リレーショナル データから OLAP キューブを構築するための最良の説明と理由を探していました。パフォーマンスとクエリの最適化はこれですべてですか?
リンクを提供するか、キューブを構築するための最良の説明と理由を指摘していただければ幸いです。キューブから実行できるすべてのことをリレーショナル データベースから実行でき、キューブの方が結果を表示するのが速いからです。他に説明はありますか?または理由？
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There are many reasons why you should use a cube for analytical proccessing.
- Speed. Olap wharehouses are read only infrastractures providing 10 times faster queries than their oltp counterparts. See wiki
- Multiple data integration. On a cube you can easily use multiple data sources and do minimal work with many automated tasks (especially when you use SSIS) to intergrate them on a single analysis system. See elt process
- Minimum code. That is, you need not write queries. Even though you can write MDX - the language of the cubes in SSAS, the BI Studio does most of the hard work for you. On a project I am working on, at first we used SSRS to provide reports for the client. The queries were long and hard to make and took days to implement. Their SSAS equivalent reports took us half an hour to make, writing only a few simple queries to trasform some data.
- A cube provides reports and drill up-down-through, without the need to write additional queries. The end user can traverse the dimension automatically, as the aggregations are already stored in the warehouse. This helps as the users of the cube need only traverse its dimensions to produce their own reports without the need to write queries.
- Is is part of the Bussiness Intelligence. When you make a cube it can be fed to many new technologies and help in the implementation of BI solutions.
I hope this helps.
于 2012-10-01T10:13:03.813 に答える
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最上位ビューが必要な場合は、OLAP を使用します。製品の売上を示す何百万もの行があり、毎月の売上合計を知りたいとします。
最下位レベルの詳細が必要な場合は、OLTP (SQL など) を使用します。商品の販売を詳述する何百万もの行があり、ある特定の日の 1 つの店舗の販売を調べて、不正の可能性を見つけたいとします。
OLAP は大きな数に適しています。実際、文字列値を調べるためにそれを使用することはありません...
于 2012-10-18T14:11:05.100 に答える