|
||
|
8. Информационные системы
8.1 ПРОЦЕСС РАЗРАБОТКИ НЕТИПОВОГО ПРИКЛАДНОГО РЕШЕНИЯ НА ПЛАТФОРМЕ 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ 8.3 ИС «КАДРЫ» — СИСТЕМА УЧЕТА СОТРУДНИКОВ МЭИ
2017, Номер 1 ( 30) |
||
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
BC/NW 2017 № 1 (30):8.2 ВИДЫ СИСТЕМ ИНТЕРАКТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ OLAP-КЛИЕНТОВ И СЕРВЕРОВ Тумкина А.И. Технология аналитической обработки в реальном времени основана на многомерном иерархическом представлении данных. OLAP-инструменты обеспечивают пользователя возможностями гибкого просмотра аналитических сведений в различных срезах. Отчёты, полученные посредством такого инструмента, хорошо структурированы, обладают гибкостью, то есть поддерживают выполнение операции по переходу от детального представления данных к агрегированному (консолидация) и наоборот (детализация), перемене мест строк и столбцов таблицы (вращение). [1] Исходная информация представлена в виде многомерного куба с возможностью проведения над ним манипуляций, позволяющих выполнить необходимые срезы. При этом куб представлен пользователю в виде многомерной динамической таблицы, в которой данные в различных срезах суммируются автоматически. За выполнение таких операций отвечает OLAP-машина. Построение многомерных кубов осуществляется на основе исходных и агрегатных данных. Данные могут храниться и в реляционных, и в многомерных базах данных. Поэтому все OLAP-продукты принято разделять на несколько категорий: [1] 1. многомерную OLAP, являющуюся классической формой OLAP и использующую выделенный сервер, на стороне которого выполняется предварительная обработка данных. Данные формируются в многомерные кубы. MOLAP-система имеет возможность структурировать данные под любые запросы пользователей, поэтому данная система является самой эффективной при обработке данных. Поскольку MOLAP системы имеют возможность реорганизовать и структурировать данные под запросы пользователей, они являются довольно эффективными для обработки данных. Кроме того, имеющиеся в подобных системах инструменты позволяют производить сложные расчёты, быстро формировать запросы и предоставлять результаты. Среди недостатков таких систем выделяют ограничение на объём обрабатываемых данных и их избыточность, так как в ходе формирования многомерных кубов имеется необходимость в дублировании данных. 2. реляционную OLAP - вид системы, работающий с реляционной базой данных. Данные в базе хранятся в виде набора реляционных таблиц, а обращение к данным выполняется напрямую. Благодаря использованию инструментов SQL и запросов, с точки зрения пользователя многомерный анализ выполняется как в традиционной системе-OLAP. Главным преимуществом реляционной системы является возможность эффективной обработки большого объёма как числовых, так и текстовых данных. К недостаткам ROLAP относят низкую по сравнению с традиционными системами производительность, возникающую по причине обработки данных сервером OLAP, а также ограничение функциональных возможностей, связанных с использованием языка SQL. 3. гибридную OLAP, которая объединяет в себе возможности реляционной и многомерной систем. За счёт использования многомерной базы данных и управления реляционной базой данные хранятся в реляционных таблицах, а обработанные данные размещаются в заранее выстроенных многомерных кубах. Преимуществом гибридной системы является масштабируемость данных, быстрая их обработка и гибкий доступ к источникам. Другие виды OLAP систем в большей степени являются маркетинговым ходом производителей, чем самостоятельным видом OLAP системы: [2] 1. WOLAP (Web OLAP). Вид OLAP системы с поддержкой web интерфейса. В этих системах OLAP есть возможность обращаться к базам данных через web интерфейс. 2. DOLAP (Desktop OLAP). Этот вид OLAP системы дает возможность пользователям загрузить на локальное рабочее место базу данных и работать с ней локально. 3. MobileOLAP. Это функция OLAP систем, которая позволяет работать с базой данных удаленно, с использованием мобильных устройств. 4. SOLAP (Spatial OLAP). Этот вид OLAP систем предназначен для обработки пространственных данных. Он появился как результат интеграции географических информационных систем и OLAP системы. Эти системы позволяют обрабатывать данные не только в буквенно-цифровом формате, но и в виде визуальных объектов и векторов. Многообразие представленных на рынке продуктов аналитической обработки информации позволяет каждому пользователю сделать выбор в пользу того продукта, который будет отвечать всем предъявляемым требованиям. Каждый OLAP-продукт состоит из сервера и клиентской части. OLAP-сервер является хранилищем информации и позволяет производить выборку данных, основанную на пользовательском запросе. Клиентская часть продукта представлена пользовательским интерфейсом, позволяющим аналитику самостоятельно проектировать многомерные кубы. В проведенном анализе были рассмотрены наиболее известные и свободно распространяемые OLAP-сервера и OLAP-клиенты. [1] Критерия, по которым был выполнен анализ нескольких хранилищ данных, основан на требованиях, которые предъявляются к OLAP-серверу, характеристиках, отвечающих за быструю работу сервера и безопасность его среды. Результаты анализа приведены в таблице 1. Таблица 1 Сравнительный анализ OLAP-серверов
По результатам проведенного анализа можно отметить, что все рассмотренные программные продукты в полной мере не только отвечают особенностям процесса аналитической обработки данных, но и соответствуют принципам, опубликованным Э.Коддом. Однако большими преимуществами обладает Pentaho Mondrian – бесплатный продукт с имеющейся возможностью его доработки, написанный на кроссплатформенном языке Java и имеющий удобный графический интерфейс для работы с многомерным кубом. Анализ OLAP-клиентов был проведен на основании предъявляемых к клиентскому приложению требований, среди которых основным является требование по поддержке выполнения операций над многомерным кубом, а также доступность фильтрации данных. Результаты отображены в таблице 2. Таблица 2 Сравнительный анализ OLAP-клиента
На основе полученных результатов видно, что все исследуемые продукты отвечают требованиям, предъявляемым к процессу аналитической обработки данных в реальном времени, изложенные Э.Коддом. Кроме того, все OLAP-клиенты поддерживают работу с XMLA и MDX. [2] В качестве клиентского приложения фаворитом является продукт Saiku, отличающийся интуитивно понятным интерфейсом и возможностью создания и публикации отчётов с минимальными финансовыми затратами. Таким образом, технология аналитической обработки упрощает, а вместе с тем и ускоряет процесс принятия решений на основе аналитической информации. Широкий ассортимент OLAP-инструментов предоставляет каждому пользователю право выбора того продукта, который в наибольшей степени удовлетворяет предъявляемым требованиям, среди которых главным является дружественный интерфейс, точность и скорость выполнения запросов. Литература 1. «Введение в OLAP-технологии Microsoft». Наталия Елманова, Алексей Фёдоров. Издательство Диалог-МИФИ, 2002г. 2. «Архитектура OLAP». Найгель Пендс, перевод Шамиля Абушаева. High Quality Content, 2013г.
|