데이터웨어 하우스 대 OLAP 큐브?

데이터웨어 하우스 대 OLAP 큐브?

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누구든지 데이터웨어 하우스와 OLAP 큐브의 차이점을 설명 할 수 있습니까?

같은 것에 대해 다른 접근 방식입니까?

그들 중 하나는 다른 것들과 비교하여 더 이상 사용되지 않습니까?

그중 하나에 성능 문제가 있습니까?

모든 설명을 환영합니다

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데이터웨어 하우스는 데이터를 더 쉽게 분석 할 수 있도록 디자인 된 데이터베이스입니다 † (종종 여러 소스의 데이터 사용). 일반적으로 팩트 테이블과 차원 테이블로 구성되며 종종 집계 테이블로 구성됩니다.

OLAP는 피벗, 슬라이싱, 다이 싱, 드릴링과 같이 데이터 세트에 대해 수행 할 수 있는 일련의 작업 입니다. 예를 들어 Excel 피벗 테이블을 사용하여 OLAP 작업을 수행 할 수 있습니다.

데이터웨어 하우스가 있고 OLAP를 전혀 사용하지 않을 수 있습니다 (보고서 만 실행).

플랫 파일과 같은 데이터웨어 하우스 이외의 항목에서 OLAP 작업을 수행 할 수도 있습니다.

OLAP 서버는 캐싱 및 쿼리 재 작성과 같은 OLAP 작업을 용이하게하는 서버 소프트웨어 유형입니다. OLAP 작업은 종종 MDX 로 표현되며 OLAP 서버는 MDX를 데이터베이스의 일반 SQL로 변환 할 수 있습니다. 또는 자체 바이너리 파일 형식에 대해 작동 할 수 있습니다.

같은 것에 대해 다른 접근 방식입니까?

아니요, 데이터웨어 하우스는 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 형식으로 저장하는 곳이며 OLAP는 데이터를 분석하는 방법입니다.

그들 중 하나는 다른 것들과 비교하여 더 이상 사용되지 않습니까?

아니요, 데이터웨어 하우스를 사용하면 OLAP를 사용하여 데이터를 쉽게 분석 할 수 있고 OLAP를 사용하면 데이터웨어 하우스를보다 유용하게 분석 할 수 있다는 점에서 서로를 칭찬합니다.

그중 하나에 성능 문제가 있습니까?

예. 데이터웨어 하우스는 많은 양의 데이터를 저장하기위한 것이므로 쿼리하는 데 시간이 걸립니다. 인덱스, 캐싱, 분할을 사용하고 일부 데이터를 사전 집계하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참조 : https://dba.stackexchange.com/questions/45655/what-are-measures-and-dimensions-in-cubes

† 거래를보다 쉽고 통합적으로 만드는 것과 반대

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데이터웨어 하우스는 보고서를 실행하고 분석하려는 데이터를 보유합니다.

큐브는 데이터를 정의 된 차원으로 그룹화하여이 데이터를 구성합니다. 여러 차원을 가질 수 있습니다 (Excel의 uber-pivot 테이블을 생각해보십시오).

예를 들어 데이터웨어 하우스에는 모든 판매가 있지만 복잡한 SQL 쿼리를 실행하면 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 따라서 데이터웨어 하우스에서 데이터를 인덱싱하고 미리 계산하는 큐브를 만듭니다. 큐브에는 월별, 주별, 세일즈맨 별, 고객 별, 지역별, 제품 색상 별 등 미리 계산 된 차원을 모두 가질 수 있습니다. 그런 다음 큐브에서 OLAP 쿼리를 실행하여 합계, 평균 및 (월, 판매원, 지역) 또는 (색상, 지역) 또는 (판매원, 월) 별 최대 판매. 모든 데이터가 미리 계산되고 인덱싱되기 때문에 쿼리가 정말 빠릅니다.

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같은 것에 대해 다른 접근 방식입니까?

아니요, 데이터웨어 하우스는 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 형식으로 저장하는 곳이며 OLAP는 데이터를 분석하는 방법입니다.

아니요, 그들은 정말로 같은 일을합니다! OLAP는 DWH보다 미리 계산됩니다. OLAP는 DWH의 집계와 같습니다.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/18916682/data-warehouse-vs-olap-cube