Architektura hurtowni danych wg. motorow baz danych

Motory baz danych hurtowni danych opartych na koncepcji wielowymiarowej kostki OLAP mozemy podzielic na:

- ROLAP-Relational OLAP. W rozwiazaniu tym dane odczytywane sa z zewnetrznych tablic relacyjnych przez co polecenia uzytkownika w postaci zapytan SQL do danych elementarnych i zagregowanych musza zawsze trafic do RDBMS. Proces ETL wykonuje agregacje danych zrodlowych z systemow OLTP. Serwer analityczny (kostka) wykorzystywany jest wylacznie jako warstwa posrednia miedzy klientem a RDBMS. Schematy danych uzywane w ROLAP to: schemat gwiazdy, schemat platka sniegu, schemat konstelacji faktow. Struktura ROLAP zapewnia wolniejszy dostep do danych w porownaniu do MOLAP i HOLAP. Jest najbardziej odpowiednia dla duzych zbiorow danych o stosunkowo rzadkim uzyciu.

- MOLAP-Multidimensional OLAP. Charakteryzuje sie tym, ze dane sa przechowywane w wielowymiarowej bazie danych w postaci wielowymiarowych tablic ? kostek (ang. multidimensional array, datacube) zawierajacych dane o roznym stopniu agregacji. Podczas procesu ETL wykorzystuje sie posrednia strukture relacyjna. Zapytania sql do serwera analitycznego nie wymagaja dostepu do relacyjnej bazy danych poniewaz dane elementarne w serwerze analitycznym sa dublowane w stosunku do relacyjnej tabeli faktow. Wielowymiarowa struktura jest w stanie zapewnic najszybszy dostep do danych. Jest najbardziej odpowiednia dla danych o czestym uzyciu i wysokich wymaganiach odnosnie czasu odpowiedzi.

- HOLAP-Hybrid OLAP. Kobinacja rozwiazan ROLAP i MOLAP. Wykorzystuje sie tu jednoczesnie wielowymiarowe(dane zagregowane) oraz relacyjne(dane elementarne, bez dublowania) bazy danych. Zapytania drazace sa wykonywane wolniej poniewaz dzialaja na strukturze relacyjnej. Dane w HOLAP maja zwykle mniejszy rozmiar. Struktury HOLAP sa przeznaczone dla potrzeb szybkiego dostepu do agregacji bazujacych na duzych zbiorach danych.

Zasadnicza charakterystyka architektury ROLAP i MOLAP

FUNKCJONALNOsc	ROLAP	MOLAP
Skalowalnosc	Szeroki zakres	Waski zakres
Zlozonosc modelu Fakty, [wymiary] Atrybuty Dane atomowe	Bez ograniczen	Ograniczona liczba ( 0 - 10 ) [( 0 - 15)] mocno ograniczone
Struktura danych wielkosc bazy danych struktura danych	od 50 GB do > 10 TB Gwiazda/Platek sniegu/ Konstelacja faktow/Inne	1 ? 50 GB Kostka/ Kaskada kostek
Stosowalnosc	Hurtownie Centralne i tematyczne	Hurtownie tematyczne i oddzialowe
Zarzadzanie	Bardzo zlozone	Proste
Mechanizmy wzrostu efektywnosci	Indeksacja i agregacja Partycjonowanie	Zarzadzanie podsumowaniami
Przenosnosc
Projektowanie	Czasochlonne	Szybkie
Modele	Konceptualny Logiczny Fizyczny Mapowanie modeli	Konceptualny Deklaracja wymiarow, hierarchii, regul kalkulacyjnych
Optymalizacja	Model fizyczny	Kompresja danych
WYDAJNOsc	Zroznicowana	Stala
Dostep do danych	Transfery blokow danych	Operacje [ select ]
Zagregowanych	Zroznicowana	Wysoka, stala
Szczegolowych	Zroznicowana	Niska, stala
Optymalizacja	Motor ROLAP (Wieloprzejsciowy SQL, Zmaterializowane Widoki) Serwer RDBMS Serwer analityczny (DSS)	Motor MOLAP Serwer wielowymiarowej bazy danych
Ekstrakcja Budowa agregatow Przetwarzanie	Dowolny poziom Rownolegle	Calkowita Wsadowe potokowe
Uaktualnianie	Cyklicznie lub ?na biezaco?	Jednorazowa ekstrakcja
Odtwarzanie	Redo, Desin-Resume
BEZPIECZEnSTWO
Wielodostep	Blokowanie, RDBMS
Niezawodnosc	Klastry (aplikacje, BD) Maszyny SMP i MPP
Motory OLAP	Information Advantage, Informix (RedBrick, MetaCube), IBM DB2 OLAP, Aplix TM1, Sagent, Cartesis Carat MicroStrategy, Oracle	Cognos (PowerPlay), Hyperion (Essbase, Enterprise, Pilar), Comshare Decision SAS (CFO Vision), Gentia, Aplix iTM1, PWC

zrodlo: www.e-informatyka.pl