Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Üzleti igények kielégítése az SQL Server 2000 Analysis (OLAP) Services segítségével Kővári Attila OLAP csoport vezető NOVOSYS kft.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Üzleti igények kielégítése az SQL Server 2000 Analysis (OLAP) Services segítségével Kővári Attila OLAP csoport vezető NOVOSYS kft."— Előadás másolata:

1 Üzleti igények kielégítése az SQL Server 2000 Analysis (OLAP) Services segítségével Kővári Attila OLAP csoport vezető NOVOSYS kft.

2 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az Interneten keresztül

3 … 10 évvel ezelőtt Valamit ki kell találni  Túl sok adat - túl kevés információ  Do while van türelmem  Kérdés  Riport End  A vezetőség a válaszokat tegnapra kéri

4 A megoldás: A cél:  Egy olyan technológia, vagy adatmodell kialakítása amely eleget tesz a következő követelményeknek  Gyorsaság  Felhasználó barátság  Elemzés/Döntés központúság  Új fogalom született: OLAP

5 Mi az OLAP? 2. A szó jelentése  Betűszó: On-Line Analytical Processing  Az “On Line” kifejezés jelentése az OLAP szóban:  OLAP ≠ On Line adathozzáférés a tranzakciós rendszerekhez:  OLAP = Egy tetszőleges döntés meghozatalához szükséges információ lekérdezése nem lehet több, mint néhány másodperc

6 A gyorsaság megvalósítása  Ahhoz, hogy a gyorsaság megvalósuljon szakítanunk kell a meglévő adatmodellekkel, az elemzéshez szükséges információkat egy új helyen vagy modellben kell tárolni

7 A gyorsaság megvalósítása három lehetőség  I. Új adatmodellek kialakítása relációs alapokon (Csillag és hópihe sémák)  II. Új tárolási struktúra kialakítása. Kialakult a többdimenziós adatbázis  III. A kettő előnyeit ötvöző új technológia kialakítása ROLAP, MOLAP(OLAP), HOLAP

8 A gyorsaság megvalósítása Szeparált adatbázisok Az elemzéshez Szükséges információk átemelése Elemi tranzakciók Döntés támogató (OLAP) Rendszerek Elemi és aggregált adatok Működtető rendszerek Egyirányú, periódikusan ismétlődő, ellenőrzött folyamat

9 Az elemzés központúság megvalósítása 1. Technikai követelmények  Csak és kizárólag a döntéshozáshoz és elemzéshez szükséges információk tárolása  Aggregáltság  idősor

10 Az elemzés központúság megvalósítása 1. Funkcionális követelmények  Többdimenziós nézet  Szeletelés  Lefúrás  Rotálás  Beágyazás Összes cikk Almaíz Narancsíz Barackíz Q1 Q2 Q3 Q4 Össz. Vevő Külföld Belföld

11 Az elemzés központúság megvalósítása 2. Adatbázis Objektumok  Adatbázis  Adatkocka  Dimenziók  Hierarchiák  Mértékek Összes cikk Almaíz Narancsíz Barackíz Q1 Q2 Q3 Q4 Össz. Vevő Külföld Belföld

12 Összefoglalás 1.  Az OLAP egy technológia: Lehet relációs és többdimenziós és mindkettő  A Kulcs:  Sebesség (lekérdezés sebessége):  Függ  Tárolás típusa,  Dimenzió elemeinek számától  Adatbázis méretétől dimenziók számától NEM  Elemzési képesség  Függ:  Adattartalom  Kliens

13 OLAP Stratégiai döntéshozatalt Támogató többdimenziós rendszerek Lassú adatbeolvasás Könnyen és gyorsan Elkészíthető Komlex lekérdezések Összefoglalás 2. Működtető rendszerek (OLTP)  Napi működést támogató tranzakciós rendszerek (Mission Critical)  Gyors adatbeolvasás és hatékony tárolás  Nehezen, lassan elkészíthető komplex lekérdezések Táblázatkezelők  Kevés adat hatékony elemzése  Inkonzisztencia (hiányzó kódrendszer)

