СППР OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.
Advertisements

OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных.
Многомерная модель данных. OLAP, определение OLAP (On-Line Analytical Processing) - технология оперативной аналитической обработки данных, использующая.
Базы данных Лекция 02 Технологии информационных хранилищ.
СППР, хранилища данных, OLAP-системы. Технология Data Мining (также называемая Knowledge Discovery in Data) изучает процесс нахождения новых, действительных.
Проектирование баз данных Часть 5. Хранилища данных и OLAP Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных Автор: В.В.
Хранилища данных В основе концепции ХД лежит идея разделения данных, используемых для оперативной обработки и для решения задач анализа. Хранилище данных.
Лист 1 Системы поддержки принятия решения БД Информация Большие массивы данных Точные расчеты и детальный анализ Анализ – сложный процесс Анализ Информация.
Хранилища данных Причины возникновения Концепция хранилищ данных Применение.
Хранилища данных и средства бизнес-анализа в Oracle.
Разработка модуля построения отчетов в единой информационной системе КузГТУ Научный руководитель: ст. преподаватель кафедры ВТ и ИТ Лу Павел Цзуйлянович.
Лекция 2. Поддержка принятия управленческих решений А. Ф. Оськин Кафедра технологий программирования Методы и алгоритмы принятия решений1.
Анализ информации является неотъемлемой частью ведения бизнеса и одним из важных факторов повышения его конкурентоспособности. Модуль ОПТИМУМ OLAP предназначен.
Хранилища данных. 4 Хранилища данных – это процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью представления результирующей информации.
Динамическая система многомерного анализа ПО ДСМА ЗАО «ОВИОНТ» Москва, 2008 г.
Использование хранилищ данных и технологии OLAP Хранилища данных (Data Ware House) и технологии OLAP (On Line Analytical Processing)
Учебная дисциплина «Базы данных» для студентов специальности Прикладная информатика (бакалавриат) Лекция 21 Организация и проектирование хранилища.
БАЗЫ ДАННЫХ часть II Многомерные базы данных. Многомерные БД Если целью является именно анализ данных, а не выполнение транзакций, используется многомерная.
Инструментарий хранилищ данных. Управление метаданными.
Хранилища данных Материалы курса «Управление данными» НИУ ВШЭ ̶ Пермь Факультет бизнес-информатики Кафедра информационных технологий в бизнесе Лядова Л.Н.
Транксрипт:

СППР

OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных

ХарактеристикаOLTPOLAP Степень детализации данных Детализированные данные Детализированные + обобщенные данные Качество данныхМ.б. неверные данные из-за ошибок ввода Ошибки не допускаются Формат хранения данных Разные форматы Единый формат Допущение избыточности Максимальная нормализация Допускается избыточность Управление данными Удаление, изменение, добавление Периодическое добавление Количество данных Доступность опер. данных Все данные Хар-р запросов Заранее составленные Произвольные Время обработкисекундыМ.б. минуты Нагрузкасредняя При выполнении запроса Приоритетность хар-к Производительность и доступность Гибкость и независимость работы пользователей

Хранилище данных Предметная ориентация Интеграция Поддержка хронологии Неизменяемость Проблемы создания ХД Необходимость интеграции данных из неоднородных источников в распределенной среде Потребность в эффективном хранении и обработке очень больших объемов информации Необходимость многоуровневых справочников метаданных Повышение требований к безопасности

СППР с ХД

СППР с ВД

Структура ХД

ETL

OLAP Технология оперативной аналитической обработки данных, использующая методы и средства для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки принятия решений

Операции над гиперкубом Срез Вращение Консолидация и детализация

Правила Кодда для OLAP 1. Концептуальное многомерное представление. 2. Прозрачность. 3. Доступность. 4. Постоянная производительность при разработке отчетов. 5. Клиент-серверная архитектура. 6. Общая многомерность. 7. Динамическое управление разреженными матрицами. 8. Многопользовательская поддержка. 9. Неограниченные перекрестные операции. 10. Интуитивная манипуляция данными. 11. Гибкие возможности получения отчетов. 12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Реализация OLAP Типы OLAP - серверов MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД, а агрегаты хранятся в многомерной БД.

OLTP схема базы данных Моделируются оптовые продажи на склад Объекты 1. Склады 2. Категории товаров (модель) 3. Производители 4. Товары 5. Продавцы 6. Оптовые продажи на склад

Оперативная схема БД оптовых продаж на склады

ROLAP – схема типа звезда

Особенности ROLAP – схемы типа звезда 1. Одна таблица фактов, которая сильно денормализована 2. Несколько таблиц измерений, которые также денормализованы 3. Первичный ключ таблицы фактов является составным и имеет по одному столбцу на каждое измерение 4. Агрегированные данные храняться совместно с исходными Недостатки Если агрегаты храняться совместно с исходными данными, то в измерениях необходимо использовать дополнительный параметр – уровень иерархии

ROLAP – схема типа снежинка с нормализованными измерениями

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц и нормализованными измерениями