olap 예제

따라서 OLAP 도구를 사용하여 제품, 지역 및 기간별로 판매 데이터를 요약할 수 있습니다. 다음 예제에서 피벗은 항목 유형을 기반으로 합니다. 예를 들어 OLTP 응용 프로그램을 사용하여 은행의 120만 고객에게 인터넷 뱅킹을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 고객의 인터넷 뱅킹 습관을 분석하는 OLAP 응용 프로그램은 일부 은행 직원만 사용할 수 있습니다. OLAP 큐브는 비즈니스 문제를 정의하는 여러 차원에 따라 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 데이터 구조입니다. 예를 들어 판매를 보고하기 위한 다차원 큐브는 영업 사원, 판매금액, 지역, 제품, 지역, 월, 연도 등 7개의 차원으로 구성될 수 있습니다. HOLAP 스토리지를 제공하는 첫 번째 제품은 Holos였지만 이 기술은 Microsoft 분석 서비스, 오라클 데이터베이스 OLAP 옵션, MicroStrategy 및 SAP AG BI 가속기와 같은 다른 상용 제품에서도 사용할 수 있게 되었습니다. 하이브리드 OLAP 접근 방식은 ROLAP 및 MOLAP 기술을 결합하여 ROLAP의 확장성과 MOLAP의 빠른 계산을 지원합니다. 예를 들어 HOLAP 서버는 관계형 데이터베이스에 많은 양의 상세 데이터를 저장할 수 있지만 집계는 별도의 MOLAP 저장소에 보관됩니다.

Microsoft SQL Server 7.0 OLAP 서비스는 하이브리드 OLAP 서버를 지원하며 데이터베이스가 관계형 저장소와 특수 저장소 간에 데이터를 분할한다는 점을 제외하고는 업계 전반에 걸쳐 “하이브리드 OLAP”을 구성하는 것에 대한 명확한 합의가 없습니다. [15] 예를 들어 일부 공급업체의 경우 HOLAP 데이터베이스는 관계형 테이블을 사용하여 더 많은 양의 세부 데이터를 보관하고 더 많은 집계 또는 덜 상세한 데이터의 작은 수량의 적어도 일부 측면에 대해 특수 저장소를 사용합니다. HOLAP은 두 접근 방식의 기능을 결합하여 MOLAP 및 ROLAP의 단점을 해결합니다. HOLAP 도구는 미리 계산된 큐브와 관계형 데이터 원본을 모두 활용할 수 있습니다. 간단한 예로는 저장소의 매출을 측정값으로 포함하는 큐브와 차원으로서의 날짜/시간이 있습니다. 각 판매에는 해당 판매에 대한 자세한 내용은 날짜/시간 레이블이 있습니다. 일부 집계 함수는 각 셀에 대한 값을 미리 계산한 다음 이러한 집계를 집계하여 분할 및 정복 알고리즘을 다차원에 적용하여 셀 롤업에 대한 집계를 계산하여 전체 OLAP 큐브에 대해 계산할 수 있습니다. 효율적으로 계산하는 데 문제가 있습니다. [12] 예를 들어 롤업의 전체 합계는 각 셀의 하위 합계에 불과합니다. 이러한 방식으로 분해될 수 있는 함수를 분해 가능한 집계 함수라고 하며, 각 셀에 대해 계산한 다음 직접 집계할 수 있는 COUNT, MAX, MIN 및 SUM을 포함합니다. 이러한 함수를 자체 분해 가능한 집계 함수라고 합니다.

[13] 다른 경우에는 셀에 대한 보조 번호를 계산하고, 이러한 보조 숫자를 집계하고, 마지막으로 마지막에 전체 숫자를 계산하여 집계 함수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어 AVERAGE(합계 및 개수 추적, 끝에서 나누기) 및 RANGE(최대 및 최소 추적, 끝에서 빼기)가 있습니다.