In einem Zitat von John Naisbitt ist zu lesen:
„Wir ertrinken in Informationen, aber wir hungern nach Wis-sen...“
Dieses Zitat bringt sehr gut zum Ausdruck, das in Unternehmen sehr viele Informationen gesammelt werden. Dies können unter anderem Kundenin-formationen, Produktinformationen oder auch Konkurrenzinformationen sein.
Allerdings ist es für Unternehmen oft nur sehr schwer möglich, diese Infor-mationen in brauchbares und aktuelles Wissen umzuwandeln und diese schlussendlich gewinnbringend für sich auszuwerten und einzusetzen.
An diesem Punkt setzen OLAP-Datenbanksysteme an. Sie versuchen er-hobene Informationen bestmöglich für Analysen wie z.B. Business Intelli-gence Berichte oder Data Mining Analysen bereitzustellen um diese Infor-mationen für die Unternehmen in Wissen umzuwandeln.
Aus diesem Grund beschäftigt sich dieses Assignment mit dem Thema OLAP-Datenbanksysteme. Das Assignment soll einen Über-blick über die Modellierung, technische Realisierung und die unter-schiedlichen Architekturvarianten von OLAP-Datenbanksystemen geben. Des Weiteren sollen Einsatzgebiete einer solchen OLAP-Datenbank aufgezeigt werden.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Zielsetzung
- 2 Definitionen und Abgrenzung
- 2.1 Definition OLAP
- 2.2 Abgrenzung OLAP vs. OLTP
- 3 Technische Realisierung
- 3.1 ROLAP
- 3.2 MOLAP
- 3.3 HOLAP
- 3.4 Vergleich ROLAP / MOLAP / HOLAP
- 3.4.1 Vorteile
- 3.4.2 Nachteile
- 3.4.3 Fazit
- 4 Modellierung
- 4.1 Semantisches Konzept
- 4.1.1 Slice
- 4.1.2 Dice
- 4.1.3 Drill Down & Roll Up
- 4.1.4 Pivotierung
- 4.2 Logisches Konzept
- 4.2.1 Star-Schema
- 4.2.2 Snowflake-Schema
- 5 Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit OLAP-Datenbanksystemen. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis der Definition, der technischen Realisierung und der Modellierung von OLAP-Systemen zu vermitteln. Die Arbeit vergleicht verschiedene Architekturen und Modellierungsansätze und beleuchtet deren Vor- und Nachteile.
- Definition und Abgrenzung von OLAP gegenüber OLTP
- Technische Realisierung von OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP)
- Vergleich der verschiedenen OLAP-Architekturen
- Semantische und logische Modellierungskonzepte (Star-Schema, Snowflake-Schema)
- Modellierungsoperationen (Slice, Dice, Drill-Down, Roll-Up, Pivotierung)
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel dient als Einführung in die Thematik der OLAP-Datenbanksysteme und beschreibt die Zielsetzung der Arbeit.
2 Definitionen und Abgrenzung: Hier werden OLAP-Systeme präzise definiert und im Vergleich zu OLTP-Systemen abgegrenzt. Die Unterschiede in der Datenstruktur, den Abfragemöglichkeiten und den Anwendungsfällen werden herausgestellt. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der jeweiligen Stärken und Schwächen, um die Notwendigkeit und den Nutzen von OLAP-Systemen zu verdeutlichen.
3 Technische Realisierung: Dieses Kapitel behandelt die verschiedenen technischen Realisierungsansätze von OLAP-Systemen, nämlich ROLAP, MOLAP und HOLAP. Für jeden Ansatz wird die Architektur, die Funktionsweise und die jeweiligen Vor- und Nachteile detailliert beschrieben. Der Vergleich soll ein umfassendes Verständnis der unterschiedlichen Implementierungsmöglichkeiten bieten und die Auswahl des passenden Ansatzes für spezifische Anwendungsfälle erleichtern.
