OLAP는 온라인 분석 처리의 약자입니다. OLAP는 분석가, 관리자 및 경영진이 원시 정보에서 실제 차원을 반영하도록 변경된 정보의 다양한 가능한 보기에서 빠르고 일관된 대화식 액세스를 통해 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 권한을 부여하는 소프트웨어 기술 요소입니다. 클라이언트가 학습한 기업
OLAP를 통해 사용자는 데이터 및 기타 분석 쿼리의 온라인 설명 또는 비교 요약을 생성할 수 있습니다. 분석을 목적으로 다차원 기록의 수집, 저장 조작 및 복제를 허용하는 소프트웨어 및 기술 요소를 지정합니다.
이를 통해 의사 결정자는 원시 데이터에서 속성의 실제 차원으로 변경된 다양한 가능한 데이터 보기에 빠르고 일관되고 대화식으로 액세스하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
OLAP 서버는 데이터가 저장되는 방법이나 위치에 대한 염려 없이 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트의 다차원 데이터를 비즈니스 사용자에게 제공합니다. OLAP 서버의 물리적 구조와 실행은 데이터 저장 문제를 고려해야 합니다.
OLAP 서비스는 통합된 엔터프라이즈 데이터의 동적 다차원 분석이 특징입니다. OLAP는 다중 사용자 클라이언트/서버 모드에서 실행되며 데이터베이스 크기 및 복잡성에 관계없이 쿼리에 일관되게 빠른 응답을 제공합니다. 다양한 데이터 모델 시나리오에서 기록 및 예상 데이터의 비교, 개인화 보기 및 분석을 통해 사용자가 기업 정보를 합성하는 데 도움이 됩니다.
일부 OLAP 시스템은 더 많은 드릴 작업을 제공합니다. 예를 들어, 드릴 크로스는 둘 이상의 팩트 테이블을 포함하는(즉, 전체에 걸쳐) 쿼리를 구현합니다. 드릴스루 서비스에는 데이터 큐브의 최하위 수준을 통해 백엔드 관계형 테이블로 드릴다운하는 관계형 SQL 함수가 필요합니다.
여러 OLAP 작업에는 목록에서 상위 N개 또는 하위 N개 항목의 순위를 지정하고 이동 평균, 성장 가치 및 관심, 수익률, 감가상각, 통화 변환 및 통계 서비스의 내부 가치 계산이 포함될 수 있습니다.
OLAP 쿼리의 효율적인 처리
입방체를 구체화하고 OLAP 인덱스 구조를 구성하는 목적은 데이터 큐브에서 쿼리 처리 속도를 높이는 것입니다.
사용 가능한 직육면체에서 수행해야 하는 작업 결정 − 여기에는 쿼리에 표시된 일부 선택, 프로젝션, 롤업(그룹별) 및 드릴다운 작업을 해당 SQL 및/또는 OLAP 작업으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
관련 작업을 사용해야 하는 구체화된 직육면체 결정 - 여기에는 쿼리에 응답하는 데 사용할 수 있는 일부 구체화된 직육면체 식별, 직육면체 간의 "지배" 관계에 대한 지식을 사용하여 다음 컬렉션 정리, 나머지 구체화된 큐브 사용 값 계산 및 최소 비용으로 직육면체 선택이 포함됩니다.