14 Összefoglalás 3. OLAP technológiát használhatnak a következő rendszerek  Vezetői Információs Rendszerek (Management Information System), (VIR, MIS)  Döntéstámogató Rendszerek (Desision Support System, DSS)  üzleti intelligencia (Business intelligence, BI)  EIS (Executive Information System)

15 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az interneten keresztül

16 OLAP és Data Warehousing A folyamat  Az OLAP a felhasználók eszköze OLTP adatok Külső adatok Transzformáció Adattárház, adatraktár OLAP Felhasz- nálók

17 Adatbázis építés (elmélet) Relációs elemek Többdimenziós adatbázis építéséhez szükségesek a következő elemek*  Dimenzió táblák  Tény táblák  Ezek kapcsolatát leíró csillag séma vagy hópihe séma * Nem szükséges SQL srv, de célszerű

18 VevoCodeVevoDescRegioCodeOrszCode key1metMetroRegio1H key1intInterfructRegio1H key2proProfiRegio2H NemzbulShiferNULLD Adatbázis építés (elmélet) Dimenzió tábla   A dimenzió táblák tartalmazzák az egyes dimenzióértékek azonosítóit, megnevezéseit, tulajdonságait, és szülő-gyerek kapcsolatukat   A dimenzió táblák denormalizáltak

19 Adatbázis építés (elmélet) Dimenzió tábla   A dimenziót leíró információkat elhelyezhetjük egy vagy több táblában   Ha egy dimenzión több különböző szintszámú hierarchia helyezkedik el akkor célszerű külön táblában tárolni.

20 Adatbázis építés (Elmélet) Tény táblák Dátum Cikk Vevő Liter Forint Dimenziók Mértékek  A tény tábla az adatkocka relációs megfelelői

21 DatumCikkVevoLiterForint 99/1/1 ALMA10Key1int /1/1 ALMA10Key1met /1/1 Kajszi10Key1int /1/1 Kajszi10Key1met /1/2 ALMA10Key1int /1/2 ALMA10Key1met /1/2 Kajszi10Key1int /1/2 Kajszi10Key1met Adatbázis építés (elmélet) Tény tábla

22 Adatbázis építés (elmélet) A csillag séma  A csillag séma tartalma  Egy központi tény tábla  dimenzió táblák  csillag  formát alkotva

23 Tény tábla Dimenzió tábla Adatbázis építés (elmélet) Csillag séma

24 Adatbázis építés (elmélet) Hópehely séma  A dimenzió hierarchiáját több dimenzió tábla írja le  Normalizáltabb, mint a csillag séma  Gyengébb teljesítmény  Nehezebben átlátható

25 Tény tábla Dimenzió táblák Adatbázis építés (elmélet) Hópehely séma

26 OLAP és Data Warehousing Adatbetöltés OLTP adatok DTS DW tároló OLAP Server Ügyfél alkal- mazás OLE DB for OLAP, ADO-MD Külső adatok

27 OLAP és Data Warehousing A költségek kocka feltöltése  Az előadás végén árbevétel arányos nyereséget fogunk számítani  Költségek kocka  Értékesítés kocka  Költségek kocka felépítése  Dimenziók: Cikkek, Időszakok, mutatószámok(fix és vált ktg.)  Mértékek: Ft Demo…

28 Összefoglalás  OLAP helye a DW terminológiában  Csillag és hópihe sémák  Hogyan tölthetjük fel a relációs adatbázist és a kockákat

29 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az Interneten keresztül

30 Analysis Services felépítés AnalysisServer OLAPtároló Alkalmazás ADO MD OLEDB for OLAP OLE DB for DM Analysis Services FeldolgozásLekérdezés Analysis Manager DSO SQL Server DataWarehouse Egyéb OLE DB adatforrás OLAP motor Data Mining motor PivotTable Service TCP/IP HTTP

