Diskussion:OLAP-Würfel
Einschränkung auf 256 Dimensionen
Woher kommt denn bitte die Einschränkung auf 256 Dimensionen?? Nach allem was ich an der Uni gelernt habe, gibt es keine solche Einschränkung. Bitte antworten, sonst nehme ich den Satz nächste Woche raus. -- jm --84.146.231.151 04:25, 24. Feb 2006 (CET)
- Wie angekündigt, habe ich den Satz "In kommerziellen Produkten können Cubes mit bis zu 256 Dimensionnen verwaltet werden." entfernt. --jm 84.154.37.220 04:37, 8. Mär 2006 (CET)
- Also der Satz war eh nicht so spannend. Auf der anderen Seite nutzt das Uni Wissen wenig, wenn es um die Leistungsfaehigkeit kommerzieller Produkte geht, da sich Unis damit typischerweise nicht beschaeftigen. Nur mal so als Beispiel die technischen Daten ueber den SQL-Server http://msdn.microsoft.com/library/en-us/olapdmad/agref_4vlf.asp?frame=true -- sparti 08:22, 8. Mär 2006 (CET)
- Hallo Sparti, der Link funktioniert nicht (mehr). --Julius-m 11:41, 23. Dez. 2008 (CET)
- Eine Bemerkung zu Dir jm: Vermutlich lassen einige Tools nicht mehr als 256 Dimensionen zu. Aus der Praxis gibt es die Regel, dass man das Datenmodell kritisch hinterfragen sollte, wenn man weniger als 2 oder mehr als 16 Dimensionen hat. Denn nicht alles theoretisch Mögliche ist in der Praxis auch sinnvoll. --Julius-m 11:41, 23. Dez. 2008 (CET)
Grundoperationen
Die Beschreibung von Drill-Across und Pivotierung beschreibt meiner Meinung nach den gleichen Vorgang. Wenn ich einen 3-dimensionalen Würfel um eine Achse um 90° drehe (Pivotierung), vertausche ich die jeweils anderen beiden Achsen (Drill-Across). Laut meinem Verständnis ist die Pivotierung das Drehen des Würfels bzw. das Vertauschen der Achsen innerhalb eines Würfels. Bei Drill-Across wird eine Achse (Dimension) durch eine andere, vorher noch nicht betrachtete Achse (Dimension) ausgetauscht.
Modellierung mit ADAPT
Ein Hinweis auf Modellierung mit ADAPT (http://www.symcorp.com/downloads/ADAPT_white_paper.pdf) wäre schön. MS Visio Shapes gibt's dort auch unter http://www.symcorp.com/downloads/ADAPTv3_visio_stencil.zip
Siehe auch http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/institute/uebergreifend/adapt --Julius-m 11:49, 23. Dez. 2008 (CET)
zu Drill Across
Zum Drill Across (im Artikel wohl falsch beschrieben) ist zu sagen, dass es um eine Navigation (in relationalen Datenmodellen) über mehrere Fakttabellen hinweg geht (also über mehrere Cubes hinweg), ohne den aktuell gewählten Schnittpunkt der Dimensionen zu ändern (was somit konforme bzw. gemeinsame Dimensionen zw. Cubes voraussetzt). Bspw. um über die getrennte Speicherung von Ist- und Soll-Daten über zwei Fakttabellen hinweg navigieren zu können, wobei (SQL-mäßig) von einer Anreicherung (nicht Austausch!) der Datenzeile mit der Kennzahl aus der "across-drilled" Fakt-Tabelle die Rede ist. Siehe auch http://kimballgroup.com/html/designtipsPDF/designtips2005/DTKU68SimpleDrill-AcrossinSQL.pdf bzw. http://dylanwan.wordpress.com/2007/01/ (siehe Frage "What is a conformed Dimension?").
zu Grundoperationen
Bezüglich der Grundoperationen ist evtl. darauf hinzuweisen, dass diese Operationen eigentlich erst in Kombination mit der Cube-Datenansicht in einem Frontend Sinn macht (wie wohl eine OLAP-Engine am Server, aber auch eine Desktop-OLAP-Engine (DOLAP), diese Operation ausführt, so sind es im eigentlichen Sinn keine Funktionen des Cubes an sich!).
MDX, XMLA
Auch ein Hinweis auf MDX als Quasi-Standard-Abfragesprache, entwickelt von Micorosoft, erscheint sinnvoll. Auch XMLA (XML für Analyse, siehe http://en.wikipedia.org/wiki/XMLA) sollte als neuer Standard erwähnt werden.
Technische Umsetzung
hier werden vier verschiedene Alternativen erwähnt: MOLAP, ROLAP, HOLAP oder im Hauptspeicher (memory-basierte Analyse). Die erster drei Varianten sind wirkliche Alternativen. Sie basieren auf unterschiedlichen logischen Modellen. Die 4. Variante hat hier nichts zu suchen, denn sie drückt aus, wo die Daten gespeichert werden. Jeder der drei Varianten MOLAP, ROLAP, HOLAP kann sowohl auf der Festplatte als auch im Hauptspeicher gehalten werden. Ich habe die Text-Passage geändert.
Auch der Satz 'Multidimensionale Systeme bieten schnelleren Zugriff.' ist totaler Quatsch. Man kann relationale Systeme mit Indices und M-Views beliebig schnell machen (Alle Zugriffe < 1 Sek.), es ist nur eine Frage des zur Verfügung gestellten Plattenspeichers und Hauptspeichers. --Julius-m 21:00, 24. Dez. 2008 (CET)
- Hallo Julius,
- Im Punkt um Variante 4 stimme ich die zu.
- Allerdings bin ich beim Vergleich der Zugriffszeiten nicht ganz deiner Ansicht. Insbesondere finde ich deine Wortwahl etwas sehr provokativ.
- Natuerlich kann ich eine Relationale Datenbank durch Tuning zu vergleichbaren Ergebnissen bringen. Im Gegensatz zum MOLAP muss ich aber das Tuning selber machen, waehrend ein MOLAP System die optimierte Datenhaltung (auf Kosten des Speichers) bereits mitbringt. Ein optimiertes ROLAP ist dann uebrigens bereits ein HOLAP. Vielleicht kann man das aber nochmal klarer Ausarbeiten. Gruss -- sparti 11:25, 25. Dez. 2008 (CET)
- Hallo Sparti, mit einer Versachlichung der Diskussion bin ich natürlich einverstanden. Mit 'totaler Quatsch' wollte ich nur meinem Ärger Ausdruck verleihen, dass jemand so ganz global behauptet, das eine System sei schneller, als das andere. Allerdings gehört die Unterscheidung zwischen ROLAP / MOLAP eigentlich sowieso nicht in diesen Artikel, sondern nach OLAP#Arten oder Multidimensionale Datenbank. Daher habe ich die Links im Artikel geändert. --Julius-m 22:07, 26. Dez. 2008 (CET)