Создание системы для OLAP-кубов | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №50 (497) декабрь 2023 г.

Дата публикации: 17.12.2023

Статья просмотрена: 21 раз

Библиографическое описание:

Миронов, Д. С. Создание системы для OLAP-кубов / Д. С. Миронов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 50 (497). — С. 16-19. — URL: https://moluch.ru/archive/497/109155/ (дата обращения: 16.12.2024).



В статье автор описывает построение системы, позволяющей быстро внедрять аналитические методы и принимать решения на основе данных.

Ключевые слова: OLAP, куб, аналитика, индекс, данные.

При создании системы для OLAP-кубов [1] нужно учитывать две основные проблемы: потребляемая память при расчете каждой агрегации куба и скорость расчета всех агрегаций, поскольку при каждом последующем расчете агрегаций объем куба увеличивается в несколько раз.

На текущий момент есть два основных решения в области BI: Hyperion planning и Qlik sense. Оба решения имеют ограниченный функционал и высокую стоимость владения. Детально прописывая план внедрения платформы, многие компании сходятся во мнении [2], что быстрее и дешевле создать свою платформу, используя более современные инструменты анализа данных, разработанные для DS (data science), и открытые библиотеки для визуализации для современных фреймворков JavaScript.

В данной статье описывается построение системы, позволяющей быстро внедрять аналитические методы и принимать решения на основе данных.

Пример функционального решения

Перед началом формирования OLAP-куба необходимо создать его структуру (рис. 1), то, из чего он будет состоять. Основой, конечно же, являются данные и стороны. Сторона — это измерение куба, то, что будет группироваться при формировании куба.

Необходимо указать столбцы основного файла и их иерархию. Пример иерархии или же одной стороны: «месяц — неделя — год». Данная сторона будет называться в структуре, например, «дата». Таких сторон в кубе может быть неограниченное количество, но с каждой добавляемой стороной и глубиной иерархии увеличивается объем куба и сложность при его расчете. В качестве данных необходимо указать столбцы с числовыми значениями, на основе которых будут проводиться расчеты.

Формирование структуры

Рис. 1. Формирование структуры

Источник: разработано автором

После описания сторон и данных куба формируются параметры каждой стороны и столбцов с данными, для того чтобы эффективно хранить полученные значения и быстро выводить данные при запросе.

Для каждой стороны в структуре должна находиться следующая информация: название стороны, названия столбцов иерархии стороны, порядковый номер стороны, длина индекса для данной стороны.

Как формируется куб

Основная идея формирования куба заключается в том, чтобы формировать каждый последующий разворот куба на основе предыдущего. Сгруппировав изначальную таблицу по первой иерархии стороны, полученные значения мы добавляем вниз исходной таблицы, тем самым увеличивая ее. Далее в увеличенной таблице мы делаем следующую группировку и так же добавляем полученные значения к той таблице, по которой делали группировку, и так рекурсивно по каждой иерархии стороны (рис. 2).

Агрегация в двумерной плоскости

Рис. 2. Агрегация в двумерной плоскости

Источник: разработано автором

На рис. 2 представлена первая агрегация, при которой формируются значения на самых низких уровнях иерархии сторон. Добавляя полученные значения к основным, мы можем делать группировку следующего уровня иерархии стороны. Нам не приходится каждый раз рассчитывать куб до нужного уровня, поскольку при каждой агрегации уровня иерархии стороны сформированные значения будут добавляться в таблицу, по которой была произведена группировка, тем самым используя больше памяти при каждой последующей операции. Данную проблему можно решить следующим образом: каждый столбец данных считать отдельно, последовательно. Таким образом, если в изначальной таблице 100 столбцов с данными, которые необходимо агрегировать, мы соберем куб 100 раз для каждого столбца; следовательно, мы уменьшим объем потребляемой памяти при формировании куба, скорость формирования всего куба увеличится.

Как формируются индексы

С точки зрения математики для того чтобы хранить плоскость на прямой, необходимо каждой точке дать свой уникальный индекс (номер). Таким образом, если у нас многомерная плоскость, то каждому из измерений плоскости нужно присвоить свой индекс. Сформированный куб — это и есть многомерное пространство плоскостей. Каждый индекс будет состоять из индексов сторон.

Для того чтобы сформировать индекс стороны, нужно подготовить таблицу. Данная таблица будет состоять из уникальных значений каждого уровня иерархии стороны; в столбце «имя» будут находиться имена всех уникальных значений стороны, а в столбце «индекс» — число для каждого уникального значения из столбца «имя».

Перед подстановкой индексов нужно отредактировать агрегированные данные. Для этого нужно создать столбцы с названиями всех сторон и подставить первое непустое значение из названий столбцов иерархии сторон. Таким образом, в итоговой таблице количество столбцов окажется равным количеству сторон.

Далее необходимо заменить значения в столбцах на значение в таблице с индексами и соединить каждую строку в одну ячейку. Таким образом, получатся индексы для каждого значения OLAP-куба.

Получение разворота OLAP-куба по индексам

Для того чтобы получить запрашиваемый разворот, необходимо сделать запрос, в котором указан индекс запрашиваемой стороны; если запрашиваемый разворот включает в себя две стороны, то в запросе нужно указать два индекса.

