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Online Analytical Processing

Der Begriff ,,Online Analytical Processing`` wurde 1993 von E.F. Codd wie folgt definiert:

OLAP sind zahlreiche spekulative ,,was-wenn`` und/oder ,, warum`` Datenmodell-Szenarien, welche innerhalb einer spezifischen historischen Basis und Perspektive ausgeführt werden. Dynamische Unternehmensanalysen sind notwendig, um Information aus Unternehmensdatenmodellen zu kreieren, manipulieren, anregen und herstellen. Das beinhaltet die Fähigkeit, neue oder unvorhergesehene Verbindungen zwischen Variablen zu erkennen, die Fähigkeit, die nötigen Parameter zu identifizieren um große Mengen an Daten zu handhaben, um eine unendliche Anzahl an Dimensionen zu kreieren und kreuzdimensionale Bedingungen und Ausdrücke zu spezifizieren. [Kurz1999][Codd et al.1993]3.36

Diese auf den ersten Blick etwas verwirrend anmutende Definition beinhaltet einen sehr wesentlichen Punkt: Den der Fähigkeit, Verbindungen zwischen auf den ersten Blick unabhängigen Daten und Datensätzen zu finden. Das ist der Grundgedanke, der hinter OLAP steht3.37. Da die Anforderungen an solche Systeme mit der Zeit gewachsen sind und Ergebnisse von Auswertungen der Daten in solchen Systemen nahezu sofort ersichtlich sein sollten, reichten die herkömmlichen Reports, die statisch in OLTP-Systemen erstellt werden konnten nicht mehr aus. Man ging dazu über, eigene Datenbanken anzulegen, die nur zu Analysezwecken dienen und so OLAP ermöglichen. Abbildung 3.9 zeigt die Rolle, die ein OLAP-Server in einem komplexen Datenbanksystem mit möglicherweise heterogenen Datenbasen spielt. [Codd et al.1993]

Abbildung 3.9: Ein OLAP-Server spielt in einem DB-System eine vermittelnde Rolle.
\includegraphics[scale=0.7]{pictures/OLAPServer.ps}

Eine andere Bezeichnung für OLAP ist auch ,,multidimensionale Datenanalyse``, da OLAP die Möglichkeit bietet, Daten in mehreren Dimensionen zu betrachten. Das ist nur möglich, wenn hinter dem Konzept auch die geeignete Datenbankstruktur liegt.[Codd et al.1993] Da es mehrere verschiedene Ansätze zur Erstellung einer Datenbank gibt, gibt es auch für OLAP verschiedene Ansätze. Die fünf Grundrichtungen werden in folgender Liste kurz erklärt [Kurz1999]:

  • ROLAP: Relational OLAP verwendet eine herkömmliche relationale Datenbank zur Speicherung.
  • MOLAP: Multidimensional OLAP verwendet eine (zumeist proprietäre) multidimensionale Datenbank zur Speicherung.
  • HOLAP: Hybrid OLAP verwendet sowohl eine herkömmliche relationale Datenbank zur Speicherung der historischen Data Warehouse-Detaildaten, also auch eine multidimensionale Datenbank zur effizienten Speicherung der hochverdichteten Datenwürfel.
  • DOLAP: Bei Desktop OLAP3.38wird sowohl die gesamte OLAP-An- wendungslogik als auch die Datenspeicherung auf der Client-Seite ausgeführt.
  • FFOLAP: Flat-File OLAP ist im Prinzip ähnlich einem Desktop-OLAP-System, jedoch wird zur Datenhaltung ein einfaches indexbasiertes Dateisystem verwendet. FFOLAP-Systeme sind zumeist ,,abgemagerte`` DOLAP-Systme, welche anstatt eines RDBMS ein proprietäres indexbasiertes Dateisystem zur Datenhaltung verwenden.

Man sieht in dieser Auflistung bereits, dass sich die einzelnen Richtungen in der darunterliegenden Technologie stark unterscheiden. Am weistesten verbreitet ist der ROLAP-Ansatz, gefolgt von MOLAP. Sehr stark eingesetzt wird auch bereits der HOLAP-Ansatz, der in Zukunft möglicherweise den MOLAP-Ansatz verdrängen wird. Diese drei Ansätze werden in den nächsten Unterkapiteln noch etwas genauer betrachtet. Durch die relativ geringe Verbreitung der beiden anderen Ansätze, kommt diesen nicht so große Bedeutung zu und daher werden diese beiden Ansätze in dieser Arbeit auch nicht eingehender analysiert. [Kurz1999]



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