Data Warehousing Oberseminarvortrag zum Thema: © 2000 by Daniel Schulte email:...

Data Warehousing

Oberseminarvortrag zum Thema:

von Daniel Schulte

Data Warehousing - Inhaltsverzeichnis Seite 2

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung zu Data Warehousing

2. Leistungsmerkmale eines Data Warehouse

3. Grundfunktionen der Datenübernahme

4. OLAP

4.1 Das multidimensionale Datenmodell

4.2 Grundfunktionen von OLAP

4.3 Datenbankdesign für OLAP

4.4 Implementationstechniken für OLAP

5. Oracle Express

Data Warehousing - Einleitung Seite 3

1. Einleitung zu Data Warehousing

- Data Warehouse = Hard- & Softwarelösung zur

Speicherung & Archivierung externer und interner

Informationsquellen

- Verwaltung sehr großer Datenmengen

- Daten müssen so gespeichert werden, daß diese für

Endbenutzer (wie Analytiker & Manager) verständlich

- außerdem sollen die Daten für eine unternehmensweite

Auswertung mit verschiedenen Tools verfügbar sein

Data Warehousing - Einleitung Seite 4

- zur Realisierung sind erforderlich:

• leistungsfähiger Server

• Datenbank

• Programme zur Datenübernahme ins DW

• Programme zur Aufbereitung & Analyse

- in engen Zusammenhang zum Data Warehouse steht

OLAP (online analytical processing)

- beim OLAP stehen die Möglichkeiten des Zugriffs auf

die Daten im Vordergrund

- beim DW steht die Verwaltung umfangreicher Daten-

bestände im Vordergrund

Data Warehousing - Leistungsmerkmale Seite 5

2. Leistungsmerkmale eines Data Warehouses

- unternehmensweit verteilte Informationen sollen zur

multidimensionalen Auswertung zusammengeführt werden

- DW bildet die Grundlage für „Data Mining“, welches

helfen soll, Zusammenhänge zwischen Daten aufzuzeigen

- häufig sollen sehr komplexe Anfragen gestellt werden

eine schnelle Antwortzeit wird erwünscht

- um dies zu verwirklichen, werden verteilte Datenbanken

mit guter Skalierbarkeit und hoher Verfügbarkeit genutzt

(siehe Abb. 1)

OLAPDW

Metadata Repository

Data Mining

Visualization

Operationale DB

Externe Datenquellen

ExtractClean

TransformLoad

Refresh

- in periodischen Abständen werden alle Daten von einer

zentralen Einheit zusammengetragen und in das DW

integriert

- die Daten auf den entsprechenden Server - Datenbanken

bleiben dabei alle unverändert

- da alten Daten nicht gelöscht werden, ergibt sich ein

ständiger Datenzuwachs

es bilden sich riesige Datenbestände (TByte-GByte)

- schwierige Auswertung solcher Datenbestände,

daher wird das DW in kleine Bestandteile aufgeteilt

„Data Marts“

- „Data Marts“ werden häufig auf eine bestimmte Gruppe

von Endanwendern zugeschnitten

Data Warehousing - Datenübernahme Seite 9

3. Grundfunktionen der Datenübernahme

- es existieren 5 Grundfunktionen, die bei der

Datenübernahme in das DW eine Rolle spielen

- EXTRACT: das Übernehmen der Daten aus den externen

Quellen und aus operationalen Datenbanken

über Gateways oder externe Standardinterfaces

- Gateway: eine API, die es den Clients erlaubt,

SQL Anfragen zu stellen

z.B.: open database connectivity (ODBC)

open linking and embedding for databases (OLE-DB)

java database connectivity (JDBC)

- CLEANING:es werden Fehler minimiert und fehlende

Informationen ausgefüllt

- TRANSFORM: semantische Ungleichheiten werden

beseitigt, dies erfolgt durch die Definition

einer relationalen Sicht über die Tabellen

der Datenquelle

- LOADING: materialisieren / einfügen der Sichten und

speichern im Data Warehouse

zusätzlich können weitere Funktionen ausgeführt

werden, wie Sortieren, Zusatzinfos generieren, ...

