Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


OLTP и OLAP-системы




ћожно выделить некоторые классы систем, дл€ которых больше подход€т сильно или слабо нормализованные модели данных.

—ильно нормализованные модели данных хорошо подход€т дл€ так называемых OLTP-приложений (On-Line Transaction Processing (OLTP)- оперативна€ обработка транзакций). “ипичными примерами OLTP-приложений €вл€ютс€ системы складского учета, системы заказов билетов, банковские системы, выполн€ющие операции по переводу денег, и т.п. ќсновна€ функци€ подобных систем заключаетс€ в выполнении большого количества коротких транзакций. —ами транзакции выгл€д€т относительно просто, например, "сн€ть сумму денег со счета ј, добавить эту сумму на счет ¬". ѕроблема заключаетс€ в том, что, во-первых, транзакций очень много, во-вторых, выполн€ютс€ они одновременно (к системе может быть подключено несколько тыс€ч одновременно работающих пользователей), в-третьих, при возникновении ошибки, транзакци€ должна целиком откатитьс€ и вернуть систему к состо€нию, которое было до начала транзакции (не должно быть ситуации, когда деньги сн€ты со счета ј, но не поступили на счет ¬). ѕрактически все запросы к базе данных в OLTP-приложени€х состо€т из команд вставки, обновлени€, удалени€. «апросы на выборку в основном предназначены дл€ предоставлени€ пользовател€м возможности выбора из различных справочников. Ѕольша€ часть запросов, таким образом, известна заранее еще на этапе проектировани€ системы. “аким образом, критическим дл€ OLTP-приложений €вл€етс€ скорость и надежность выполнени€ коротких операций обновлени€ данных. „ем выше уровень нормализации данных в OLTP-приложении, тем оно, как правило, быстрее и надежнее. ќтступлени€ от этого правила могут происходить тогда, когда уже на этапе разработки известны некоторые часто возникающие запросы, требующие соединени€ отношений и от скорости выполнени€ которых существенно зависит работа приложений. ¬ этом случае можно пожертвовать нормализацией дл€ ускорени€ выполнени€ подобных запросов.

ƒругим типом приложений €вл€ютс€ так называемые OLAP-приложени€ (On-Line Analitical Processing (OLAP) - оперативна€ аналитическа€ обработка данных). Ёто обобщенный термин, характеризующий принципы построени€ систем поддержки прин€ти€ решений (Decision Support System - DSS), хранилищ данных (Data Warehouse), систем интеллектуального анализа данных (Data Mining). “акие системы предназначены дл€ нахождени€ зависимостей между данными (например, можно попытатьс€ определить, как св€зан объем продаж товаров с характеристиками потенциальных покупателей), дл€ проведени€ анализа "что еслиЕ". OLAP-приложени€ оперируют с большими массивами данных, уже накопленными в OLTP-приложени€х, вз€тыми их электронных таблиц или из других источников данных. “акие системы характеризуютс€ следующими признаками:

  • ƒобавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками (например, раз в квартал загружаютс€ данные по итогам квартальных продаж из OLTP-приложени€).
  • ƒанные, добавленные в систему, обычно никогда не удал€ютс€.
  • ѕеред загрузкой данные проход€т различные процедуры "очистки", св€занные с тем, что в одну систему могут поступать данные из многих источников, имеющих различные форматы представлени€ дл€ одних и тех же пон€тий, данные могут быть некорректны, ошибочны.
  • «апросы к системе €вл€ютс€ нерегламентированными и, как правило, достаточно сложными. ќчень часто новый запрос формулируетс€ аналитиком дл€ уточнени€ результата, полученного в результате предыдущего запроса.
  • —корость выполнени€ запросов важна, но не критична.

ƒанные OLAP-приложений обычно представлены в виде одного или нескольких гиперкубов, измерени€ которого представл€ют собой справочные данные, а в €чейках самого гиперкуба хран€тс€ собственно данные. Ќапример, можно построить гиперкуб, измерени€ми которого €вл€ютс€: врем€ (в кварталах, годах), тип товара и отделени€ компании, а в €чейках хран€тс€ объемы продаж. “акой гиперкуб будет содержать данных о продажах различных типов товаров по кварталам и подразделени€м. ќсновыва€сь на этих данных, можно отвечать на вопросы вроде "у какого подразделени€ самые лучшие объемы продаж в текущем году?", или "каковы тенденции продаж отделений ёго-«ападного региона в текущем году по сравнению с предыдущим годом?"

‘изически гиперкуб может быть построен на основе специальной многомерной модели данных (MOLAP - Multidimensional OLAP) или построен средствами рел€ционной модели данных (ROLAP - Relational OLAP).

¬озвраща€сь к проблеме нормализации данных, можно сказать, что в системах OLAP, использующих рел€ционную модель данных (ROLAP), данные целесообразно хранить в виде слабо нормализованных отношений, содержащих заранее вычисленные основные итоговые данные. Ѕольша€ избыточность и св€занные с ней проблемы тут не страшны, т.к. обновление происходит только в момент загрузки новой порции данных. ѕри этом происходит как добавление новых данных, так и пересчет итогов.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-06; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 983 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

≈сть только один способ избежать критики: ничего не делайте, ничего не говорите и будьте никем. © јристотель
==> читать все изречени€...

2016 - | 1988 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.01 с.