OLAP-қосымшаларының сәулеті

177

осындай сұранысты өңдейтін және орындайтын процессорды
құру.
2.
Көп өлшемді сақтау — көп өлшемді сұраныстарды
тиімді орындауды қамтамасыз ететін, деректерді жеке
ұйымдастыру құралы.
Үшінші деңгей, кең таралғанына қарамастан, міндетті емес,
өйткені көп өлшемді ұсынуға арналған деректер әдеттегі
реляциялық құрылымнан шығарылуы мүмкін; көп өлшемді
сұраныстар процессоры бұл жағдайда, реляциялық ДБЖ
орындалатын SQL-сұраныстарында көп өлшемді сұраныстарды
көрсетеді.
Нақты OLAP-өнімдер, әдетте, дне деректерді көп өлшемді
ұсыну құралы ретінде ұсынылады— мысалы, PivotTablesв Excel2000
Microsoft фирмалары немесе ProClarity фирмалары, Knosys
фирмалары, немесе көп өлшемді серверлі ДБЖ — мысалы, Oracle
Express Server немесе Microsoft OLAP Services.
Көп өлшемді өңдеу қабаты, әдетте OLAP- тұтынушыға немесе
OLAP-серверге орнатылады, бірақ таза түрде атап белгіленуі
мүмкін, мысалы, Microsoft фирмасының PivotTableService
компоненті.
Деректерді көп өлшемді сақтаудың техникалық аспектілері. 
Жоғарыда айтып өткеніміздей, OLAP-талдау құралдары деректерді
реляциялық жүйеден шығаруы мүмкін. Осындай тәсіл OLAP-
серверлер әлі пайда болмай тұрған уақыттарда анағұрлым танымал
болды. Бірақ қазір, Oracle, және Informix, және Microsoft OLAP-
серверлерін ұсынады.
OLAP-серверлері немесе көп өлшемді ДҚ серверлері, өзінің көп
өлшемді деректерін әртүрлі сақтауы мүмкін. Сақтау тәсілдеріне
қарамастан бұрын, бізге агрегаттарды сақтау секілді маңызды
аспекті туралы айтуымыз керек. Шын мәнінде, кез келген деректер
қоймасында (және әдеттегі және көп өлшемді) жедел жүйелерден
шығарылатын деректермен қатар, жиынтық көрсеткіштер сақталады
- айлар, тауар санаттары және т.б. басқалар бойынша сату көлемінің
сомасы. Агрегаттар анық түрде жалғыз мақсатпен- сұраныстарды
жеделдету үшін сақталады. Себебі, бір жағынан қоймада ауқымды
көлемді ақпараттар жинақталады, ал екінші жағынан, —
талдаушылар көп жағдайларда бөлшектік емес, жинақталған
көрсеткіштер қызықтырады. Егер әр кезде бір жыл ішіндегі сату
соманы есептеу үшін жекелеген сатудың миллиондарын қосу керек
болар еді, жылдамдық қолайсыз болар еді. Сондықтан да деректерді
көп өлшемді ДҚ жүктеу кезінде барлық жиынтық көрсеткіштер мен

178

олардың бөліктері есептеледі және сақталады.
Алайда, жиынтық деректерге қатысты сұраныстарды өңдеу
жылдамдығы үшін, оларды жүктеуге ұлғайтылған деректер көлемі
және уақытын төлеуге туралы келеді. Оған қоса, көлемнің ұлғаюы
біршама күрделі болуы мүмкін. Біріктірме көрсеткіштерді есептеу
кезінде деректер санының өсу дәрежесі текшенің өлшеу саны мен
осы өлшеулердің құрылымына байланысты. Агрегаттарды сақтау
мәселесін шешу үшін, есептеу кезінде барлық ықтимал біріктірме
көрсеткіштердің бәрінің сұраныстарды орындау өнімділігін біршама
арттыру мәнінің жетуіне ықпал ететін бір мезгілде күрделі сызба
қолданылады.
OLAP технологиясы бойынша деректерді қорғаудың үш тәсілі
бар.
Енді ақпаратты сақтаудың әртүрлі нұсқалары туралы. Егжей-
тегжейлі деректер секілді, біріктірме деректер де не реляциялық, не
болмаса көп өлшемді құрылымда сақталуы мүмкін. Көп өлшемді
сақтау деректерін, көп өлшемді ауқымдар ретінде қолдануға
мүмкіндік береді, соның арқасында жиынтық көрсеткіштер мен кез
келген өлшеу бойынша әртүрлі көп өлшемді түрлендірулерді бірдей
жылдам есептеу қамтамасыз етіледі. Бірнеше уақыт бұрын OLAP-
өнімдер не реляциялық не болмаса көп өлшемді сақтауды қуаттады.
Бүгінде сол бір өнім осы екі сақтау түрін, сонымен қатар үшінші
түр- аралас түрлі қамтамасыз етеді. Келесі терминдер қолданылады.
1.
Егжей-тегжейлі және біріктірме деректер көп өлшемді ДҚ
сақталады. Бұл жағдайда артық қалушылық қалыптасады, өйткені
көп өлшемді деректерде толықтай реляциялық MOLAP—
(MultidimensionalOLAP) бар.
2.
Егжей-тегжейлі деректер, бастапқыда олар «өмір сүрген»
жерде- реляциялық ДҚ қалады; біріктірме ақпарат арнайы ROLAP-
(RelationalOLAP) кестелерде құрылған дерекқорда жинақталған.
3.
Егжей-тегжейлі деректер орнында қалады (реляциялық
дерекқорда), ал агрегаттар көп өлшемді HOLAP- (HybridOLAP)
дерекқорында сақталады.
Осы тәсілдердің әрқайсысының өз артықшылықтары мен
кемшіліктері бар және жағдайға байлаысты қолданылуы қажет—
деректер көлемі, реляциялық ДБЖ қуаты және т.б.
Көп өлшемді құрылымда деректерді сақтау кезінде бос мәндерді
сақтау есебінен әлеуетті «ісіну» мәселесі туындайды. Себебі, егер
көп өлшемді ауқымда өлшеу белгілерінің барлық ықтимал
тәсілдермен орын резервтелсе, тек ең аз бөлім (мысалы, өніме
қатары шағын аймақта ғана сатылады) толтырылады, онда текшенің
көп бөлігі бос болады, алайда орын бос болмайды. Заманауи
OLAP-өнімдер осы мәселені шеше алады.

179

жүктеу/скачать 0,9 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: