Вопрос 1. OLTP -системы. Определение, обзор

Ответ. OLTP (англ. Online Transaction Processing), транзакционная система — обработка транзакций в реальном времени. Способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика.

OLTP-приложениями охватывается широкий спектр задач во многих отраслях — автоматизированные банковские системы, ERP-системы (системы планирования ресурсов предприятия), банковские и биржевые операции, в промышленности — регистрация прохождения детали на конвейере, фиксация в статистике посещений очередного посетителя веб-сайта, автоматизация бухгалтерского, складского учёта и учёта документов и т. п. Приложения OLTP, как правило, автоматизируют структурированные, повторяющиеся задачи обработки данных, такие как ввод заказов и банковские транзакции. OLTP-системы проектируются, настраиваются и оптимизируются для выполнения максимального количества транзакций за короткие промежутки времени. Как правило, большой гибкости здесь не требуется, и чаще всего используется фиксированный набор надёжных и безопасных методов ввода, модификации, удаления данных и выпуска оперативной отчётности. Показателем эффективности является количество транзакций, выполняемых за секунду. Обычно аналитические возможности OLTP-систем сильно ограничены (либо вообще отсутствуют).

Требования:

· Сильно нормализованные модели данных

· При возникновении ошибки транзакция должна целиком откатиться и вернуть систему к состоянию, которое было до начала транзакции;

· Обработка данных в реальном времени

Высокая надёжность и достоверность данных, как следствие транзакционного подхода. Транзакция либо совершается полностью и успешно, либо не совершается и система возвращается к предыдущему состоянию. При любом исходе выполнения транзакции целостность данных не нарушается.

OLTP-системы оптимизированы для небольших дискретных транзакций. А вот запросы на некую комплексную информацию (к примеру поквартальная динамика объёмов продаж по определённой модели товара в определённом филиале), характерные для аналитических приложений (OLAP), породят сложные соединения таблиц и просмотр таблиц целиком. На один такой запрос уйдет масса времени и компьютерных ресурсов, что затормозит обработку текущих транзакций.

Вопрос 2. OLAP-системы. Определение, обзор.

Ответ. OLAP (англ. online analytical processing, интерактивная аналитическая обработка) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Основоположник термина OLAP — Эдгар Кодд, предложил в 1993 году «12 правил аналитической обработки в реальном времени» (по аналогии с ранее сформулированными «12 правил для реляционных БД»).

Причина использования OLAP для обработки запросов — скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.

OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется OLAP-куб. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов, которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные^[en] реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется количеством способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Например, все клиенты могут быть сгруппированы по городам или регионам страны (Запад, Восток, Север и т. д.), таким образом, 50 городов, восемь регионов и две страны составят три уровня иерархии с 60-ю членами. Также клиенты могут быть объединены по отношению к продукции; если существуют 250 продуктов по 20-ти категориям, три группы продукции и три производственных подразделения, то количество агрегатов составит 16 560. При добавлении измерений в схему количество возможных вариантов быстро достигает десятков миллионов и более.

Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией, считается система Express, разработанная в 1970-м году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database)^[3]. Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году^[4], в ней же Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007-м году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor^[5].

С точки зрения реализации, делятся на «физическую OLAP» и «виртуальную» (реляционную, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физическая», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерную (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридную — (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).

В первом случае наличествует программа, выполняющая на этапе предварительной загрузки данных в OLAP предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение.

Гибридная реализация является комбинацией: сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты — в многомерной.

В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются в реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического программного обеспечения.

С точки зрения пользователя, все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.

Известные производители коммерческих OLAP-продуктов, согласно OLAP Report на 2007-й год: Microsoft, Hyperion, Cognos, Business Objects, MicroStrategy, SAP, Cartesis, Systems Union/MIS AG, Oracle, Applix.

Среди коммерческих продуктов можно выделить: Microsoft SQL Server Analysis Services, Hyperion Essbase, Cognos PowerPlay, BusinessObjects, MicroStrategy, SAP BW, Cartesis Magnitude, Oracle Express, OLAP Option, IBM Cognos TM1. Существует несколько open-source решений, включая Mondrian и Palo.