- häufiges Problem beim LOADING: in den verschiedene DB

eines Unternehmens gibt es unterschiedliche Bezeichnungen

für gleiche Attribute, Tabellen haben unterschiedliche

Strukturen, es werden verschiedene Datentypen verwendet

- diese Differenzen müssen beim Einbringen der Daten in das

DW berücksichtigt werden

- beim LOADING können Daten partitioniert werden, es

können zusätzliche Indextabellen aufgebaut werden

- durch die großen Datenmengen ist der LOAD Prozeß sehr

langsam

- eine parallele Abarbeitung des LOAD Prozesses spielt

eine wichtige Rolle

- REFRESH: nach dem Laden muß sichergestellt werden,

daß die Daten regelmäßig aktualisiert werden und

das DW von alten Daten gesäubert wird

- schwieriger Aspekt beim Aktualisieren: alte Datentabellen

müssen gespeichert bleiben (diese werden oft ausgelagert)

- Informationen über die im DW gespeicherten Daten

befinden sich im System Katalog, dieser befindet sich in

einer separaten DB = „Metadata Repository“

Data Warehousing - OLAP Seite 13

4. Online Analytical Processing (OLAP)

- mit OLAP - Werkzeugen soll eine schnelle und gezielte

Entscheidungsfindung durch Methoden der Datenanalyse

erreicht werden

- diese Funktionen sollen möglichst vielen

Entscheidungsträgern zugänglich sein

- bei den Abfragen handelt es sich hauptsächlich um

„Group By“ und Aggregations Operationen

- Grundlage für OLAP ist das

„„Multidimensionale Datenmodell“Multidimensionale Datenmodell“

- Ziel beim OLAP ist es, Daten in möglichst kurzer Zeit

verarbeiten zu können

dazu wurden verschiedene Technologien entwickelt

• ROLAP (Fat Clients & Thin Clients)

• MOLAP

• HOLAP

• DOLAP

4.1 Das multidimensionale Datenmodell

- Daten werden auf verschiedene Dimensionen abgebildet

8 10 10

30 20 50

25 8 15

timeid

- Bsp.: Verkaufsdaten

3 Dimensionen:

• Produkt

• Ort

• Zeit

- für die Dimensionen werden

nur ID‘s verwendet,

mit denen die Daten in den

entsprechenden Tabellen

identifiziert werden können

- es sind auch leicht mehr als 3 Dimensionen möglich

- jede Dimension kann Attribute haben

- Systeme, die ihre Daten in einem multidimensionalen Feld

speichern werden auch als „multidimensional OLAP“

= MOLAP bezeichnet

hierzu werden multidimensionale Datenbanksysteme

(MDBMS) genutzt

- Nachteil: es wird viel Speicher benötigt, der Speicherbedarf

nimmt exponentiell mit Anzahl der Dimensionen zu,

es können nur kleine Datenmengen verarbeitet werden

( 20 GB), da sonst aufgrund der komplizierten Speicher-

struktur zu viel Zeit benötigt wird !

- werden alle Informationen als Relationen in Tabellen

gespeichert, spricht man von „relational OLAP“ = ROLAP

- für die Datenhaltung werden relationale Datenbanksysteme

(RDBMS) genutzt

- es werden dabei die Attribute einer Dimension in einer

Hierarchie strukturiert,

z.B.: Dimension Ort

Bundesland

- die Information einer Dimension kann auch als Sammlung

von Beziehung dargestellt werden

Orte(locid:integer, stadt:string, bundesland:string, staat:string)

- um OLAP - typische multidimensionale Abfragen zu

realisieren, transformiert eine „ROLAP - Engine“ alle

Anfragen in effiziente SQL - Anfragen

- Problem : es können erhebliche Performanceeinbußen

durch JOIN - Anweisungen oder komplizierte Kalkulationen

von Kennzahlen entstehen

- teilweise Abhilfe: Vorberechnung von Kennzahlen in

separaten Tabellen

Thin Client Fat Client

Die 2 Ansätze von ROLAP

- Fat Client: die Transformation von Daten erfolgt auf dem

Client - Rechner, dieser hat zusätzlich folgende Aufgaben:

