2. Хранение данных в бдolap

В OLAP поддерживаются три модели хранения данных:

- многомерная(multidimensional) OLAP(MOLAP);

- реляционная(relational) OLAP(ROLAP);

- гибридная(hybrid) OLAP(HOLAP).

MOLAP - предусматривает сохранение всех подробных данных куба внутри собственной многомерной БД. В OLAP ар­хитектура места хранения данных состоит из записей, которые сохраняются в сегментах размером по 64 Кбайт. Внутри каждой записи есть сжатый 4-8 байтовый ключ, который является указа­телем набора координат измерений куба. Эта архитектура памяти оптимизирована для обработчика запросов OLAP и обеспечивает самую высокую производительность из всех моделей хранения данных.

ROLAP - предусматривает сохранение всех подробных данных куба и итоговых данных внутри реляционных БД. Когда сохраняются итоговые данные, внутри реляционного источника данных службами OLAP создаются обобщенные таблицы, кото­рые заполняются SQL-операторами INSERT и INTO.Этот метод имеет меньшую производительность, чем MOLAP, но позволяет свободно наращивать память БД.

HOLAP – комбинация режимов MOLAP и ROLAP, пре­дусматривает сохранение всех данных куба внутри реляционных БД, а всех типов - внутри многомерной БД. HOLAP унаследовал производительность MOLAP и возможность наращивания па­мяти ROLAP.

3. Оптимизация базы данныхOlap

Перед использованием БД OLAP сначала нужно обрабо­тать кубы, содержащиеся внутри этой БД. Обработка куба - это заполнение его реальными транзакционными данными из источ­ника.

Прежде чем заполнить куб, нужно определить для него методы оптимизации. OLAP Services предоставляет два основ­ных механизма оптимизации кубов внутри БД OLAP:

1) итоги,

2) разделы.

Итоги (aggregations) – это обобщенные данные, которые вычисляются службами OLAP и сохраняются в БД вместе с тра­диционными данными куба.

«Взрыв» данных - это феномен многомерных БД, кото­рый заключается в том, что по мере увеличения числа измерений куба количество возможных итогов возрастает по экспоненте.

Существует n^x возможных итогов, где n - количество уров­ней в измерении, x - количество измерений куба. Вызов для папки Cube команды Design Aggregations (Создать итоги) приведет к появлению окна мастера - в нем следует выбрать для куба итогов режим хранения и создать набор итогов.

Разделы (partitions) – физическое место хранения подроб­ных данных куба и итоговых данных. Куб - это логическое опре­деление данных. Когда вы создаете куб в БД OLAP, службы OLAP автоматически создают один раздел. После создания куба можно вернуться к этому процессу и создать новые разделы. Разделы используются для физического сегментирования данных из куба. Преимущество разделов в том, что у каждого из них может быть свой режим хранения и уни­кальный набор итогов. Один логический куб можно разделить на несколько источников физических данных, выбрав для каждого из них режим хранения (MOLAP, ROLAP или HOLAP) и набор итогов.

Слой данных (slices)позволяет разбить куб на разделы с помощью одной таблицы фактов. Например, все данные о прода­жах в различных регионах хранятся в одной таблице фактов. Нужно определить слой данных, указывающий, в каком разделе физически хранятся данные о продажах в северо-западном ре­гионе: кнопка Next - для перехода к диалоговому окну определе­ния слоя данных. Это диалоговое окно позволяет определить слой данных для создаваемого раздела.