Оперативная аналитическая обработка

• Основы OLAP

  • OLAP (Online Analytical Processing) — технология для анализа больших объемов данных в реальном времени. 
  • OLAP использует многомерные модели данных для быстрого доступа к информации. 

• История и развитие

  • OLAP возникла в 1960-х годах, но не получила широкого распространения до 1990-х. 
  • Эдгар Ф. Кодд ввел термин «OLAP» в 1993 году и сформулировал «12 законов OLAP». 
  • Microsoft Analysis Services стала ключевым игроком на рынке OLAP в 1998 году. 

• Типы OLAP

  • ROLAP (Relational OLAP) — хранение данных в реляционных базах данных с последующей обработкой. 
  • MOLAP (Multidimensional OLAP) — хранение данных в специализированных хранилищах с оптимизированной обработкой. 
  • HOLAP (Hybrid OLAP) — комбинация ROLAP и MOLAP для лучшей масштабируемости и производительности. 

• Сравнение и преимущества

  • MOLAP обеспечивает высокую производительность благодаря специализированной индексации. 
  • ROLAP более масштабируем, но может страдать от производительности при предварительной обработке данных. 
  • HOLAP объединяет преимущества ROLAP и MOLAP, предлагая быструю предварительную обработку и хорошую функциональную поддержку. 

• Другие типы и языки запросов

  • Существуют также WOLAP, DOLAP, RTOLAP, GOLAP и CaseOLAP. 
  • В мире OLAP долгое время не было унифицированных API, но в 1997 году появилась спецификация OLE DB для OLAP. 
  • С 2001 года Microsoft и Hyperion использовали XML для анализа, который стал стандартом де-факто. 
  • С сентября 2011 года LINQ можно использовать для запросов кубов SSAS OLAP из Microsoft .NET. 

• Клиенты и структура рынка

  • Клиенты OLAP включают программы для работы с электронными таблицами, веб-приложения и SQL. 
  • В 2006 году ведущие поставщики OLAP включали Oracle, Microsoft, IBM и SAP. 

• С открытым исходным кодом

  • Apache Pinot, Mondrian, Apache Doris, Apache Druid, Apache Kylin, Cubes, ClickHouse, DuckDB, MonetDB — примеры OLAP-серверов с открытым исходным кодом. 

• Функциональная модель базы данных

  • OLAP использует многомерные модели данных для анализа больших объемов информации. 

• Мониторинг активности пользователей

  • OLAP-системы могут отслеживать активность пользователей для улучшения аналитики. 

• Рекомендации

  • Ссылки на источники и дальнейшее чтение предоставлены в конце статьи.