Entrepôt de données vs cube OLAP?
Quelqu'un peut-il expliquer quelle est vraiment la distinction entre L'entrepôt de données et les Cubes OLAP?
Sont-ils une approche différente pour la même chose?
L'un d'entre eux est-il obsolète par rapport à l'autre?
Y a-t-il des problèmes de performance dans l'un d'entre eux?
Toute explication est la bienvenue
3 réponses
Un entrepôt de données est une base de données dont la conception facilite l'analyse des données† (souvent avec des données provenant de sources multiples). Il est généralement composé de tableaux de faits et de tableaux de dimensions, et souvent de tableaux agrégés.
OLAP est un ensemble d'opérations que l'on peut effectuer sur un ensemble de données, comme le pivotement, le découpage, le perçage. Par exemple, on peut faire des opérations OLAP avec des tableaux croisés dynamiques Excel.
Vous pouvez avoir un entrepôt de données et ne pas utiliser OLAP du tout (vous exécutez simplement des rapports).
Vous pouvez également effectuer des opérations OLAP sur autre chose qu'un entrepôt de données, comme un fichier plat.
Un serveur OLAP est un type de logiciel serveur qui facilite les opérations OLAP, par exemple avec la mise en cache et la réécriture de requêtes. Les opérations OLAP sont souvent exprimées dans MDX , et votre serveur OLAP peut traduire MDX en SQL régulier pour votre base de données. Ou il pourrait fonctionner contre son propre format de fichier binaire.
Sont-ils une approche différente pour le même chose?
Non, un entrepôt de données est un endroit pour stocker des données dans un format facilement analysable, et OLAP est une méthode pour analyser les données.
L'un d'entre eux est-il obsolète par rapport à l'autre?
Non, ils se complètent en ce sens qu'un entrepôt de données facilite l'analyse des données à L'aide D'OLAP, et OLAP peut rendre l'analyse d'un entrepôt de données plus utile.
Y a-t-il des problèmes de performance dans l'un d'entre eux?
Oui. Un entrepôt de données est destiné à stocker beaucoup et beaucoup de données, et donc il faudra du temps pour interroger. Les performances peuvent être améliorées en utilisant des index, la mise en cache, le partage et en pré-agrégation de certaines données.
Voir aussi: https://dba.stackexchange.com/questions/45655/what-are-measures-and-dimensions-in-cubes
† par opposition à rendre les transactions plus faciles / plus intégrales
Un entrepôt de données contient les données sur lesquelles vous souhaitez exécuter des rapports, analyser, etc.
Un cube organise ces données en regroupant les données en dimensions définies. Vous pouvez avoir plusieurs dimensions (pensez à un tableau croisé dynamique uber dans Excel).
Par exemple, dans votre entrepôt de données, vous avez toutes vos ventes, mais l'exécution de requêtes SQL complexes peut prendre beaucoup de temps. Ainsi, à partir de votre entrepôt de données, vous créez un cube qui indexe et précalcule les données. Dans votre cube vous pourriez avoir tous ceux précalculés dimensions : ventes par mois, par semaine, par vendeur, par client, par région géographique, par produit, la couleur, etc. Ensuite, vous pouvez exécuter des requêtes OLAP sur votre cube pour avoir les ventes totales, moyennes et maximales par (mois, vendeur, région), ou par (couleur, région), ou par (Vendeur, mois). Puisque toutes les données sont précalculées et indexées, les requêtes sont très rapides.
Sont-ils une approche différente pour la même chose?
Non, un entrepôt de données est un endroit pour stocker des données dans un format, et OLAP est une méthode pour analyser les données.
Non, ils font vraiment les mêmes choses! OLAP est plus précalculé que DWH. OLAP est comme des agrégats dans DWH