データ ウェアハウスと OLAP キューブの本当の違いを説明できる人はいますか?
それらは同じことに対する異なるアプローチですか？
それらの1つは他のものと比較して非推奨ですか?
それらのいずれかにパフォーマンスの問題はありますか?
どんな説明でも大歓迎です
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データ ウェアハウスには、レポートの実行や分析などに使用するデータが保持されます。
キューブは、定義されたディメンションにデータをグループ化することで、このデータを編成します。複数のディメンションを持つことができます (Excel の超ピボット テーブルを考えてみてください)。
たとえば、データ ウェアハウスにすべての売上があるとしますが、複雑な SQL クエリを実行すると時間がかかる場合があります。したがって、データ ウェアハウスから、データにインデックスを付けて事前計算するキューブを作成します。キューブには、すべての事前計算されたディメンション (月別、週別、セールスマン別、クライアント別、地理的地域別、製品の色別など) を含めることができます。次に、キューブに対して OLAP クエリを実行して、合計、平均、および(月、セールスマン、地域)、(色、地域)、または (セールスマン、月) ごとの最大売上。すべてのデータが事前に計算され、インデックスが付けられているため、クエリは非常に高速です。
于 2013-09-20T12:35:46.267 に答える
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それらは同じことに対する異なるアプローチですか？
いいえ、データ ウェアハウスは簡単に分析できる形式でデータを格納する場所であり、OLAP はデータを分析する方法です。
いいえ、彼らは本当に同じことをします！OLAP は、DWH よりも事前計算されます。OLAP は DWH の集計のようなものです
于 2014-05-20T14:10:57.130 に答える