термін гіперкуб.

Функціональність

OLAP-куб складається з числових фактів, що називаються мірами які категоризовані за вимірами. Куб може бут створеним зі схеми зірки або схеми сніжинки, схеми таблиць в реляційній базі даних. Міри походять із записів в таблиці фактів, а виміри походять з таблиці вимірів.

Проєкції

Фінансовий аналітик хоче бачити дані в різних проєкціях, наприклад, відобразити всі міста уздовж сторінки, а всі продукти впоперек. Це може бути потрібно для визначеного періоду, версії і т.д.. Після перегляду цих даних аналітик може забажати переглянути дані іншим чином. Куб може бути ефективно переорієнтований, таким чином отримання нових типів звітів не вимагає багато часу, скажімо, секунди (у порівнянні з годинами у випадку реляційних баз даних).

Ієрархія

Кожен елемент виміру може бути верхівкою ієрархії.

Наприклад, січень 2010 може бути об'єднаний у першу чверть 2010, яка може бути об'єднана в 2010 рік. Схожим чином міста можуть бути об'єднані в регіони, країни в глобальні регіони, товари можуть бути об'єднані в більші категорії. Аналітик може почати з вищого рівню ієрархії, такого як загальна різниця між витратами і бюджетом, а потім заглиблюватися в нижчі рівні для визначення походження цієї різниці.

Зв'язування кубів і розрідженість

Комерційні OLAP продукти мають різні методи для створення і для зв'язування кубів.

Зв'язування — метод для подолання розрідженості. Розрідженість виникає коли не кожна комірка в кубі містить дані, таким чином цінний процесорний час витрачається на складання нулів.

OLAP операції

Розгляд даних, як куба з ієрархічними вимірами, призводить до концептуально простих операцій для полегшення аналізу. Узгодження вмісту даних зі знайомою візуалізацією покращує навчання та продуктивність аналітика. Ініційований користувачем процес навігації шляхом виклику сторінки відображається в інтерактивному режимі через специфікацію фрагментів за допомогою обертання та деталізації.

image
OLAP Зріз

Зріз (англ. slice): формується підмножина багатовимірного масиву даних, що відповідає єдиному значенню одного або декількох вимірів, що не входять до цієї підмножини. Якщо розглядати з позиції кінцевого користувача, то найчастіше роль зрізу відіграє двовимірна проєкція OLAP-куба. На малюнку показано операцію розрізу: показники продажів усіх регіонів продажів і всіх категорій продуктів компанії за 2005 і 2006 роки «вирізані» з куба даних.


image
OLAP Нарізка на кубики

Нарізка на кубики (англ. dice): зріз більше ніж за двома вимірами куба.На малюнку показано операцію нарізання кубиками: новий куб показує цифри продажів обмеженої кількості категорій продуктів, параметри часу та регіону охоплюють той самий діапазон, що й раніше.


image
OLAP Консолідація

Консолідація (англ. drill up) та деталізація (англ. drill down): операції, що визначають перехід від детального представлення даних до агрегованого (вгору) і навпаки — від агрегованого до детального (вниз). На малюнку показана операція деталізації: аналітик переходить із підсумкової категорії «Зовнішнє захисне обладнання», щоб переглянути показники продажів для окремих продуктів.


image
OLAP Обертання

Обертання, півотинг (англ. pivot): Перетворення стовпців таблиці на рядки і навпаки. Наприклад, міста можна розташувати вертикально, а продукти – горизонтально під час перегляду даних за певний квартал. Зведення може замінити продукти на періоди часу, щоб переглянути дані за певний час для окремого продукту.

На зображенні показана операція повороту: весь куб повертається, що дає змогу переглянути дані з іншого боку.


Технічне визначення

OLAP-куб — багатовимірний масив даних, як правило, розріджений і призначений для тривалого зберігання. Може бути реалізований на основі універсальних реляційних СУБД або спеціалізованим програмним забезпеченням.

