Основные принципы: 1. Многомерная модель данных: Ядром OLAP является многомерная модель данных, обычно воплощенная в виде куба данных (Data Куб). Куб данных состоит из измерений, уровней и мер. Измерения представляют собой угол анализа, такой как время, географическое положение или тип продукта; уровни обеспечивают детализацию внутри измерений, таких как год, квартал, месяц; меры — это конкретные анализируемые значения, такие как продажи, прибыль и т. д. 2. Предварительные вычисления и кэширование: Чтобы ускорить запросы, механизмы OLAP обычно применяют стратегию предварительных вычислений, чтобы уменьшить нагрузку на вычисления в реальном времени за счет предварительного вычисления и сохранения возможных результатов запроса (например, агрегированных данных). Это включает в себя использование таких технологий, как построение кубов, при которых агрегированные данные рассчитываются заранее и сохраняются, чтобы обеспечить быстрый ответ на запросы. 3. Архитектура MPP (массово Parallel Processing）： Многие современные механизмы OLAP используют архитектуру MPP, например Apache. Kylin и ClickHouse, в этой архитектуре данные распределяются по множеству узлов, каждый узел самостоятельно обрабатывает свою часть данных, а затем агрегирует результаты. Системы MPP обеспечивают горизонтальную масштабируемость и могут обрабатывать наборы данных петабайтного уровня, сохраняя при этом высокую производительность. 4. Хранение столбцов: По сравнению с традиционным хранилищем строк механизмы OLAP часто используют хранилище столбцов. Этот метод хранения особенно подходит для сценариев анализа данных, поскольку он может значительно ускорить запросы, включающие большое количество операций агрегирования. Хранилище столбцов уменьшает объем данных, которые необходимо прочитать, и позволяет более эффективно использовать возможности векторизованного выполнения ЦП. 5. Векторизованный механизм выполнения: Некоторые механизмы OLAP, такие как ClickHouse, используют векторизованные механизмы выполнения, что означает, что они обрабатывают данные пакетами, а не построчно, тем самым увеличивая загрузку ЦП и скорость обработки. SIMD (одиночный Instruction Multiple Набор команд Data) дополнительно оптимизирует этот метод обработки. 6. Индексирование и сжатие: Чтобы повысить скорость доступа к данным, механизмы OLAP используют эффективные структуры индексов, такие как разреженные индексы и B-деревья, а также технологию сжатия данных, чтобы уменьшить требования к пространству для хранения и ускорить процесс извлечения данных. 7. Обработка в режиме реального времени и близком к реальному времени: С развитием технологий некоторые механизмы OLAP, такие как Apache Druid, специализирующийся на анализе в режиме реального времени или почти в реальном времени, может обрабатывать и анализировать данные практически сразу после их поступления в систему, удовлетворяя потребности в мгновенной поддержке принятия решений. Механизм OLAP может обеспечить быстрые и гибкие возможности анализа в среде больших данных для поддержки принятия корпоративных решений и бизнес-аналитики.

Общие механизмы OLAP:

1. ClickHouse

Функции:

- Хранение столбцов: ClickHouse использует движок столбчатой ​​хранилища,Это делает его особенно эффективным при обработке агрегатных запросов.,Потому что нужно читать только соответствующие столбцы.,Сокращение операций ввода-вывода.

- Анализ в реальном времени. Несмотря на то, что ClickHouse в основном предназначен для онлайн-анализа, он также поддерживает вставку и обновление данных практически в реальном времени, что подходит для сценариев анализа данных в реальном времени.

- Распределенная обработка: поддерживает распределенное хранение и параллельную обработку данных и может быть расширена до нескольких серверов для обработки крупномасштабных наборов данных.

- Высокая степень сжатия: несколько встроенных алгоритмов сжатия эффективно сокращают требования к пространству для хранения.

- Поддержка SQL: Полная поддержка запросов SQL для легкой интеграции и использования.

2. Apache Kylin

Функции:

- Предварительные вычисления: Кайлин использует технологию предварительного вычисления для предварительного вычисления и сохранения результатов запроса в виде кубов (многомерных кубов), что значительно повышает скорость запросов.

- Высокий параллелизм: поскольку запрос представляет собой предварительно вычисленные результаты, Kylin может хорошо поддерживать запросы запросов с высоким параллелизмом.

- Интеграция с Hadoop. Тесно интегрированный с экосистемой Hadoop, он может обрабатывать большие данные, хранящиеся в HDFS, и поддерживает интеграцию с такими инструментами, как Hive и Spark.

- Простота использования: управление и запросы выполняются через веб-интерфейс, который предоставляет богатые функции управления и интерфейсы запросов, снижая порог использования.

3. Presto

Функции:

- Запрос между источниками данных: Presto предназначен для управления распределенным хранилищем данных и может выполнять запросы SQL к различным источникам данных (таким как HDFS, Amazon S3, Cassandra и т. д.).

- Низкая задержка: несмотря на обработку крупномасштабных данных, Presto по-прежнему может предоставлять ответ на запрос с низкой задержкой, подходящий для интерактивного анализа.

- Высокая масштабируемость: легко расширяется в многоузловых кластерах, поддерживает горизонтальное расширение для обработки большего количества одновременных запросов и больших объемов данных.

- Оптимизация вычислений памяти: хотя не все данные находятся в памяти, Presto оптимизирует использование памяти, чтобы ускорить процесс обработки данных.

4. Apache Druid

Функции:

- Анализ в реальном времени: Druid предназначен для анализа в реальном времени. Он может быстро принимать данные и обеспечивать задержку запроса менее секунды. Он очень подходит для мониторинга событий, анализа журналов и других сценариев.

- Хранилище столбцов и инвертированный индекс: объедините хранилище столбцов и инвертированный индекс для повышения эффективности запросов, особенно для запросов к данным временных рядов и измерениям с высокой кратностью.

- Распределенная архитектура: поддерживает горизонтальное расширение, может обрабатывать данные уровня PB и легко управлять крупномасштабными кластерами.

- Гибкая модель данных: Druid поддерживает несколько типов данных и гибкие модели данных, включая данные временных рядов и многозначные измерения.

Каждый механизм OLAP имеет свои уникальные преимущества и применимые сценарии. Выбор правильного механизма обычно требует учета таких факторов, как конкретный размер данных, сложность запросов, требования к работе в режиме реального времени и существующий стек технологий.

Сценарии применения механизма OLAP:

1. Анализ продаж. Предприятия используют механизмы OLAP для анализа данных о продажах и проведения перекрестного анализа по нескольким измерениям, таким как время, регион, категория продукта и каналы продаж, для выявления тенденций продаж, оценки эффективности продукта, поиска высокопотенциальных рынков и оптимизации. управление запасами.

2. Финансовый анализ. Финансовый отдел использует технологию OLAP для проведения анализа прибыли, контроля затрат и прогнозирования доходов, а также поддерживает планирование бюджета, оценку рисков и корректировку финансовой стратегии посредством углубленного изучения различных периодов времени, отделов, проектов и других аспектов.

3. Маркетинг. При планировании маркетинговой стратегии механизмы OLAP помогают анализировать поведение клиентов, эффективность рекламы и процент возврата рекламной деятельности. Благодаря многомерному анализу сегментации пользователей, рекламных каналов и скорости отклика можно добиться более точного позиционирования на рынке и персонализированного продвижения.

4. Управление рисками. Особенно в финансовой отрасли механизмы OLAP используются для обнаружения мошенничества с кредитными картами, оценки кредитного риска и т. д. Анализируя такие данные, как модели транзакций, кредитная история, характеристики клиентов и т. д., можно выявить потенциальные риски. можно своевременно принять профилактические меры.

5. Управление цепочкой поставок. В цепочке поставок OLAP используется для оптимизации запасов, прогнозирования спроса, оценки эффективности работы поставщиков и т. д., а также повышает скорость реагирования и эффективность цепочки поставок за счет анализа данных о продажах, эффективности логистики, структуры затрат, и т. д.

6. Точная доставка рекламы. Технология OLAP помогает рекламным платформам создавать портреты толпы, целевую доставку рекламы и анализ обратной связи. Быстро анализируя большой объем данных о поведении пользователей, можно достичь персонализированных рекомендаций и максимальной эффективности рекламы.

7. Медицинский анализ здоровья. В области медицины механизмы OLAP используются для анализа данных пациентов, прогнозирования тенденций заболевания, распределения медицинских ресурсов и т. д., а также поддерживают формулирование политики общественного здравоохранения и улучшение медицинского обслуживания путем анализа записей о лечении, потребления лекарств, характеристики пациента и т.д.

8. Анализ социальных сетей. Компании, занимающиеся социальными сетями, используют OLAP для анализа поведения пользователей, популярности контента, взаимодействия с сообществом и т. д., чтобы оптимизировать алгоритмы рекомендации контента, улучшить пользовательский опыт и сформулировать эффективные стратегии роста пользователей.

Эти сценарии приложений отражают способность механизма OLAP обрабатывать большие объемы исторических данных, поддерживать быстрые и гибкие многомерные запросы и обеспечивать углубленный анализ данных, что имеет решающее значение для поддержки принятия корпоративных решений и оптимизации бизнеса.