1 / 17

Multidimenzionális Adatbázisok Alapjai

Multidimenzionális Adatbázisok Alapjai. Ny írcsák Zoltán – F4CSMV alien@sch.bme.hu www.sch.bme.hu/~alien/olap. Mi a multidimenzionális adatbázis ?. A multidimenzionális adatbázis egy számítógépes szoftverrendszer, mely lehetővé teszi nagy mennyiségű adat hatékony és egyszerű tárolását.

marged
Download Presentation

Multidimenzionális Adatbázisok Alapjai

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Multidimenzionális Adatbázisok Alapjai Nyírcsák Zoltán – F4CSMV alien@sch.bme.hu www.sch.bme.hu/~alien/olap

  2. Mi a multidimenzionális adatbázis ? • A multidimenzionális adatbázis egy számítógépes szoftverrendszer, mely lehetővé teszi nagy mennyiségű adat hatékony és egyszerű tárolását. • az adatok egymással valamilyen módon összefüggenek • különböző nézetek – perspektívák, dimenziók - alapján tároljuk és vizsgáljuk őket

  3. Az információ felhasználása A kapott információkból a menedzserek: • Stratégiákat állítanak fel • Trendeket ismernek fel • Üzleti döntéseket hoznak

  4. Az alapvető cél • Vezetők által feltett kérdések, amik az üzleti életre vonatkoznak • Adatainkat különféle perspektívákból szemléljük • Nagy mennyiségű adatot érint • Gyors válaszidő szükséges • Átlátható formátumú eredményt akarunk

  5. Relációs Adatbázis(miért nem jó ?) • Komplex lekérdezések • Több táblás join-ok • Indexelések • Lassú válaszidő • Nehezen átlátható eredmény

  6. MODELL SZÍN ELADOTT MENNYISÉG MIKROBUSZ MIKROBUSZ MIKROBUSZ SPORT KUPÉ SPORT KUPÉ SPORT KUPÉ SEDAN SEDAN SEDAN KÉK PIROS FEHÉR KÉK PIROS FEHÉR KÉK PIROS FEHÉR 6 5 4 3 5 5 4 3 2 Egy relációs tábla ELADOTT MENNYISÉG – GLEASON KERESKEDÉS

  7. “Cross-Tab” nézetek - Tömbök ELADOTT MENNYISÉG – GLEASON KERESKEDÉS • 2 dimenzió (perspektíva) : szín, modell – 3-3 elemmel • Egyszerűbb kinézet • Több információ nyerhető belőle ránézésre 6 5 4 MIKROBUSZ MODELL 3 5 5 KUPÉ 4 3 2 SEDAN KÉK PIROS FEHÉR SZÍN

  8. Egy nagyobb tábla Nézzük az előbbi táblát, kiegészítve még egy dimenzióval! • Dimenzió : KERESKEDÉS • 3 db értékkel • Táblaméret : 3x3x3 = 27 • Probléma : áttekinthetetlen

  9. Megjelenítés többdimenzióban ELADOTT MENNYISÉG – GLEASON KERESKEDÉS MODELL MIKROBUSZ 6 5 4 KUPÉ 3 5 5 SEDAN 4 3 2 GLEASON CARR CLYDE KERESKEDÉS KÉK PIROS FEHÉR SZÍN

  10. Teljesítménybeli előnyök • Relációs esetben az egy rekord kikeresésének átlagos költsége 1000 rekord esetén : 500 • Multidimenzionális esetben 3 dimenziót feltételezve ez 5+5+5=15 • Költségcsökkenés 3300 %-os

  11. IGEN Az mezők értéke ismétlődést mutat Eredendően összefüggő adatok, amikből fontos üzleti információt nyerhetünk NEM Különféle, nem ismétlődő értékek Tipikus relációs táblák, korrelálatlan adatok, kevés (rejtett) összefüggés Mikor használjuk, mikor ne ?

  12. Műveletek multidimenzionális adathalmazon • Forgatás – új nézet egyszerű műveletel • Szűkítés (átméretezés) – a fontos elemekre fókuszálunk (redukált tömb) • Multidimenzionális lekérdezések • Hierarchikus felépítésnél – roll-up, drill-down

  13. Szervezeti hierarchia SZERVEZETI DIMENZIÓ RÉGIÓ MIDWEST KERÜLET CHICAGO ST.LOUIS GARY KERESKEDÉS CLYDE GLEASON CARR LEVI

  14. Multidimenzionális lekérdezések • Egyszerűbb nyelvezet • Átlátható eredmény • Gyors válaszidő • MDX (MultiDimensional eXpression)

  15. Architektúra • Kliens-szerver • Multi user • OLTP és OLAP rendszerek külön Miért ? • OLTP – egyenletes terhelés, folyamatos, kis intenzitású query-k • OLAP – ritka, nagy intenzitású kérések, nagy adatmennyiséget érint • Szétválasztás nélkül a tranzakciós rendszer teljesítménye romlik

  16. További jellemzők • Idő dimenzió – legtöbb rendszerben beépített támogatás van rá • Ritka adatok (sparse data) kezelése • Hierarchikus dimenziók • Partíciók • Kockák, virtuális kockák • Aggregátumok

  17. Kereskedelmi szoftverek • TM1 • Oracle Express • MS OLAP Services (Analysis Services)

More Related