Логическая многомерная модель
К сожалению, на логическом уровне многомерной модели не сложилось такого общепринятого стандарта, как в реляционной модели, поэтому разные инструменты предлагают немного различные логические модели. Различия эти заключаются как в используемой терминологии, так и в самой логической модели – основных частях базы данных, их атрибутах, связях между ними, и методах использования. Тем не менее, несмотря на различия, все продукты реализуют единую концептуальную модель, основы которой были изложены выше.
Агрегация данных
На самом низком уровне многомерной модели данных находится ее физический уровень, определяющий способ физического хранения и обработки объектов логического уровня. Для повышения скорости реакции системы и увеличения мощности системы разработчикам инструментов OLAP приходится решать самые разнообразные проблемы, одной из которых является определение необходимого уровня агрегации данных в OLAP-кубе. Мощные OLAP-сервера (например, Microsoft OLAP Service) предлагают и возможность настройки этого параметра вручную администратором базы данных, тем важнее понимание роли этого параметра и умение находить его оптимальное значение.
Основная идея заключается в том, что OLAP-система предварительно рассчитывает значения некоторых агрегированных ячеек (значения, соответствующие не листовым вершинам в иерархии измерений), и сохраняет их в кубе для того, чтобы при обращении к этим значениям сэкономить на вычислительных операциях и тем самым повысить общую скорость работы. Однако это агрегирование ведет к увеличению куба, занимаемого им дискового пространства и, косвенно, времени работы с ним за счет интенсификации дисковых операций (если куб хранится на диске).
В большинстве систем администратор при настройке куба имеет возможность установить процент агрегируемых значений по каждому измерению: 0%, если агрегируемые значения вообще не должны сохраняться, а должны каждый раз рассчитываться при необходимости, и 100%, если сервер должен предварительно рассчитать все агрегированные значения для всех вершин иерархии измерения.
Архитектуры OLAP
При анализе архитектур OLAP следует принять во внимание два основных технологических решения: размещение данных и способ обработки многомерных данных (выполнения многомерных запросов). Данные могут размещаться в реляционной СУБД, в многомерной СУБД, или локально в файлах. Запросы могут выполняться с помощью SQL, серверным многомерным процессором, или клиентским многомерным процессором. Всего существует 9 комбинаций решений, из которых смысл имеют только 6, вынесенных в таблицу (Таблица 10). В эту таблицу также вписаны названия продуктов, использующих соответствующую архитектуру.
Таблица 10. Варианты архитектур OLAP
| Хранение многомерных данных | |||
| Обработка многомерных данных | Реляционная СУБД | Многомерная СУБД | Файл |
| SQL | - Cartesis Magnitude - MicroStrategy | ||
| Многомерный серверный процессор | - Crystal Holos (ROLAP mode) - IBM DB2 OLAP Server - CA EUREKA:Strategy - Longview Khalix - Informix MetaCube - Speedware Media/MR - Microsoft Analysis Services - Oracle Express (ROLAP mode) - Pilot Analysis Server - Sagent - Applix iTM1 - WhiteLight | - SAS CFO Vision - Crystal Holos - Comshare Decision - Hyperion Essbase - Oracle Express - Gentia - Speedware Media/M - Microsoft Analysis Services - PowerPlay Enterprise Server - Pilot Analysis Server - Applix iTM1 | |
| Многомерный клиентский процессор | - Oracle Discoverer - Informix MetaCube | - Comshare FDC - Dimensional Insight - Hyperion Enterprise - Hyperion Pillar - PwC CLIME | - Brio.Enterprise - BusinessObjects - Cognos PowerPlay - Personal Express - iTM1 Perspectives |
Другой часто используемой классификацией архитектур OLAP является их подразделение на: MOLAP (Multidimensional OLAP), ROLAP (Relational OLAP), HOLAP (Hybrid OLAP), и DOLAP (Desktop OLAP). Эта классификация соотносится с описанной выше следующим образом:
ROLAP – квадраты 1, 2, 3 .
MOLAP – квадраты 4, 5 .
Desktop OLAP – квадрат 6 .
Hybrid OLAP – продукты, названия которых в таблице выделены курсивом.
Очевидно, что различные архитектуры имеют свои наборы достоинств и недостатков, различные области применения и различные стоимости.