• Aufgaben der ROLAP-Engine

• Präsentation der Daten

• Berechnung von Kennzahlen

der Client benötigt eine hohe Prozessorleistung

sowie viel Speicher,

außerdem wird das Netzwerk stark belastet, da viele Daten

übertragen werden müssen

- Thin Client: es werden Präsentation und ROLAP-Engine

voneinander getrennt

- Client hat „nur“ noch Präsentation als Aufgabe

- die ROLAP - Engine läuft auf einen oder mehreren (wenn

verteilt) Servern

- beim „hybrid OLAP“ = HOLAP wird versucht, die

Vorteile von ROLAP und MOLAP zu verbinden

- häufig benötigte Daten werden in einem Datenwürfel

gespeichert, selten benötigte Daten werden nach wie vor

in einer relationalen Datenbank gespeichert

- Aufgabe des HOLAP ist es, eine transparente Abfrage

zu gewährleisten

4.2 Grundfunktionen von OLAP

- Ziel ist es, auch „Nicht - SQL - Experten“ ein möglichst

intuitives und leistungsfähiges Interface für

geschäftsorientierte Analysen bereit zu stellen

- zu den Grundfunktionen zählen:• Drill Down , Roll - Up• Pivoting• Slicing• Dicing• Expand , Collapse• Isolate• Elimintae

- Drill Down: ermöglicht die Detaillierung der Dimensionen

bis zu ihrem kleinsten Element

Bsp.: Dimension Zeit: aktuelle Detailstufe ist

nach Drill Down zeigt sie Quartale, ..., Tage,...

- Roll Up: Umkehrfunktion zu Drill Down

- Pivoting: ermöglicht das Zusammenfassen von Daten in

neuen Tabellen,

Bsp.: Pivoting der Orts- und Zeitdimension einer

Verkaufstabelle ergibt neue Tabelle mit den

Gesamtverkäufen für jeden Ort zu jedem Zeitpunkt

- Slicing: Einschränken des Wertebereichs einer Dimension,

es können Dimensionen auch komplett ausgeblendet werden

Bsp.: es sollen nur die Jahre 1995-1998 auf der

Zeitachse betrachtet werden

- Dicing: die Anordnung der betrachteten Dimensionen

kann frei gewählt werden

- Expand : ähnlich zu Drill Down, es wird allerdings nur

ein Eintrag einer Dimension geändert,

Bsp.: Dimension Zeit zeigt momentan Jahre

nach dem expandieren des Jahres 1996 werden die

Quartale dieses angezeigt, die Skalierung der

übrigen Zeitachse bleibt gleich

- Collapse : Umkehrfunktion zu Expand

- Isolate : mit dieser Funktion können Teile einer Dimension

isoliert werden,

Bsp.: es soll nur das Jahr 1995 betrachtet werden

- Eliminate : diese Funktion entfernt Teile einer Dimension,

Bsp.: es wird das Jahr 1997 entfernt, da die Daten

dieses Jahres die Analyse verfälschen würde

4.3 Datenbankdesign für OLAP

- Anordnung von „fact tables“ um die „dimension table“

nennt man „star schema“

PRODUCTS LOCATIONS

SALESpid

timeid

name category price city state country

date week month quarter year

- dieses Schema findet oft Verwendung im Datenbankdesign

für OLAP - Systeme

- in den „fact tables“ werden die Daten gespeichert, dies ist

ohne Redundanz möglich

- um Größe der „fact tables“ zu minimieren, werden die

Dimension ID‘s vom System vergeben

- Daten über die Dimensionen werden im „dimension table“

gespeichert

- oft wird die Generierung von „summary tables“ unterstützt,

diese werden zusammen mit den „fact tables“ zur

Beantwortung von Abfragen genutzt

- durch die Nutzung von „summary tables“ kann die

Antwortzeit verkleinert werden

- in heutigen OLAP - Systemen spielt die Entscheidung über

die in den „summary tables“ zusammenzufassenden Daten

eine entscheidende Rolle

sie ist einer der wichtigsten Designentscheidungen

- Ausblick: es werden ständig neue Datenstrukturen und

Indexierungsmethoden für OLAP entwickelt

4.4 Implementierungstechniken für OLAP

- durch den Bedarf nach möglichst schnellen Antwortzeiten

und durch sehr große Datenmengen werden geeignete

Indexierungsmethoden benötigt

- Bitmap Indexes:

