OLAP (Online Analytical Processing) — это технология, используемая для многомерного анализа данных. Она позволяет пользователям оперативно получать ответы на сложные аналитические запросы к большим наборам данных. OLAP используется, главным образом, для поддержки бизнес-анализа, предоставляя возможность быстро анализировать данные с различных точек зрения (измерений).
OLAP Кубы
OLAP куб — это основная структура данных, используемая для представления многомерных данных в OLAP-системах. Кубы создаются для того, чтобы помочь пользователям быстро и эффективно извлекать полезную информацию из больших объемов данных.
Хотя термин "куб" подразумевает трехмерную структуру, на самом деле OLAP кубы могут иметь больше трех измерений, часто называемых "гиперкубами".
Основные компоненты OLAP-куба:
1. Измерения (Dimensions): Измерения представляют собой оси анализа данных. Они описывают "аспекты" данных, которые можно анализировать. Типичные измерения включают:
- Время (год, квартал, месяц, неделя, день)
- Продукт (категория, подкатегория, бренд)
- География (страна, регион, город)
- Клиенты (тип клиента, возрастная группа, сегмент)
Измерения могут быть иерархическими, что позволяет пользователю углубляться в данные (например, от уровня года до квартала и месяца).
2. Факты (Facts): Факты — это числовые данные или метрики, которые анализируются по измерениям. Примеры фактов:
- Продажи (в долларах)
- Количество проданных единиц
- Прибыль
- Затраты
Фактические данные обычно находятся в "центре" куба и связаны с измерениями.
3. Меры (Measures): Меры — это агрегированные значения фактов, которые можно вычислять по различным измерениям. Например:
- Сумма продаж за квартал
- Средняя прибыль по региону
- Максимальное количество проданных товаров за день
Меры могут быть суммированными, средними, минимальными, максимальными и другими видами агрегатов.
Пример OLAP-куба:
Представьте себе куб продаж, в котором три измерения: время, продукт и регион. Внутри куба хранятся данные о продажах (факт), и пользователь может исследовать:
- Как изменились продажи продукта X в квартале Q1 в регионе Новосибирская область?
- Каковы средние продажи для всех продуктов в 2022 году на территории России?
- Какой регион показал наибольший рост продаж в четвертом квартале?
Виды OLAP:
Существуют три основных типа OLAP-систем:
1. MOLAP (Multidimensional OLAP):
Это традиционный OLAP, где данные хранятся в многомерной базе данных (кубах). MOLAP системы оптимизированы для быстрой обработки запросов и агрегации данных. Кубы предагрегируют данные, что делает их доступ к ним гораздо быстрее.
Пример: В MOLAP можно заранее подготовить агрегированные данные по продажам за каждый год в каждом регионе, и при запросе эти данные будут мгновенно доступны.
2. ROLAP (Relational OLAP):
В ROLAP данные хранятся в реляционной базе данных, а кубы создаются "на лету" с использованием SQL. Это позволяет работать с большими объемами данных, так как реляционные базы данных могут легко масштабироваться.
Пример: ROLAP генерирует SQL-запрос при каждом запросе пользователя, агрегируя данные динамически.
3. HOLAP (Hybrid OLAP):
Это гибридный подход, который сочетает в себе преимущества MOLAP и ROLAP. Например, агрегированные данные могут храниться в MOLAP, а детализированные данные — в реляционной базе.
Для чего нужен OLAP?
OLAP используется для:
1. Быстрого анализа данных: OLAP позволяет пользователям получать ответы на сложные аналитические вопросы за несколько секунд. Это особенно полезно для бизнес-анализа, где важна оперативная реакция на изменения в данных.
2. Анализа данных с разных сторон (многомерный анализ): OLAP-кубы дают пользователям возможность исследовать данные с различных точек зрения. Например, можно анализировать данные по времени, по продуктам, по регионам и т.д.
3. Принятия решений на основе данных: OLAP помогает организациям принимать более обоснованные решения на основе анализа больших объемов данных. Например, можно увидеть тренды продаж, выявить наиболее прибыльные продукты или регионы.
