Die effiziente Verarbeitung von OLAP -Abfragen (Online -Analytische Verarbeitung) beruht auf verschiedenen Techniken, die weitgehend kategorisiert sind in:
1. Datenspeicherung und Organisation:
* Mehrdimensionale Datenbanken: OLAP -Systeme verwenden häufig mehrdimensionale Datenbanken (z. B. Sternschemata, Schneeflockenschemas), um Daten zu organisieren. Diese Schemata optimieren für analytische Abfragen durch Trennen von Faktentabellen (mit Maßnahmen) von Dimensionstabellen (enthaltende kontextbezogene Attribute). Dies reduziert die Redundanz der Daten und verbessert die Abfrageleistung.
* Datenwürfel und materialisierte Ansichten: Vorbereitete Aggregate (Summen, Durchschnittswerte, Zählungen usw.) werden in Datenwürfel oder materialisierten Ansichten gespeichert. Dies vermeidet teure Berechnungen zur Abfragezeit und beschleunigte die Reaktionszeiten für gängige Abfragen erheblich. Die Wahl, welche Aggregate zu materialisieren, beinhaltet sorgfältige Kompromisse zwischen Speicherplatz und Abfrageleistung.
* Kompressionstechniken: Die Komprimierung von Daten reduziert die Datenmenge, die gelesen und verarbeitet werden müssen, was zu einer schnelleren Ausführung von Abfragen führt. Es gibt verschiedene Komprimierungsmethoden, die auf verschiedene Datentypen und Abfragemuster zugeschnitten sind.
* Indexierung: Geeignete Indizierungsschemata sind kritisch. Dimensionstabellen profitieren häufig von Bitmaps -Indizes, die für Bereichsabfragen und Auswahlen basierend auf kategorialen Attributen besonders effizient sind. Andere Indizes wie B-Bäume können ebenfalls effektiv verwendet werden.
2. Abfrageoptimierung und Ausführung:
* Abfrage -Umschreiben: Der Abfrageoptimierer des OLAP -Systems schreibt die Abfrage des Benutzers in eine gleichwertige, aber effizientere Form um. Dies kann die Verwendung von materialisierten Ansichten, die Verbinde von Tabellen in einer optimaleren Reihenfolge oder die Abdrückung von Filtervorgängen beinhalten.
* Prädikatschieber: Die Filterbedingungen werden im Abfrageausführungsplan so früh wie möglich angewendet. Dies verringert die Datenmenge, die nach den nachfolgenden Stadien verarbeitet werden.
* Optimierung bei Jucken: Effiziente Join -Algorithmen (z. B. Hash -Verbindungen, Zusammenführungsverbindungen) werden verwendet, um Daten aus mehreren Tabellen zu kombinieren. Die Wahl des Join -Algorithmus hängt von der Größe und den Eigenschaften der Tabellen ab.
* Parallele Verarbeitung: Viele OLAP -Systeme nutzen die parallele Verarbeitung, um die Arbeitsbelastung auf mehrere Prozessoren oder Maschinen zu verteilen. Dies ist besonders vorteilhaft für große Datensätze und komplexe Abfragen.
* Caching: Häufig zugegriffene Daten werden im Speicher zwischengespeichert, um die Festplatten -E/A zu reduzieren, wodurch die Ausführung von Abfragen beschleunigt wird.
3. Erweiterte Techniken:
* ungefähre Abfrageverarbeitung: Bei sehr großen Datensätzen oder bei nahezu Echtzeitantworten können ungefähre Abfrageverarbeitungstechniken schnelle, aber leicht ungenaue Ergebnisse liefern. Diese Techniken befassen sich mit der Genauigkeit der Geschwindigkeit.
* Datenpartitionierung: Durch die Aufteilung der Daten in kleinere Partitionen die parallele Verarbeitung und die Abfrageleistung, insbesondere in verteilten Umgebungen, können Sie die Abfrageleistung verbessern.
* In-Memory OLAP (Molap): Das Speichern des gesamten Datenwürfels im Hauptspeicher verbessert die Abfrageleistung drastisch. Dieser Ansatz ist jedoch durch den verfügbaren Speicher begrenzt und ist normalerweise für kleinere Datensätze geeignet.
4. Optimierungen auf Systemebene:
* Effiziente Hardware: Schnellere Prozessoren, mehr Speicher und Hochleistungsspeicher (z. B. SSDs) sind für die effiziente OLAP-Verarbeitung wesentlich.
* Datenbankabstimmung: Die richtige Konfiguration des Datenbanksystems (z. B. Speicherzuweisung, Pufferpoolgröße usw.) ist für eine optimale Leistung von entscheidender Bedeutung.
Die optimale Kombination von Techniken hängt von Faktoren wie der Größe des Datensatzes, den ausführten Abfragen, den verfügbaren Hardware -Ressourcen und dem zu verwendenden OLAP -System ab. Oft ist ein facettenreicher Ansatz, der mehrere dieser Strategien anwendet, erforderlich, um eine wirklich effiziente OLAP-Abfrageverarbeitung zu erreichen.