• Werte mit wenigen möglichen Werten (z.B.: Boolean)

werden als Sparse bezeichnet

• solche Werte werden zur Konstruktion neuer, sehr

schneller Indexe genutzt

• die Idee ist, die Sparse - Werte als Bitsequenzen

zu speichern• mit diesen Bit-Werten werden Bit-Vektoren gebildet,

mehrere Bit-Vektoren bilden den „bitmap index“• es gibt 2 entscheidende Vorteile gegenüber

konventionellen Hash- und Tree Indexen• 1. Es können effiziente Bitoperationen zur

Beantwortung von Anfragen genutzt werden• 2. Sie können wesentlich kompakter als B+ Baum

Indexe sein und sie können sehr gut komprimiert

werden

Customers(custid:integer, name:string, gender:boolean, rating:integer)

custid name gender rating112 Joe M 3115 Ram M 5119 Sue F 5112 Woo M 4

M F1 01 00 11 0

1 2 3 4 50 0 1 0 00 0 0 0 10 0 0 0 10 0 0 1 0

Bitmap Indexes

- Join Indexes:

• für sehr große Relationen ist die Berechnung von

Joins sehr aufwendig

• eine Möglichkeit, diese Art von Anfragen zu

beschleunigen, ist, einen speziellen „Join Index“ zu

schaffen

• Nachteil ist, daß die zahl der Indexe sehr schnell

steigen kann, wenn mehrere Zeilen in

„dimension tables“ selektiert und mit den

„fact tables“ zusammengeführt werden sollen

• bei jeder Join Operation müssen die Indexe

kombiniert werden• um dies effizient zu gestalten, können „bitmapped

indexe“ genutzt werden

es entstehen „bitmapped join indexe“

- File Organisation:• in OLAP Datenbanken werden die Daten meist lesend

genutzt• die File Organisation sollte darauf abgestimmt sein• 1. Ansatz: die Relationen werden zeilenweise

gespeichert, auch Spalten werden separat gespeichert

• 2. Ansatz: radikalere Methode - die „fact tables“ und

die Indexe werden als ein großes multidimensionales

Feld gespeichert

dieser Ansatz wird oft in MOLAP

verwendet

• da der Speicher meist kleiner als die Felder sind,

werden die Felder in Teilstücke zerlegt

• zusätzlich sollen B+ Bäume beim schnellen Finden

der Teilstücke helfen

- weitere Implementationsaspekte:

• die Nutzung von Kompressionsalgorithmen breitet

sich auch in DB‘s für OLAP immer mehr aus

• durch die riesigen Datenmengen und Indexstrukturen

(wie bitmap index) ist dies eine logische Konsequenz

• eine wichtige Rolle spielt die Entscheidung über die

vorzuberechnenden Views, um Anfragen

beschleunigen zu können

• diese Entscheidung muß immer noch vom

Datenbankdesigner übernommen werden

• außerdem werden von den Datenbankentwicklern

neue Optimierungsmöglichkeiten, sowie weitere

Abfragesprache - Verbesserungen entwickelt

Data Warehousing - Oracle Express Seite 40

5. Oracle Express

- Unterstützung von ROLAP, MOLAP, HOLAP

- Web - Unterstützung für OLAP

- Multi-threaded server

- Unterstützung des „multi-cube data model“

- 4GL support

- eingebaute Analysefunktionen z.B.: für Zukunftsprognosen,

Modellierung, „what-if“ Szenarios, ...

- Personal Express: auf Windows 9x und Windows NT 4.0

- Express Server: auf Windows NT 4.0 und UNIX

Data Warehousing - Quellenverzeichnis Seite 41

Quellenverzeichnis

- „Einsatzmöglichkeiten von OLAP- Werkzeugen für die Entwicklung

von internet-/ intranet- basierten Anwendungssystemen“

von E. Birkholz / Uni Leipzig

- „Das Datawarehouse als Basis von Management Support Systemen“

von Dr. W. Behme / Oracle Deutschland

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