вітом користувач може задавати умови фільтрації і угрупування такими ж простими рухами "мишею". У цей момент ROLAP-клієнт звертається до даних в кеші. Клієнт же OLAP-сервера генерує новий запит до багатовимірної базі даних. Наприклад, застосувавши у звіті про продажі фільтр по товарах, можна отримати звіт про продажі цікавлять нас товарів. p> Всі налаштування OLAP-додатки можуть зберігатися у виділеному репозиторії метаданих, в додатку або в системному репозиторії багатовимірної бази даних. Реалізація залежить від конкретного програмного продукту. p> Отже, у яких випадках застосування OLAP-клієнта для користувачів може виявитися ефективніше і вигідніше використання OLAP-сервера?
Економічна доцільність застосування OLAP-сервера виникає, коли обсяги даних дуже великі і непосильні для OLAP-клієнта, інакше більш виправдане застосування останнього. У цьому випадку OLAP-клієнт поєднує в собі високі характеристики продуктивності і низьку вартість. p> Потужні ПК аналітиків - ще один аргумент на користь OLAP-клієнтів. При застосуванні OLAP-сервера ці потужності не використовуються. Серед переваг OLAP-клієнтів можна також назвати наступне:
Витрати на впровадження і супровід OLAP-клієнта істотно нижче, ніж витрати на OLAP-сервер.
При використанні OLAP-клієнта з вбудованою машиною передача даних по мережі проводиться один раз. При виконанні OLAP-операцій нових потоків даних не породжується. p> Налаштування ROLAP-клієнтів спрощена за рахунок виключення посередником - створення багатовимірної бази.
3. Ядро OLAP системи
3.1 Принципи побудови
додаток клієнтський ядро ​​дані
З вже сказаного, ясно, що механізм OLAP є на сьогодні одним з популярних методів аналізу даних. Є два основні підходи до вирішення цього завдання. Перший з них називається Multidimensional OLAP (MOLAP) - реалізація механізму за допомогою багатовимірної бази даних на стороні сервера, а другий Relational OLAP (ROLAP) - побудова кубів "на льоту" на основі SQL запитів до реляційної СУБД. Кожен з цих підходів має свої плюси і мінуси. Їх порівняльний аналіз виходить за рамки цієї роботи. Тут буде описана тільки реалізація ядра настільного ROLAP модуля. p align="justify"> Таке завдання виникла після застосування ROLAP системи, побудованої на основі компонентів Decision Cube, що входять до складу Borland Delphi. На жаль, використання цього набору компонент показало низьку продуктивність на великих обсягах даних. Гостроту цієї проблеми можна знизити, намагаючись відсікти якомога більше даних перед подачею їх для побудови кубів. Але цього не завжди буває достатньо. p align="justify"> В Інтернеті та пресі можна знайти багато інформації про OLAP системах, але практично ніде не сказано про те, як це влаштовано всередині.
Схема роботи:
Загальну схему роботи настільної OLAP системи м...
