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OLAP发展和趋势

2018/3/16    来源:互联网    作者:佚名      
关键字:OLAP  
由于现在数据爆炸似的增长以及客户新的功能需求,新的OLAP无论在服务器端还是客户端都出现了很多新的技术。

    OLAP由现在计算机能力的大幅提升以及各种不同实现厂商的努力,已经克服了原来很多不能实现的技术难点。但是由于现在数据爆炸似的增长以及客户新的功能需求,新的OLAP无论在服务器端还是客户端都出现了很多新的技术。

HOLAP

    最早实现HOLAP的应该是Microsoft SQL Server Analytics,07年Oracle发布的11g也进入HOLAP领域,在同一个数据库内即可以产生ROLAP也可以使用MOLAP,汇总和复杂的计算脚本放在MOLAP里面,细节的数据可以直接通过查表得到。

Planning

    这个算是最老牌的Essbase产品线之一了,由于预算的东西都是建立在一个的汇总层上的,再加上有时候需要将大的指标切割给小的指标,所有ROLAP是完全不适合做这个东西的。IBM收购Cognos之后由于Cognos OLAP的缺陷,又重新收购了专门以内存数据库出名的Applix(TM1),其中就是看中的它的Planning功能。开源OLAP里面Jedox也在它的MOLAP里面实现了Planning的功能。

What-if and Write Back

    这也是MOLAP的老牌功能了,尤其是做财务的,基本每天都会模拟“如果产品价格提高10%,扣除固定的开销费用,收入会增加多少”。而Write Back则是将你what-if条件模拟或者预测的数据写回到数据库中。其中what-if很多MOLAP都可以模拟(有些在类似excel客户端做的)。而做的更好的就是Essbase也同时可以支持将what-if模拟或者Planning的结果写回MOLAP里面去。

In Memory

    除了Applix的内存OLAP之外,前端的BI平台也开始纷纷提供内存化的OLAP支持,当然除了提高了速度和吞吐能力之外,限制也比较明显,比如需要自己控制刷新,冗余数据太多,内存大小限制。Actuate和MicroStrategy都分别提供了自己版本的in-memory cube功能,一般用作部门级别的小数据的快速分析用,另外就是以内存分析作为主要特性的Tableau,QlikView除了将内存作为主要的数据源之外,还往往提供比较高的压缩比率从而可能容纳更多的数据。一般的内存压缩率都在10倍左右,所以你客户端2G的空闲内存往往可以查看真实的20G的数据,而且还不用索引占储存空间反而速度更快。不过由于这种客户端的内存管理上还有一些局限(拼命往内存装数据,如果内存不够了就开始使用磁盘,而它们磁盘的使用效率不是很高),所以无论以Server端的内存管理见长的MicroStrategy还是客户端内存管理的QlikView,Tableau目前都还有需要克服的问题。不知道MicroStrategy下个版本会不会主攻这个方向将压缩率提高上去。

Multi Source

    MicroStrategy从去年开始的9系列就已经实现了Multi Source功能,而OBIEE也在今年的更新版中实现了类似的MultiSource Federation功能。在不改变外部建模的情况下可以使sql无缝的跳跃在多个不同层级的数据上。比如你仍然可以使用MOLAP来提供复杂的计算,模拟,预算,但是当用户需要钻取到细节的时候你仍然可以无缝的跳到关系型的数据库查询得到最细节的数据。不过MicroStrategy和OBIEE的实现理念上有很大区别,OBIEE是基于Federation思路的,认为同一个层级的数据可以存在多个不同的物理位置,当你使用这些数据的时候再去不同的数据源取来然后进行整合,这个思路在Oracle的ELT中也有体现,而MicroStrategy的Multi Source的思路确实数据生命周期管理的思路(Data Lifecycle Management也有叫Information Lifecycle Management),同一个层级的数据一般在一个物理位置上,如果你从一个层级跳到另一个层级,MicroStrategy的Multi Source功能能让你感觉展现上没有改变。这对于像是某些部门需要特殊的分析而产生的额外维度,而对于细节数据却又是整个企业所共用的情况尤其适用。(Data Lifecycle Management的实现在数据仓库里面也有体现,一个是Teradata 13的Virtual Storage,一个是Greenplum 的Chorus)。

责任编辑:程玥
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