Effektiv behandling av OLAP (onlineanalytisk bearbetning) Frågor bygger på flera tekniker, i stort sett kategoriserade i:
1. Datalagring och organisation:
* Multidimensionella databaser: OLAP -system använder ofta flerdimensionella databaser (t.ex. stjärnscheman, snöflingascheman) för att organisera data. Dessa scheman optimerar för analytiska frågor genom att separera faktatabeller (som innehåller mått) från dimensionstabeller (som innehåller kontextuella attribut). Detta minskar dataredundansen och förbättrar frågeställningen.
* datakuber och materialiserade vyer: Förberäknade aggregat (summor, medelvärden, räkningar etc.) lagras i datakuber eller materialiserade vyer. Detta undviker dyra beräkningar vid frågetiden, vilket avsevärt påskyndar responstider för vanliga frågor. Valet av vilka aggregat att realisera innebär noggrann avvägningar mellan lagringsutrymme och frågeställning.
* Kompressionstekniker: Komprimering av data minskar mängden data som måste läsas och behandlas, vilket leder till snabbare exekvering av frågan. Det finns olika kompressionsmetoder, skräddarsydda för olika datatyper och frågemönster.
* indexering: Lämpliga indexeringsscheman är kritiska. Dimensionstabeller drar ofta nytta av bitmappsindex, som är särskilt effektiva för intervallfrågor och val baserade på kategoriska attribut. Andra index som B-träd kan också användas effektivt.
2. Frågeoptimering och exekvering:
* Query omskrivning: OLAP -systemets Query Optimizer skriver om användarens fråga till en motsvarande men mer effektiv form. Detta kan innebära att man använder materialiserade vyer, gå med i tabeller i en mer optimal ordning eller trycka ner filteroperationer.
* predikat pushdown: Filtreringsförhållanden tillämpas så tidigt som möjligt i frågeformuläret. Detta minskar mängden data som behandlas av efterföljande steg.
* Gå med i optimering: Effektiva anslutningsalgoritmer (t.ex. hash -sammanfogningar, sammanfogningar) används för att kombinera data från flera tabeller. Valet av anslutningsalgoritm beror på tabellernas storlek och egenskaper.
* Parallellbehandling: Många OLAP -system utnyttjar parallellbehandling för att distribuera arbetsbelastningen över flera processorer eller maskiner. Detta är särskilt fördelaktigt för stora datasätt och komplexa frågor.
* caching: Ofta har data cachelagts i minnet för att minska disken I/O, påskynda exekveringen av frågan.
3. Avancerade tekniker:
* Ungefärlig frågabehandling: För mycket stora datasätt eller när det behövs realtidssvar behövs, kan ungefärliga frågor om frågeställningar ge snabba, men något felaktiga resultat. Dessa tekniker handlar om noggrannhet för hastighet.
* Datapartitionering: Att dela upp uppgifterna i mindre partitioner möjliggör parallell bearbetning och kan förbättra frågeställningen, särskilt i distribuerade miljöer.
* in-Memory OLAP (MOLAP): Att lagra hela datakuben i huvudminnet förbättrar drastiskt frågeställningen. Detta tillvägagångssätt är emellertid begränsat av det tillgängliga minnet och är vanligtvis lämplig för mindre datasätt.
4. Optimering av systemnivå:
* Effektiv hårdvara: Snabbare processorer, mer minne och högpresterande lagring (t.ex. SSD) är viktiga för effektiv OLAP-behandling.
* databasinställning: Korrekt konfiguration av databassystemet (t.ex. minnesallokering, buffertpoolstorlek etc.) är avgörande för optimal prestanda.
Den optimala kombinationen av tekniker beror på faktorer som storleken på datasättet, de typer av frågor som körs, de tillgängliga hårdvaruresurserna och det specifika OLAP -systemet som används. Ofta är ett mångfacetterat tillvägagångssätt som använder flera av dessa strategier nödvändig för att uppnå verkligt effektiv OLAP-frågabehandling.