4. Предсказания и прогнозирования: OLAP может быть использован для создания моделей прогнозирования на основе исторических данных. Например, можно предсказать, какие продукты будут наиболее популярны в следующем месяце на основании предыдущих тенденций.
Как работать с OLAP Кубами?
1. Создание куба:
Куб создается на основе фактических данных (факты) и измерений. Это может быть сделано с использованием специализированных OLAP-систем (например, Microsoft SQL Server Analysis Services, Oracle OLAP или IBM Cognos).
2. Запросы к кубу:
Пользователи могут "запрашивать" куб для получения нужной информации. Это может быть сделано через OLAP-клиенты или специализированные инструменты анализа данных (работать с кубами в том числе можно и с помощью Excel).
Часто для запросов к кубу используется язык MDX (Multidimensional Expressions), который позволяет формулировать запросы к кубу.
Примеры MDX запросов смотрите в конце статьи.
3. Агрегация данных:
Кубы позволяют предварительно агрегировать данные, что делает анализ быстрым. Например, сумма продаж за месяц может быть заранее рассчитана, и при запросе пользователю не придется ждать, пока система выполнит сложные вычисления.
4. Детализация и свёртка (Drill-down и Roll-up):
Пользователи могут "погружаться" в детали данных (drill-down) — например, от суммарных продаж за год к продажам за месяц, а затем за день. Или использовать свёртку (roll-up) для более обобщенного представления данных.
Преимущества OLAP:
1. Быстрый доступ к данным: OLAP-кубы позволяют получать результаты запросов практически мгновенно, даже при работе с огромными объемами данных.
2. Многомерный анализ: Возможность анализировать данные с разных точек зрения, что важно для глубокого понимания бизнес-процессов.
3. Поддержка сложных аналитических запросов: OLAP поддерживает сложные вычисления и агрегации, которые сложно выполнить в традиционных SQL-запросах.
4. Интуитивность для пользователей: OLAP-инструменты часто имеют визуальные интерфейсы, что делает их доступными для бизнес-аналитиков, даже если у них нет глубоких технических знаний.
Пример MDX-запросов для работы с OLAP-кубами
MDX (Multidimensional Expressions) — это язык запросов, который используется для извлечения данных из OLAP-кубов. Он позволяет запрашивать многомерные данные и получать агрегированные результаты по различным измерениям и фактам.
Визуально MDX похож на язык SQL, но путать их не следует.
Основная структура MDX-запроса
Типичный MDX-запрос имеет следующую структуру:
SELECT
[Measures].[Measure] ON COLUMNS,
[Dimension].[Hierarchy].[Level] ON ROWS
FROM [CubeName]
WHERE ([Slicer])
- SELECT: Указывает, какие данные (меры и измерения) нужно вернуть.
- ON COLUMNS: Определяет, что будет отображаться в колонках (обычно меры/факты).
- ON ROWS: Определяет, что будет отображаться в строках (обычно измерения).
- FROM: Указывает, из какого куба брать данные.
- WHERE: Определяет фильтр или срез данных (например, по определённому региону или периоду).
Примеры MDX-запросов
Пример 1: Получение суммы продаж за все годы
Задача: Получить сумму продаж для всех доступных лет.
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[Date].[Year].[Year].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
- [Measures].[Sales Amount]: Мера, которая представляет сумму продаж.
- [Date].[Year].[Year].MEMBERS: Измерение времени, где отображаются все годы.
- [SalesCube]: Куб, содержащий данные о продажах.
Этот запрос вернёт таблицу, где в строках будут все годы из куба, а в колонке — сумма продаж за каждый год.
Пример 2: Продажи по регионам за конкретный год
Задача: Получить продажи по регионам за 2022 год.
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[Geography].[Region].[Region].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ([Date].[Year].&[2022])
- [Geography].[Region].[Region].MEMBERS: Измерение по регионам.
- WHERE ([Date].[Year].&[2022]): Фильтр, который ограничивает данные только 2022 годом.
Этот запрос вернёт сумму продаж по каждому региону за 2022 год.
Пример 3: Сумма продаж по месяцам для конкретного продукта
Задача: Получить суммы продаж по месяцам для продукта "ProductX" за 2022 год.