31 Analysis Services felépítés Rugalmas OLAP tároló  A felhasználók és az alkalmazások csak a kockát, mint struktúrát látják

32 Analysis Services felépítés Client/Server gyorsítótár 1) Jan98, Feb98, és Mar98 eladások Lekérdezés 1: Jan98, Feb98, és Mar98 eladásokKliens Szerver 2) Q1 98 eladások 3) Q1 97 eladások 1) Jan98, Feb98, és Mar98 eladások 3) Q1 97 eladások Lekérdezés 2: Q1 98 eladások Lekérdezés 3: Q1 98 & Q1 97 eladások A kliens is számol Csak a Q1 97 kell

33 Analysis Services felépítés Adattárolás - nincs adatrobbanás  Adatrobbanás  Más OLAP rendszerek régi problémája  Üres cellák tárolása  Összegzések tárolása  100% sűrű tárolás  Az üres cellákat nem tároljuk  Intelligens összegzések  Csak a lehetséges összegzések egy (kis) részét számítjuk ki előre  Adattömörítő algoritmusok

34 Analysis Services felépítés Részleges aggregálás 1.

35 Analysis Services felépítés Részleges aggregálás 2. Tény tábla Kérem az összes eladást, az összes termékre, az összes... Legrészletesebb összegzések Az összegzés legmagasabb szintje

36 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az interneten keresztül

37 Értékesítés elemzése  Üdítő italok értékesítésével foglalkozó vállalat  Dimenziók  Cikk (Kiegyensúlyozott)  Időszak (Kiegyensúlyozott)  Vevő (NEM kiegyensúlyozott)  Mértékek  Ft, Liter

38 Értékesítés elemzése Kiegyensúlyozott hierarchiák  Egyforma dimenzió szintek  Azonos mélység  Nincsenek rések  Adott szinten minden tagnak ugyanannyi őse van GyőrZeg Reg1 Miskolc Reg2 Pécs Komló Paks Reg3 Mo ország Régió város

39 Értékesítés elemzése Szakadozott hierarchiák  Eltérő mélység Győr Zeg Régió1 Miskolc Régió2 Magyaro. KrakkóVarsó Lengyelo. All ország Régió város Nincs vagy Nem szükséges Demo…

40 Értékesítés elemzése TovábbFúrás (Drill-through) Demo… Régió Január CikkLiter Ft Alma Ananász 10 Birsalma Dátum SzlaSzám FtFt 1-Jan Jan Jan Jan Jan Jan

41 Értékesítés elemzése Actions  Linkek  Office dokumentumhoz  Internet/Intranet oldalakhoz  Futtatható állományokhoz… stb…  Kapcsolódhatnak  Cellákhoz  Dimenzió értékhez  Dimenzióhoz  Kockához  Pl.: Szerződések Demo…

42 Értékesítés elemzése Multi-Dimensional Expressions (MDX)  Lekérdező nyelv  Számított mezők  Biztonsági szabályok az MDX segítségével beállíthatók  Actions  Az OLE DB for OLAP spec. része  TM1, SAS, Analysis Services, Whitelight, stb.

43 Értékesítés elemzése A kocka részei  A kocka cellákból áll  Minden cellának van egy címe  Egy-egy koordináta, minden dimenzió szerint  Egy cellához az összes koordinátájának meghatározásával juthatunk el

44 Narancsital Barackital Banánital Külföld Vevők összesen Belföld 2000 Q1 Q2 (Cikk.barackital, Time.Q2, Vevo.[Vevők összesen]) (Cikk.Narancsital, Time.2000, Vevo.[Vevők összesen]) (Cikk.[Cikkek összesen], Time.Q1, Vevo.külföld) Almaital Cikkek összesen Q3Q4 Értékesítés elemzése

