Опубликован: 15.03.2010 | Уровень: специалист | Доступ: платный | ВУЗ: Волгоградский государственный университет
Лекция 1:

Введение в основы OLAP

Технические аспекты многомерного хранения данных

OLAP-серверы скрывают от конечного пользователя способ реализации многомерной модели. Они формируют гиперкуб, с которым пользователи посредством OLAP-клиента выполняют необходимые манипуляции, анализируя данные. Однако способ реализации важен, поскольку от него зависят производительность решения и требуемые ресурсы.

Существует три основных способа реализации многомерной модели - MOLAP, ROLAP, HOLAP.

MOLAP

MOLAP (Multidimensional OLAP) - для реализации многомерной модели используются многомерные БД. При этом данные хранятся в виде упорядоченных многомерных массивов. Такие массивы подразделяются на гиперкубы, в которых все хранимые в БД ячейки имеют одинаковую мерность, и поликубы, в которых каждая ячейка хранится с собственным набором измерений. Физически данные хранятся в "плоских" файлах, при этом куб представляется в виде одной плоской таблицы, в которую построчно вписываются все комбинации элементов всех измерений с соответствующими им значениями мер (рисунок 1.10).

Измерения Меры
Магазин Время Поставщик Товар Единицы товара Стоимость товара
№1 01.01.09 Иванов Картофель 100 20
№1 01.01.09 Иванов Морковь 50 25
№1 01.02.09 Иванов Картофель 150 20
№2 01.02.09 Петров Морковь 200 25

Преимущества использования многомерных БД в OLAP-системах:

  • поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную БД, так как многомерная БД денормализована и содержит заранее агрегированные показатели, обеспечивая оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам и не требуя дополнительных преобразований при переходе от множества связанных таблиц к многомерной модели;
  • многомерные БД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных БД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

Недостатки MOLAP:

  • за счет денормализации и предварительно выполненной агрегации объем данных в многомерной БД, как правило, соответствует (по оценке Кодда) в 2,5... 100 раз меньшему объему исходных детализированных данных;
  • в подавляющем большинстве случаев информационный гиперкуб является сильно разреженным, а поскольку данные хранятся в упорядоченном виде, неопределенные значения удается удалить только за счет выбора оптимального порядка сортировки, позволяющего организовать данные в максимально большие непрерывные группы. Кроме того, оптимальный с точки зрения хранения разреженных данных порядок сортировки, скорее всего, не будет совпадать с порядком, который чаще всего используется в запросах. Поэтому в реальных системах приходится искать компромисс между быстродействием и избыточностью дискового пространства, занятого базой данных;
  • многомерные БД чувствительны к изменениям в многомерной модели. Например, при добавлении нового измерения приходится изменять структуру всей БД, что влечет за собой большие затраты времени.

На основании анализа достоинств и недостатков многомерных БД можно выделить следующие условия, при которых их использование является эффективным:

  • объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), т. е. уровень агрегации данных достаточно высок;
  • набор информационных измерений стабилен;
  • время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром;
  • требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба, в том числе возможность написания пользовательских функций.
ROLAP

ROLAP (Relational OLAP) - для реализации многомерной модели используются реляционные БД.

В настоящее время распространены две основные схемы реализации многомерного представления данных с помощью реляционных таблиц: схема "звезда" (рисунок 1.16) и схема "снежинка" (рисунок 1.17).

Если каждое измерение содержится в одной таблице, такая схема хранилища данных носит название "звезда" (star schema). Если же хотя бы одно измерение содержится в нескольких связанных таблицах, такая схема хранилища данных носит название "снежинка" (snowflake schema). Дополнительные таблицы измерений в такой схеме, обычно соответствующие верхним уровням иерархии измерения и находящиеся в соотношении "один ко многим" в главной таблице измерений, соответствующей нижнему уровню иерархии, иногда называют консольными таблицами (outrigger table).

 Пример схемы данных "звезда"

Рис. 1.16. Пример схемы данных "звезда"
 Пример схемы данных "снежинка"

Рис. 1.17. Пример схемы данных "снежинка"

В сложных задачах с иерархическими измерениями целесообразно использование схемы "снежинка". В этих случаях отдельные таблицы фактов создаются для возможных сочетаний уровней обобщения различных измерений (рисунок 1.17). Это позволяет добиться лучшей производительности, но часто приводит к избыточности данных и к значительным усложнениям в структуре базы данных, в которой оказывается огромное количество таблиц фактов.

Увеличение числа таблиц фактов в БД определяется не только множественностью уровней различных измерений, но и тем обстоятельством, что в общем случае факты имеют разные множества измерений. При абстрагировании от отдельных измерений пользователь должен получать проекцию максимально полного гиперкуба, причем не всегда значения показателей в ней должны являться результатом элементарного суммирования. Таким образом, при большом числе независимых измерений необходимо поддерживать множество таблиц фактов, соответствующих каждому возможному сочетанию выбранных в запросе измерений, что также приводит к неэкономному использованию внешней памяти, увеличению времени загрузки данных в БД со схемой "звезда" из внешних источников и сложностям администрирования.

Использование реляционных БД в OLAP-системах имеет следующие достоинства:

  • в большинстве случаев корпоративные ХД реализуются средствами реляционных СУБД, и инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над ними. При этом размер хранилища не является таким критичным параметром, как в случае MOLAP;
  • в случае переменной размерности задачи, когда изменения в структуру измерений приходится вносить достаточно часто, ROLAP-системы с динамическим представлением размерности являются оптимальным решением, т. к. в них такие модификации не требуют физической реорганизации БД;
  • реляционные СУБД обеспечивают значительно более высокий уровень защиты данных и хорошие возможности разграничения прав доступа.

Главный недостаток ROLAP по сравнению с многомерными СУБД - меньшая производительность. Для обеспечения производительности, сравнимой с MOLAP, реляционные системы требуют тщательной проработки схемы базы данных и настройки индексов. Только при использовании схем типа "звезда" производительность хорошо настроенных реляционных систем может быть приближена к производительности систем на основе многомерных баз данных.

HOLAP

HOLAP (Hybrid OLAP) - для реализации многомерной модели используются и многомерные, и реляционные БД. HOLAP-серверы используют гибридную архитектуру, которая объединяет технологии ROLAP и MOLAP. В отличие от MOLAP, которая работает лучше, когда данные более-менее плотные, серверы ROLAP показывают лучшие параметры в тех случаях, когда данные довольно разрежены. Серверы HOLAP применяют подход ROLAP для разреженных областей многомерного пространства и подход MOLAP - для плотных областей. Серверы HOLAP разделяют запрос на несколько подзапросов, направляют их к соответствующим фрагментам данных, комбинируют результаты, а затем предоставляют результат пользователю.

Ксения Кожанова
Ксения Кожанова

Здравствуйте! Я прошла 1 лекцию и 1 самостоятельную работу. В конце контрольные вопросы, их надо для как-то ответить или куда-то отослать?

Андрей Павлов
Андрей Павлов
Виталий Апухтин
Виталий Апухтин
Россия
Александр Билибин
Александр Билибин
Россия, г. Москва