4 Modellierung: Dieser Abschnitt befasst sich mit den Konzepten der semantischen und logischen Modellierung von OLAP-Daten. Es werden die wichtigsten Modellierungsoperationen wie Slicing, Dicing, Drill-Down, Roll-Up und Pivotierung erläutert. Die Kapitel konzentrieren sich auf die zwei prominentesten logischen Konzepte, das Star-Schema und das Snowflake-Schema, ihre jeweiligen Eigenschaften und Einsatzmöglichkeiten werden im Detail analysiert. Der Fokus liegt auf dem Verständnis, wie diese Konzepte die effiziente und effektive Abfrage und Analyse von Daten unterstützen.
Schlüsselwörter
OLAP, OLTP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, Datenmodellierung, Star-Schema, Snowflake-Schema, Datenanalyse, Datenbankmanagement, Multidimensionale Daten, Business Intelligence.
Häufig gestellte Fragen zu "OLAP-Datenbanksysteme: Eine umfassende Übersicht"
Was ist der Inhalt dieser Arbeit?
Diese Arbeit bietet eine umfassende Einführung in OLAP-Datenbanksysteme. Sie behandelt Definitionen, technische Realisierungen (ROLAP, MOLAP, HOLAP), Modellierungskonzepte (Star-Schema, Snowflake-Schema) und wichtige Modellierungsoperationen (Slice, Dice, Drill-Down, Roll-Up, Pivotierung). Der Vergleich verschiedener Architekturen und deren Vor- und Nachteile wird ausführlich dargestellt.
Was sind die Ziele dieser Arbeit?
Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis der Definition, der technischen Realisierung und der Modellierung von OLAP-Systemen zu vermitteln. Die Arbeit soll die verschiedenen Architekturen und Modellierungsansätze vergleichen und deren Vor- und Nachteile aufzeigen.
Welche Themen werden behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themen: Definition und Abgrenzung von OLAP gegenüber OLTP, technische Realisierung von OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP), Vergleich der verschiedenen OLAP-Architekturen, semantische und logische Modellierungskonzepte (Star-Schema, Snowflake-Schema) und Modellierungsoperationen (Slice, Dice, Drill-Down, Roll-Up, Pivotierung).
Was sind OLAP-Systeme?
OLAP (Online Analytical Processing) Systeme sind Datenbanken, die für die Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Im Gegensatz zu OLTP (Online Transaction Processing) Systemen, die für die Durchführung von Transaktionen konzipiert sind, konzentrieren sich OLAP-Systeme auf komplexe Analysen und die Generierung von Berichten.
Was sind die Unterschiede zwischen ROLAP, MOLAP und HOLAP?
ROLAP (Relational OLAP) speichert Daten in relationalen Datenbanken. MOLAP (Multidimensional OLAP) speichert Daten in einem multidimensionalen Array. HOLAP (Hybrid OLAP) kombiniert die Vorteile von ROLAP und MOLAP.
Was sind Star-Schema und Snowflake-Schema?
Star-Schema und Snowflake-Schema sind logische Modellierungskonzepte für OLAP-Datenbanken. Das Star-Schema ist ein einfaches Schema mit einer zentralen Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen. Das Snowflake-Schema erweitert das Star-Schema durch die Normalisierung von Dimensionstabellen.
Was bedeuten Slice, Dice, Drill-Down, Roll-Up und Pivotierung?
Dies sind wichtige Modellierungsoperationen in OLAP: Slice extrahiert einen Teil der Daten, Dice extrahiert einen Unterwürfel der Daten, Drill-Down verfeinert die Daten granularität, Roll-Up aggregiert Daten, und Pivotierung ändert die Perspektive der Daten.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt?
Wichtige Schlüsselwörter sind: OLAP, OLTP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, Datenmodellierung, Star-Schema, Snowflake-Schema, Datenanalyse, Datenbankmanagement, Multidimensionale Daten, Business Intelligence.
Für wen ist diese Arbeit gedacht?
Diese Arbeit richtet sich an Personen, die ein umfassendes Verständnis von OLAP-Datenbanksystemen benötigen, z.B. Studenten, Datenbankadministratoren und Datenanalysten.
- Quote paper
- Florian Kurtz (Author), 2012, OLAP-Datenbanksysteme - ein Überblick, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/205228