45 Értékesítés elemzése Rendezett n-esek (tuples)   (Cikk.Almaital, Time.Q2, Vevo.[Vevők összesen]) KÜLÖNBÖZŐ dimenziókból származó tagok vesszővel elválasztott listája   (Cikk.Almaital, Time.Q2) =   (Cikk.Almaital, Time.Q2, Vevo.CurrentMember)

46 Értékesítés elemzése Halmazok  {Almaital, Barackital}  [1999].Children  Sum(Time.members) AZONOS dimenziókból származó tagok vesszővel elválasztott listája Demo…

47 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az interneten keresztül

48 Pénzügyi modellezés Szülő-gyerek dimenziók Dim érték Szülő ArbevFedezet ValtKTGFedezet FedezetNyereseg FixKtgNyereseg NyeresegArbevNyer Arbev2ArbevNyer ArbevNyer Demo…Árbevételarányosnyereség Nyere-ségÁrbev Fede-zetFixköltség ÁrbevVált.Költség: - -

49 Pénzügyi modellezés Visszaírás (write-Back)  A kockán engedélyezni kell a visszaírást  Az adatkocka tetszőleges cellájába írhatunk vissza  Nem közvetlenül a kockába, vagy a tény táblába írunk  Változás tábla a relációs adatbázisban  Az Office 2000-ben nincs felhasználói felület a visszaírásra

50 Pénzügyi modellezés Biztonság  Cella adatára vonatkozó jogosultság  Dimenzió értékre vonatkozó jogosultság Terület N/A35Nyugat $7,60075Közép N/A50Kelet ÖsszesfizetésAlkalmazott Cella szint Terület 35Nyugat 75Közép 50Kelet Alkalmazott Dimenzió elem

51 Tartalom  Alapfogalmak  Mi az OLAP?  Az OLAP-pal szemben támasztott követelmények  OLAP és DW, Adatbázis építés (elmélet)  Az Analysis (OLAP) Server felépítése  Tárolás  Felösszegzés  Adatbázis építés  Eladások elemzése  Pénzügyi modellezés  Nagy mennyiségű adatok kezelése  Elemzés az interneten keresztül

52 Nagy mennyiségű adatok Élő példa (még SQL 7-en)  Jellemzők  Dimenziók száma  Hierarchiák száma  Cellák száma  Felösszegzési idők  …  Válaszidők  …

53 Nagy mennyiségű adatok Particionálás Aktuális év Régi adatok Előző év MOLAP 35% Agg ROLAP 0% Agg HOLAP 20% Agg  Eltérő tárolási módok, aggregáltsási szintek  Több kiszolgáló támogatása

54 Nagy mennyiségű adatok Nagyon nagy dimenziók támogatása  "Large" MOLAP dimenziók  Nem memória rezidens (10 millió tagig)  "Huge" ROLAP dimenziók  Több 100 millió tag  Új fajta virtuális dimenzió támogatás  Nincs kihatással a tárolásra  Nincs probléma a dimenzió tagjainak számával  Több hierarchia szint támogatása  Egy dimenzió tagnak >64K gyereke lehet  Automatikus gyűjtő szint beiktatása  Opcionálisan látható

55 Elemzés az Interneten Virtuális és kapcsolt kiszolgálók  Helyi és távoli kockák összekapcsolása  Belső és külső kockák Sales East West 3 rd -Party – External Firewall

56 Kérdések?

57 Könyvek  Microsoft OLAP Solutions by Eric Thomsen  OLAP Solutions – Building Multidimensional Information systems by Eric Thomsen  Microsoft OLAP Unleashed by Tim Peterson

58 További információk msdn.microsoft.com

59


Letölteni ppt "Üzleti igények kielégítése az SQL Server 2000 Analysis (OLAP) Services segítségével Kővári Attila OLAP csoport vezető NOVOSYS kft."

Hasonló előadás


Google Hirdetések