OLAP-WürfelEin OLAP-Würfel (englisch OLAP cube, von Online Analytical Processing) oder Datenwürfel (englisch data cube), auch Cube-Operator genannt, ist ein in der Data-Warehouse-Theorie gebräuchlicher Begriff zur logischen Darstellung von Daten. Die Daten werden dabei als Elemente eines mehrdimensionalen Würfels (engl. cube) angeordnet. Die Dimensionen des Würfels beschreiben die Daten und erlauben auf einfache Weise den Zugriff. Daten können über eine oder mehrere Achsen des Würfels ausgewählt werden. Die Bezeichnung OLAP (Online Analytical Processing) stammt aus der Datenanalyse. Diese Art der Darstellung ist für die Analyse von Daten von Vorteil, da auf verschiedene Aspekte (Dimensionen) der Daten auf gleiche Weise zugegriffen wird. Daher auch der Einsatz bei OLAP-Anwendungen, welche die Daten in einem Data-Warehouse analysieren oder visuell aufbereiten[1]. GrundoperationenTypische OLAP Operationen sind rollup (Aggregation der Daten erhöhen) und drill-down (Aggregation der Daten verringern oder Detaillevel erhöhen) entlang einer oder mehrerer Dimensionen[2]. Im Detail können folgende Operationen angewandt werden:
BeispielOLAP-Würfel kommen häufig bei der Analyse von Unternehmensdaten zum Einsatz, beispielsweise Umsätze, Lagerbestände und Verkäufe. Zu den Dimensionen, die hier wichtig sein können, zählen beispielsweise Zeit, Filiale, Verkäufer und Produkt. Der Würfel stellt also die Daten (auch Fakten genannt) Umsatz, Lagerbestand, Verkäufe abhängig von den Dimensionen Zeitraum, Filiale, Verkäufer, Kunde und Produkt dar. Es lassen sich somit sehr leicht die folgenden Fragen beantworten:
Technische UmsetzungDie Daten werden multidimensional (MOLAP), relational (ROLAP) oder in Hybrid-Konfiguration (HOLAP) gespeichert. Einige Systeme laden die Daten bei der Initialisierung komplett in den Hauptspeicher, um schnelle Zugriffe zu ermöglichen. In der Regel ist der Würfel „dünn besetzt“ (englisch sparse), das heißt, die allermeisten möglichen Intersektionen im Würfel sind nicht mit Werten belegt. Der Umgang einer Software mit diesen Teilen des Würfels trägt entscheidend zum Speicherbedarf und zur Performance des jeweiligen Systems bei. Für relationale Systeme ist der Einsatz eines Sternschemas typisch. Dabei wird eine Trennung in eine Faktentabelle und mehrere darum gruppierte Dimensionstabellen vorgenommen. Siehe auchEinzelnachweise
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