云计算

常见的OLAP架构分类以及技术演进

本文主要是介绍常见的OLAP架构分类以及技术演进,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

建议先关注、点赞、收藏后再阅读。
图片描述
OLAP(联机分析处理)常见架构可分为三类:多维存储、多维处理和混合架构。

1. 多维存储架构

多维存储架构使用存储多维数据的数据结构来支持OLAP操作。常见的多维存储架构有:

a) 多维数组(Array-based)架构

多维数组架构使用多维数组来存储数据,以提高查询和分析性能。例如,MOLAP(多维在线分析处理)数据库采用这种架构。

  • 优点:
    • 查询速度快:多维数组的物理存储结构以及预计算的聚合数据,使得查询操作非常高效。
    • 支持复杂分析:支持复杂的查询操作,如切片(Slicing)、切块(Dicing)和旋转(Pivoting)。
  • 缺点:
    • 存储需求大:多维数组存储需要大量的存储空间,因为会预先计算和存储所有可能的聚合数据。
    • 更新操作复杂:由于数据的预计算存储方式,更新操作较为复杂。

b) 基于矩阵的架构

基于矩阵的架构使用稀疏矩阵来存储多维数据,以支持高效的OLAP查询。例如,R(行存储)OLAP数据库采用这种架构。

  • 优点:
    • 存储需求较小:相较于多维数组,基于矩阵的架构采用稀疏矩阵表示,存储需求较小。
    • 支持高维分析:支持高维的OLAP查询,如n维切片和n维旋转。
  • 缺点:
    • 查询速度较慢:相比多维数组,基于矩阵的架构查询速度较慢,特别是对于高维查询。
    • 更新操作复杂:由于数据表示方式的特殊性,更新操作较为困难。

2. 多维处理架构

多维处理架构采用一种基于关系数据库的存储结构,提供OLAP查询和分析功能。常见的多维处理架构有:

a) 关系型数据库(ROLAP)架构

关系型数据库架构将多维数据存储在关系型数据表中,通过特定的查询引擎支持OLAP查询。例如,Oracle Database和Microsoft SQL Server都提供了OLAP服务。

  • 优点:
    • 存储需求较小:相比多维存储架构,关系型数据库存储需求较小。
    • 灵活性强:采用关系型数据库,支持更灵活和复杂的查询操作。
  • 缺点:
    • 查询速度较慢:相对于多维存储架构,关系型数据库在执行复杂的多维查询时可能速度较慢。
    • 维护复杂:维护关系型数据库需要更多的工作,如索引、优化查询等。

b) 物化视图(MOLAP)架构

物化视图架构通过提前计算和预先存储多维数据的聚合结果,以加快查询速度。例如,SAP BW(SAP Business Warehouse)利用物化视图支持多维查询。

  • 优点:
    • 查询速度快:通过预先计算聚合数据,物化视图架构可以实现快速查询响应。
    • 支持复杂分析:支持复杂的OLAP操作,如多维切片、钻取(Drill-down)和旋转。
  • 缺点:
    • 存储需求大:相比关系型数据库,物化视图架构需要更大的存储空间,因为需要存储预计算的聚合数据。
    • 更新操作复杂:由于数据的预计算存储方式,更新操作的复杂性较高。

3. 混合架构

混合架构把多维存储和多维处理结合起来,既提供高效的存储,又支持复杂的分析操作。常见的混合架构有:

a) Hybrid OLAP(HOLAP)架构

HOLAP架构将一部分数据存储在多维存储中(如多维数组),另一部分数据存储在关系型数据库中,并在查询时进行联合操作。例如,Microsoft SQL Server Analysis Services提供了HOLAP支持。

  • 优点:
    • 存储空间合理:HOLAP架构将热点数据存储在多维存储中,冷数据存储在关系型数据库中,节省存储空间。
    • 查询速度较快:多维存储支持快速的OLAP查询,关系型数据库支持复杂的查询操作。
  • 缺点:
    • 更新操作复杂:由于存储方式的不同,更新操作可能较为复杂。
    • 配置和维护复杂:需要管理和维护多种不同的存储系统。

b) 索引优化架构

索引优化架构是一种在关系型数据库上优化查询性能的OLAP架构。通过使用特定的索引结构,如B树或位图索引,加速多维查询。例如,Oracle Database提供了Bitmap索引和Bitmapped join index功能。

  • 优点:
    • 查询速度快:使用索引优化架构可以加速多维查询操作。
    • 管理方便:与传统的关系型数据库相比,使用索引来优化查询更加简单。
  • 缺点:
    • 存储需求大:索引优化架构需要更多的存储空间来存储索引结构。
    • 维护成本高:更新数据时,需要维护索引结构,增加了数据库维护的复杂性。

OLAP(联机分析处理)实现技术的演进主要包括以下几个阶段:

  1. 多维数据库:
    OLAP最早的实现技术是多维数据库,它使用基于数组结构的多维模型来存储数据,并提供了灵活的查询和分析功能。多维数据库在数据存储和查询效率上表现出色,但缺点是数据模型难以适应变化的业务需求。

  2. ROLAP(关系型OLAP):
    为了解决多维数据库的不足,ROLAP技术将OLAP与关系型数据库相结合。ROLAP使用关系型数据库来存储数据,通过使用视图和聚集函数来模拟多维数据模型,并使用SQL查询语言进行查询和分析。ROLAP技术的优点是可以利用成熟的关系型数据库管理系统,但查询效率相对较低。

  3. MOLAP(多维OLAP):
    为了提高查询性能,MOLAP技术将数据存储在多维数组结构中,类似于多维数据库,但采用了更加紧凑和高效的存储方式。MOLAP技术在查询和分析性能方面具有明显优势,但由于需要将数据复制到多维数组中,数据更新较为复杂。

  4. HOLAP(混合OLAP):
    为了兼顾ROLAP和MOLAP的优势,HOLAP技术提供了混合存储模式。它将数据中的粒度较高的部分存储在关系型数据库中,而将粒度较低的部分存储在多维数组结构中。HOLAP技术能够在保持查询性能的同时,提供较好的数据更新和灵活性。

这些演进对OLAP系统的影响如下:

  1. 查询性能改善:
    随着OLAP实现技术不断演进,查询性能得到了显著改善。多维数据库、MOLAP和HOLAP技术在查询和分析性能方面更为优秀,能够提供更快的响应时间。

  2. 数据存储优化:
    OLAP实现技术改进了数据存储方式,提高了存储效率和查询效率。MOLAP和HOLAP技术通过多维数组结构的存储方式,实现了更紧凑和高效的数据存储。

  3. 数据更新和灵活性改善:
    ROLAP和HOLAP技术提供了更好的数据更新和灵活性。由于关系型数据库的优势,ROLAP和HOLAP能够较好地支持数据的更新和变化的业务需求。

总的来说,OLAP实现技术的演进对OLAP系统带来了查询性能的改进、数据存储的优化以及数据更新和灵活性的改善。这些技术的不断发展使得OLAP系统更加高效、灵活和易于使用,能够更好地支持用户进行数据分析和决策。

这篇关于常见的OLAP架构分类以及技术演进的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!