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[Date].[Month].[Month].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ([Product].[Product Name].&[ProductX], [Date].[Year].&[2022])
- [Date].[Month].[Month].MEMBERS: Измерение времени по месяцам.
- WHERE ([Product].[Product Name].&[ProductX], [Date].[Year].&[2022]): Фильтр по продукту "ProductX" и 2022 году.
Этот запрос выведет данные о продажах продукта "ProductX" по месяцам за 2022 год.
Пример 4: Получение среднего значения прибыли по категориям продуктов
Задача: Вывести среднюю прибыль по категориям продуктов.
SELECT
{[Measures].[Profit]} ON COLUMNS,
[Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
- [Measures].[Profit]: Мера, представляющая прибыль.
- [Product].[Category].[Category].MEMBERS: Измерение продуктов по категориям.
Этот запрос вернёт среднюю прибыль по каждой категории продуктов.
Пример 5: Получение максимальных продаж по дням в определённом регионе
Задача: Найти максимальные продажи по дням в регионе "Novosibirsk".
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[Date].[Day].[Day].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ([Geography].[Region].&[Novosibirsk])
- [Date].[Day].[Day].MEMBERS: Измерение времени по дням.
- WHERE ([Geography].[Region].&[North America]): Фильтр по региону "Novosibirsk".
Этот запрос вернёт максимальные продажи по каждому дню для региона Новосибирск.
Пример 6: Сравнение продаж двух продуктов по кварталам
Задача: Сравнить продажи двух продуктов ("ProductA" и "ProductB") по кварталам.
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[Date].[Quarter].[Quarter].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ({[Product].[Product Name].&[ProductA], [Product].[Product Name].&[ProductB]})
- [Date].[Quarter].[Quarter].MEMBERS: Измерение времени по кварталам.
- WHERE: Фильтр по двум продуктам — "ProductA" и "ProductB".
Этот запрос вернёт данные о продажах по каждому кварталу для двух продуктов.
Пример 7: Агрегированные данные за последние 3 года
Задача: Получить сумму продаж за последние три года.
WITH
SET [LastThreeYears] AS
Tail([Date].[Year].[Year].MEMBERS, 3)
SELECT
{[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
[LastThreeYears] ON ROWS
FROM [SalesCube]
- WITH SET: Создаёт набор из последних трёх лет.
- Tail([Date].[Year].[Year].MEMBERS, 3): Функция Tail возвращает последние три элемента (года) из измерения времени.
Этот запрос вернёт сумму продаж за последние три года.
Пример 8: Вычисление процентного вклада каждого региона в общие продажи
Задача: Рассчитать процентный вклад каждого региона в общие продажи.
WITH
MEMBER [Measures].[Sales Percent] AS
([Measures].[Sales Amount] /
([Measures].[Sales Amount], [Geography].[Region].[All Regions])) * 100
SELECT
{[Measures].[Sales Percent]} ON COLUMNS,
[Geography].[Region].[Region].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
- WITH MEMBER: Определяет новое вычисленное поле — процент продаж.
- [Measures].[Sales Percent]: Процент продаж рассчитывается как отношение продаж в каждом регионе к общим продажам.
Этот запрос вернёт процентный вклад продаж каждого региона в общие продажи.
Приведённые примеры демонстрируют основные возможности MDX, такие как фильтрация данных, сравнение, вычисление агрегатов и создание вычисляемых мер.
Работа с MDX требует понимания структуры куба (факты, измерения, меры) и иерархий, чтобы формулировать запросы, соответствующие бизнес-задачам.
Если Вам интересно, что еще можно найти на канале QA Helper, прочитайте статью: Вместо оглавления. Что вы найдете на канале QA Helper - справочник тестировщика?
Не забудьте подписаться на канал, чтобы не пропустить полезную информацию: QA Helper - справочник тестировщика
Пишите в комментариях какой пункт было бы интересно рассмотреть более подробно.
Обязательно прочитайте: Что должен знать и уметь тестировщик
Также будет интересно почитать: Вопросы которые задают на собеседовании тестировщикам