Індексам масиву відповідають виміри (dimensions) або осі куба, а значенням елементів масиву — міри (measures) куба.

w : (x,y,z) → wxyz,

де x, y, z — виміри, w — міра.

На відміну від звичайного масиву в мові програмування, доступ до елементів OLAP-куба може здійснюватися як за повним набором індексів-вимірів, так і за їх підмножиною, і тоді результатом буде не один елемент, а множина елементів.

W : (x,y) → W = {wz1, wz2, …, wzn}

Також відомий опис OLAP-куба із використанням термінології реляційної алгебри — проєкції відношень.

Нехай маємо відношення N, розглянемо проєкцію з вимірами X, Y, і Z як ключем і W як різницевим атрибутом. Це характеризується функцією:

W : (X,Y,Z) → W,

атрибутам (X, Y, и Z) відповідають осі куба, а значення W для кожної можливої трійки ((X, Y, Z)) відповідають даним кожної комірки куба.

Оскільки двовимірні пристрої виводу не можуть адресувати чотири виміри, практичнішим є проєціювання «зрізів» куба (проєціювання застосовується в сенсі зменшення кількості вимірів — від куба або гіперкуба до матриці), можливе у вигляді

W : (X,Y) → W

У цій проєкції відсутній первинний ключ. Таким чином можлива деяка багатозначність функції. Тим не менш, зріз трійкового функціонального представлення з визначеним значенням Z має дуже велике значення.

Примітки

  1. Codd E.F., Codd S.B., and Salley C.T. (1993). Providing OLAP (On-line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Codd & Date, Inc. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  2. Hari Mailvaganam (2007). Introduction to OLAP - Slice, Dice and Drill. DWreview. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  3. Круковський І. А. Удосконалені вимоги до реалізації olap у DSS для часткових проблемних областей інформаційно-аналітичної роботи / І. А. Круковський // Військово-технічний збірник. - 2010. - Вип. 3. - С. 26-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vtzb_2010_3_8.
  4. Cybertec releases OLAP cubes for PostgreSQL. PostgreSQL. 2 жовтня 2006. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  5. Computer Encyclopedia: multidimensional views. Answers.com. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  6. . Lorentz Center. Архів оригіналу за 19 листопада 2010. Процитовано 31 січня 2010. {{}}: Недійсний |deadurl=404 ()
  7. OLAP and OLAP Server Definitions. The OLAP Council. 1995. Процитовано 18 березня 2008.
  8. Glossary of Data Mining Terms. University of Alberta. 1999. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  9. Computer Encyclopedia: multidimensional views. Answers.com. Процитовано 5 березня 2008.

External references

  • Daniel Lemire (2007-12). Data Warehousing and OLAP - A Research-Oriented Bibliography. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.
  • Bernard Lupin (28 вересня 2007). Try OLAP !. Архів оригіналу за 6 липня 2013. Процитовано 31 січня 2010.

