¿Qué significa OLAP?

OLAP (procesamiento analítico en línea) es una tecnología de procesamiento de datos diseñada específicamente para respaldar operaciones analíticas complejas, enfocándose en brindar soporte a los tomadores de decisiones y altos directivos. Puede procesar de manera rápida y flexible consultas complejas de grandes datos de acuerdo con los requisitos de los analistas y proporcionar los resultados de la consulta a los tomadores de decisiones de una forma intuitiva y fácil de entender, para que puedan comprender con precisión el estado operativo de la empresa (empresa). ).

Cuando E.F. Codd propuso OLAP hace más de 20 años, también propuso 12 reglas con referencia a bases de datos relacionales. Sin embargo, no hubo ningún desarrollo en el período posterior y algunas de ellas ya no son completamente aplicables o. no son reglas especiales de OLAP. Por ello, partiendo del posicionamiento esencial de OLAP, hemos redefinido tres principios para analizar el desarrollo histórico de OLAP:

1. Proporcionar una visión empresarial multidimensional ("dimensión" es la existencia y el concepto central de OLAP).

2. Cumplir con un análisis interactivo flexible (el análisis orientado a la toma de decisiones debe responder a los cambios en los requisitos de consulta de manera oportuna)

3. Proporcionar un rendimiento de recuperación de alta velocidad (nadie quiere). esperar demasiado) Consultar datos)

Facciones técnicas de datos extendidos OLAP

1? OLAP tradicional

Respetar la tradición es la cualidad que más falta en lo técnico campo. Todavía hay muchos usuarios de OLAP tradicional, especialmente Mondrian y SSAS (el primero es software de código abierto), pero cada vez menos personas eligen Cognos y MSTR.

2? Visual OLAP

Hace más de diez años, el producto de BI más popular era BO (adquirido por SAP por 6.800 millones de dólares en 2007). La primera tecnología central en BO se llama "microcubo dinámico", que almacena los datos del conjunto de resultados basados ​​en consultas del modelo semántico en forma de MOLAP en la memoria para acelerar la eficiencia del análisis interactivo posterior.

También existen varios software basados ​​en computación en memoria, pero principalmente son de visualización, como Tableau y Qlikview.

3? Big data OLAP

El ecosistema de Hadoop nació como una empresa de Internet y ha tenido genes abiertos desde el principio. Lo más interesante de esta escuela OLAP es Qilin, que es un proyecto de puntuación chino en Apache.

Materiales de referencia:

Enciclopedia Baidu-Procesamiento analítico en línea (OLAP)