建议先关注、点赞、收藏后再阅读。
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。
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:
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。
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。
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:
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。
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。