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

OLAP kub struktura yaka dozvolyaye zdijsnyuvati shvidkij riznoplanovij analiz danih Takozh mozhe buti viznachena yak zdatnist do manipulyuvannya i analizu danih z riznih perspektiv Vporyadkuvannya danih u kubi dolaye obmezhennya relyacijnih baz danih Taki bazi danih ne duzhe dobre pristosovani dlya majzhe mittyevogo analizu ta vidobrazhennya velikih obsyagiv danih Navpaki voni vidpovidayut vimogam stvorennya zapisiv cherez seriyi tranzakcij OLTP Hocha isnuye bagato instrumentiv stvorennya zvitiv dlya relyacijnih baz danih voni nadto povilni koli maye buti obroblena cila baza danih OLAP kubOsnoviOLAP kubi mozhna rozglyadati yak rozshirennya dvovimirnih masiviv elektronnih tablic Napriklad kompaniya mozhe zabazhati proanalizuvati deyaki finansovi dani za produktami za periodami za miscem prodazhu za tipom pributku ta cinoyu i porivnyati faktichni dani z byudzhetom Ce i nazivayetsya vimirami Oskilki OLAP sistema mozhe mati bilshe troh vimiriv inodi vikoristovuyut termin giperkub Funkcionalnist OLAP kub skladayetsya z chislovih faktiv sho nazivayutsya mirami yaki kategorizovani za vimirami Kub mozhe but stvorenim zi shemi zirki abo shemi snizhinki shemi tablic v relyacijnij bazi danih Miri pohodyat iz zapisiv v tablici faktiv a vimiri pohodyat z tablici vimiriv Proyekciyi Finansovij analitik hoche bachiti dani v riznih proyekciyah napriklad vidobraziti vsi mista uzdovzh storinki a vsi produkti vpoperek Ce mozhe buti potribno dlya viznachenogo periodu versiyi i t d Pislya pereglyadu cih danih analitik mozhe zabazhati pereglyanuti dani inshim chinom Kub mozhe buti efektivno pereoriyentovanij takim chinom otrimannya novih tipiv zvitiv ne vimagaye bagato chasu skazhimo sekundi u porivnyanni z godinami u vipadku relyacijnih baz danih Iyerarhiya Kozhen element vimiru mozhe buti verhivkoyu iyerarhiyi Napriklad sichen 2010 mozhe buti ob yednanij u pershu chvert 2010 yaka mozhe buti ob yednana v 2010 rik Shozhim chinom mista mozhut buti ob yednani v regioni krayini v globalni regioni tovari mozhut buti ob yednani v bilshi kategoriyi Analitik mozhe pochati z vishogo rivnyu iyerarhiyi takogo yak zagalna riznicya mizh vitratami i byudzhetom a potim zagliblyuvatisya v nizhchi rivni dlya viznachennya pohodzhennya ciyeyi riznici Zv yazuvannya kubiv i rozridzhenist Komercijni OLAP produkti mayut rizni metodi dlya stvorennya i dlya zv yazuvannya kubiv Zv yazuvannya metod dlya podolannya rozridzhenosti Rozridzhenist vinikaye koli ne kozhna komirka v kubi mistit dani takim chinom cinnij procesornij chas vitrachayetsya na skladannya nuliv OLAP operaciyiRozglyad danih yak kuba z iyerarhichnimi vimirami prizvodit do konceptualno prostih operacij dlya polegshennya analizu Uzgodzhennya vmistu danih zi znajomoyu vizualizaciyeyu pokrashuye navchannya ta produktivnist analitika Inicijovanij koristuvachem proces navigaciyi shlyahom vikliku storinki vidobrazhayetsya v interaktivnomu rezhimi cherez specifikaciyu fragmentiv za dopomogoyu obertannya ta detalizaciyi OLAP Zriz Zriz angl slice formuyetsya pidmnozhina bagatovimirnogo masivu danih sho vidpovidaye yedinomu znachennyu odnogo abo dekilkoh vimiriv sho ne vhodyat do ciyeyi pidmnozhini Yaksho rozglyadati z poziciyi kincevogo koristuvacha to najchastishe rol zrizu vidigraye dvovimirna proyekciya OLAP kuba Na malyunku pokazano operaciyu rozrizu pokazniki prodazhiv usih regioniv prodazhiv i vsih kategorij produktiv kompaniyi za 2005 i 2006 roki virizani z kuba danih OLAP Narizka na kubiki Narizka na kubiki angl dice zriz bilshe nizh za dvoma vimirami kuba Na malyunku pokazano operaciyu narizannya kubikami novij kub pokazuye cifri prodazhiv obmezhenoyi kilkosti kategorij produktiv parametri chasu ta regionu ohoplyuyut toj samij diapazon sho j ranishe OLAP Konsolidaciya