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dbms:olap [2007/02/23 11:21] 218.239.242.173 |
dbms:olap [2007/02/23 11:32] (현재) starlits |
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- OLAP 제품이란 공유된 다차원적 정보의 빠른 분석을 제공할 수 있는 제품이다. | - OLAP 제품이란 공유된 다차원적 정보의 빠른 분석을 제공할 수 있는 제품이다. | ||
- 비정형적 질의(Ad-hoc Query) 분석은 아마도 제품 자체 내에서나 혹은 밀접하게 연결되어 있는 관련 제품 내에서 가능할 것이다. | - 비정형적 질의(Ad-hoc Query) 분석은 아마도 제품 자체 내에서나 혹은 밀접하게 연결되어 있는 관련 제품 내에서 가능할 것이다. | ||
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===== 특징 ===== | ===== 특징 ===== | ||
- | - 분석을 위해 활용되는 정보의 형태가 다차원적이라는 사실이다. 다차원정보는 사용자들에 의해 이해되는 기업의 실제 차원(기간, | + | - 분석을 위해 활용되는 정보의 형태가 다차원적이라는 사실이다. 다차원정보는 사용자들에 의해 이해되는 기업의 실제 차원(기간, |
- 최종사용자는 중간 매개자(정보처리 담당자)나 매개체(인쇄된 보고서) 없이 온라인 상에서 직접 데이터에 접근한다는 것이다. | - 최종사용자는 중간 매개자(정보처리 담당자)나 매개체(인쇄된 보고서) 없이 온라인 상에서 직접 데이터에 접근한다는 것이다. | ||
- 최종사용자는 대화식(interactive)으로 정보를 분석한다는 것이다. 시스템은 사용자의 사고 흐름이 중간에 끊이지 않도록 신속하게 질의 결과를 제시할 수 있어야 한다는 의미이다. | - 최종사용자는 대화식(interactive)으로 정보를 분석한다는 것이다. 시스템은 사용자의 사고 흐름이 중간에 끊이지 않도록 신속하게 질의 결과를 제시할 수 있어야 한다는 의미이다. | ||
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| 데이터의 사용법 | 고도로 구조화된 연속 처리 | 고도로 비구조화 된 분석 처리 | | 데이터의 사용법 | 고도로 구조화된 연속 처리 | 고도로 비구조화 된 분석 처리 | ||
| 쿼리의 성격 | 예언 가능, 주기적 | 예측하기 어렵고, 특수하다 | | 쿼리의 성격 | 예언 가능, 주기적 | 예측하기 어렵고, 특수하다 | ||
+ | |||
===== MOLAP와 ROLAP 비교 ===== | ===== MOLAP와 ROLAP 비교 ===== | ||
* OLAP 은 그 구성에 따라 MOLAP(Multi-dimensional OLAP)과 ROLAP (Relational OLAP)으로 구분한다. | * OLAP 은 그 구성에 따라 MOLAP(Multi-dimensional OLAP)과 ROLAP (Relational OLAP)으로 구분한다. | ||
- | * MOLAP 은 다차원의 데이터베이스를 큐브 형태의 데이터 뷰로 작성하여 사용자 OLAP 제품을 이용하여 다양한 분석을 할 수 있는 구성으로 되어 있고, | + | * MOLAP 은 다차원의 데이터베이스를 큐브 형태의 데이터 뷰로 작성하여 사용자 OLAP 제품을 이용하여 다양한 분석을 할 수 있는 구성으로 되어 있고, |
- | | + | |
* **OLAP 서버**는 MDB나 MDD(Multi-dimensional DataBase)라고도 불리는 다차원 데이터베이스 서버를 의미하게 된다. | * **OLAP 서버**는 MDB나 MDD(Multi-dimensional DataBase)라고도 불리는 다차원 데이터베이스 서버를 의미하게 된다. | ||
줄 81: | 줄 82: | ||
^ MOLAP ^ OLAP ^ | ^ MOLAP ^ OLAP ^ | ||
| 다차원 OLAP(MDB기반의 OLAP), Real Data Cube | 관계형 OLAP(RDB기반의 OLAP), Virtual Data Cube | | | 다차원 OLAP(MDB기반의 OLAP), Real Data Cube | 관계형 OLAP(RDB기반의 OLAP), Virtual Data Cube | | ||
- | | 다차원 data view를 미리 정의한 후 질의 수행 (예: | + | | 다차원 data view를 미리 정의한 후 질의 수행 |
| drill-down/ | | drill-down/ | ||
| 많은 공간 차지 (기본량의 5~10배 이상), 대용량 처리 불가 | 적은 공간 차지(기본량의 2배 이내), 대용량 처리 가능 | | | 많은 공간 차지 (기본량의 5~10배 이상), 대용량 처리 불가 | 적은 공간 차지(기본량의 2배 이내), 대용량 처리 가능 | | ||
| 차원 수와 값이 많아지면, | | 차원 수와 값이 많아지면, | ||
- | | 그대로 다차원 분석 가능 | 다차원 분석을 위해서 데이터 모델링을 수행하는 스타 a.스키마(Star Schema), 스노우플레이크 b.스키마(Snowflake Schema) 필요 | | + | | 그대로 다차원 분석 가능 | 다차원 분석을 위해서 데이터 모델링을 수행하는 스타 |
| 사용자 요구 변경 시 재 구축 | 사용자 요구 변경 시 쉽게 대처 | | | 사용자 요구 변경 시 재 구축 | 사용자 요구 변경 시 쉽게 대처 | | ||
| 재무 Application에 적합 | 끊임없이 데이터가 갱신되는 POS(Point Of Sales) S/W 등의 마케팅 애플리케이션(Application) 에 적합 | | | 재무 Application에 적합 | 끊임없이 데이터가 갱신되는 POS(Point Of Sales) S/W 등의 마케팅 애플리케이션(Application) 에 적합 | |