Almacenamiento de datos - OLAP

El servidor de procesamiento analítico en línea (OLAP) se basa en el modelo de datos multidimensionales. Permite a los gerentes y analistas obtener una visión de la información a través de un acceso rápido, consistente e interactivo a la información. Este capítulo cubre los tipos de OLAP, operaciones en OLAP, diferencia entre OLAP y bases de datos estadísticas y OLTP.

Tipos de servidores OLAP

Tenemos cuatro tipos de servidores OLAP:

  • OLAP relacional (ROLAP)
  • OLAP multidimensional (MOLAP)
  • OLAP híbrido (HOLAP)
  • Servidores SQL especializados

OLAP relacional

Los servidores ROLAP se colocan entre el servidor back-end relacional y las herramientas front-end del cliente. Para almacenar y administrar los datos del almacén, ROLAP utiliza DBMS relacional o relacional extendido.

ROLAP incluye lo siguiente:

  • Implementación de lógica de navegación de agregación.
  • Optimización para cada back-end de DBMS.
  • Herramientas y servicios adicionales.

OLAP multidimensional

MOLAP utiliza motores de almacenamiento multidimensionales basados ​​en matrices para vistas multidimensionales de datos. Con almacenes de datos multidimensionales, la utilización del almacenamiento puede ser baja si el conjunto de datos es escaso. Por lo tanto, muchos servidores MOLAP utilizan dos niveles de representación de almacenamiento de datos para manejar conjuntos de datos densos y dispersos.

OLAP híbrido

OLAP híbrido es una combinación de ROLAP y MOLAP. Ofrece una mayor escalabilidad de ROLAP y un cálculo más rápido de MOLAP. Los servidores HOLAP permiten almacenar grandes volúmenes de datos de información detallada. Las agregaciones se almacenan por separado en la tienda MOLAP.

Servidores SQL especializados

Los servidores SQL especializados brindan soporte de procesamiento de consultas y lenguaje de consulta avanzado para consultas SQL sobre esquemas de estrella y copo de nieve en un entorno de solo lectura.

Operaciones OLAP

Dado que los servidores OLAP se basan en una vista multidimensional de datos, analizaremos las operaciones OLAP en datos multidimensionales.

Aquí está la lista de operaciones OLAP:

  • Roll-up
  • Drill-down
  • Parte y pica
  • Pivote (rotar)

Enrollar

Roll-up realiza la agregación en un cubo de datos de cualquiera de las siguientes formas:

  • Al escalar una jerarquía de conceptos para una dimensión
  • Por reducción de dimensión

El siguiente diagrama ilustra cómo funciona el roll-up.

  • El roll-up se realiza subiendo una jerarquía de conceptos para la ubicación de la dimensión.

  • Inicialmente, el concepto de jerarquía era "calle <ciudad <provincia <país".

  • Al acumularse, los datos se agregan ascendiendo en la jerarquía de ubicación desde el nivel de ciudad hasta el nivel de país.

  • Los datos se agrupan en ciudades en lugar de países.

  • Cuando se realiza la acumulación, se eliminan una o más dimensiones del cubo de datos.

Profundizar

Drill-down es la operación inversa de roll-up. Se realiza de una de las siguientes formas:

  • Reduciendo una jerarquía de conceptos para una dimensión
  • Introduciendo una nueva dimensión.

El siguiente diagrama ilustra cómo funciona el desglose:

  • La profundización se realiza reduciendo una jerarquía de conceptos para el tiempo de dimensión.

  • Inicialmente, la jerarquía de conceptos era "día <mes <trimestre <año".

  • Al profundizar, la dimensión de tiempo desciende desde el nivel de trimestre hasta el nivel de mes.

  • Cuando se realiza un desglose, se agregan una o más dimensiones del cubo de datos.

  • Navega por los datos desde datos menos detallados a datos muy detallados.

Rebanada

La operación de corte selecciona una dimensión particular de un cubo dado y proporciona un nuevo subcubo. Considere el siguiente diagrama que muestra cómo funciona el sector.

  • Aquí, Slice se realiza para la dimensión "tiempo" utilizando el criterio tiempo = "Q1".

  • Formará un nuevo subcubo seleccionando una o más dimensiones.

Dado

Dice selecciona dos o más dimensiones de un cubo dado y proporciona un nuevo subcubo. Considere el siguiente diagrama que muestra la operación de los dados.

La operación de dados en el cubo basada en los siguientes criterios de selección implica tres dimensiones.

  • (ubicación = "Toronto" o "Vancouver")
  • (tiempo = "Q1" o "Q2")
  • (item = "Móvil" o "Módem")

Pivote

La operación de pivote también se conoce como rotación. Gira los ejes de datos a la vista para proporcionar una presentación alternativa de datos. Considere el siguiente diagrama que muestra la operación de pivote.

OLAP frente a OLTP

No Señor. Almacén de datos (OLAP) Base de datos operativa (OLTP)
1 Implica el procesamiento histórico de información. Implica el procesamiento del día a día.
2 Los sistemas OLAP son utilizados por trabajadores del conocimiento como ejecutivos, gerentes y analistas. Los sistemas OLTP son utilizados por empleados, administradores de bases de datos o profesionales de bases de datos.
3 Útil para analizar el negocio. Útil para administrar el negocio.
4 Se centra en la salida de información. Se centra en los datos en formato.
5 Basado en esquema de estrella, copo de nieve, esquema y esquema de constelación de hechos. Basado en el modelo de relación entre entidades.
6 Contiene datos históricos. Contiene datos actuales.
7 Proporciona datos resumidos y consolidados. Proporciona datos primitivos y muy detallados.
8 Proporciona una vista resumida y multidimensional de los datos. Proporciona una vista relacional detallada y plana de los datos.
9 El número de usuarios está en cientos. El número de usuarios está en miles.
10 El número de registros a los que se accede está en millones. El número de registros a los que se accede se expresa en decenas.
11 El tamaño de la base de datos es de 100 GB a 1 TB El tamaño de la base de datos es de 100 MB a 1 GB.
12 Altamente flexible. Proporciona alto rendimiento.