Приведем пример (рис. 3). Каждой стороне присвоен индекс, его максимальная длина — два знака, количество символов зависит от количества уникальных значений в столбце стороны: «ID чел» — 1, «дата» — 2, «данные» — 0 и 1. Столбец с данными в индексе всегда стоит последним и должен иметь минимум два значения индекса: для суммы всех столбцов с данными (это индекс 0) и для каждого столбца (индекс становится плюс 1). Так как в примере всего лишь один столбец с данными, индекс будет выглядеть следующим образом: 010100. На рис. 3 представлен разворот с индексами 000100 и 010100.

Разворот куба

Рис. 3. Разворот куба

Источник: разработано автором

Если продолжить получать развороты, то мы увидим все больше данных (рис. 4).

Разворот куба

Рис. 4. Разворот куба

Источник: разработано автором

Если понадобится рассмотреть столбец «дата» более детально, то нужно нажать на соответствующий столбец; появятся уровни данной стороны (рис. 5).

Разворот куба с детальным разворотом столба

Рис. 5. Разворот куба с детальным разворотом столба

Источник: разработано автором

Литература:

1. Введение в OLAP и многомерные базы данных — URL: http://www.olap.ru/basic/alpero2i.asp (дата обращения: 25.11.2023).

2. «I Was Seduced By a Build Scenario»: 11 Ways to Avoid This Exec’s Greatest Tech Failure//Better Cloud. — URL: https://www.bettercloud.com/monitor/build-vs-buy/ (дата обращения: 23.11.2023).

Основные термины (генерируются автоматически): индекс, столбец, сторона, данные, куб, разворот куба, OLAP, иерархия стороны, изначальная таблица, основа данных.


Ключевые слова

данные, аналитика, индекс, OLAP, куб

Похожие статьи

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Метод извлечения SAO-структур из текстовых источников

В данной работе предлагается метод для извлечения SAO структур из текстовых данных на основе семантических правил. Предложен алгоритм, который адаптирован для русского языка.

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Элементарные математические функции

В статье описаны результаты создания онлайн-помощника, посредством которого обучающиеся смогут строить графики функций, изучать их свойства, генерировать задания на сравнение выражений на основе монотонности, определять роль функций в окружающем мире...

Разработка систем рекомендаций на основе Big Data

В данной статье рассмотрены основные подходы к разработке систем рекомендаций на основе Big Data, включая коллаборативную фильтрацию, контентную фильтрацию и гибридные методы, а также представлены примеры реализации алгоритмов на языке программирован...

Моделирование квантового алгоритма Гровера для поиска схемотехнического решения в прикладной программе MATLAB

Целью статьи является ознакомление с разработанной имитационной моделью алгоритма Гровера в прикладной программе MATLAB, а также с результатами его работы, которые представлены в виде вычислений и графиков. Коротко описаны основы квантовых вычислений...

Пути исследования нечетких систем управления в среде fuzzyTECH Explorer Edition

Рассмотрена структура и исследованы параметры нечетких систем управления на основе теории нечетких множеств. Получены результаты моделирования функции нечеткого контроллера и оценки его функциональности путем его моделирования в программе fuzzyTECH E...

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Похожие статьи

Применение нечеткой логики и методов визуализации графических решений при анализе показателей финансового рынка

В данной статье проведен анализ мультипликаторов финансового рынка, на основании чего была представлена система вывода, которая базируется на нечеткой логике. Также были реализованы методы визуализации импликаций.

Анализ данных на Python

В статье автор подробно исследует аналитические возможности Python, уделяя внимание ключевым библиотекам и методам, которые делают этот язык таким мощным инструментом для работы с данными.

Метод извлечения SAO-структур из текстовых источников

В данной работе предлагается метод для извлечения SAO структур из текстовых данных на основе семантических правил. Предложен алгоритм, который адаптирован для русского языка.

Обзор существующих инструментов для моделирования бизнес-процессов, использующих основные методологии

В статье авторы описывают и выявляют достоинства и недостатки программных средств для моделирования бизнес-процессов.

Элементарные математические функции

В статье описаны результаты создания онлайн-помощника, посредством которого обучающиеся смогут строить графики функций, изучать их свойства, генерировать задания на сравнение выражений на основе монотонности, определять роль функций в окружающем мире...

Разработка систем рекомендаций на основе Big Data

В данной статье рассмотрены основные подходы к разработке систем рекомендаций на основе Big Data, включая коллаборативную фильтрацию, контентную фильтрацию и гибридные методы, а также представлены примеры реализации алгоритмов на языке программирован...

Моделирование квантового алгоритма Гровера для поиска схемотехнического решения в прикладной программе MATLAB

Целью статьи является ознакомление с разработанной имитационной моделью алгоритма Гровера в прикладной программе MATLAB, а также с результатами его работы, которые представлены в виде вычислений и графиков. Коротко описаны основы квантовых вычислений...

Пути исследования нечетких систем управления в среде fuzzyTECH Explorer Edition

Рассмотрена структура и исследованы параметры нечетких систем управления на основе теории нечетких множеств. Получены результаты моделирования функции нечеткого контроллера и оценки его функциональности путем его моделирования в программе fuzzyTECH E...

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Распределенные информационные системы: особенности применения и построения

Данная статья направлена на исследование вопроса построения распределенных информационных систем. Рассмотрены методы Grid и Cloud в качестве средства построения распределенных ИС, а также технологии построения распределенных баз данных.

Задать вопрос