Konsolidaciya angl drill up ta detalizaciya angl drill down operaciyi sho viznachayut perehid vid detalnogo predstavlennya danih do agregovanogo vgoru i navpaki vid agregovanogo do detalnogo vniz Na malyunku pokazana operaciya detalizaciyi analitik perehodit iz pidsumkovoyi kategoriyi Zovnishnye zahisne obladnannya shob pereglyanuti pokazniki prodazhiv dlya okremih produktiv OLAP Obertannya Obertannya pivoting angl pivot Peretvorennya stovpciv tablici na ryadki i navpaki Napriklad mista mozhna roztashuvati vertikalno a produkti gorizontalno pid chas pereglyadu danih za pevnij kvartal Zvedennya mozhe zaminiti produkti na periodi chasu shob pereglyanuti dani za pevnij chas dlya okremogo produktu Na zobrazhenni pokazana operaciya povorotu ves kub povertayetsya sho daye zmogu pereglyanuti dani z inshogo boku Tehnichne viznachennyaOLAP kub bagatovimirnij masiv danih yak pravilo rozridzhenij i priznachenij dlya trivalogo zberigannya Mozhe buti realizovanij na osnovi universalnih relyacijnih SUBD abo specializovanim programnim zabezpechennyam Indeksam masivu vidpovidayut vimiri dimensions abo osi kuba a znachennyam elementiv masivu miri measures kuba w x y z wxyz de x y z vimiri w mira Na vidminu vid zvichajnogo masivu v movi programuvannya dostup do elementiv OLAP kuba mozhe zdijsnyuvatisya yak za povnim naborom indeksiv vimiriv tak i za yih pidmnozhinoyu i todi rezultatom bude ne odin element a mnozhina elementiv W x y W wz1 wz2 wzn Takozh vidomij opis OLAP kuba iz vikoristannyam terminologiyi relyacijnoyi algebri proyekciyi vidnoshen Nehaj mayemo vidnoshennya N rozglyanemo proyekciyu z vimirami X Y i Z yak klyuchem i W yak riznicevim atributom Ce harakterizuyetsya funkciyeyu W X Y Z W atributam X Y i Z vidpovidayut osi kuba a znachennya W dlya kozhnoyi mozhlivoyi trijki X Y Z vidpovidayut danim kozhnoyi komirki kuba Oskilki dvovimirni pristroyi vivodu ne mozhut adresuvati chotiri vimiri praktichnishim ye proyeciyuvannya zriziv kuba proyeciyuvannya zastosovuyetsya v sensi zmenshennya kilkosti vimiriv vid kuba abo giperkuba do matrici mozhlive u viglyadi W X Y W U cij proyekciyi vidsutnij pervinnij klyuch Takim chinom mozhliva deyaka bagatoznachnist funkciyi Tim ne mensh zriz trijkovogo funkcionalnogo predstavlennya z viznachenim znachennyam Z maye duzhe velike znachennya PrimitkiCodd E F Codd S B and Salley C T 1993 Providing OLAP On line Analytical Processing to User Analysts An IT Mandate Codd amp Date Inc Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Hari Mailvaganam 2007 Introduction to OLAP Slice Dice and Drill DWreview Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Krukovskij I A Udoskonaleni vimogi do realizaciyi olap u DSS dlya chastkovih problemnih oblastej informacijno analitichnoyi roboti I A Krukovskij Vijskovo tehnichnij zbirnik 2010 Vip 3 S 26 33 Rezhim dostupu http nbuv gov ua UJRN vtzb 2010 3 8 Cybertec releases OLAP cubes for PostgreSQL PostgreSQL 2 zhovtnya 2006 Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Computer Encyclopedia multidimensional views Answers com Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Lorentz Center Arhiv originalu za 19 listopada 2010 Procitovano 31 sichnya 2010 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Nedijsnij deadurl 404 dovidka OLAP and OLAP Server Definitions The OLAP Council 1995 Procitovano 18 bereznya 2008 Glossary of Data Mining Terms University of Alberta 1999 Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Computer Encyclopedia multidimensional views Answers com Procitovano 5 bereznya 2008 External referencesDaniel Lemire 2007 12 Data Warehousing and OLAP A Research Oriented Bibliography Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010 Bernard Lupin 28 veresnya 2007 Try OLAP Arhiv originalu za 6 lipnya 2013 Procitovano 31 sichnya 2010

Дата публікації:
Топ